A inteligência artificial já faz parte das discussões e decisões em praticamente todas as áreas das organizações. O que antes gerava dúvidas e certa desconfiança, agora toma corpo de rotina, integrando processos críticos de treinamento e desenvolvimento (T&D). Apoiamo-nos nos principais resultados do AI in Learning & Development Report 2026 para reunir, aqui, um panorama dos principais dados, os usos da IA no contexto global e as tendências que devem reconfigurar o universo da aprendizagem corporativa nos próximos anos.
A pesquisa de 2026: perfil, abrangência e metodologia
Antes de mergulharmos nos percentuais, precisamos considerar o perfil da pesquisa. O relatório global de IA em T&D, utilizado como referência para este artigo, coletou respostas de 421 profissionais, com clara predominância de early adopters em grandes organizações. Com margem de erro de ±5%, temos um retrato fiel da vanguarda da inovação no setor.
Ia: do experimental ao integrado
Um dado chama atenção logo de início: 87% dos profissionais de T&D afirmam já fazer uso de IA em suas atividades atuais, enquanto apenas 2% não têm qualquer plano para adotar a tecnologia. Isso mostra de forma clara que a IA não é mais vista apenas como um experimento, ela se consolidou como parte da infraestrutura diária, sobretudo em áreas onde a demanda por agilidade e personalização é crescente.
No entanto, a maturidade desses usos ainda varia bastante:
- 36% das equipes estão em fase de experimentação;
- 39% incorporaram a IA em fluxos já definidos;
- 9% alcançaram a escala, levando a IA para múltiplos setores;
- 6% estão totalmente integrados, com IA de ponta a ponta no ciclo de T&D;
- Apenas 1% permanece sem qualquer uso, mostrando que a adoção é quase universal entre os respondentes.
A IA em T&D deixou de ser promessa e hoje já transforma a rotina das equipes.
Principais usos da IA no treinamento e desenvolvimento
Nas conversas com gestores, percebemos que a dúvida já não é se a IA será utilizada, mas como aplicá-la de modo concreto e mensurável. Os dados do relatório trazem uma fotografia dos casos reais de uso, e são mais diversos do que se imagina.
Ações mais comuns em IA para T&D
- Geração de voz/text-to-speech: Relatada por 63% dos profissionais, essa funcionalidade tem se tornado fundamental, principalmente para tornar os conteúdos mais acessíveis e dinâmicos.
- Criação de conteúdo e quizzes: Com 60% de adoção, ferramentas de IA agilizam a produção de novos materiais, questionários e avaliações.
- Produção de vídeo automatizada: Usada por 52%, reflete a busca por formatos mais visuais e engajadores.
- Tradução e localização: 38% utilizam IA para facilitar a adaptação de cursos para diferentes regiões e idiomas.
Os principais motivadores do uso da IA são bastante explícitos:
- Rapidez na produção: 84% citam esse ponto como razão principal. A IA corta etapas e libera tempo do time para estratégias mais profundas.
- Economia de tempo: Esse benefício é mencionado por 88% dos respondentes, mostrando o impacto imediato na dinâmica das equipes.
- Redução de custos: 45% já identificam economias claras com a adoção de inteligência artificial.
- Impacto direto nos negócios: 41% percebem valor além do operacional, conectando resultados de aprendizagem com resultados financeiros e estratégicos.
- Engajamento do aprendiz: 40% notaram aumento do interesse e participação dos colaboradores nos cursos com o suporte da IA.
- Tradução/localização: 32% ressaltam a habilidade da IA de adaptar conteúdos para culturas e contextos distintos.
Velocidade virou prioridade. O que antes levava semanas para ser produzido, hoje é feito em dias.
Tendências e expectativas futuras segundo o relatório global
O impacto da IA está longe de se limitar às funções já consolidadas. O AI in Learning & Development Report 2026 sinaliza mudanças profundas para os próximos anos, especialmente no que diz respeito à personalização da jornada de aprendizagem e ao alcance das iniciativas de T&D dentro das empresas.
