Letramento em IA: o que é, por que virou prioridade nas empresas e como desenvolver essa nova competência digital

O letramento em IA ganhou urgência com a evolução da IA generativa. Além de usar ferramentas, profissionais precisam compreender seu funcionamento, limites e riscos, um requisito que hoje se aplica a todas as empresa.

As ferramentas de IA como ChatGPT e Copilot passaram a integrar tarefas comuns de comunicação, análise e tomada de decisão, tornando o domínio básico de IA uma habilidade necessária em todas as camadas da organização.

Mais do que saber usar uma ferramenta, o letramento em inteligência artificial envolve saber interpretar respostas, identificar vieses, avaliar qualidade de dados e aplicar soluções de forma ética e alinhada ao negócio. 

A própria UNESCO, reforça essa urgência ao posicionar a alfabetização em IA como uma prioridade global para garantir que tecnologias emergentes sejam usadas de forma segura, transparente e benéfica para a sociedade. 

Isso vale tanto para o ambiente educacional quanto para o empresarial, onde o gap de alfabetização digital ainda é grande.

Neste artigo, será possível compreender com profundidade o desafio (e a oportunidade) de preparar pessoas e organizações para operar com inteligência artificial de forma responsável. 

Os tópicos a seguir construirão o entendimento:

• O que é letramento em IA e por que é importante?
• Quais são os 3 pilares do letramento em IA?
• Por que o alfabetismo em IA virou tema nas empresas?
• Benefícios e impactos do letramento em IA
• Como implementar o letramento em IA nas empresas?

Continue a leitura para entender por que o letramento em IA se tornou um tema estratégico, quais são seus pilares e como começar essa jornada na sua empresa.

 

O que é letramento em IA e por que é importante?

O letramento em IA é a capacidade de entender, analisar e aplicar inteligência artificial de maneira crítica, ética e funcional. Ele amplia a autonomia no trabalho diante das tecnologias emergentes.

Enquanto a alfabetização tradicional se limita à compreensão de informações, o letramento em IA inclui habilidades práticas para interagir com sistemas inteligentes: formular boas instruções, validar respostas, identificar vieses e discernir quando a intervenção humana deve prevalecer.

Na cultura organizacional, essa competência ajuda profissionais a interpretar os usos e limites da IA, evitando tanto a desinformação quanto o deslumbramento tecnológico, promovendo decisões mais conscientes e alinhadas aos objetivos da empresa

Como surgiu o conceito de “literacIA”?

O termo “literacIA” surgiu da fusão entre “literacy” (letramento) e “IA”, quando pesquisadores perceberam que habilidades tradicionais de alfabetização não eram suficientes para lidar com sistemas inteligentes.

 Ele foi adotado por educadores e instituições internacionais, como a UNESCO e a Organisation for Economic Co-operation and Development (OCDE), que defendem sua inclusão em currículos escolares e programas de capacitação profissional.

No Brasil, o debate ganhou força em estudos acadêmicos e pautas educacionais. Segundo a Revista Educação, o letramento em IA precisa formar pessoas que saibam interagir criticamente com algoritmos, e não apenas operá-los.

 

Quais são os 3 pilares do letramento em IA?

O letramento em IA é sustentado por três pilares: 

• Compreensão técnica; 
• Compreensão ética; 
• Capacidade de aplicação

Juntos, eles estruturam uma formação que vai além da usabilidade, promovendo pensamento crítico e responsabilidade.

Compreensão técnica

A compreensão técnica diz respeito ao conhecimento básico sobre como os sistemas de IA funcionam: o que são algoritmos, como os dados são processados e quais os limites das máquinas. 

Não se trata de aprender a programar, mas de saber como interpretar modelos de IA, reconhecer vieses e avaliar a confiabilidade dos resultados.

Compreensão ética

Já a compreensão ética envolve refletir sobre os impactos sociais, econômicos e culturais da IA. Questões como viés algorítmico, privacidade de dados e transparência precisam fazer parte do repertório dos colaboradores. 

