Uma pesquisa global da Pearson aponta que os ganhos econômicos associados à inteligência artificial dependem diretamente da integração entre tecnologia e aprendizado contínuo no ambiente de trabalho. Divulgado durante o Fórum Econômico Mundial, o relatório “Atenção à Lacuna de Aprendizado: o elo perdido na promessa de produtividade da IA” estima que a adoção de modelos de trabalho ampliados por IA (com foco na qualificação dos profissionais, e não apenas na automação de funções) pode adicionar entre US$ 4,8 trilhões e US$ 6,6 trilhões à economia dos Estados Unidos até 2034, o equivalente a cerca de 15% do PIB atual do país.

Sem qualificação, a IA não entrega produtividade

O estudo observa que, apesar dos investimentos bilionários em infraestrutura e sistemas de IA, os resultados concretos em produtividade ainda são limitados em grande parte das companhias. Na prática, muitos retornos financeiros têm sido associados à substituição de postos de trabalho, o que amplia a insegurança entre os profissionais e não gera, de forma consistente, ganhos econômicos sustentáveis. Segundo a análise, a principal barreira para capturar o valor da IA está na ausência de competências humanas adequadas para operar, interpretar e potencializar essas tecnologias no dia a dia corporativo.

Omar Abbosh, CEO da Pearson, explicou em nota esse cenário. Ele destacou que “a IA impulsionará mudanças profundas e de longo prazo nos negócios e na indústria. Mas os líderes estão sob pressão para adotar rapidamente a IA e demonstrar o retorno desse investimento, ao mesmo tempo que precisam lidar com essa transformação radical envolvendo funcionários preocupados. Todo cenário positivo para esse futuro impulsionado pela IA se baseia no desenvolvimento humano”.

O executivo ainda complementa que a falta de habilidades humanas para trabalhar em conjunto com as novas tecnologias é uma grande obstáculo e resolver esta questão (com treinamentos e requalificação, por exemplo) ajudará a aumentar a confiança dos trabalhadores na tecnologia e consequentemente trará ganhos de produtividade que impulsionarão o resultado das empresas.

Capacitação como estratégia de negócio

Para enfrentar esse desafio, a Pearson propõe um novo modelo de desenvolvimento de competências que acompanha a implementação tecnológica desde o início, invertendo a prática de primeiro implantar a tecnologia e deixar que os colaboradores se adaptem a ela. A chamada Estrutura de Aprendizagem DEEP é dividida em quatro etapas: diagnosticar necessidades de desempenho em nível de tarefa e definir um plano de melhora; integrar o aprendizado ao fluxo de trabalho; mensurar a evolução das habilidades; e tratar a qualificação como investimento estratégico. A abordagem busca alinhar adoção de IA, desenvolvimento humano e retorno sobre investimento de forma simultânea.

O relatório também contextualiza a urgência do tema, já que a IA alcançou mais de um bilhão de usuários em apenas três anos, mas os sistemas de aprendizagem corporativa avançam em ritmo bem mais lento. Esse descompasso afeta questões emocionais e econômicas, visto que a força de trabalho pode ser reduzida e perder vantagem competitiva. Dados do Fórum Econômico Mundial indicam que 59% da força de trabalho global precisará passar por processos de requalificação até 2030.

O estudo completo (em inglês) pode ser obtido neste link.