Como fugir da “pedagogia algorítmica”

Para isso, o aprendiz é quem deve, exclusivamente, tomar as decisões de curadoria e caminho de aprendizagem

O relatório mais recente do Fórum Econômico Mundial, “The future of jobs report”, aponta um cenário de transformação acelerada das competências exigidas no mercado de trabalho até 2027 – que é logo ali. Segundo o documento, 44% das habilidades essenciais para o trabalho vão sofrer algum tipo de transformação até aquele ano, impulsionadas principalmente pelo avanço da inteligência artificial, automação e novas tecnologias. Além disso, cerca de 60% dos trabalhadores vão precisar ser requalificados ou reciclar suas competências para se manterem competitivos no mercado.

Nesse cenário de revolução digital, preparar pessoas vai muito além de implantar uma ou outra tecnologia: é preciso guiar trajetórias de aprendizagem que realmente façam sentido para o futuro dos negócios e delas.

Na nossa conversa a seguir, Gustavo Brito, Chief Learning Officer da Cognita Learning Lab, traz uma reflexão sobre como a IA pode ser uma aliada poderosa. Porém (e sempre há um “porém” em toda história), ele alerta para riscos e limitações que podem comprometer o sucesso das estratégias de upskilling e reskilling.

Como a inteligência artificial pode ser usada, hoje, para ser uma espécie de “GPS de carreira” para cada colaborador, analisando suas competências atuais e as necessidades futuras do negócio para, então, recomendar as trilhas de reskilling mais urgentes e personalizadas?

Analisando os relatórios do Fórum Econômico Mundial desde 2016 até hoje, o que posso inferir é que estamos caminhando para uma lógica de “mercado de habilidades”, isto é, para uma realidade profissional que estará menos ancorada em cargos e funções e mais ancorada em competências. Se isso de fato se mostrar verdade, então as inteligências artificiais serão grandes aliadas na análise de demandas e oportunidades para matching de suas habilidades com habilidades em alta em um dado setor. Entretanto, é preciso termos atenção com o uso de IAs para recomendações de reskilling e upskilling, pois há enorme risco de se cair no que meu parceiro de negócios, Daniel Luzzi (fundador da Cognita), costuma chamar de “pedagogia algorítmica”, na qual quem faz as escolhas de personalização é o algoritmo, o que pode facilmente gerar bolhas e entropia. Plataformas de LMS e LXP do mercado andam praticando essa pedagogia e é péssimo, pois acabam apenas reforçando vieses. Para fugir disso, é preciso uma real personalização, tal como em Learning Action Platforms, em que é exclusivamente o aprendiz quem deve tomar as decisões de curadoria e caminho de aprendizagem.

Qual é o limite dessa atuação da IA como um “tutor”? O que um tutor-algoritmo já consegue fazer bem (talvez até melhor que um humano) e qual é o papel insubstituível do líder ou do instrutor de carne e osso nesse processo de aprendizagem acelerada?

Sem dúvida essa é uma forte tendência. Entretanto, há grande diferença nos tutores. Para a aprendizagem, é fundamental que esses tutores se portem menos como respondedores e mais como mediadores cognitivos. Vemos por aí um monte de agentes de IA que usam bancos de dados abertos. A chance de alucinações neles é gigante. É fundamental que tenhamos mais mediadores cognitivos do que robôs-respondedores de perguntas a partir de bancos de dados que são enviesados. Tutores com IA, quando com acesso a bancos de dados sólidos, com grafos de conhecimento (por exemplo), bem treinados, podem fazer um grande trabalho em tempo real, acompanhando a jornada de aprendizagem. Entretanto, aprendizagem não se acelera, seja com humanos, seja com robôs.

Muitas empresas investem milhões em plataformas de aprendizagem de última geração, mas as taxas de adoção são baixíssimas. Qual é o erro mais comum que as empresas cometem na implementação dessas tecnologias, que transforma um investimento promissor em uma ferramenta cara e ignorada pelos colaboradores?

O erro mais comum é acreditar que aprendiz e telespectador são sinônimos. É acreditar que basta uma biblioteca com 700 cursos e pronto, a aprendizagem acontece. É acreditar que se aprende de forma passiva. É acreditar que educação é transmissão de conteúdo. LMS, LXP, streamings não são a resposta, pois colocaram no centro do seu design a coisa errada. LMS coloca no centro a gestão. LXP coloca no centro a experiência. Streaming coloca no centro da distribuição. Tudo isso tem valor, mas nada disso é aprendizagem, nenhuma delas foi pensada para apoiar o processo de aprendizagem, mas de consumo. Aí está o erro das plataformas. Como você pode ver, é erro dos dois lados.

Com a IA em um ritmo exponencial, como o RH pode desenhar um programa de upskilling sobre inteligência artificial que não se torne obsoleto antes mesmo da formatura da primeira turma? Existe uma forma de criar uma cultura de “desaprendizado” e reaprendizado contínuos que consiga acompanhar essa velocidade?

O melhor programa de IA é aquele em que o desafio vem primeiro, o conteúdo vem depois e a tomada de decisão fecha o processo de aprendizagem. Smart Learning. É preciso que o RH saiba fazer ou saiba contratar consultorias que tenham educadores de verdade à frente do design de soluções, que saibam construir aproximações metodológicas consistentes. Já sobre cultura de desaprendizagem ou reaprendizado, claro que dá. Mas para isso, é preciso que o RH se capacite muito em ciências sociais, especialmente antropologia, para entender como a cultura funciona e pode servir de alavanca para demandas corporativas.

Para finalizar, uma questão sobre o futuro da área. Se a IA pode recomendar trilhas, criar conteúdo e até avaliar o aprendizado, o que sobra para o profissional de treinamento e desenvolvimento? Qual se torna o novo papel, mais estratégico e insubstituivelmente humano, do profissional de T&D nessa nova equação?

A IA não é sentiente, isto é, não vive, não sente, não se apaixona, não pega chuva, não sofre. A IA não sabe mais do que aquilo que damos a ela. Isso significa que a IA corre enormes riscos de entropia. Dito isso, ela pode ser uma grande aliada. O profissional de T&D, de RH ou de qualquer outro setor, que tem repertório profundo, diverso e amplo sempre foi e sempre será insubstituível e terá valor no mercado, pois ele será capaz de trazer para a mesa o sensível, o sentimento, o vivo. No futuro, o suprassumo não será a a IA, mas o humano; então a hora é de se apropriar dessa nova valência e fazer-se valer.

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Upskiling e reskiling na era da IA: preparando talentos
dia 19 de agosto
às 9h45
no palco 4, do CONARH