Em outras palavras, a compreensão ética diz respeito à capacidade de reconhecer os riscos e implicações do uso de IA não só no ambiente organizacional, como no cotidiano.

Essa dimensão está alinhada com diretrizes como a da OCDE para o uso responsável de IA, que destacam valores como equidade, segurança, explicabilidade e supervisão humana, fundamentais para evitar danos e orientar práticas corporativas maduras.

Capacidade de aplicação

A capacidade de aplicação é a habilidade de aplicar soluções de IA a contextos reais de trabalho, de forma crítica e estratégica. 

Envolve identificar problemas que podem ser resolvidos com IA, escolher a ferramenta adequada, adaptar modelos ao contexto da empresa e interpretar os resultados para orientar decisões.

Também envolve acompanhar os impactos das soluções implementadas, medindo ganhos, detectando falhas, ajustando parâmetros e garantindo que a IA continue alinhada às práticas da organização.

 

Por que o alfabetismo em IA virou tema nas empresas?

O uso massivo da inteligência artificial está impactando o futuro do trabalho, exigindo que empresas desenvolvam letramento digital e novas competências em todos os níveis.

Segundo o Future of Jobs Report 2023, do World Economic Forum, e 6 em cada 10 trabalhadores vão precisar de treinamento até 2027, e que 82% das empresas planejam investir em aprendizagem e capacitação nesse período, com foco em pensamento analítico, criatividade e habilidades ligadas a IA e big data.

Com a popularização de ferramentas baseadas em IA, muitas atividades operacionais passaram a ser automatizadas. Ao mesmo tempo, surgem novas funções que exigem análise crítica, criatividade e tomada de decisões orientada por dados.

Nesse cenário, o alfabetismo em IA se tornou condição para a relevância profissional e a competitividade empresarial.

“A inteligência artificial só vai substituir quem não sabe usar, assim como qualquer tecnologia.”, comenta Tuanny Honesko, coordenadora de Marketing da Feedz. “O que a inteligência artificial não vai substituir é o cérebro humano, que é a maior máquina que existe. Então, vamos usá-lo para coisas mais estratégicas, mais interessantes e, eventualmente, para treinar essa inteligência artificial para o que realmente precisamos.””

O Fórum Econômico Mundial estima que, até 2025, cerca de 44% das habilidades exigidas no trabalho atual serão alteradas e tecnologias como a IA são protagonistas dessa mudança. Isso demanda um esforço coordenado de upskilling (aprimoramento de habilidades) e reskilling (requalificação profissional), principalmente entre lideranças.

Níveis organizacionais do alfabetismo em IA

O alfabetismo em inteligência artificial nas empresas costuma ser dividido em três níveis complementares, que representam diferentes formas de interação com a tecnologia: AI Leaders, AI Builders e AI Users.

1. AI Leaders são os responsáveis por traçar a visão estratégica de IA na empresa, estabelecer diretrizes estratégicas, criar políticas internas e supervisionar os riscos relacionados à automação e uso de dados. Assim, eles garantem que iniciativas de IA estão alinhadas às metas do negócio.
2. AI Builders são profissionais técnicos (desenvolvedores, cientistas de dados, engenheiros de ML) que projetam, treinam e ajustam soluções de IA. São eles quem traduzem as necessidades do negócio em aplicações tecnológicas viáveis e integráveis ao fluxo operacional.
3. AI Users são colaboradores que utilizam as ferramentas de IA no dia a dia, como chatbots, plataformas preditivas, CRMs inteligentes ou sistemas de análise. São essenciais para que a tecnologia gere valor real, adotada de forma prática, consciente e produtiva.

Compreender essas três camadas ajuda o RH a desenvolver trilhas de capacitação mais eficazes, respeitando o nível de interação de cada grupo com a tecnologia. Ao invés de treinamentos genéricos, o letramento em IA pode ser aplicado de forma segmentada, estratégica e com resultados mais tangíveis.

