Por Nicola Sanchez*
Existe uma contradição acontecendo dentro das empresas. A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa distante e passou a ocupar espaço nos orçamentos, nos planejamentos estratégicos e nas rotinas de trabalho. As organizações estão comprando ferramentas, contratando plataformas e incorporando agentes de IA aos seus processos. Mas uma pergunta fundamental ainda precisa ser respondida: as pessoas sabem, de fato, como utilizar essa tecnologia?
A corrida pela IA criou uma inversão de prioridades. Isso porque primeiro veio a contratação da tecnologia. Depois, a tentativa de descobrir onde ela poderia ser aplicada. Mas na grande maioria das situações, o treinamento ficou para uma terceira etapa, quando deveria ter feito parte da primeira.
Não se trata de questionar o investimento em inteligência artificial. O problema está em tratar a aquisição da tecnologia como se ela, sozinha, fosse capaz de produzir transformação. Uma ferramenta de IA não conhece, por conta própria, a estratégia de uma empresa, seus processos, seus riscos ou seus clientes. Um agente pode executar tarefas, interagir com pessoas e participar de fluxos operacionais, mas alguém precisa definir os parâmetros, compreender o que está sendo automatizado e saber avaliar se o resultado produzido faz sentido.
Esse desafio aparece nos indicadores. Segundo a pesquisa RH Digital & IA 2026, 86% das organizações consideram prioritário ampliar o uso de IA ainda esse ano. Ao mesmo tempo, apenas 29% possuem políticas claras para sua utilização e 43% oferecem treinamento específico. Além disso, 63% apontam a falta de conhecimento como uma das principais barreiras à adoção.
Os números mostram que a tecnologia está avançando mais rapidamente do que a preparação das organizações. E isso cria um novo tipo de desperdício: a empresa pode ter acesso às melhores ferramentas disponíveis e, ainda assim, extrair apenas uma fração de seu potencial.
Capacitação em IA também não significa apenas ensinar alguém a escrever bons prompts. É preciso entender onde a tecnologia gera valor, quais tarefas podem ser automatizadas, quais decisões exigem supervisão humana, como proteger dados e como avaliar a qualidade dos resultados.
No caso dos agentes de IA, essa necessidade é ainda maior. Quanto maior a autonomia de um sistema, maior precisa ser o preparo de quem o desenvolve, supervisiona e utiliza.
É por isso que começa a ganhar força um movimento importante: a criação de estruturas permanentes de capacitação em inteligência artificial. Mais do que cursos pontuais, centros de treinamento podem funcionar como ambientes para testar possibilidades, simular situações reais, desenvolver competências e aproximar tecnologia, pessoas e processos.
Essa mudança também altera o papel da liderança. Executivos não precisam necessariamente se tornar especialistas técnicos, mas precisam compreender a tecnologia o suficiente para fazer as perguntas certas: onde a IA realmente gera valor? O que deve ser automatizado? Quais são os riscos? Quem supervisiona o agente? Como medir o resultado?
A vantagem competitiva não estará necessariamente com quem comprou IA primeiro, mas com quem conseguir transformar investimento tecnológico em competência, produtividade, segurança e resultado.
Estamos entrando em uma nova etapa da revolução da inteligência artificial. A primeira foi marcada pela descoberta do que a tecnologia consegue fazer. A próxima será definida pela capacidade das empresas de preparar suas pessoas para fazer a tecnologia trabalhar a favor do negócio.
Porque, no fim, inteligência artificial não é apenas uma questão de tecnologia. É uma questão de capacidade humana para utilizar tecnologia. E quanto mais inteligentes forem as ferramentas, maior será a importância de preparar quem está por trás delas.
*Nicola Sanchez é CEO e fundador da Matrix Go
