Treinamento em IA não garante adoção. O que está faltando?

• A ferramenta de IA (Copilot; Claude;Chatgpt) foi implementada.

• Os treinamentos com os colaboradores aconteceram.

• A política de uso foi criada e ja esta na intranet.

• Os comunicados sobre produtividade foram enviados para engajar os colaboradores.

Mesmo assim, no dia a dia, a adoção da IA ainda não acontece como esperado. Hoje quero trazer alguns sinais que merecem sua atenção:

1. As pessoas conseguem integrar a IA às rotinas reais de trabalho?

2. Elas concluem as tarefas com apoio da ferramenta ou abandonam o uso no meio do caminho?

3. As dúvidas se repetem, os erros continuam, o retrabalho aumenta ou a ferramenta acaba sendo deixada de lado?

Antes de chamar estas dificuldades de resistência, falta de interesse ou baixa maturidade digital, algo que um consultor ou uma liderança pode rapidamente concluir, talvez vale a pena olhar para outro lugar: o desenho comportamental da adoção.

Na ciência comportamental, existe um conceito chamado sludge. Ele se refere às barreiras desnecessárias que dificultam uma ação, elas consomem tempo, energia, atenção e disposição, e nem sempre impedem completamente o comportamento, mas tornam o caminho mais pesado, confuso ou desestimulante.

No uso da IA, o sludge pode aparecer de várias formas.

• Pode ser cognitivo, quando a pessoa até quer usar a ferramenta, mas não sabe por onde começar, como formular uma boa pergunta, como avaliar a resposta ou como transformar aquilo em algo aplicável ao seu trabalho.

• Pode ser emocional, quando o uso da IA ameaça a identidade profissional. Algumas pessoas evitam a ferramenta não porque não entendem sua utilidade, mas porque sentem que usá-la pode parecer dependência, insegurança ou perda de valor.

• Pode ser social, quando existe medo de julgamento. Em muitos ambientes, a pessoa usa IA, mas não fala. Ou deixa de usar porque imagina que sua entrega será vista como menos legítima, menos autoral ou menos competente.

• Pode ser operacional, quando a IA não está integrada ao fluxo real do trabalho. A ferramenta existe, o treinamento aconteceu, mas ninguém redesenhou as atividades, os rituais, os critérios de qualidade ou os momentos em que a IA deveria ser usada.

• E pode ser também sludge de governança, quando as regras são ambíguas. A pessoa não sabe exatamente o que pode ou não pode fazer, quais dados pode inserir, quais ferramentas são aprovadas ou quem responde por um erro. Quando a política não orienta, ela não protege. Ela paralisa — ou empurra o uso para a informalidade.

O treinamento ajuda e ainda é uma excelente ferramenta, mas não remove todos os obstáculos.

Uma estratégia de adoção de IA precisa investigar onde o comportamento dos colaboradores trava. Em que etapa as pessoas desistem? O que elas temem? O que não está claro? Onde existe retrabalho? Onde a ferramenta aumenta o esforço antes de gerar valor? Onde a cultura está punindo, ainda que silenciosamente, quem tenta experimentar?

Essas são perguntas importantes para as áreas de RH, tecnologia, lideranças e áreas voltadas ao projeto de transformação.

Porque implementar IA não é apenas disponibilizar uma nova solução. É alterar a relação das pessoas com o trabalho, com o conhecimento, com a tomada de decisão e com a própria percepção de competência.

Se a empresa trata a adoção de IA com uma estratégia de gestão de mudanças, com campanha de treinamento e comunicação, provavelmente medirá alcance, presença em treinamento e número de licenças ativadas. Mas se trata como mudança de comportamento, e precisará olhar para capacidade, contexto, incentivos, confiança, identidade e barreiras invisíveis ou não.

Como avançar: da intenção de implementar a IA à adoção real

O primeiro passo é parar de olhar apenas para acesso e treinamento, e começar a olhar para o comportamento real no trabalho. Isso exige um processo estruturado de mapeamento comportamental das barreiras invisíveis e mapeamento de competencias dos colaboradores.

1. Começa pelo entendimento das jornadas de trabalho. Não apenas processos formais, mas o que as pessoas realmente fazem no dia a dia: onde começam uma tarefa, onde param, onde revisam, onde pedem ajuda, onde evitam usar IA e onde tentam, mas desistem.

2. Em seguida, é necessário identificar os pontos de barreira. Onde existe dúvida? Onde falta clareza para os funcionários? Onde há medo de errar? Onde o esforço inicial é alto demais? Onde a ferramenta não se encaixa no fluxo? Onde a cultura desencoraja o uso, mesmo que de forma implícita (acontece muiiito este desencorajamento)?

Esse mapeamento revela o sludge muitas vezes invisível, mas que impede a adoção.

A partir daí, entra os desenhos de novos processos a nível área e a nível de impacto cultural, e um elemento central: o desenvolvimento de AI Literacy.

AI Literacy não é apenas saber escrever prompts, é desenvolver capacidade crítica, julgamento, entendimento de riscos, critérios de qualidade, noções de governança e, principalmente, aplicação prática no contexto de cada função. 

Na semana passada, meu time passou quase quatro dias produzindo informações, dados e questionando mais de 100 transcrições de workshops. Eles encontraram dados incríveis, que trariam informações valiosíssimas para change management e para toda a jornada de transformação. Mas também foi uma aula de desapego dos dados.

Porque, com AI Literacy, a gente passa a questionar melhor aquilo que a IA entrega: se o dado é real, se faz sentido, se é importante para o interlocutor e se contribui para o objetivo que queremos alcançar. Nem todo dado interessante precisa ser usado. Nem todo dado relevante é necessário para tomar uma decisão.

AI Literacy eficaz é contextualizada. Ela conecta a tecnologia às tarefas, decisões e responsabilidades de cada área.

Por isso, a adoção de IA não pode ser reduzida a comunicação, treinamento ou incentivo ao uso. Ela exige arquitetura: revisão de processos, clareza de governança, critérios de qualidade, espaços seguros para experimentação, integração aos fluxos de trabalho e líderes preparados para legitimar novas formas de produzir, decidir e aprender.

Esse é um tema que precisa entrar na agenda executiva das empresas. Não como discussão tecnológica, mas como discussão de transformação organizacional. Promover esses debates, mapear barreiras, desenvolver literacy aplicada e contar com profissionais capazes de conectar IA, comportamento e trabalho será cada vez mais decisivo para transformar intenção em adoção real.

Porque IA não se sustenta apenas com tecnologia disponível.

Ela se sustenta quando o comportamento certo se torna possível.

E esse comportamento não nasce por acaso: ele precisa ser desenhado.

Marcela Azevedo - Líder de Gestão de mudanças e especialista em transformação organizacional, com foco em mudança comportamentoe cultura organizacional.

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