A ascensão da IA no trabalho e a urgência em treinar equipes

Quer as empresas estejam preparadas ou não para a inteligência artificial (IA), muitos profissionais já estão aproveitando suas ferramentas por conta própria — às vezes, em segredo. Nos Estados Unidos, estima-se que 32% dos trabalhadores usem IA no trabalho sem o conhecimento de seus empregadores. Esse dado deve servir como alerta — e também como um chamado à ação.

O treinamento em habilidades fundamentais de IA é essencial para uma implementação segura. Mas o clichê é verdadeiro: onde há risco, há oportunidade. A prontidão para mudanças é uma das principais preocupações dos líderes em sua jornada com IA, e o uso oculto dessas ferramentas indica que as equipes estão curiosas, dispostas e preparadas para explorar todo o seu potencial.

Neste guia, mostramos as habilidades mais importantes para os profissionais: as competências essenciais que cobrem os fundamentos, as soft skills que costumam ser negligenciadas, as hard skills necessárias para gerar resultados e as habilidades de liderança que sustentam uma cultura impulsionada pela IA.

Habilidades essenciais de IA para todo profissional

Alfabetização em IA

A alfabetização digital já é considerada uma habilidade básica. Alguém com dez anos de experiência em startups de tecnologia certamente é “digitalmente alfabetizado”. Mas pensar o mesmo sobre alfabetização em IA é um erro — mesmo com o uso crescente dessas ferramentas. O treinamento nos fundamentos da IA garante que todos tenham o mesmo nível de compreensão sobre aspectos essenciais:

• Limitações da IA: saber que não se deve confiar cegamente nas respostas e identificar quando a supervisão humana é necessária
• Privacidade de dados: compreender que qualquer dado inserido em uma ferramenta de IA pode ser armazenado ou compartilhado, a menos que o contrário seja claramente informado
• Transparência: reconhecer quando o uso da IA deve ser comunicado, tanto internamente quanto externamente
• Consciência de vieses: revisar os resultados para garantir justiça e evitar decisões discriminatórias
• Uso e dependência: utilizar a IA como uma assistente, não como substituta

Treinar colaboradores nesses pontos aumenta a confiança no uso responsável da IA no trabalho, facilitando a adoção em toda a organização e evitando erros ou dependência excessiva.

Além de realizar treinamentos presenciais ou gravados sobre esses temas, vale incluir cláusulas específicas no manual do colaborador e integrar boas práticas de IA no processo de onboarding. Todos os profissionais — da equipe de tecnologia ou não — devem entender claramente qual é o posicionamento da empresa em relação ao uso de IA.

Alfabetização em dados

Saber interpretar e questionar dados sempre foi uma habilidade valiosa. Mas, com a ascensão da IA no trabalho, a alfabetização em dados deixou de ser um diferencial e passou a ser uma necessidade. Como as ferramentas de IA produzem recomendações baseadas em dados em praticamente todos os níveis da operação, é fundamental que os profissionais saibam validar e contextualizar essas informações. Caso contrário, a IA pode ser tratada como autoridade máxima — e a supervisão humana se torna mais difícil.

Por exemplo, equipes de folha de pagamento que utilizam IA para detectar anomalias precisam interpretar corretamente os resultados apontados. Sem noções básicas de análise de dados, há o risco de agir com base em informações incorretas. A boa notícia é que essa é uma habilidade que pode ser aprendida. Ao oferecer workshops e incluir a revisão de dados nas reuniões de rotina, até profissionais sem perfil técnico podem desenvolver essa competência.

Adaptabilidade

As tecnologias de IA evoluem rapidamente — e isso significa que poucos processos baseados em IA permanecem estáveis por muito tempo. Quando uma nova ferramenta generativa surge no mercado, ou quando uma funcionalidade é adicionada ou removida, processos mudam. Programas-piloto podem fracassar ou ser substituídos por novas iniciativas. Por isso, adaptabilidade é uma habilidade essencial.