O que o futuro reserva?
Segundo as expectativas dos profissionais ouvidos, entre as principais apostas para os anos seguintes, até 2026, destacam-se:
- Personalização do aprendizado: 72% esperam que esse será o principal diferencial proporcionado pela IA, favorecendo jornadas únicas para cada colaborador.
- Maior alcance interno: 65% acreditam que será possível atingir públicos antes "esquecidos" pelos treinamentos tradicionais.
- Engajamento: 56% enxergam a IA como peça central para deixar o aluno no centro e envolvido no processo.
- Impacto no negócio: 55% projetam que o retorno tangível das formações será ampliado com inteligência artificial.
- Localização global: 54% vislumbram conteúdos ainda mais adaptados para diferentes países e contextos culturais.
Para quem deseja saber mais sobre o panorama da inteligência artificial na EAD, recomendamos a leitura complementar sobre avanços e impactos já sentidos por empresas brasileiras.
Casos de uso em expansão e a evolução das etapas de T&D
Se há pouco tempo o foco estava na automação da produção de conteúdo, agora vemos um movimento consistente para além do design e do desenvolvimento de cursos. A IA tem avançado para as fases de implementação, acompanhamento e avaliação.
Novos cenários de uso em crescimento
Veja as iniciativas de T&D que mais avançam na experimentação e adoção:
- Avaliações e simulações: 36% já testam IA nesse contexto, especialmente para capacitação de competências práticas ou situações controladas.
- Trilhas personalizadas de aprendizagem: 31% em fase piloto, aproveitando IA para sugerir conteúdos, adaptar jornadas e acelerar resultados.
- Mapeamento de competências: 30% já em uso, usando IA para identificar lacunas e recomendar trilhas precisas.
- Tutores virtuais e chatbots: 30% em aplicação, seja para dúvidas frequentes ou orientação constante ao aprendiz.
A IA não está mais restrita à sala de aula digital, mas acompanha todo o ciclo do desenvolvimento, desde a definição de trilhas ao feedback personalizado.
Desafios orçamentários e barreiras para adoção
Um paradoxo notável: mesmo com toda essa ascensão, o orçamento destinado à IA em T&D ainda é baixo. Segundo o relatório, 26% dos entrevistados destinam entre 1% a 5% do seu orçamento para ferramentas e processos de inteligência artificial.
Principais barreiras identificadas
A adoção de IA em T&D esbarra em obstáculos bastante pragmáticos:
- Segurança da informação: Preocupa 58% dos profissionais, principalmente pelo potencial vazamento de dados estratégicos.
- Acurácia e qualidade dos resultados: 52% manifestam cautela com possíveis erros ou desvios nos outputs da IA.
- Falta de expertise interna: 46% veem dificuldade em encontrar talentos preparados para operar e interpretar IA.
- Integração técnica: Outro desafio para 46%, especialmente em empresas com sistemas legados ou arquitetura digital complexa.
- Orçamento restrito: 44% ainda batalham para aprovar investimentos estratégicos em inteligência artificial.
- Restrições legais: 41% tem receio quanto à legislação, privacidade e compliance no uso de dados sensíveis.
No recorte da proteção de dados pessoais, o cenário é expressivo: 59% evitam inserir informações sensíveis nas rotinas alimentadas por IA. O cuidado é compreensível diante de regulamentações como LGPD e demandas globais de privacidade.
A influência da cultura e do suporte organizacional
Quase três quartos (74%) dos profissionais do estudo consideram suas culturas organizacionais encorajadoras em relação à IA. Entretanto, apenas 45% sentem que a área de TI apoia de forma ativa as iniciativas de T&D nesse contexto.
Essa dualidade mostra que, enquanto existe abertura cultural, a integração técnica, viabilizada principalmente pela área de tecnologia da informação, ainda demanda mais sinergia. Discussões sobre engajamento e retenção de talentos também mostram impacto direto na inovação de processos.
Ter abertura não basta. A integração só é real quando T&D e TI trabalham juntos.
