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Empresas brasileiras investem em IA e esbarram na falta de letramento tecnológico das equipes

Especialista da Alura + FIAP Para Empresas explica os pilares estratégicos para o uso eficaz da inteligência artificial nas organizações

6 de novembro de 2025 08:30

Mesmo diante de um cenário de investimentos robustos em Inteligência Artificial (IA), as empresas brasileiras ainda enfrentam um desafio estrutural: a falta de preparo dos times para utilizar a tecnologia de forma estratégica. De acordo com a pesquisa Panorama 2025, da Amcham, maior câmara americana de comércio fora dos EUA, apenas 28% das organizações no país se consideram prontas para usar IA de maneira eficaz.

De acordo com Gustavo Torrente, Head de B2B & Technical Solutions da Alura + FIAP Para Empresas, solução de educação corporativa em tecnologia, parte dessa lacuna decorre do fato de que, embora muitas ferramentas sejam intuitivas, a adoção bem-sucedida da IA depende diretamente do desenvolvimento do “letramento em IA”, ou seja, da capacidade dos profissionais de compreender, operar e avaliar criticamente a tecnologia no ambiente de trabalho.

“Quando um colaborador é treinado para pensar criticamente no uso da IA, ele deixa de aceitar respostas passivamente e passa a identificar oportunidades reais de inovação, além de reduzir riscos e vieses. É esse tipo de preparo que diferencia empresas que realmente colhem resultados com inteligência artificial daquelas que apenas a utilizam de forma superficial”, explica o especialista.

Para desenvolver o letramento em IA nas organizações, o especialista destaca quatro pilares essenciais que orientam a adoção estratégica da tecnologia:

 

  • Entender os fundamentos

 

O primeiro passo é aprofundar o conhecimento dos colaboradores sobre conceitos básicos de funcionamento da Inteligência Artificial, como aprendizado de máquina (machine learning), modelos de linguagem de grande porte (LLMs), dados e algoritmos. “Compreender o que está por trás da tecnologia cria familiaridade e capacita os time a operá-la com mais eficiência”, aconselha Torrente.

Porém, um ponto crítico e frequentemente negligenciado é a governança de dados. Muitas empresas investem milhões em ferramentas de IA sem antes estruturar adequadamente seus dados. “A IA é tão boa quanto os dados que a alimentam”, reforça o executivo. “Não adianta ter a melhor tecnologia se os dados estão desorganizados, desatualizados, duplicados ou sem padrões de qualidade.”

 

  • Aprender sobre a aplicação

 

Depois da teoria, vem a prática. E aqui está o principal desafio das empresas no momento. Os colaboradores precisam entender como integrar a IA às rotinas e realidades de trabalho de maneira eficiente. A engenharia de prompt é destaque nesta etapa, junto à criação de agentes de IA. “Saber formular e integrar comandos claros e estratégicos é determinante para extrair o máximo potencial das ferramentas, garantindo resultados claros e alinhados aos objetivos da empresa”, explica o especialista.

 

  • Avaliação crítica

 

Capacitar equipes para analisar a validade e os vieses das respostas geradas é essencial. Isso envolve revisar dados, identificar “alucinações”, quando a IA cria informações, e reformular comandos quando necessário.

“O papel principal dos humanos em uma operação baseada em IA é guiar, mas também avaliar os resultados e informações gerados. Essa é, inclusive, a razão pela qual essa ferramenta não substitui uma pessoa real. Somos nós que possuímos o pensamento crítico necessário para revisar o que é produzido”, lembra Torrente.

 

  • Governança ética e de segurança

 

Por fim, instruir colaboradores sobre as implicações éticas, legais e de segurança envolvidas no uso da inteligência artificial. A proteção de dados e o uso responsável da IA precisam estar alinhados às normas e boas práticas de compliance e privacidade. “A partir desse entendimento, os colaboradores poderão evitar vazamentos de informações e promover o uso responsável e seguro da tecnologia, alinhado às normas e boas práticas de proteção de dados”, enfatiza.

Para além dos treinamentos das equipes, Torrente alerta que a maturidade em IA também depende da capacitação das lideranças. “Muitos C-Levels ainda não passaram por treinamentos formais em IA. Sem líderes preparados, é difícil criar uma cultura de aprendizado contínuo e inovação. A maior barreira não está na resistência dos times, e sim na falta de direção estratégica das lideranças”, finaliza.

 

Assessoria

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