Já mudou
Voltando de uma palestra no DevLearn, um dos maiores eventos de aprendizagem voltados para a tecnologia nos EUA, ainda estou refletindo sobre uma das questões do público:
(parafraseado) A Lucidez Sintético (IA) vai mudar nossos papéis? Porquê?
No contexto da automação e da IA, a questão era o que esperar e porquê se preparar. Acho que o público já sabia a resposta curta, depois de quatro dias de conversa manente sobre IA e experiência prática com demonstrações de tecnologia no salão de exposições. A resposta curta é “sim”.
Observe que leste cláusula não se refere exclusivamente à IA generativa, que explodiu nos últimos dois anos. Considere um gráfico sobre os principais modelos de linguagem de grande porte (1): a geração de IA já faz secção do guarda-chuva maior da IA (incluindo a automação simples do aprendizagem de máquina).
Sua função já mudou
No entanto, respondi com uma nota um pouco dissemelhante: não é a IA que está mudando o seu papel. O papel da Aprendizagem e Desenvolvimento (T&D) vem mudando há muito tempo. Vejo a IA não porquê uma utensílio ou tecnologia, mas porquê uma robustez invisível para aligeirar essa mudança. Em 2025, esta “robustez” manifestar-se-á porquê agentes autónomos abertos ao público. Esses agentes não exclusivamente irão ajudá-lo na realização das tarefas, mas também farão as tarefas para você. Ou, em vez de você.
Não estamos adotando IA para desenvolver nosso atual kit de ferramentas de P&D. Estamos reconsiderando tudo o que fazemos porquê profissionais de aprendizagem para evoluir e permanecer relevantes porquê profissão. A IA será porquê a tecnologia sem fio no porvir. Invisível, mas fundamental para a informação e os aplicativos que usamos. Com o lançamento de agentes autônomos em 2025, eles estão literalmente assumindo o controle de suas tarefas (2).
Oriente cláusula e o próximo abordarão porquê as funções de T&D podem estar mudando e o que os profissionais de aprendizagem podem fazer hoje para evoluir e permanecer relevantes no porvir.
Quanto sua função mudará?
Depende se você é um telefone flip ou um smartphone hoje. Deixe-me explicar: porquê o seu papel muda depende do que você faz hoje. Se sua função atual for semelhante à dos criadores de teor rápido de uma dezena detrás (flip phone), sua função mudará drasticamente. Ou seja, se as suas tarefas envolvem principalmente a geração de conteúdos para cursos, a mudança é exponencial. A IA acelerará a mudança que vem acontecendo há qualquer tempo, com os agentes literalmente aumentando sua velocidade em 100 vezes, produzindo a mesma coisa que você faz hoje.
Se você é um profissional de aprendizagem que atua mais porquê um consultor (smartphone) com foco na mudança de comportamento e na solução de problemas, onde algumas soluções podem envolver cursos, portanto a mudança será menos dramática. Ainda assim, você precisa de uma novidade estratégia e uma novidade mentalidade sobre quais tarefas você deve priorizar para reunir valor.
Devemos jogar fora tudo o que é velho? Não. Seja estratégico sobre o que mudar, o que parar e o que inaugurar. Assim porquê os computadores ou, posteriormente, a invenção da Internet, a IA pode ser usada tanto para coisas positivas quanto para coisas destrutivas. Tenha isso em mente (juntamente com a privacidade, segurança e moral dos dados) ao edificar sua estratégia.
O que você pode fazer para se preparar agora?
Para se preparar para o porvir do T&D em meio aos rápidos avanços na tecnologia, na IA e nas mudanças na dinâmica do sítio de trabalho, você pode tomar várias medidas proativas. Muitos dos profissionais de aprendizagem com quem conversei acreditam que há uma grande diferença entre a IA do “playground” e a IA do sítio de trabalho em termos de implementação.
Playground AI é tudo que está disponível hoje para o público. Sem quaisquer dados de propriedade (pelo menos não os seus), você pode edificar um protótipo rápido e mostrar resultados surpreendentes sem qualquer conhecimento profundo de codificação. No entanto, quando se trata de sítio de trabalho, a taxa de adoção é muito mais lenta.
