De acordo com o Fórum Econômico Mundial, até 2030, espera-se que a tecnologia substitua 92 milhões de empregos, ao mesmo tempo em que criará 170 milhões de novos. No papel, o saldo é positivo. No entanto, essa projeção vem acompanhada de uma condição crítica que muitas vezes é subestimada: 39% das habilidades essenciais atuais mudaram nesse mesmo período. Essa realidade faz mais do que ressaltar a urgência do aprendizado contínuo: ela revela uma mudança mais profunda que já está em andamento. A IA foi muito além do paradigma do copiloto.
Em organizações avançadas, os sistemas de IA agora executam fluxos de trabalho, acionam decisões e orquestram processos com intervenção humana pontual. O papel humano opera cada vez mais em um nível de supervisão: definir intenções, validar resultados, gerenciar riscos e redefinir objetivos à medida que as condições evoluem. Isso altera fundamentalmente a forma como o talento deve ser desenvolvido. Em um ambiente moldado pela rápida evolução da IA, a capacidade que mais importa vai muito além do domínio das ferramentas. O que se torna crítico é a adaptabilidade cognitiva: a capacidade de raciocinar com sistemas que evoluem continuamente, operam probabilisticamente e introduzem resultados não determinísticos.
Essa mudança força uma redefinição da própria aprendizagem. Os modelos tradicionais de treinamento empresarial pressupõem um futuro estável, um conjunto de habilidades que podem ser adquiridas e aplicadas ao longo do tempo. A IA invalida essa suposição. As organizações agora operam em um ambiente prefigurativo, onde nenhum mapa de habilidades fixo permanece relevante por muito tempo. Nesse contexto, a plasticidade mental se torna uma vantagem competitiva, permitindo que as organizações superem o atraso organizacional e realizem continuamente processos, incentivos e mentalidades no mesmo ritmo da tecnologia.
Para lidar com a crescente lacuna entre a capacidade da IA e a prontidão organizacional, a Globant projetou o AI Talent Shift: uma estrutura estruturada de aprendizagem e adoção criada para organizações que operam em ambientes ricos em IA. Em vez de se concentrar em ferramentas, o AI Talent Shift alinha as dimensões humana, técnica e cultural para acelerar a adoção no mundo real. Ele foi criado para ajudar as organizações a redesenhar a forma como as pessoas aprendem, colaboram e tomam decisões ao lado de sistemas cada vez mais autônomos.
Como explica Mayra Botta, gerente de aprendizagem da Globant: “Não estamos apenas aprendendo a usar uma ferramenta. Estamos enfrentando uma mudança de mentalidade, de atitude, de como nos relacionamos com a incerteza e com o que vem a seguir”.
Transformando a preparação cultural em adoção mensurável
Muitos esforços de transformação da IA priorizam a estratégia, a arquitetura e as ferramentas. Embora esses elementos sejam essenciais, eles são insuficientes por si só. Ambientes avançados de IA exigem um sistema operacional que permita experimentação, feedback rápido e supervisão humana em escala.
O AI Talent Shift foi projetado precisamente para esse desafio. Com base na experiência da Globant na implantação de IA em organizações complexas, ele fornece um modelo repetível para acelerar a adoção, que trata o aprendizado como um processo contínuo e cooperativo, em vez de uma intervenção única. Como observa Javier Scher, vice-presidente sênior de tecnologia e chefe do Education AI Studio da Globant, “a IA deve ser entendida como uma infra estrutura cognitiva. O desafio não é o acesso à tecnologia, mas como as organizações organizam a tomada de decisões em torno dela”.
Fundamentalmente, o sucesso não pode ser medido apenas pela participação. Na gestão de talentos, a métrica mais relevante é a aplicação, não a conclusão. O AI Talent Shift, portanto, prioriza métricas de aprendizagem e adoção que refletem o impacto real na organização:
- Aplicabilidade (ROL): mede como os participantes aplicam o que aprenderam em situações reais de trabalho, conectando diretamente o aprendizado à execução.
- Relevância e adequação (PA): avalia se o conteúdo é percebido como prático, atual e imediatamente aplicável ao trabalho diário.
- Conclusão (COM): atua como um sinal de engajamento, motivação e eficácia da experiência de aprendizagem.
- Experiência e satisfação (NPS): captura a percepção geral e a defesa, indicadores-chave da adoção sustentada.
Juntas, essas métricas mudam a conversa do treinamento ministrado para a capacidade desenvolvida, uma distinção que se torna cada vez mais crítica à medida que a IA remodela os modelos operacionais.
Mudança de talentos em IA na prática: principais aprendizados do campo
A aplicabilidade dessa abordagem já foi testada além dos ambientes internos. Em parceria com a CCIFA (Câmara de Comércio Franco-Argentina), a Globant organizou um webinar ao vivo com foco na mudança de talentos em IA e na mudança de mentalidade em grande escala. A discussão revelou várias percepções consistentes entre organizações e setores:
- A maturidade da IA é desigual, mas as lacunas de mentalidade são universais. Mesmo organizações com implantações avançadas de IA lutam para ampliar o impacto sem alinhamento cultural e cognitivo.
- O treinamento instrumental atinge rapidamente um patamar. Ensinar ferramentas sem reformular a tomada de decisões e a responsabilidade leva a ganhos de curta duração.
- A segurança psicológica é um facilitador da execução. Equipes que se sentem seguras para experimentar a IA adotam-na mais rapidamente e revelam seu valor mais cedo.
- A supervisão humana é uma escolha de design, não um recurso alternativo. Organizações de alto desempenho definem intencionalmente onde a IA é executada e onde os humanos intervêm.
- A adoção se acelera na comunidade. O aprendizado se torna mais duradouro quando é compartilhado, discutido e reforçado coletivamente.
Como Mayra resumiu durante a sessão, “a inteligência artificial deixou de ser uma tendência e tornou-se transversal a todas as funções e todos os setores”, acrescentando que “a lógica de aprender uma única ferramenta e sentir-se preparado por anos não funciona mais”.
A próxima fase da transformação da IA
Olhando para o futuro, a direção é clara. A IA continuará a evoluir. As funções continuarão a se reconfigurar. O verdadeiro diferencial não será o acesso à tecnologia, mas a capacidade de institucionalizar a adaptabilidade, transformando a mentalidade em capacidade organizacional.
Para organizações avançadas, a próxima fase da transformação da IA não é mais sobre experimentação. É sobre tornar a adaptabilidade repetível, mensurável e escalável. E esse trabalho começa agora.
O Education AI Studio da Globant ajuda as organizações a redesenhar o aprendizado para ambientes nativos de IA, permitindo que a adoção da IA se torne uma capacidade organizacional escalável. Por meio de estruturas como o AI Talent Shift, o Studio acelera o aprimoramento das habilidades em IA por meio do aprendizado colaborativo e baseado em coortes, proporcionando um impacto mensurável em poucas semanas e preparando as equipes para formas de trabalho impulsionadas pela IA.
