Quando a pandemia chegou, ninguém havia sido treinado para aquilo. Afinal, quem ajudou as organizações a sobreviverem à transição? Os profissionais de aprendizagem e performance, não os primeiros a chegar, mas os primeiros e meio.
Nesse contexto, na ATD26, em Los Angeles, Megan Torrance, CEO da Torrance Learning e autora do livro AI Implementation Guide for Learning & Development, usou exatamente essa analogia para posicionar o papel do T&D na implementação de IA nas organizações.
De fato, a função existe e o framework também. No entanto, o que falta, na maioria das organizações, é o T&D chegar cedo o suficiente para exercê-la.
As 3 zonas de impacto da IA em T&D, e por que a mais importante é a mais ignorada
A implementação de IA em T&D não é uma coisa só. Torrance propôs uma distinção em três zonas que muda como o profissional de L&D deve pensar sobre seu papel nesse processo.
Zona 1: IA que melhora o trabalho do profissional de T&D. ChatGPT para roteiros, ferramentas de imagem, produção de e-learning, transcrição automatizada. É onde a maioria começa, e onde a maioria permanece. Ao final do processo, o que foi criado é um documento, um MP4, um SCORM. A IA foi usada. O produto final não é mais IA.
Zona 2: IA colocada diretamente na frente do aprendiz. Chatbots de suporte, roleplay com IA, trilhas adaptativas, coaching virtual. Aqui a IA permanece ativa na experiência do aprendiz, o que exige um nível adicional de cuidado, governança e clareza sobre o que acontece com os dados das pessoas.
Zona 3: IA que transforma o trabalho em si. Quando a seguradora começa a processar sinistros com IA, a fábrica usa visão computacional para controle de qualidade ou o time de logística passa a operar com agentes de IA. É aqui que o negócio muda de verdade, e onde a implementação de IA em T&D mais importa. E é exatamente onde o L&D frequentemente aparece depois que tudo foi decidido.
“As melhorias que você ganha na Zona 1 e na Zona 2 deveriam te liberar para operar na Zona 3. Não para substituir a tecnologia, mas para garantir que as pessoas estejam preparadas antes do lançamento, não depois.”
Na prática, a Zona 3 não é uma etapa posterior. Pelo contrário, ela acontece em paralelo com as outras, às vezes, até antes delas. Por isso, o T&D que não está monitorando o que está em andamento no negócio não vai saber que chegou até que seja tarde demais para contribuir de forma relevante.
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Os superpoderes que o T&D já tem e subestima na hora da implementação de IA
Além disso, entre os destaques da sessão estava o inventário de competências que profissionais de T&D possuem, e que outras funções não têm, sendo justamente essas as mais necessárias em processos de implementação de IA nas organizações.
De fato, na implementação de IA em T&D, os profissionais da área ocupam uma posição estratégica justamente porque conhecem pessoas em todos os níveis da organização, de novos contratados a executivos, além de transitarem por diferentes áreas do negócio.
Por isso, conseguem perceber quem não está participando, bem como identificar onde um processo pode travar na prática e reconhecer quando o problema não é, necessariamente, de treinamento. Além disso, conseguem estruturar experiências de aprendizagem para que funcionem de forma ainda mais efetiva. Ao mesmo tempo, também ajudam a explicar com clareza por que determinadas abordagens podem não gerar os resultados esperados.
Esses não são diferenciais menores. São exatamente as habilidades que faltam na maioria das implementações de IA que falham, e que falham, tipicamente, por subestimar o lado humano da mudança.
“Não somos nós que vamos fazer o trabalho de TI. Mas somos os conectores entre o trabalho e as pessoas. Esse é um slot incrivelmente poderoso.”
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Por que a falha e o que fazer diferente
Torrance listou os padrões de fracasso mais comuns:
Tratar como problema de ferramenta, não de processo. Comprar o acesso, distribuir licenças e comunicar via e-mail não é implementação de IA, é entrega de acesso. A ferramenta chegou. O comportamento não mudou.
Subestimar o esforço de mudança. Mudanças relacionadas à IA requerem esforço de gestão de mudança significativamente maior do que outras transformações organizacionais. O medo de substituição, a incerteza sobre o que muda no trabalho e a velocidade de evolução da tecnologia criam uma combinação que exige atenção sistemática, não apenas comunicação.
Atos aleatórios de IA: Cada departamento experimentando por conta própria, sem framework comum, sem governança, sem aprendizado coletivo sobre o que está funcionando. O resultado é exatamente o que o nome diz.
Não envolver o T&D ou envolvê-lo tarde demais: Quando o projeto de implementação de IA já está em produção e alguém lembra que as pessoas precisam ser preparadas, o T&D chega para apagar incêndio. A janela para construir capacidade de forma estratégica já fechou.
O antídoto que Torrance propõe é o AI Implementation Canvas, um conjunto de 14 dimensões de perguntas a serem feitas antes e durante qualquer implementação, disponível gratuitamente no site da Torrance Learning.
