Uma pesquisa da Microsoft sobre IA na educação corporativa e profissional chegou a um número que deveria encerrar um debate que ainda acontece em muitas organizações: 76% dos líderes globais consideram literacia em IA uma competência básica necessária para todos os profissionais. Não uma habilidade especializada para times de tecnologia — uma competência de base, como comunicação escrita ou Excel.
A implicação prática é direta: se literacia em IA é uma competência básica, então a ausência dela é uma lacuna, não uma preferência pessoal. E lacunas em competências básicas são responsabilidade da organização endereçar, não do indivíduo escolher.
O que literacia em IA realmente significa — sem a definição vaga
O problema com “literacia em IA” como conceito é que fica abstrato com facilidade. Uma definição operacional mais útil tem três componentes: saber o que sistemas de IA conseguem e não conseguem fazer (expectativas calibradas), saber quando confiar em um output de IA e quando questionar (julgamento crítico), e saber como usar ferramentas de IA para amplificar o próprio trabalho (aplicação prática).
Isso é diferente de saber programar, de entender arquitetura de modelos ou de construir pipelines de dados. É uma habilidade de uso e julgamento, não de construção técnica. E é exatamente por isso que se aplica a todos os profissionais, não apenas a engenheiros.
Por que a maioria dos programas de treinamento em IA falha
Foco excessivo em ferramentas específicas. Um programa que ensina como usar o ChatGPT vai ficar obsoleto quando a interface mudar ou quando o modelo relevante for outro. Programas que ensinam princípios — como IA funciona, onde ela tende a errar, como avaliar outputs criticamente — criam competência transferível.
O segundo erro comum: treinamento desconectado do trabalho real. Módulos genéricos sobre “IA para negócios” que não tocam nos processos e ferramentas que as pessoas usam diariamente têm baixa taxa de aplicação. O que funciona é integrar literacia em IA diretamente nos fluxos de trabalho existentes — mostrando onde IA se encaixa em tarefas que as pessoas já fazem.
O benchmark prático
Uma forma de avaliar se sua organização está avançando: pergunte a uma amostra de profissionais não técnicos se eles conseguem identificar três situações no seu trabalho onde IA agrega valor e duas onde os outputs precisam ser verificados antes de usar. Se a maioria não consegue responder, você tem um gap de literacia que vai afetar a qualidade das suas implementações de IA.
