Todo líder responsável pela gestão de talentos sente a mudança de cenário. Além disso, as competências essenciais que definem um ótimo funcionário hoje tornam-se obsoletas mais rápido do que conseguimos acompanhar.
O que era inovador ontem, parece prática padrão hoje e estará ultrapassado amanhã.
No podcast do TalentLMS, o especialista em talentos Sagar Goel afirma: “Este é o conceito da meia-vida das habilidades, em que o número atual é de cinco anos, o que significa que a cada cinco anos, metade das suas habilidades se torna redundante.”
A principal razão por trás dessa rápida transformação é a inteligência artificial (IA). Ela atua como um catalisador, ou seja, remodela funções complexas e cognitivas e muda a própria definição do que é trabalho de alto valor.
Como resultado, para preparar suas equipes para esse novo mundo, você precisa concentrar-se nas habilidades práticas e específicas de domínio da IA que tornarão sua força de trabalho mais forte e competitiva.
A seguir, 13 principais habilidades de IA:
- Alfabetização em dados
- Aprendizado profundo
- Aprendizado de máquina
- Engenharia de prompts
- Ética em IA
- Pensamento crítico
- Desenvolvimento de uma mentalidade de crescimento
- Criatividade
- Comunicação
- Inteligência emocional
- Pensamento estratégico
- Gestão de projetos em IA
- Gestão de mudanças
Por que seus funcionários devem aprender sobre IA?
Desde que a IA e os modelos de aprendizado de máquina foram introduzidos no ambiente de trabalho, o trabalho profissional evoluiu de uma performance individual para uma verdadeira parceria. Além disso, a IA rapidamente se tornou uma aliada em tarefas complexas, moldando ainda mais cada função e cada posição. De fato, ela redefiniu completamente papéis e responsabilidades. A IA tornou-se um facilitador, um potencializador. Com isso, criou-se não apenas a demanda por aprimoramento e requalificação, mas também surgiu um novo conjunto de habilidades necessárias.
Como resultado, para toda a organização, essa mudança estabelece uma nova base de vantagem competitiva. Empresas cujos funcionários integram a IA em suas rotinas de trabalho, ou desenvolvem habilidades relacionadas à IA, simplesmente apresentam melhor desempenho. Igualmente, suas equipes inovam mais rapidamente, tomam decisões mais embasadas e operam com maior eficiência.
A saber, o mercado de trabalho já reflete essa nova realidade. Uma análise recente do Global AI Jobs Barometer 2025 da PwC mostra que 100% das indústrias estão aumentando o uso de IA. Além disso, o mesmo estudo afirma que trabalhadores com habilidades em IA recebem um salário 56% superior em comparação com aqueles que ocupam o mesmo cargo, mas não possuem essas competências. Finalmente, essas estatísticas deixam claro que há um valor substancial nas habilidades que definem esse novo padrão de trabalho.
O que são habilidades em IA?
As habilidades em IA são aquelas que as pessoas precisam desenvolver para se adaptar ao uso de ferramentas de IA ou para construir e gerenciar modelos e sistemas baseados em IA.
Na prática, essas habilidades se dividem em dois grupos: os usuários comuns (a maioria das pessoas), que utilizam ferramentas de IA para realizar melhor seu trabalho, e os usuários técnicos (especialistas), que criam e administram sistemas de IA.
Essas habilidades combinam fluência técnica (ou seja, a capacidade prática de usar e gerenciar ferramentas de IA) com inteligência adaptativa, que aplica criatividade, pensamento estratégico e resolução de problemas de maneira que a IA apoie, e não substitua, as pessoas.
Como resultado, habilidades eficazes em IA são desenvolvidas por meio de treinamentos formais baseados em habilidades de IA, criando assim caminhos claros de desenvolvimento para uma força de trabalho mais resiliente.
Quais habilidades em IA estão em alta demanda?
Embora o campo da IA seja vasto, as habilidades em IA mais procuradas são aquelas que geram o valor de negócio mais imediato.
1. Alfabetização em dados
A alfabetização em dados é a capacidade de questionar, interpretar e comunicar insights obtidos a partir de ferramentas de IA. De acordo com uma pesquisa da Qlik, existe uma grande lacuna de confiança: enquanto 85% dos executivos a consideram uma habilidade essencial para o futuro, apenas 11% dos funcionários se sentem totalmente confiantes em suas competências, o que evidencia uma necessidade urgente de treinamento.