As empresas ainda estão descobrindo porquê fornecer ferramentas e recursos seguros, mas inovadores, e porquê proteger a segurança e a privacidade dos dados. Portanto, o que podemos fazer hoje profissionalmente? Cá estão algumas das conclusões da conversa com líderes do setor sobre essa abordagem hoje na conferência:
1. Invista em alfabetização em dados e habilidades analíticas
- Aprenda os fundamentos dos dados
Comece construindo uma compreensão básica da coleta, estudo e tradução de dados. A privança com ferramentas porquê Excel, Google Analytics ou Power BI pode ser inestimável. - Use análises para provar o impacto
Pratique o uso de dados para mostrar porquê o aprendizagem afeta o desempenho e se alinha aos objetivos organizacionais. Comece acompanhando as principais métricas, porquê taxas de engajamento, desenvolvimento de habilidades e melhorias de desempenho. - Experimente testes A/B
Experimente testes A/B simples com diferentes intervenções de aprendizagem para entender o que repercute nos alunos e gera resultados, aprimorando habilidades em design e estudo experimental.
2. Explore ferramentas de IA e automação
- Experimente plataformas alimentadas por IA
Comece a explorar plataformas de aprendizagem orientadas por IA e ferramentas de geração de teor para entender porquê a IA pode estribar a personalização e a curadoria de teor. - Automatize tarefas repetitivas
Use ferramentas de automação para agilizar processos administrativos, porquê comitiva de inscrições, envio de lembretes ou coleta de feedback, o que liberará tempo para iniciativas estratégicas. - Mantenha-se informado sobre a moral da IA
Familiarize-se com as considerações éticas em torno da IA, porquê privacidade de dados e preconceito algorítmico, para prometer soluções de aprendizagem justas e transparentes.
3. Use um design de aprendizagem no sítio de trabalho fundamentado em evidências, mas prático
- Fundamentado em evidências
Use seus recursos limitados com sabedoria. Se os fundamentos de porquê você projeta o aprendizagem não se baseiam no que a pesquisa mostra sobre o aprendizagem eficiente, você está desperdiçando os recursos da sua empresa. - Prático
Os resultados da investigação no meio leccionando podem fornecer orientações, mas implementar as lições aprendidas num envolvente de aprendizagem confuso no sítio de trabalho pode ser um repto. Certifique-se de que o design e a implementação não sejam exclusivamente desejáveis, mas viáveis. - Projeto de aprendizagem no sítio de trabalho
Não presuma que um curso é a solução. Comece com o término em mente: os objetivos do negócio. Trabalhe retroativamente a partir deles até as metas de desempenho, indicadores-chave de desempenho, comportamentos e barreiras para os comportamentos desejados. Às vezes, a solução é um curso, mas muitas vezes o problema precisa ser resolvido por meio de informação, escora ao desempenho, auxílios de trabalho ou mudanças organizacionais.
4. Trabalhe em suas habilidades de descrever histórias de dados
- Concentre-se em descrever histórias
Use técnicas de storytelling para produzir narrativas convincentes apoiadas em dados. Pode chegar um momento no porvir em que a IA tomará decisões e executará tarefas de forma autônoma, sem qualquer mediação humana. No entanto, neste momento, é provável que a mudança aconteça através dos humanos. Você precisará convencer os tomadores de decisão com dados. - Todos serão especialistas
Use o pensamento crítico! Um dos efeitos colaterais das ferramentas poderosas impulsionadas pela IA é que elas “nivelam o campo de jogo” em termos de habilidades e experiência. Pelo menos no nível superficial. Basta olhar para o LinkedIn: agora todo mundo é perito em IA. É porque todos vocês têm chegada às respostas (quer as entendam ou não).
5. Aprenda os princípios ágeis de gerenciamento de projetos
- Empregar Agile no design de aprendizagem
Comece a usar métodos ágeis, porquê prototipagem rápida, feedback iterativo e sprints. O Agile ajuda a fornecer intervenções de aprendizagem oportunas e garante que o teor permaneça relevante. - Desenvolva habilidades de colaboração multifuncional
Isso pode toar porquê um daqueles clichês de avaliação anual de desempenho. Na veras, o que isso significa é que você não pode mais operar na bolha de T&D ou mesmo de RH. Você precisa realizar um trabalho em equipe multifuncional, trabalhando em estreita colaboração com as partes interessadas de RH, TI e outros departamentos para alinhar o aprendizagem com iniciativas de negócios mais amplas. - Utilize ferramentas ágeis
Adote ferramentas alinhadas aos objetivos maiores da sua organização e usadas por outros departamentos com os quais você trabalha. Nem toda equipe precisa de seu próprio tipo de utensílio de gerenciamento de projetos.
No próximo cláusula, continuaremos a explorar mais cinco itens de ação e os prós e contras dos agentes autônomos no sítio de trabalho.