Não é um checklist de respostas. É um mapa de conversas: as perguntas certas para ter com stakeholders de TI, governança, operações e RH antes que qualquer decisão irreversível seja tomada.
“O Canvas não é onde você coloca as respostas. É onde você e o time identificam quais perguntas precisam ser respondidas, e quais são as mais urgentes.”
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As três camadas de letramento em IA que o T&D precisa construir
Na implementação de IA em T&D, Torrance distinguiu três níveis que muitas organizações ainda confundem:
Literacia em IA: o que é, como funciona, o que não fazer, quais são os riscos. É o ponto de entrada. Necessário, mas insuficiente. E não é um treinamento que se fecha: o que era verdade no letramento de IA de dois anos atrás mudou. Organizações que fizeram o treinamento uma vez e consideraram concluído estão operando com um mapa desatualizado.
Proficiência em IA: saber usar bem as ferramentas disponíveis, por meio de prompts eficazes, integração às rotinas de trabalho e avaliação crítica dos outputs. No entanto, é exatamente aqui que a maioria dos programas de treinamento em IA tem parado.
Fluência em IA: como o time aprende junto, continuamente. Não é um evento, é uma prática. Inclui espaço seguro para experimentar, errar e compartilhar aprendizados. É o que sustenta a capacidade de adaptação à medida que a tecnologia continua evoluindo.
Literacia e proficiência são sobre “como eu faço isso melhor”. Fluência é sobre “como nós fazemos isso melhor juntos”. E em um campo onde a ferramenta muda toda semana, a fluência é o único nível que garante sustentabilidade.
A questão dos trabalhadores de linha de frente
Nesse sentido, uma das conversas que Torrance apontou como ausente nos debates sobre implementação de IA em T&D diz respeito aos trabalhadores que não têm smartphone corporativo, não acessam plataformas de e-learning durante o turno e, por isso, têm uma relação com a IA completamente diferente da do trabalhador do conhecimento.
Quem na sua organização representa esse público? Além disso, é preciso questionar que tipo de letramento, acesso e suporte em IA é realmente relevante para esses trabalhadores. Afinal, não só utilizarão ferramentas diferentes, como também enfrentarão riscos específicos e já sentem mudanças concretas em suas rotinas de trabalho.
É uma pergunta que a maioria dos programas de implementação ainda não está fazendo. E é uma das que o T&D tem mais condições de responder.
Líderes de T&D que pensam estrategicamente sobre implementação de IA e desenvolvimento de pessoas fazem o trabalho que cria impacto real: PDL – Programa de Desenvolvimento de Líderes da Bravend
Contexto: a sessão na ATD26
Entre as sessões de destaque, a sessão “Cutting Through the Chaos: AI Implementation Guide for L&D” foi apresentada justamente por Megan Torrance na ATD International Conference 2026, em Los Angeles.
Além disso, Torrance é CEO e fundadora da Torrance Learning, autora do livro AI Implementation Guide for Learning and Development (ATD Press) e sobretudo referência em design instrucional, gestão de projetos em escala e implementação de tecnologia em T&D.
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FAQ
O que são as três zonas de impacto da IA para o T&D?
Na primeira zona, estão as ferramentas que melhoram o trabalho do profissional de T&D (produção de conteúdo, análise, automações).
Já na segunda, a IA colocada na frente do aprendiz (chatbots, roleplay, trilhas adaptativas).
A terceira zona, por sua vez, representa a IA que transforma o trabalho em si, quando o negócio opera de forma diferente por causa da inteligência artificial. A implementação de IA em T&D tem impacto estratégico real na Zona 3, e é lá que o L&D mais frequentemente chega tarde.
Por que as implementações de IA em T&D falham nas organizações?
Em primeiro lugar, um dos padrões mais comuns é tratar a implementação de IA como um problema de ferramenta, sem levar em conta o processo, o comportamento e a mudança cultural necessária.
Em seguida, muitas organizações subestimam o esforço necessário para conduzir a mudança, implementam soluções sem um framework claro e, por consequência, avançam sem uma governança coordenada.
Por fim, as organizações frequentemente não incluem o T&D desde o início do processo. Dessa forma, a área recebe a demanda apenas para treinar as pessoas somente depois que os tomadores de decisão já definiram os rumos, isto é, quando as principais escolhas já foram feitas e, portanto, pouco ainda pode ser mudado.
O que é o AI Implementation Canvas?
Em suma, vale conhecer o framework de 14 dimensões criado por Megan Torrance para estruturar as conversas necessárias antes e durante qualquer implementação de IA em T&D. Ou seja, não é um checklist de respostas, mas sim um mapa de perguntas críticas sobre estratégia, tecnologia, design, adoção e impacto humano. Melhor ainda, está disponível gratuitamente no site da Torrance Learning.
