Em 2023, a Oracle demitiu mais de 30 mil funcionários com uma justificativa direta: a empresa estava se tornando mais centrada em IA.
Entre os demitidos, aliás, estava Jill, uma instrutora técnica com três décadas de experiência ensinando clientes a operar workflows complexos. Antes de dispensá-la, porém, a Oracle pediu que ela treinasse a IA nos mesmos fluxos que ela dominava. E ela treinou.
Logo depois, então, foi embora. Foi justamente esse caso que Crystal Kadakia usou na ATD26, em Los Angeles, para abrir uma das sessões mais diretas. da conferência sobre o futuro do T&D com IA: a resposta não depende da tecnologia disponível. Depende de como a organização percebe o T&D.
Três cenários para o futuro do T&D com IA
Kadakia, em primeiro lugar, não apresentou o futuro do T&D com IA como inevitável. Pelo contrário: apresentou-o como condicional. Existem três caminhos e, nesse sentido, o que determina qual deles se materializa não é a ferramenta usada. É, sim, a percepção que os stakeholders têm do que o time de T&D produz.
Cenário 1: Substituição. Se a organização percebe o trabalho de T&D como criação de conteúdo, então a IA pode fazê-lo, e, além disso, qualquer pessoa com acesso a uma ferramenta de IA também pode.
O resultado que já acontece em algumas organizações: times menores, especialistas de área assumindo a criação com IA, função de L&D reduzida ao mínimo. O caso da Oracle é o extremo, mas o padrão está se replicando em versões menos dramáticas em empresas de todos os tamanhos.
Cenário 2: Mais ruído, menos impacto. Se o output de T&D é percebido como volume de programas, a IA permite produzir muito mais em muito menos tempo. E é exatamente isso que começa a ser exigido.
Kadakia citou uma organização que normalmente priorizava 10 a 15 iniciativas de uma lista de 45 a 50 solicitações anuais.
Com IA disponível, a expectativa mudou: agora o time deveria entregar todas as 45. Mais conteúdo não é mais impacto. Mas a percepção de capacidade ampliada cria pressão por volume, que dilui foco sem mover o negócio.
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Cenário 3: T&D como vantagem competitiva. O único cenário em que o futuro do T&D com IA é fortalecedor. Acontece quando a organização percebe o trabalho de T&D como estratégia de aprendizagem, como a função que constrói capacidade organizacional em escala, conectada aos objetivos de negócio.
Nesse caminho, a IA vira parceira para entregar o impacto que o T&D sempre quis, mas não tinha escala para alcançar.
“A questão não é se você vai usar IA. É se os seus stakeholders entendem o que você produz como conteúdo ou como estratégia, porque essa percepção determina qual cenário vai se materializar.”
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O problema que antecede a IA: o T&D foi desenhado para produzir uma coisa de cada vez
Para entender o futuro do T&D com IA, Kadakia primeiro expôs o problema estrutural do presente.
Desde os anos 1950, afinal, a maioria dos modelos que estruturam o campo parte de uma premissa comum: dado um problema de aprendizagem, a função do T&D é criar uma coisa, um curso, uma aula, um módulo. Nesse sentido, as teorias, os processos e as métricas foram desenhados para fazer bem essa coisa.
O problema, porém, é que uma coisa não é como pessoas aprendem. Afinal, a aprendizagem acontece em múltiplos tempos, formatos e contextos.
Por isso, quando o T&D é estruturado para produzir uma coisa de cada vez, ele se torna um receptor de solicitações, não um agente de impacto. Como consequência, cada demanda vira um projeto. E cada projeto termina. O que acontece depois, no entanto, é incerto.
A consequência é a que a maioria dos profissionais de T&D já viveu: programas bem executados que não movem indicadores de negócio, porque o impacto real acontece no trabalho, não no treinamento.
E ninguém estava posicionado para acompanhar o que aconteceu depois da conclusão.
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A resposta: Learning Cluster e estratégia de múltiplos ativos
A metodologia que Kadakia desenvolveu, chamada de Learning Cluster, parte de uma premissa diferente: dado um problema de aprendizagem, a função do T&D é criar uma estratégia de múltiplos ativos.
Cada ativo, por sua vez, é direcionado a um momento de necessidade específico, uma persona específica e um comportamento específico no trabalho.
Assim, em vez de um curso isolado, monta-se um cluster com: um módulo assíncrono para o contexto inicial; em seguida, uma sessão ao vivo para prática; além disso, um job aid para o momento de aplicação; depois, acompanhamento de coaching com o gestor direto; e, por fim, uma métrica de comportamento no campo para verificar se a mudança aconteceu.