Exemplo: um gerente de vendas utiliza dashboards gerados por IA para identificar quais segmentos de clientes geram maior receita e ajusta os orçamentos das campanhas de acordo.
2. Aprendizado profundo
O aprendizado profundo impulsiona muitos modelos sofisticados de IA, desde chatbots até sistemas de reconhecimento de imagens. Assim, equipes de marketing, produto e estratégia precisam compreender suas capacidades e limitações para orientar o uso eficaz das ferramentas que utilizam diariamente.
Exemplo: um cientista de dados constrói um modelo de aprendizado profundo para marcar automaticamente milhares de fotos de produtos, ajudando a equipe de merchandising de varejo a atualizar os catálogos com mais rapidez.
3. Aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina é a habilidade de ensinar sistemas a identificar padrões nos dados da empresa e fazer previsões inteligentes sobre resultados futuros. Em outras palavras, é o motor por trás de previsões de vendas mais precisas e da identificação de clientes em risco, transformando dados brutos em uma vantagem estratégica clara.
Exemplo: um analista de dados treina um modelo de aprendizado de máquina para prever quais contas de clientes têm maior probabilidade de cancelamento, permitindo que a equipe de sucesso do cliente aja antecipadamente com campanhas de retenção direcionadas.
4. Engenharia de prompts
A engenharia de prompts é a habilidade de fornecer instruções estruturadas e ricas em contexto para ferramentas de IA generativa. Um prompt bem elaborado transforma uma simples consulta em um comando estratégico.
Como resultado, o retorno obtido é mais confiável e diferenciado.
Exemplo: um profissional de marketing cria um prompt preciso para gerar cinco variações de linhas de assunto de e-mail adaptadas a diferentes perfis de compradores.
5. Ética em IA
A ética em IA consiste em identificar ativamente riscos ocultos nas ferramentas de IA generativa, como decisões tendenciosas ou violações de privacidade de dados.
Segundo uma pesquisa da KPMG, 61% das pessoas estão preocupadas com riscos associados à IA, como segurança de dados e vieses algorítmicos. Portanto, abordar essas preocupações é uma prioridade estratégica, e desenvolver essa consciência requer treinamento específico por meio de cursos dedicados à ética em IA.
Exemplo: uma equipe de RH audita uma ferramenta de recrutamento baseada em IA para garantir que ela não favoreça determinados grupos demográficos ao selecionar currículos.
6. Pensamento crítico
Em uma era em que a IA gera respostas instantaneamente, o verdadeiro valor passa a ser a habilidade humana de questionar essas respostas. O pensamento crítico é o contrapeso essencial à automação. Trata-se da capacidade de validar informações, desafiar suposições e traçar estratégias com base nos insights gerados pela IA.
De acordo com o relatório “Future of Jobs” do Fórum Econômico Mundial, essa é consistentemente uma das habilidades mais procuradas, confirmando sua prioridade urgente para todas as empresas.
Exemplo: um redator de conteúdo revisa textos gerados por IA para verificar a relevância e a precisão em relação à marca, mantendo as boas ideias e removendo informações equivocadas ou fora de tom.
7. Desenvolvimento de uma mentalidade de crescimento
Uma mentalidade de crescimento é menos uma habilidade isolada e mais um conjunto de traços cruciais, incluindo agilidade, adaptabilidade e resiliência. Em um contexto de constante mudança tecnológica, ela é o sistema operacional fundamental para o sucesso de longo prazo de qualquer funcionário e, possivelmente, a competência mais importante da força de trabalho moderna.
Ter uma mentalidade de crescimento significa acreditar que as habilidades são desenvolvidas, e não fixas, o que incentiva o aprendizado contínuo. Um estudo do TalentLMS sobre mentalidade de crescimento no ambiente de trabalho confirma o impacto empresarial, revelando que 80% dos executivos concordam que esse tipo de mentalidade contribui diretamente para o crescimento da receita.
Exemplo: um funcionário experimenta novas ferramentas de IA a cada trimestre para se manter à frente das mudanças do setor, em vez de se prender a fluxos de trabalho antigos.
8. Criatividade
A IA pode gerar infinitas variações a partir de padrões existentes, no entanto, ela não consegue replicar a imaginação humana. A verdadeira criatividade é a habilidade de formular perguntas inéditas e conectar ideias aparentemente desconexas para criar algo completamente novo. É o motor da inovação, a qualidade que separa os líderes de mercado dos demais.