 

Benefícios e impactos do letramento em IA

Investir em letramento em IA gera ganhos operacionais, estratégicos e sociais, mas exige atenção a riscos e limites éticos.

Entenda, a seguir, os benefícios e impactos com profundidade. 

Benefícios do letramento em IA

Alguns dos impactos positivos diretos para empresas que investem nessa competência são:

• Maior autonomia das equipes no uso de IA;
• Redução de erros por má interpretação de ferramentas;
• Mais alinhamento entre tecnologia e valores organizacionais;
• Aumento da inovação interna e competitividade no mercado;
• Melhoria da governança e da segurança de dados

Segundo a EY Brasil, 64% das empresas que implantaram IA relataram aumento de produtividade quando houve capacitação prévia dos colaboradores.

Impactos e cuidados ao adotar IA

Apesar dos benefícios, a adoção de IA exige cuidados específicos. O principal é o risco de automatizar decisões com viés, especialmente em áreas como recrutamento, crédito ou segurança. Além disso, o uso indevido de dados pessoais pode gerar sanções legais e danos reputacionais.

Por isso, o letramento em inteligência artificial deve vir acompanhado de políticas internas sobre ética digital, comitês de tecnologia e uma governança que definam quem valida, supervisiona e assume responsabilidade pelas decisões apoiadas por IA.

 

Como implementar o letramento em IA nas empresas?

Mais do que oferecer cursos genéricos, implementar o letramento em inteligência artificial exige planejamento alinhado ao contexto e ao clima organizacional. 

O objetivo não é formar especialistas, mas garantir que cada grupo desenvolva as competências necessárias para interagir com a IA de forma consciente e produtiva.

Os quatro passos principais para estruturar essa jornada são:

1. Diagnóstico de maturidade: Mapear o grau de familiaridade dos colaboradores com temas como automação, algoritmos, éticae ferramentas generativas. Isso pode ser feito por pesquisas internas, entrevistas e análise do uso atual de tecnologias, identificando lacunas e oportunidades de melhoria;
2. Treinamento por perfis: com base no diagnóstico, dividir os colaboradoresem AI Users, AI Builders e AI Leaders, oferecendo trilhas específicas para cada perfil. Isso aumenta o engajamento e evita treinamentos genéricos que não se conectam ao dia a dia de cada grupo.;
3. Projetos-piloto com IA generativa: após os treinamentos iniciais, aplicar o conhecimento em tarefas reais. Testes com copilotos de produtividade, chatbots internos ou automações em áreas como RH, finanças e atendimento ajudam a consolidar o aprendizado e demonstram valor imediato.;
4. Governança e ética: estabelecer diretrizes claras para uso responsável de IA, incluindo políticas de dados, critérios de validação de algoritmos, supervisão de riscos e revisão periódica da governança, acompanhando mudanças tecnológicas e regulatórias.

As empresas que seguem esse caminho conseguem transformar o letramento em IA em um ativo estratégico, alinhando inovação com responsabilidade e capacitando pessoas para liderar o futuro digital.

Conclusão

O letramento em IA deixou de ser uma escolha técnica para se tornar uma competência estratégica no mercado de trabalho. Ele habilita pessoas e empresas a lidarem com tecnologias complexas de forma consciente, segura e produtiva.

Para o RH, promover o alfabetismo em IA significa preparar o time para o presente, e não apenas para o futuro. Significa também garantir que a inovação tecnológica caminhe ao lado de valores humanos, transparência e responsabilidade.

Esse processo não é imediato, mas quanto antes começar, maiores as chances de usar a IA como um diferencial competitivo sustentável e não como um risco mal compreendido.

Continue acompanhando o blog Pontotel para se manter sempre atualizado sobre as mudanças tecnológicas que podem transformar a sua empresa e o seu ambiente de trabalho!