Cada ativo tem propósito diferente. Juntos, cobrem os momentos em que a aprendizagem de verdade acontece, não apenas o momento do treinamento.
A ferramenta central do modelo é a Change Objective: o objetivo de mudança de comportamento no trabalho, definido antes da criação de qualquer conteúdo. Não o que a pessoa vai saber ao final do módulo. O que ela vai fazer diferente no trabalho na semana seguinte.
“Durante décadas falamos que queremos ser parceiros estratégicos de negócio. Mas a forma como trabalhamos não estava alinhada a esse impacto. Definir a mudança de comportamento como objetivo central, antes do conteúdo, é o que muda isso.”
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O que a IA consegue fazer: e o que define o futuro do T&D com IA
Para mapear esse território, Kadakia cruzou dados do Relatório do Futuro do Trabalho do Fórum Econômico Mundial de 2025 com as funções de T&D. Dessa forma, identificou onde a IA tem alta capacidade de substituição e, por outro lado, onde não tem.
Alta capacidade da IA: atenção ao detalhe, produção de conteúdo, edição, geração de variações, formatação, design básico e análise de dados estruturados.
Baixa capacidade da IA, por sua vez: pensamento criativo aplicado ao contexto específico de uma organização, liderança, empatia, escuta ativa, construção de confiança e, sobretudo, julgamento estratégico sobre o que o negócio precisa, e o que não precisa.
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São exatamente essas últimas competências que definem a diferença entre o T&D que cria conteúdo e o T&D que cria capacidade organizacional. E são as que precisam ser protegidas, desenvolvidas e comunicadas com clareza, porque são invisíveis nos relatórios de volume de módulos entregues.
A ferramenta não determina o futuro do T&D com IA. Quem o determina é o que o time de T&D escolhe fazer que a IA não consegue fazer por ele.
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Contexto: a sessão na ATD26
Crystal Kadakia apresentou a sessão “The AI-Era CLO: Learning That Moves the Business” na ATD International Conference 2026, em Los Angeles.
Kadakia é fundadora da metodologia Learning Cluster Design, autora e pesquisadora com foco em como o T&D precisa se reinventar para a era digital e da IA.
Em 2015, junto com Lisa MD Owens, iniciou um movimento de redesenho do modelo operacional do T&D, cujos diagnósticos se tornaram ainda mais urgentes com a chegada das ferramentas de IA generativa.
O futuro do T&D com IA foi um dos temas centrais da conferência. Zack Kass argumentou que quando o conteúdo se torna commodity, o diferencial se concentra no julgamento e na estratégia, exatamente o terreno que Kadakia identifica como o único caminho sustentável para o T&D.
Megan Torrance mostrou que o papel mais crítico do L&D está na Zona 3, onde o trabalho muda, não na Zona 1, onde se produz o conteúdo.
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FAQ
O que é o caso Oracle e por que ele importa para o futuro do T&D com IA?
Jill era instrutora técnica da Oracle com 30 anos de experiência. A empresa, então, pediu que ela treinasse a IA nos workflows que dominava. Logo após fazer isso, porém, a empresa a demitiu numa onda de 30 mil funcionários, motivada pela estratégia de tornar-se mais centrada em IA.
Nesse sentido, o caso ilustra o risco mais concreto para o futuro do T&D com IA: quando a organização percebe o trabalho como transmissão de conhecimento padronizado, a IA pode substituí-lo. Portanto, a proteção não é técnica, mas sim estratégica.
O que é o Learning Cluster e como ele muda o futuro do T&D com IA?
É uma metodologia que, em vez da lógica de “criar um curso”, adota a lógica de “criar uma estratégia de múltiplos ativos”.
Em primeiro lugar, define comportamentos esperados no trabalho (Change Objective). Em seguida, mapeia as personas de maior impacto. Por fim, distribui ativos de aprendizagem, formais, sociais e de suporte à performance, pelos momentos em que a aprendizagem real acontece.
Como o T&D pode evitar o cenário de substituição pela IA?
Mudando, antes de tudo, o que se percebe como seu output. Afinal, times percebidos como criadores de conteúdo são substituíveis. Por outro lado, times percebidos como estrategistas de capacidade organizacional tornam-se essenciais.
Dessa forma, a mudança começa em como o T&D define objetivos, mede impacto e, sobretudo, se comunica com os stakeholders sobre o que o seu trabalho produz.