Exemplo: um designer usa a IA para gerar dezenas de opções de layout e, em seguida, combina elementos de várias delas para criar um conceito de campanha original.
9. Comunicação
A comunicação é a habilidade essencial de última milha em qualquer iniciativa de IA. Mesmo o insight mais poderoso, baseado em dados, não tem valor se não puder ser compreendido.
A capacidade de traduzir descobertas complexas em uma narrativa clara e convincente para as partes interessadas é o que transforma uma análise promissora em um projeto realmente financiado e apoiado.
Exemplo: um profissional de marketing de produto resume dados de desempenho da IA obtidos em testes com usuários em um relatório curto que ajuda a liderança a decidir se deve lançar uma nova funcionalidade.
10. Inteligência emocional
À medida que a IA automatiza tarefas rotineiras, o valor da conexão humana dispara. A inteligência emocional é a habilidade de inspirar, persuadir e demonstrar empatia com colegas e clientes. Um estudo revelou que líderes com alta inteligência emocional têm probabilidade significativamente maior de liderar equipes de alto desempenho, tornando essa competência crucial para a colaboração.
Exemplo: um líder de equipe ajuda os funcionários a se adaptarem às novas ferramentas de IA ouvindo suas preocupações e construindo confiança por meio de empatia e transparência.
11. Pensamento estratégico
O pensamento estratégico é a capacidade de usar os insights impulsionados pela IA para enxergar o quadro geral. A IA pode otimizar um processo, mas somente o ser humano consegue conectar esse resultado a metas de longo prazo e antecipar mudanças de mercado. Assim, enquanto a IA fornece o mapa detalhado, o estrategista humano ainda é quem escolhe o destino.
Exemplo: um especialista em e-mail marketing utiliza a IA para analisar o desempenho das campanhas, identificar o que funciona melhor e padronizar as práticas bem-sucedidas em todas as futuras execuções.
12. Gestão de projetos em IA
Os projetos de IA são frequentemente experimentais e não lineares, e muitos falham antes mesmo de serem lançados. Segundo o portal VentureBeat, 87% das iniciativas de IA nunca chegam à fase de produção. A habilidade de gerenciar projetos de IA está em navegar por essa incerteza, o que envolve administrar cronogramas flexíveis, promover iterações rápidas e atuar como tradutor entre equipes técnicas e líderes de negócios.
Exemplo: um gerente de projetos coordena cientistas de dados, engenheiros e equipes de marketing para testar e aperfeiçoar um mecanismo de recomendação baseado em IA, ajustando os prazos conforme o modelo evolui e o desempenho melhora.
13. Gestão de mudanças
Novas ferramentas só são eficazes se as pessoas realmente as utilizarem. A gestão de mudanças é a habilidade de guiar equipes pelo lado humano da transformação tecnológica, algo que frequentemente enfrenta resistência dos funcionários.
Como resultado, envolver ativamente os funcionários na redefinição de seus papéis junto à IA é a maneira mais eficaz de gerar engajamento e aceitação.
Exemplo: um líder de operações planeja a implementação de um sistema de agendamento com IA redesenhando fluxos de trabalho, treinando líderes de equipe no novo processo e acompanhando métricas de adoção para garantir uma transição bem-sucedida.
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Como treinar habilidades em IA
Saber quais habilidades desenvolver é o primeiro passo. Em seguida, o próximo passo é aprender habilidades em IA, criando um plano prático para desenvolvê-las em toda a organização.
1. Comece com programas estruturados
Deixar que os funcionários aprendam sobre IA por conta própria leva a resultados fragmentados e inconsistentes. Portanto, uma abordagem muito mais eficaz é construir um programa estruturado, de alcance organizacional, que ofereça a todos uma estrutura clara sobre quais habilidades essenciais em IA devem ser aprendidas.
O treinamento baseado em habilidades é a metodologia ideal para isso. Ele permite projetar trilhas de aprendizado direcionadas, que se alinham diretamente com metas de carreira específicas e de alto valor em um ambiente impulsionado pela IA.
2. Enfrente a diferença de velocidade entre a IA e o treinamento
Seu plano anual de treinamento provavelmente já está desatualizado. De fato, o relatório Relatório Anual de Benchmarking de T&D da TalentLMS mostrou que 49% dos funcionários sentem que a IA está evoluindo mais rápido do que os treinamentos de suas empresas conseguem acompanhar. Isso revela um conflito central: a tecnologia avança rapidamente, enquanto os modelos tradicionais de treinamento caminham para trás.
