Lacuna de habilidades em IA: estratégias para uma força de trabalho preparada para o futuro

Entendendo a lacuna de habilidades em IA

A lacuna de habilidades em IA é a diferença entre o número de profissionais qualificados em IA necessários e o número que atualmente existe. Simplesmente não há profissionais proficientes em IA suficientes para atender à demanda.

Essa lacuna é uma preocupação crescente para inúmeros setores que precisam, cada vez mais, adotar a IA em seus processos. Ela é particularmente acentuada em áreas especializadas, como análise de dados, aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (PLN) e, em alguns casos, até mesmo na criação de ferramentas próprias de IA.

Uma pesquisa recente da Forrester constatou que 73% dos entrevistados citaram “competências” como uma área que precisava de melhorias para aproveitar melhor a IA em inteligência de conteúdo. Mesmo com tecnologia de ponta e conjuntos robustos de dados, o sucesso depende da capacidade humana. Uma organização pode usar as mesmas ferramentas de IA que um concorrente e alcançar resultados muito diferentes devido a níveis distintos de habilidade e entendimento. Capacitar os funcionários com sólidas competências e conhecimentos em IA é essencial para utilizar essa tecnologia de forma eficaz e segura em inteligência de conteúdo.

Além disso, seus funcionários estão ávidos por aprimoramento. De acordo com uma pesquisa encomendada pela Hyland e conduzida pela Walker Sands, 98% dos entrevistados querem treinamento em IA generativa, com foco prioritário em ética, conformidade e segurança.

Impacto atual nos setores

Essa lacuna de habilidades já está impactando empresas em diversos setores. No setor de seguros, a IA pode escanear milhares de sinistros em segundos, identificar padrões que indiquem possível fraude e enviar esses casos para agentes humanos realizarem uma avaliação detalhada. Para que isso seja possível, uma empresa de seguros individual deve aproveitar a tecnologia de IA com esses recursos e contar com profissionais com a experiência necessária para gerenciar os sistemas.

No desenvolvimento de software, a IA generativa revolucionou a forma como certos modelos entendem e escrevem código. No entanto, esse código raramente é pronto para uso imediato (plug-and-play), e muitas empresas corretamente evitam inserir código proprietário em modelos abertos (como o ChatGPT). Empresas estão trabalhando para criar seus próprios LLMs (grandes modelos de linguagem) para desenvolvimento e análise de código, mas a criação dessas ferramentas exige competências que muitas organizações ainda não possuem.

Independentemente das ferramentas usadas por uma empresa ou departamento de desenvolvimento, é essencial que os funcionários saibam utilizá-las de forma eficaz, compreendendo suas limitações e questões éticas. Tudo isso resulta em um fator de diferenciação: algumas empresas já colhem benefícios significativos da IA, enquanto outras enfrentam dificuldades para se adaptar e adotar a tecnologia.

Desafios para reduzir a lacuna de habilidades em IA

Alta demanda por profissionais qualificados

Em muitos setores, a mentalidade é “adotar IA ou ficar para trás”. Perder o “trem da IA” pode ser uma ameaça existencial, e não é à toa que todos querem contratar profissionais com essas competências. A demanda está superando a oferta, com apenas 1 em cada 10 trabalhadores no mundo possuindo as habilidades em IA que as organizações buscam, segundo pesquisa da Salesforce.

À medida que a IA continua ganhando destaque, a demanda por profissionais proficientes só tende a aumentar. Com a competição por talentos se tornando mais acirrada, oferecer remuneração e benefícios atraentes para garantir a contratação tornou-se uma necessidade.

Programas de treinamento insuficientes

As organizações podem reconhecer a necessidade de aprimorar seus funcionários para que sejam proficientes em IA, mas quem vai oferecer o treinamento se a organização ainda não possui uma estrutura preparada para IA ou um programa de treinamento em IA?

A falta de treinamento adequado dificulta o desenvolvimento do talento necessário para atingir os objetivos de IA, e a falta de talentos internos dificulta que as empresas alcancem excelência no uso dessa tecnologia. Programas de treinamento externos existem, mas muitos deles não preparam os profissionais para os desafios e tecnologias específicos que encontrarão em funções relacionadas à IA.

Restrições orçamentárias 

Investir em programas de treinamento e desenvolvimento em IA pode ser custoso, e decisões de alto nível muitas vezes estão fora do alcance daqueles que mais precisam desses programas. Como resultado, organizações — especialmente as de pequeno e médio porte — acabam sem condições de buscar o treinamento necessário.

Estratégias de mitigação 

Por meio de uma combinação de abordagens, é possível mitigar esses desafios em sua organização.

Aprimoramento da força de trabalho existente

Embora já tenhamos mencionado que existem desafios para fazer isso de forma eficaz, não há dúvida de que aprimorar a força de trabalho atual é uma das chaves para solucionar a lacuna de habilidades em IA. Até 93% das organizações nos EUA e no Reino Unido consideram a IA uma prioridade de negócios e já a utilizam ou planejam fazê-lo em breve.

Pode levar tempo para construir um programa robusto de aprimoramento em IA, mas as organizações podem começar imediatamente com passos menores, como workshops, cursos on-line e programas de certificação. Com parte da força de trabalho possivelmente preocupada de que a IA torne seus empregos obsoletos, oferecer esse tipo de programa pode ser motivador e melhorar o moral dos funcionários, além de suas competências.

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Melhoria da educação e colaboração

Há necessidade de que as instituições atualizem os currículos para incluir disciplinas relacionadas à IA, garantindo que os alunos estejam equipados com as competências técnicas e o entendimento do potencial da IA. A colaboração entre instituições de ensino e líderes do setor pode oferecer aos alunos a experiência prática necessária para garantir que a próxima geração esteja pronta para ingressar na força de trabalho habilitada por IA.

Por meio de workshops e seminários, as instituições podem promover uma cultura de aprendizado contínuo, garantindo que os alunos estejam engajados e atualizados sobre os avanços da IA. Esse tipo de colaboração interdisciplinar estimula uma adoção mais ampla da IA e desperta inovação em diferentes áreas.

Aproveitando a tecnologia

As tecnologias emergentes — incluindo a própria IA — podem desempenhar um papel poderoso no treinamento e no desenvolvimento de competências, bem como na simplificação da complexidade de criação de ferramentas de IA.

Plataformas de aprendizagem com IA personalizam a experiência educacional avaliando o estilo de aprendizado de cada indivíduo e recomendando conteúdos sob medida. Além disso, ferramentas de treinamento automatizadas oferecem módulos personalizados, acompanham o progresso e fornecem feedback em tempo real, tornando a aquisição de competências mais eficiente e eficaz.

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Aprimoramento com ferramentas de uso simples

Grande parte da conversa sobre IA corporativa se concentra em soluções avançadas altamente configuráveis e naquelas desenvolvidas internamente — mas esse é apenas um aspecto da transformação em IA que está em andamento. As empresas também podem aproveitar uma série de ferramentas de uso simples que utilizam IA, mas não exigem conhecimentos técnicos profundos por parte do usuário.

Por exemplo, construtores de IA sem código com funcionalidade de arrastar e soltar (drag-and-drop) e interfaces de programação visual permitem criar ferramentas, aplicativos e serviços totalmente funcionais com relativamente pouca habilidade técnica. Essas ferramentas, juntamente com outras aplicações, agora integram recursos de IA generativa e oferecem um caminho mais fácil para o aprimoramento de habilidades em IA, que é valioso para funcionários de diferentes níveis de habilidade.