LMS, o futuro das plataformas e o papel da IA
O debate sobre o futuro dos LMS (Learning Management Systems) nunca esteve tão presente como agora. Segundo o AI in Learning & Development Report 2026, 47% acreditam que essas plataformas seguirão como a “espinha dorsal” do ecossistema de aprendizagem. No entanto, surgem novas possibilidades para o papel da IA nesses ambientes:
- 19% acham que a IA se tornará uma camada interna, embutida no próprio LMS ou LXP;
- 19% enxergam a IA como uma camada autônoma (“agentic”), dialogando com o sistema principal;
- 17% apostam nas ferramentas de produtividade integradas ao ambiente de aprendizado;
- 17% veem futuro nas plataformas independentes e especializadas para IA em T&D;
- 27% ainda não têm definição quanto ao modelo mais viável.
O consenso? Não há mais volta. O ecossistema de LMS e IA será, cada vez mais, modular, distribuído e dinâmico.
Agentic AI: o avanço da IA autônoma em T&D
Uma das novidades mais marcantes da edição 2026 do relatório é a forte curiosidade, e, em muitos casos, adoção prática, pela chamada agentic AI: sistemas autônomos de inteligência artificial que executam ou recomendam tarefas sem interferência constante do usuário.
Os dados mostram esse interesse crescente:
- 27% já estão experimentando ou usando sistemas de IA autônoma;
- 39% revelam interesse, mas mantêm certa cautela em adotar;
- 29% querem aprender mais antes de partir para a implementação;
- Apenas 4% demonstram preocupação real ou resistência.
Principais aplicações práticas de agentic AI
- Tutores de IA: 49% já aplicam para atendimento automatizado, orientação e dúvidas dos alunos.
- Coaching e mentoria: 43% veem potencial na automação desses processos, levando recomendações personalizadas ao colaborador.
- Orientação individualizada: 43% já testam IA para adaptar caminhos e conteúdos conforme o perfil do participante.
- Automação administrativa: 38% usam IA para acelerar fluxos, gerir inscrições, lembretes e trâmites burocráticos.
- Agentes criadores de cursos: 37% experimentam a produção automatizada de materiais didáticos conforme demandas.
- Avaliações automatizadas: 34% trazem respostas automáticas ou até análises de desempenho adaptadas.
Desenvolvimento de competências em IA e medição de resultados
O foco da maioria das equipes de T&D está agora em desenvolver capacidade prática para usar IA em todas as etapas do processo:
- Treinamento de habilidades em IA: Prioridade para 67%, mostrando que a aprendizagem nunca para, mesmo para quem forma outros colaboradores.
- Orientação estruturada de fluxos: 63% querem garantir processos claros e replicáveis para o uso de IA.
- Medição e apresentação dos resultados: Também com 63%, agora a cobrança é por ir além do tempo economizado; engajamento, amplitude e performance são os novos indicadores-chave.
- Integração tecnológica: 50% buscam a sinergia entre IA, sistemas legados e outras ferramentas.
- Responsabilidade ética: 44% já incluem governança e transparência como questões centrais do uso de IA em T&D.
A pressão agora é por valor claro e transparente, não apenas automação.
Recomendações práticas segundo o relatório
Diante desse novo cenário, o AI in Learning & Development Report 2026 sugere caminhos para que as equipes de T&D sigam em rota de evolução:
- Padronizar fluxos com IA: Casos de uso, scripts e prompts bem definidos aumentam a consistência e a confiabilidade dos resultados.
- Priorizar impacto direto no aprendiz: Experiências realmente personalizadas e simulações práticas aceleram o aprendizado.
- Tratar integração e governança como projetos estruturados: Pontos críticos de segurança e compliance devem colaborar, e não limitar a inovação.
- Medir valor com indicadores amplos: Engajamento, alcance, consistência e performance do negócio são métricas essenciais.
- Desenvolver capacidades internas: Foco em prompting, design de experiências com IA, curadoria e análise avançada de dados de aprendizagem.