Embora normalmente seja adquirida pela experiência, a adaptabilidade pode — e deve — ser estimulada pela cultura organizacional. Uma cultura que valoriza a experimentação e demonstra empatia diante de mudanças que afetam o fluxo de trabalho é um terreno fértil para o aprendizado e a flexibilidade. Na prática, isso pode significar estar aberto a revisar metas individuais quando uma mudança de processo impacta o desempenho de um colaborador, por exemplo. Ao apoiar a adaptação, líderes fortalecem equipes mais resilientes e preparadas para acompanhar o ritmo da IA no trabalho.

Soft skills para prosperar em um ambiente impulsionado pela IA

Pensamento crítico

Diretamente ligado à alfabetização em dados mencionada anteriormente, o pensamento crítico é essencial para que os profissionais consigam avaliar conteúdos e recomendações gerados por IA, em vez de aceitá-los sem questionar.

Essa habilidade se torna especialmente importante quando os resultados da IA entram em conflito com a intuição humana ou com o conhecimento técnico de especialistas. No melhor dos casos, isso pode levar uma equipe de marketing a publicar imagens geradas por IA com pessoas de doze dedos malformados. No pior, pode significar que recrutadores reforcem vieses sem perceber, ao utilizar ferramentas de triagem que favorecem currículos de determinados grupos demográficos.

Para incentivar o pensamento crítico, promova oficinas com cenários “IA vs. humano”, mostrando quando confiar no machine learning e quando seguir a intuição. Crie mapas de decisão para orientar o que fazer quando a IA falha — e deixe claro que levantar alertas é um comportamento encorajado, não punido. Ninguém quer ser “o chato” que questiona uma nova ferramenta empolgante, então estabeleça papéis de responsabilidade e processos simples de reporte.

Colaboração

À medida que a IA se integra aos fluxos de trabalho compartilhados, a colaboração se torna uma habilidade essencial para garantir implementações bem-sucedidas. E essa necessidade tende a crescer conforme as iniciativas de IA no trabalho se expandem em toda a empresa. Caso contrário, há o risco de adoções isoladas, esforços duplicados ou processos conflitantes.

Para promover a colaboração em torno da IA, lance programas-piloto multifuncionais entre equipes. Isso pode ser um chatbot de suporte ao cliente com tecnologia de IA que responde a perguntas simples. As equipes de suporte ao cliente fornecem a base de conhecimento, as equipes de produto garantem a precisão e a engenharia cuida da implementação. Para obter mais conselhos sobre programas-piloto de IA, confira nosso guia completo.

Mentalidade experimental

Adotar uma mentalidade voltada à experimentação é uma das soft skills mais valiosas na era da IA. Essa postura transforma profissionais reativos em agentes proativos de inovação. Ferramentas como ChatGPT, Gemini e Perplexity são intuitivas e altamente adaptáveis — e quando os colaboradores encontram novas maneiras de usar IA para economizar tempo e recursos, toda a organização sai ganhando.

Para incentivar a experimentação, crie espaços para troca de ideias entre as equipes, como fóruns abertos em reuniões semanais ou canais dedicados em ferramentas como o Slack. Estimule gestores a testar novas soluções de IA com seus times e a compartilhar resultados positivos, por menores que sejam. Celebrar pequenas vitórias fortalece a confiança e acelera a adoção responsável da IA no trabalho.

Hard skills que geram resultados

Engenharia de prompts

A engenharia de prompts é uma habilidade curiosa: parece simples, mas não é. Se você consegue formular uma frase, pode usar o ChatGPT — mas obter resultados precisos e consistentes é outra história. Para ir além de tarefas básicas e alcançar automações ou análises mais avançadas, os prompts precisam ser específicos e bem estruturados.

Prompts mal formulados resultam em uso ineficiente da IA, respostas de baixa qualidade e perda de tempo. Para resolver isso, incentive o compartilhamento de bibliotecas de prompts e ofereça treinamentos sobre os princípios básicos de prompting. Crie canais internos para troca de experiências, onde os profissionais possam compartilhar prompts eficazes, sugerir melhorias ou discutir diferentes abordagens. Essa prática colaborativa fortalece o uso estratégico da IA no trabalho e melhora a produtividade em toda a organização.

