Desenvolvimento de competências em IA: preparando pessoas para um mundo AI First

No dia a dia, a partir dos trabalhos que realizo e acompanho como CEO da AIMANA, tem sido possível observar um aumento de interesse das organizações em implementar IA – interesse que, por sua vez, traz consigo novos desafios e dúvidas de como conduzir este processo adequadamente.

Neste contexto, um dos primeiros passos que deve ser tomado pelas empresas e profissionais é compreender seu nível de proficiência e entendimento sobre processos e temas relacionados à inteligência artificial, para que possam, consequentemente, mapear as competências em IA que precisam e devem ser desenvolvidas. Isso porque aspectos de capacitação e treinamento representam pilares extremamente relevantes para que a implementação possa acontecer de forma exitosa e contínua.

Neste artigo irei discorrer sobre a importância do desenvolvimento de competências por parte dos profissionais envolvidos em processos, projetos e na criação de produtos de IA, além de frameworks e modelos que já existem no mercado e que podem ser de grande valor para os negócios. Acompanhe a leitura!

–
Entre no Canal do WhatsApp do Canaltech e fique por dentro das últimas notícias sobre tecnologia, lançamentos, dicas e tutoriais incríveis.
–

Um gap de mercado a ser preenchido

Desenvolver capacidades e competências em IA não é mais uma preparação para profissionais do futuro, e isso já se mostra claro a partir das demandas apresentadas por parte das empresas no mercado de trabalho atualmente – demandas que apresentam um gap a ser preenchido, seja por meio da formação ou capacitação de pessoas.

Para se ter uma ideia, de acordo com uma pesquisa realizada pela Microsoft em parceria com o LinkedIn, a procura por profissionais habilitados em IA aumentou em 323% nos últimos oito anos; ao mesmo tempo, mais da metade dos líderes empresariais consultados no levantamento expressaram preocupação no que diz respeito a encontrar talentos suficientes em 2025.

Naturalmente, a existência dessa lacuna impacta a implementação de IA nas empresas de forma estrutural, já que a preparação de profissionais e líderes é mais do que necessária para que a equação funcione. Acerca disso, uma pesquisa da Cisco apresenta resultados interessantes: se por um lado 82% dos CEOs afirmam ter um alto grau de entendimento sobre IA, apenas 2% deles acreditam que suas empresas estão efetivamente prontas para uma implementação eficaz.

Frameworks para o desenvolvimento de competências em IA

Tendo em vista essas necessidades, criadas a partir da evolução da tecnologia e de sua crescente presença no âmbito corporativo, diferentes instituições, organizações e empresas já têm construído diferentes frameworks e estruturas para endereçar a questão, focando no desenvolvimento de competências e alfabetização – tanto hard quanto soft skills – de IA.

A Digital Promise – organização sem fins lucrativos –, por exemplo, desenvolveu uma estrutura de letramento em IA que parte de três modos de engajamento, que funcionam de forma interconectada. Essa estrutura, que enfatiza a importância de entender e avaliar IA no processo de tomada de decisões informadas e embasadas, considera os seguintes aspectos:

• Compreender (Understand): entendimento básico sobre o que a IA pode fazer e como funciona, de modo a possibilitar tomadas de decisão sobre a avaliação e uso de sistemas e ferramentas de IA;
• Avaliar (Evaluate): centralizar o julgamento humano e questões de justiça para fazer considerações críticas sobre benefícios e custos da IA para as pessoas, sociedade e meio ambiente;
• Utilização (Use): Interagir, criar e resolver problemas a partir de IA, pensando em uma progressão de uso para contextos e propósitos distintos.

Naturalmente, conforme mais frameworks e estruturas são construídos, mais isso é absorvido e entendido pelo mercado, sobretudo quando se pensa em uma implementação de IA que possa garantir não apenas segurança e eficiência, mas também resultados consistentes, escaláveis e totalmente alinhados à estratégia do negócio.

Com esses objetivos, existem também outras referências de grande valor, como o AICOS (AI Competency Objective Scale) e o AI Competency Framework for Students, desenvolvido pela UNESCO.

Hard skills e soft skills

A partir do ponto de vista – o qual eu defendo – de que a IA representa uma extensão da capacidade humana, entendo que o valor real da inteligência artificial só é capturado quando existem profissionais qualificados para isso, de modo que se possa traduzir possibilidades da tecnologia em soluções concretas. Dessa forma, é preciso avaliar, antes de mais nada, quais são as necessidades que existem nas equipes, a fim de endereçá-las adequadamente a partir de treinamentos, capacitação e desenvolvimento.

No framework desenvolvido pela AIMANA – construído a partir de outros modelos existentes no mercado e também do que observamos em nossa atuação com empresas –, entendemos a importância de uma análise de competências sob dois aspectos: hard skills e soft skills, trabalhados de forma conjunta.

Assim, a partir dessa estrutura, avaliamos, em um primeiro momento, as seguintes competências e habilidades, categorizando em 5 níveis – do iniciante ao fluente:

• Hard skills: Compreensão de IA; uso de ferramentas de IA; criação com IA; avaliação crítica de IA; ética em IA;
• Soft skills: Adaptabilidade; colaboração com IA; comunicação sobre IA; aprendizado contínuo; empatia digital.

Esse tipo de avaliação permite não só uma perspectiva abrangente e completa sobre o nível de preparo dos profissionais e equipes envolvidos, mas também o desenho de trilhas e planos de desenvolvimento personalizados – visto que é inevitável que cada colaborador possua diferentes habilidades e níveis de proficiência diferentes entre si. Além disso, a jornada é acompanhada de uma plataforma digital, que permite o acompanhamento e gestão do aprendizado das pessoas e da evolução de suas habilidades

Conclusão

Por fim, ao contrário do que muitos possam pensar, acho importante apontar que a adoção de frameworks para implementação de IA não engessam a inovação, mas viabilizam o foco, segurança, personalização e escala.

Isso porque organizações que entendem a inteligência artificial como parte central de sua estratégia precisam mais do que iniciativas isoladas, como tenho defendido nesta coluna: elas precisam de estrutura, organização de processos e clareza. E, dentro dessa necessidade, modelos e frameworks bem ajustados às demandas de cada profissional podem representar uma ponte, um caminho que leve a empresa da experimentação para a transformação real do negócio.

Leia a matéria no Canaltech.