Em 2026, 82% dos líderes de grandes empresas dizem que sua organização oferece algum tipo de treinamento em IA. Ainda assim, 59% relatam um gap de habilidades em IA. Se o treinamento está amplamente disponível, por que ele não se traduz em capacidade real da força de trabalho?
O problema não é falta de interesse. É a forma como o treinamento é desenhado.
Na nossa pesquisa de 2026 com mais de 500 líderes dos EUA e do Reino Unido, conduzida com a YouGov, os líderes apontaram falhas estruturais nos programas corporativos de treinamento em IA, especialmente em relevância, aplicação e mensuração.
O problema é eficácia, não acesso
Entre os líderes entrevistados:
- 82% oferecem algum tipo de treinamento em IA
- 68% dizem que os funcionários têm acesso a recursos de aprendizado em IA
- 46% oferecem treinamento básico de letramento em IA
Mas apenas 35% afirmam ter um programa maduro de capacitação em IA em toda a organização.
O treinamento existe; a capacidade em escala, não. Então, onde está o gargalo?
1. Aprendizado passivo domina o treinamento corporativo em IA
O formato mais comum é a combinação de aprendizado on-line com sessões pontuais conduzidas por instrutores (40%). Líderes relatam que esses formatos têm dificuldade em desenvolver capacidade aplicada:
- 23% dizem que cursos em vídeo dificultam a aplicação das habilidades no mundo real
- 24% citam falta de projetos práticos ou laboratórios
Assistir a explicações sobre IA não é o mesmo que usar IA com eficácia. Sem prática estruturada, os funcionários podem entender conceitos, mas têm dificuldade em aplicá-los no dia a dia. O resultado: familiaridade sem fluência.
2. O treinamento em IA não é relevante para o papel
Outra queixa recorrente é a falta de personalização por função. Ao serem perguntados sobre desafios do aprendizado on-line, quase um quarto (23%) dos líderes diz que as trilhas de aprendizado não são adaptadas a cargos específicos. Outros 21% dizem que os funcionários não sabem por onde começar.
O ponto é que sessões genéricas de letramento em IA raramente se conectam às responsabilidades do dia a dia. Um líder de RH, um gerente financeiro e um analista de marketing usam IA de formas diferentes, mas muitos programas tratam todos da mesma maneira.
Quando o aprendizado em IA não é mapeado para casos de uso reais, a adoção fica fragmentada e inconsistente.
3. As organizações têm dificuldade para medir o ROI do treinamento
O treinamento tradicional em IA também carece de mensuração clara de desempenho. As queixas mais comuns dos líderes incluem:
- Dificuldade para reportar o ROI dos programas de treinamento (26%)
- Falta de certificação ou comprovação de habilidade (15%)
Se a organização não consegue medir se o treinamento melhora a performance, fica difícil justificar investimento contínuo.
Isso é especialmente crítico quando:
- 35% dos líderes citam falta de tempo como a principal barreira para evoluir em IA
- 31% citam falta de orçamento
Sem ROI claro, o treinamento em IA concorre — e muitas vezes perde — para prioridades operacionais.
4. Treinamento pontual não acompanha a evolução da IA
As ferramentas de IA evoluem rápido, mas muitas organizações ainda apostam em workshops únicos ou iniciativas de curto prazo.
Letramento em IA não é uma competência estática. Ele exige:
- Reforço contínuo
- Prática contextualizada
- Ciclos de feedback
- Adaptação permanente
Modelos tradicionais foram feitos para habilidades que mudam devagar. Capacidade em IA pede outro sistema.
A consequência: consciência sem aplicação
Quando o treinamento em IA é passivo, genérico e difícil de medir, o desfecho é previsível:
- Funcionários experimentam IA, mas sem confiança
- Casos de uso ficam superficiais
- O risco aumenta por excesso de confiança ou má interpretação
- O ROI dos investimentos em IA estagna
Organizações com programas maduros de capacitação para toda a força de trabalho têm quase o dobro de chance de reportar ROI positivo significativo em IA. A análise completa de como a maturidade do treinamento se correlaciona com o ROI em IA está disponível no 2026 State of Data & AI Literacy Report.
Como é um treinamento eficaz em IA
Líderes que reportam maior capacidade na força de trabalho vão além do modelo tradicional baseado em cursos. Programas eficazes de treinamento em IA são:
- Práticos, com foco em prática aplicada, não consumo passivo
- Específicos por função, mapeados para fluxos de trabalho reais
- Estruturados, com trilhas claras de progressão
- Reforçados ao longo do tempo, não sessões pontuais
- Mensuráveis, atrelados a marcos de habilidade e resultados de performance
Em outras palavras, funcionam como sistemas de capacidade, não apenas bibliotecas de conteúdo.
Como exemplo prático, a Bayer criou uma Data Academy multinível que fortaleceu o letramento digital e em IA em toda a empresa, com mais de 90% dos alunos relatando mais inovação ou melhorias de processo.
Ao buscar parceiros para a Data Academy, a DataCamp se destacou pelo alcance e pela relevância. Com um catálogo extenso de cursos que abrange áreas como análise de dados, estatística, machine learning, SQL e IA generativa, múltiplas personas de alunos são atendidas em uma única solução.
Para levar os alunos da teoria à prática, a Bayer combina o aprendizado no DataCamp com projetos de conclusão. Depois dos cursos, os funcionários aplicam o que aprenderam em casos de uso reais da Bayer, que vão de pesquisa em estufas a como construir redes neurais, demonstrando proficiência e identificando oportunidades de gerar valor para o negócio.
Esses resultados não vieram de mais ferramentas de IA. Vieram de um design de treinamento melhor.
De entrega de conteúdo a sistemas de capacidade
O futuro do treinamento em IA não é mais conteúdo. É integrar melhor aprendizado e trabalho.
Organizações que tratam o letramento em IA como infraestrutura essencial — isto é, incorporado aos fluxos de trabalho, reforçado ao longo do tempo e medido por resultados — têm muito mais chance de fechar o gap de habilidades em IA e melhorar o ROI.
O DataCamp for Business foi desenhado nesse modelo, combinando trilhas de aprendizado por função, exercícios práticos, avaliações e benchmark da força de trabalho para desenvolver capacidade aplicada em IA em escala.
Se você está avaliando como ir além do treinamento passivo em IA, descubra como o DataCamp for Business apoia a capacitação em IA nas empresas.