Percepção de futuro: oportunidades e preocupações
A curva de expectativas mostra otimismo, mas também alerta para desafios na gestão dessas mudanças:
- 72% acreditam que T&D prosperará com a adaptação intensa da IA;
- 58% sentem aumento de influência estratégica do setor;
- 29% temem perder o valor único que marcava o papel do profissional de T&D no passado;
- Só 34% acham o ritmo das inovações em IA administrável, sugerindo pressão constante por atualização.
O grande diferencial? O uso da IA não se resume à tecnologia: depende do olhar humano, do cuidado ético e do contexto de cada organização.
Não por acaso, pesquisas como as disponibilizadas pela Randstad mostram o quanto os colaboradores já exigem treinamento constante, inclusive para desafios como a IA.
Novos recursos práticos: o exemplo do Twygo em resposta às tendências
Como resposta a tendências apontadas no relatório, surgem soluções que aproximam muito mais a IA do cotidiano das equipes. O Twygo, plataforma que temos acompanhado de perto, já oferece dois recursos desenvolvidos para acelerar a transformação digital em T&D:
- Estúdio de criação com IA: Automatiza grande parte da produção de conteúdos, escalando projetos e garantindo integração interna entre times e áreas.
- Agente de atendimento 24/7 ao aprendiz: Chatbots e tutores digitais apoiados por IA que orientam, esclarecem dúvidas e acompanham cada colaborador de forma customizada.
Além disso, a plataforma fornece catálogo de cursos, diagnóstico gratuito e simulação de planos para empresas que querem experimentar IA em suas rotinas de T&D.
Adotar uma abordagem prática: o papel das plataformas como Maestrus
Para organizações que desejam acelerar a evolução dos treinamentos online, é fundamental contar com soluções que unifiquem padronização, gestão e acompanhamento de resultados. Plataformas especializadas, como a Maestrus, apoiam empresas ao organizar conteúdos, monitorar desempenhos e personalizar jornadas com recursos confiáveis, desde a criação até a certificação final. Assim, garantir o sucesso da aprendizagem no ambiente digital fica mais fácil e seguro.
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Perguntas frequentes sobre IA em T&D
O que é IA em T&D?
IA em T&D é o uso de soluções de inteligência artificial para automatizar, personalizar e aprimorar processos de treinamento e desenvolvimento dentro das empresas. Isso abrange desde a produção de conteúdos até o acompanhamento do aprendizado e a adaptação das trilhas, tornando a oferta mais eficiente e alinhada às necessidades dos colaboradores.
Como a IA transforma o T&D?
A IA transforma o T&D ao otimizar tarefas repetitivas, criar conteúdos em poucos minutos, adaptar trilhas de aprendizagem para cada pessoa e ampliar o alcance dos treinamentos. Além disso, garante avaliações personalizadas, feedback em tempo real e permite decisões mais assertivas a partir da análise de dados.
Quais são as tendências globais até 2026?
Até 2026, destacam-se tendências como personalização profunda da aprendizagem, expansão das trilhas customizadas, uso de tutores de IA, avaliações automatizadas, integração entre sistemas e avanço dos agentes autônomos. A medição de valor será cada vez mais focada em engajamento, amplitude de alcance e impacto direto nos resultados do negócio.
Vale a pena investir em IA para T&D?
Para a maioria das organizações, investir em IA em T&D proporciona ganhos reais em agilidade, economia de recursos e engajamento dos colaboradores. O segredo está em escolher casos de uso de alto impacto e garantir desenvolvimento contínuo das equipes para extrair o melhor da tecnologia de forma ética e relevante.
Quais dados são mais usados em IA T&D?
Os principais dados utilizados em IA em T&D incluem histórico de aprendizado, níveis de engajamento, respostas em quizzes e avaliações, perfil de competências e informações gerais de progresso. O cuidado com dados sensíveis é uma preocupação constante. Por isso, recomenda-se anonimizar e proteger aquelas informações que envolvem identificação direta dos colaboradores.