Análise e visualização de dados

Essa habilidade é um passo além da alfabetização em dados mencionada anteriormente. Enquanto a alfabetização consiste em saber quando e como questionar dados, a análise e visualização de dados envolve interpretar informações e transformá-las em insights claros e acionáveis. Quando bem aplicadas, essas competências tornam os dados gerados pela IA muito mais valiosos — especialmente ao apresentar resultados a líderes ou clientes.

Ferramentas como Tableau e Power BI já utilizam linguagem natural para gerar visualizações com rapidez, o que facilita o trabalho de quem não é especialista em dados. Ainda assim, treinamentos complementares são essenciais para que profissionais de diferentes áreas saibam extrair o máximo dessas tecnologias e utilizem os recursos de IA de forma estratégica e confiável.

Automação de processos

Automatizar tarefas rotineiras costuma ser o caminho mais rápido e fácil para começar a adotar IA no trabalho. Esse tipo de automação elimina atividades repetitivas e libera tempo para iniciativas mais relevantes. No entanto, sem diretrizes internas claras, as automações podem se tornar inconsistentes ou até arriscadas — gerando retrabalho, falhas de compliance ou erros em larga escala.

Uma solução é usar agentes de IA prontos para uso, como a Deel AI Workforce. Com uma biblioteca de agentes pré-configurados, é possível definir exatamente o que deve ser automatizado e de que forma, garantindo segurança e controle sobre os processos. E, quando as equipes estiverem preparadas para algo mais avançado, poderão criar seus próprios agentes personalizados em poucos minutos, adaptando-os às necessidades específicas de cada fluxo de trabalho.

Habilidades de liderança para o futuro da IA

Gestão de mudanças

Já mencionamos que os profissionais precisam ser adaptáveis, mas a responsabilidade não é apenas deles. Os líderes precisam guiar suas equipes em meio à incerteza e à resistência que podem surgir diante da adoção da IA. Caso contrário, o resultado pode ser resistência dos colaboradores, baixa taxa de adesão e projetos paralisados.

A gestão eficaz de mudanças requer uma abordagem estratégica para conduzir as equipes da forma atual de trabalho para um futuro impulsionado pela IA. Líderes envolvidos na introdução de novas ferramentas ou fluxos de trabalho devem desenvolver uma estratégia de comunicação clara, com papéis e responsabilidades bem definidos. Nesse processo, os gestores diretos têm papel central: alinhá-los em torno de uma mesma estratégia e oferecer recursos adequados ajuda a minimizar conflitos e a garantir uma transição mais suave.

Liderança ética em IA

A confiança é o alicerce para uma adoção sustentável da IA no trabalho. Quando as equipes confiam na tecnologia que utilizam — e na visão da liderança sobre o futuro — todos trabalham com mais clareza e propósito. Capacitar líderes e tomadores de decisão em temas de ética e compliance relacionados à IA é essencial para que possam orientar suas equipes de forma responsável.

Oferecer treinamentos sobre ética e conformidade — não apenas para gestores, mas em toda a organização — fortalece a confiança e reduz riscos. Esses treinamentos podem incluir oficinas com cenários práticos, laboratórios de conscientização sobre vieses e playbooks de ética aplicáveis ao dia a dia de trabalho.

O futuro do trabalho é híbrido: humanos + IA

A IA já faz parte do ambiente de trabalho, mesmo quando ainda não há uma implementação formal. Ao preparar as equipes com as habilidades básicas necessárias para navegar por esse novo cenário tecnológico, líderes podem colher os benefícios da IA no trabalho enquanto reduzem seus riscos.

Na Deel, acreditamos que o futuro do trabalho é impulsionado pela IA — uma combinação entre inteligência humana, intuição e expertise, com a velocidade e eficiência da tecnologia. Por isso criamos a Deel AI Workforce: uma biblioteca de agentes de IA prontos e personalizáveis, desenvolvidos para atuar lado a lado com suas equipes e assumir tarefas rotineiras de forma proativa. Esses agentes podem lidar com solicitações de férias, pesquisas de compliance fiscal, conferência de folha de pagamento e até requisições de equipamentos — tudo com segurança de dados e conformidade integradas.

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