O gap de capacidade em IA nas empresas

Enquanto empresas implementam IA em suas pilhas tecnológicas a uma velocidade sem precedentes, muitas ainda lutam para alcançar os resultados de negócio que justificaram esses investimentos.

Os números que revelam o gap de habilidades

Diversos dados apresentados no estudo mostram como a adoção da IA está avançando mais rápido do que a capacitação da força de trabalho:

• Quase dois terços das empresas investiram em IA no último ano, mas muitas destinam muito menos recursos ao treinamento das equipes do que à tecnologia em si.
• Cerca de metade dos profissionais de tecnologia está buscando treinamento em IA por conta própria, porque acredita que seus empregadores não estão oferecendo preparação suficiente.
• Apenas cerca de 32% dos trabalhadores recebem treinamento em IA, mesmo com a crescente demanda por essas competências.
• Vagas que exigem habilidades relacionadas a agentes de IA cresceram cerca de 1.587% em 2025, sinalizando a rápida evolução das aplicações da tecnologia.
• Em alguns mercados, como a Índia, aproximadamente 50% das empresas já oferecem treinamento em IA, mas o gap de habilidades ainda continua aumentando.

Outro indicador preocupante vem do relatório Workmonitor 2026 da própria Randstad. A pesquisa mostra que a confiança dos trabalhadores em suas habilidades tecnológicas caiu 14 pontos percentuais, sugerindo que a tecnologia no trabalho está evoluindo mais rápido do que a capacitação das pessoas.

Por que treinamentos pontuais não funcionam

Historicamente, muitas empresas respondem a novas tecnologias com um curso interno ou um programa de treinamento pontual. O relatório argumenta que esse modelo não acompanha a velocidade de evolução da IA.

Hoje, a inteligência artificial está se espalhando por praticamente todas as funções — de desenvolvimento de software e operações a marketing, atendimento ao cliente e análise de dados. Isso significa que os profissionais precisam de aprendizado contínuo e adaptado ao seu papel específico, aplicado diretamente às tarefas que executam diariamente.

Quando o treinamento é genérico ou esporádico, os funcionários muitas vezes não desenvolvem habilidade prática suficiente para incorporar a IA aos seus processos. O fato de muitos profissionais estarem buscando formação por conta própria reforça que os programas corporativos atuais não estão atendendo às necessidades reais.

O verdadeiro desafio: infraestrutura de talentos

O relatório enfatiza que a transformação baseada em IA não é apenas um desafio tecnológico — é um desafio de talentos e organização.

Uma empresa pode implementar plataformas avançadas de IA, mas sem uma força de trabalho capaz de integrá‑las às decisões e processos do negócio, o retorno sobre o investimento tende a ser limitado.

Esse descompasso entre gasto em tecnologia e capacidade humana é o que a Randstad Digital chama de AI capability gap.

A proposta de “Training as a Service”

Para reduzir esse gap, a Randstad Digital defende uma mudança estrutural na forma como as empresas desenvolvem habilidades.

Em vez de treinamentos isolados, o relatório propõe um modelo contínuo chamado “Training as a Service” — um sistema de aprendizado permanente que evolui junto com as ferramentas de IA e os processos da empresa.

Esse modelo geralmente envolve:

• desenvolvimento de habilidades de IA específicas para cada função
• aprendizado contínuo conforme as ferramentas evoluem
• integração do treinamento ao fluxo de trabalho real, em vez de cursos separados

Segundo a Randstad Digital, criar essa infraestrutura de talentos é essencial para transformar investimento em IA em ganhos mensuráveis de produtividade e desempenho empresarial.

O que isso significa para as empresas

A principal mensagem do relatório é clara: a transformação com IA depende tanto das pessoas quanto da tecnologia.

Sem investimento consistente no desenvolvimento de habilidades da força de trabalho, as organizações correm o risco de criar ambientes onde ferramentas avançadas de IA estão disponíveis — mas poucos sabem utilizá‑las de forma eficaz.

Fechar o gap de capacidades em IA, por meio de treinamento contínuo e habilidades específicas por função, pode ser o fator decisivo para determinar quais empresas realmente conseguirão capturar todo o valor da era da inteligência artificial.