Como resultado, a solução é dupla: criar cursos online com mais rapidez e também mudar o conteúdo que é ensinado.
Em vez de focar em conhecimento estático que logo ficará obsoleto, a prioridade deve ser ensinar as pessoas a aprender com ferramentas em constante evolução, transformando sua equipe de T&D de uma simples biblioteca de conteúdos em um centro de agilidade.
3. Foque no aprendizado contínuo e ao longo da vida
O treinamento não pode ser um evento pontual quando a própria tecnologia está sempre mudando. Por isso, a única abordagem sustentável é construir uma cultura de aprendizagem contínua. Essa cultura começa quando os líderes dão o exemplo, compartilhando abertamente suas próprias jornadas de aprendizado com novas ferramentas.
Como menciona Sagar no podcast “Employee Reskilling” da TalentLMS: “Criar uma cultura de requalificação faz com que o aprendizado se torne parte do trabalho diário, não apenas um item de checklist anual.”
Em outras palavras, tornar isso realidade significa dar às equipes tempo e permissão explícita para explorar, tornando o aprendizado uma parte tangível e valorizada do próprio trabalho.
4. Ofereça cursos acessíveis e prontos para uso
Uma cultura de aprendizagem precisa de um sistema para funcionar, e um software de treinamento de funcionários ou LMS é exatamente esse sistema. Ele elimina atritos, padroniza a experiência de aprendizagem e torna os esforços de treinamento escaláveis em toda a empresa. Você não precisa construir todos os cursos do zero, o que seria um processo lento e complexo.
Em vez disso, uma abordagem mais ágil é usar cursos prontos de alta qualidade, como os da coleção AI Essentials da TalentLibrary. Em seguida, use uma ferramenta de treinamento baseado em habilidades para mapear esses cursos diretamente para funções e competências específicas. Como resultado, essa conexão cria caminhos de desenvolvimento claros e personalizados para cada funcionário, transformando uma ampla iniciativa de treinamento em uma estratégia direcionada e eficaz.
5. Incentive abordagens de aprendizado híbrido
Confiar em um único método de treinamento para um tema tão complexo quanto a IA é um erro. Uma abordagem muito mais eficaz é misturar diferentes estilos de aprendizado.
Use sessões com instrutores para abordar dúvidas complexas, promova o aprendizado entre pares para resolver problemas colaborativamente e utilize cursos individualizados para cobrir o conhecimento fundamental.
Dessa forma, um programa de treinamento misto mantém a experiência humana e flexível, reconhecendo que as pessoas aprendem de maneiras diferentes, tornando todo o programa mais eficaz.
6. Meça e adapte sua estratégia
Seu programa de treinamento deve ser tão ágil quanto a tecnologia que aborda.
Para isso, vá além das taxas de conclusão e meça o que realmente importa: como as novas habilidades estão sendo aplicadas no trabalho e qual é o impacto nos resultados de negócio. Crie um ciclo contínuo de feedback, perguntando ativamente às equipes o que está funcionando e o que precisa ser ajustado.
Finalmente, use esse retorno para iterar constantemente o programa, garantindo que ele evolua lado a lado com a tecnologia.
Pronto para treinar as habilidades de amanhã, hoje?
Certifique-se de que sua força de trabalho tenha as habilidades de IA para prosperar (não apenas sobreviver) com o TalentLMS.
Construa a vantagem definitiva
Construir uma força de trabalho preparada para a IA é um investimento na capacidade da sua empresa de liderar, e não apenas de sobreviver. Além disso, trata-se de capacitar suas equipes para irem além da simples eficiência e utilizarem sistemas de IA para descobrir novas fontes de receita e soluções inovadoras para os clientes.
Como resultado, uma equipe que combina habilidade técnica com profundo conhecimento humano é capaz de antecipar mudanças de mercado antes mesmo que elas ocorram, transformando a constante evolução em uma vantagem poderosa.
Finalmente, embora seus concorrentes possam adquirir o mesmo software, eles jamais conseguirão replicar a criatividade coletiva e o discernimento estratégico de uma equipe bem treinada e centrada nas pessoas.
Autoria do Artigo:
Marialena Kanaki – Gerente de Marketing de Conteúdo
Marialena odeia falar sobre si mesma na terceira pessoa. Ela adora inspirar as pessoas com autenticidade e prioriza isso em todo o seu conteúdo — sem a necessidade de truques ou disfarces.
Link para o artigo original em inglês: https://www.talentlms.com/blog/ai-skills/
