Dinâmicas de continuous learning na era da IA

A 16ª edição do <Re>conectar com Tecnologia aconteceu em 13 de agosto, na FIAP Paulista, com o tema “Humans in the Loop: o diferencial humano na era da IA”. Durante a programação, Adriano Mischiatti, Senior Account Executive na FIAP e no Grupo Alun Business, formado por FIAP, Alura, PM3 e StartSe, conduziu uma reflexão sobre aprendizado contínuo e o uso estratégico da Inteligência Artificial. Com mais de 15 anos de experiência em vendas consultivas B2B, transformação digital e educação executiva, Adriano também atua como professor de IA generativa e LLMs em MBAs, palestrante e mentor. A partir de experiências em projetos com grandes organizações, ele mostrou que o principal desafio da era da IA não está apenas em dominar novas ferramentas, mas em desenvolver a capacidade de aprender, questionar e reaprender continuamente. 

A velocidade da mudança e o paradoxo do aprendizado

Vivemos em uma era de aceleração sem precedentes. Enquanto o rádio levou décadas para alcançar 100 milhões de usuários, o ChatGPT atingiu essa marca em apenas dois meses. Essa velocidade impõe um desafio constante: quando finalmente nos atualizamos sobre uma nova tecnologia, ela já pode estar ultrapassada. 

Apesar dessa rápida evolução tecnológica, o método de ensino, inclusive no ambiente corporativo, permaneceu surpreendentemente estático. Se uma pessoa de 100 anos atrás entrasse em uma sala de aula moderna, ela rapidamente reconheceria a dinâmica: um professor à frente, alunos em posição passiva e um formato expositivo. Se a forma como trabalhamos e vivemos mudou radicalmente, por que a maneira como aprendemos continua a mesma? O verdadeiro desafio não está na tecnologia, que se tornou uma commodity, mas em nossa capacidade de nos adaptar e aprender a utilizá-la de forma estratégica. 

O modelo de treinamento tradicional e a necessidade de um novo ciclo

O modelo de treinamento corporativo tradicional costuma seguir um roteiro linear: a empresa identifica uma necessidade, interrompe a operação, coloca os colaboradores em uma sala de aula e, ao final, entrega um certificado. No entanto, o verdadeiro retorno sobre o investimento (ROI) de um treinamento não está no que acontece durante o curso, mas no que é feito após ele. O conhecimento foi aplicado? A performance melhorou? A rotina de trabalho foi impactada positivamente? 

Para ilustrar a necessidade de uma abordagem contínua, Mischiatti fez uma analogia com a academia. Ninguém espera obter hipertrofia muscular indo ao treino apenas uma vez. O processo exige um plano dedicado, execução, dieta, recuperação, análise de resultados e progressão de carga. Da mesma forma, nosso cérebro precisa de “hipertrofia” por meio de um ciclo contínuo de estímulos. 

A hipertrofia cerebral: usando a IA para questionar, não para validar

Como, então, geramos hipertrofia para o cérebro na era da IA? A resposta está em cultivar a curiosidade, fazer perguntas, buscar conflitos de ideias construtivos e estar aberto a feedbacks. O aprendizado é fortalecido pela repetição e pelo reforço, assim como em um treino físico. 

Nesse contexto, as ferramentas de IA generativa podem ser aliadas poderosas ou armadilhas para a passividade. Por padrão, a IA tende a concordar e validar nossas ideias. Se não for direcionada, ela se torna um “puxa-saco” que nos conforta, mas não nos desafia. A proposta é inverter essa lógica. Em vez de pedir respostas prontas, devemos usar a IA para questionar nossas próprias premissas. Um dos prompts mais eficazes, segundo Mischiatti, é: “Destrua minha ideia”. Ao pedir à IA para apontar falhas, riscos e pontos cegos em um projeto, transformamos a ferramenta em uma parceira de sparring intelectual, promovendo um pensamento crítico e escalando o potencial das nossas iniciativas. 

O framework PENSA: uma abordagem estratégica para a implementação de tecnologia

Muitas empresas falham ao adotar novas tecnologias porque focam diretamente na ferramenta, sem um diagnóstico prévio. Para evitar essa armadilha, Mischiatti apresentou o framework Oi, PENSA, que estrutura o ciclo de implementação de forma mais completa e centrada no negócio: 

• P (Problema): Qual é o problema real que queremos resolver? Antes de escolher qualquer solução, é fundamental ter clareza sobre o desafio que a organização ou o departamento enfrenta. 

• E (Empatia): O nosso colaborador está preparado para usar essa nova ferramenta? Os clientes serão impactados? É preciso considerar todos os stakeholders e garantir que a solução seja adequada ao contexto humano. 

• N (Novas Tecnologias / Enablement): Somente após definir o problema e analisar o fator humano é que se deve escolher e habilitar a tecnologia. 

• S (Solução / Small & Scale): Comece pequeno. Com a IA generativa, é possível prototipar e testar soluções de forma rápida e barata. A lógica é errar e acertar rápido para, então, escalar o que funciona. 

• A (Aplicação / ROI): A solução faz sentido para a organização? Ela será de fato aplicada no dia a dia e trará um retorno sobre o investimento, seja financeiro ou em otimização de tempo? 

Da teoria à prática: o case do Banco do Nordeste

Um exemplo prático dessa abordagem foi o projeto realizado com o Banco do Nordeste. A instituição adquiriu licenças do Microsoft Copilot para todos os seus colaboradores. No entanto, em vez de apenas disponibilizar a ferramenta, o banco investiu em um programa de letramento em IA para nivelar o conhecimento de todos. 

Em seguida, foi promovido um hackathon de negócios que reuniu mais de 100 colaboradores de áreas diversas (negócios, operação, finanças, inovação) por quatro dias de imersão. O objetivo era usar a IA para criar soluções que gerassem impacto real. O resultado foi a criação de mais de 10 soluções, com destaque para uma que otimizou a rotina dos agentes de “crédito amigo”, resultando em R$ 150 milhões em financiamentos captados. O case demonstra que a tecnologia é o meio, mas a colaboração humana, a discussão e uma cultura de aprendizado são os verdadeiros motores do resultado. 

Aprender continuamente é o verdadeiro diferencial

A principal lição da era da IA generativa é que a tecnologia é uma ferramenta, não um fim em si mesma. O sucesso não virá da simples adoção da melhor plataforma, mas da mudança de mentalidade em relação ao aprendizado. Para líderes e organizações, o imperativo estratégico é deixar de ver o treinamento como um evento pontual e passar a encará-lo como um ciclo contínuo de “hipertrofia cerebral”. Isso significa usar a IA não para obter respostas fáceis, mas para nos forçar a fazer perguntas melhores, desafiar nossas convicções e, assim, escalar nossa capacidade de inovação e resolução de problemas. A verdadeira transformação está em usar a colaboração humano-máquina para nos tornarmos mais inteligentes, e não mais passivos.