Upskilling e reskilling na era da IA

Na era da inteligência artificial (IA), o mercado de trabalho passa por uma transformação profunda e acelerada. Tecnologias avançadas estão automatizando tarefas rotineiras, reformulando processos e exigindo novas competências dos profissionais. Nesse cenário dinâmico, os conceitos de upskilling e reskilling ganham destaque como estratégias essenciais para a adaptação à nova realidade. 

Com a ascensão da IA, investir em capacitação contínua deixou de ser uma opção e passou a ser uma necessidade urgente para acompanhar a evolução do trabalho e garantir relevância no futuro profissional. Falamos mais sobre o assunto neste artigo!

Índice:

• O que é upskilling e reskilling?
  • O que é upskilling?
  • O que é reskilling?
• Qual a melhor IA para criar treinamentos?
  • Synthesia
  • ChatGPT (com GPT-4 ou 4.5) + Canva ou PowerPoint
  • iSpring Suite (com IA integrada)
  • Tome.app
  • Lumen5
• Qual a diferença de IA para machine learning?
  • O que é Inteligência Artificial?
  • O que é Machine Learning?
• Qual avanço tecnológico permitiu a popularização da inteligência artificial?

O que é upskilling e reskilling?

Do ponto de vista do profissional, upskilling e reskilling representam caminhos distintos, porém complementares, para o desenvolvimento na era digital. Entenda mais sobre cada um desses conceitos a seguir.

O que é upskilling?

Trata-se do processo de desenvolver e atualizar competências que já são utilizadas na função atual do profissional. O objetivo é aumentar sua eficiência, mantê-lo competitivo e alinhado às inovações do mercado e às novas tecnologias que impactam sua área. 

Essa abordagem é indicada quando a posição continua relevante, mas exige atualização constante. O upskilling contribui diretamente para o crescimento na carreira, por meio da conquista de certificações, cursos e novos aprendizados dentro do mesmo campo de atuação.

O que é reskilling?

O reskilling, por sua vez, está relacionado à aquisição de habilidades completamente diferentes daquelas que o profissional utilizava anteriormente. Ele prepara a pessoa para desempenhar novas funções ou migrar para outras áreas dentro da empresa. 

Essa estratégia é comum quando há mudanças estruturais na organização, adoção de novas tecnologias, ou quando determinadas funções perdem relevância. Com isso, evita-se a demissão e abertura de novos processos seletivos, promovendo uma transição interna mais eficiente e estratégica.

Qual a melhor IA para criar treinamentos?

Diante da popularização da Inteligência Artificial e do avanço acelerado das tecnologias, as empresas podem recorrer ao upskilling para capacitar seus colaboradores no uso de novas ferramentas e plataformas, assegurando que eles permaneçam atualizados e eficazes em seus cargos atuais.

Outra opção é utilizar o reskilling quando é necessário preparar profissionais para lidar com tecnologias inéditas, exigindo a mudança de função ou até mesmo a transição para uma nova área dentro da organização. 

Nestes dois cenários, a IA pode ser utilizada para facilitar a criação e o acesso a treinamentos corporativos assertivos. Confira algumas ferramentas que podem ser utilizadas e suas principais funções:

Synthesia

• Criação de vídeos com avatares humanos em vários idiomas;
   
• Scripts podem ser gerados com IA ou inseridos manualmente;
   
• Personalização com identidade visual da empresa;
   
• Melhor para vídeos institucionais e e-learning visual
   

ChatGPT (com GPT-4 ou 4.5) + Canva ou PowerPoint

• Geração de roteiros de aula, perguntas de quiz, conteúdos em formato de storytelling;
   
• Integração com apresentações interativas e vídeos;
   
• Melhor para treinamentos personalizados e criação rápida de conteúdo didático textual + visual.
   

iSpring Suite (com IA integrada)

• Criação de cursos com narração automática, simulações de diálogo, testes e certificados;
   
• IA para gerar texto, narração e storyboard automaticamente;
   
• Melhor para treinamentos formais com necessidade de controle de progresso.

Tome.app

• Criação automática de apresentações treináveis com storytelling visual;
   
• Inserção de vídeos, texto e interações;
   
• Melhor para apresentações rápidas e treinamentos introdutórios.
   

Lumen5

• IA transforma artigos ou roteiros em vídeos animados curtos;
   
• Banco de imagens e vídeos integrados;
   
• Melhor para treinamentos rápidos e vídeos motivacionais/informativos.

Qual a diferença de IA para machine learning?

É comum que os termos inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) sejam usados como sinônimos, já que as duas tecnologias estão intimamente ligadas. No entanto, existem diferenças importantes entre elas — desde o escopo até a forma como são aplicadas. Confira a seguir!

O que é Inteligência Artificial?

A inteligência artificial é um campo abrangente da tecnologia que busca desenvolver sistemas capazes de simular habilidades cognitivas humanas, como interpretar linguagem falada ou escrita, reconhecer imagens, tomar decisões e aprender com dados. Em essência, a IA procura criar máquinas “inteligentes” que consigam resolver problemas de forma autônoma e adaptativa.

Embora muitas vezes tratada como um sistema isolado, a IA é, na verdade, um conjunto de tecnologias que, quando integradas, permitem que sistemas pensem, aprendam e ajam com base em informações complexas.

O que é Machine Learning?

O machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma das áreas mais importantes dentro da IA. Ele se concentra na capacidade de sistemas aprenderem automaticamente a partir de dados, sem serem programados diretamente para cada tarefa. Utilizando algoritmos, o ML analisa grandes volumes de dados, identifica padrões e ajusta seu comportamento com o tempo, melhorando sua precisão e desempenho.

Qual avanço tecnológico permitiu a popularização da inteligência artificial?

A popularização da inteligência artificial (IA) é resultado de uma combinação de avanços tecnológicos, maior acesso a dados e crescente aceitação social. O aumento do poder computacional com GPUs e TPUs, a redução de custos de hardware e o uso de plataformas em nuvem facilitaram a adoção da IA por empresas de todos os portes. Ao mesmo tempo, o volume massivo de dados gerado por redes sociais, e-commerces e dispositivos conectados possibilitou o treinamento de algoritmos cada vez mais precisos.

Modelos como ChatGPT, BERT e ferramentas de IA generativa ampliaram o uso da tecnologia, permitindo que pessoas sem conhecimento técnico utilizem IA para criar conteúdo, analisar dados ou automatizar tarefas. A presença da IA no dia a dia, por meio de assistentes virtuais e recomendações personalizadas, tornou seus benefícios mais visíveis e tangíveis para o público.

O forte investimento em marketing pelas empresas de tecnologia ajudou a consolidar a imagem da IA como sinônimo de inovação. Além disso, a popularização de ferramentas acessíveis e a inclusão do tema na educação contribuíram para formar uma base de usuários mais preparada e aberta ao uso da tecnologia.

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