Resposta curta: prontidão para IA não se compra com licenças nem se resolve apenas com treinamento. É uma característica mensurável das pessoas: curiosidade, agilidade de aprendizagem e raciocínio abstrato. Dá para avaliar antes de contratar, não depois que o piloto fracassa.
A América Latina não tem um problema de adoção de inteligência artificial: tem o oposto. O estudo Work Reimagined 2025 da EY aponta que 93% dos profissionais da região já usam ferramentas de IA, contra 83% globalmente. Mesmo assim, apenas 28% das organizações conseguem transformar essa adoção em resultados de alto valor.
A lacuna não é apenas tecnológica. A EY estima que empresas podem perder até 40% da produtividade potencial da IA por lacunas em sua estratégia de talentos. O estudo Tendências de Capital Humano 2026 da Aon mostra um cenário semelhante: muitas organizações já implementam, testam ou preparam soluções de IA, mas ainda precisam converter esse movimento em resultados sustentáveis.
Perguntar se alguém usa uma ferramenta específica, pedir exemplos de prompts ou valorizar um certificado curto mede uma habilidade que muda rápido. O que permanece é a disposição para aprender a próxima ferramenta: curiosidade, capacidade de lidar com ambiguidade, orientação ao aprendizado e raciocínio crítico.
O Fórum Econômico Mundial estima que 39% das habilidades atuais mudarão ou perderão validade até 2030. Por isso, avaliar a adaptabilidade oferece um sinal mais útil do que verificar conhecimento de uma interface que pode mudar em poucos meses.
Treinamento transfere conhecimento, mas não substitui a disposição para aprender e mudar. As pessoas podem participar de um curso e voltar ao processo anterior se não tiverem curiosidade, agilidade e orientação ao aprendizado. A decisão crítica acontece antes: na seleção, na promoção e na priorização de quem acompanhar no reskilling.
A Aon desenvolveu um modelo de Digital Readiness com 11 competências, apoiado no questionário de personalidade no trabalho ADEPT-15 e na avaliação cognitiva gridChallenge. Agility, Learnability e Curiosity estão no centro do modelo e ajudam a antecipar como alguém pode responder a uma nova tecnologia.
| O que você ouve | O que medir | Instrumento |
|---|---|---|
| “Treinamos todo mundo e ninguém usa” | Curiosidade e abertura à mudança | ADEPT-15 |
| “O time volta ao processo anterior” | Agilidade e tolerância à ambiguidade | ADEPT-15 |
| “Aprendem uma ferramenta, mas não a próxima” | Learnability e velocidade de aprendizagem | ADEPT-15 + gridChallenge |
| “Aceitam qualquer saída da IA” | Raciocínio abstrato e numérico | gridChallenge e switchChallenge |
Esses instrumentos não medem se alguém sabe usar ChatGPT. Eles avaliam disposições para aprender e aplicar novas tecnologias de forma crítica, uma base mais duradoura para decisões de seleção e desenvolvimento.
Na seleção: inclua uma medida de agilidade de aprendizagem em funções expostas à automação para planejar o acompanhamento e desenvolvimento de que cada pessoa pode precisar.
No reskilling: use dados sobre disposição para aprender para priorizar onde o investimento em formação pode gerar mais mudança, junto à sua estratégia de aprendizagem e desenvolvimento.
Na sucessão e liderança: atualize os critérios usados para identificar potencial. A avaliação de desenvolvimento de talentos ajuda a tomar essas decisões com evidência.
A IA generativa expõe uma parcela relevante dos empregos latino-americanos a mudanças de tarefas e competências. O valor potencial é alto, mas a diferença entre um piloto e uma transformação sustentável depende de as pessoas conseguirem aprender, questionar e aplicar a tecnologia com responsabilidade.
Se sua organização está desenhando funções, processos ou seleção para essa transição, a seleção com IA responsável e as avaliações de talento oferecem um ponto de partida mensurável. Isso pode ser avaliado antes, não depois.
Para transformar esses achados em um plano de ação, explore o guia de prontidão para IA nas organizações ou faça o diagnóstico gratuito com 12 perguntas.
Sim. Em vez de medir conhecimento de uma ferramenta específica, avaliam-se disposições que ajudam na adoção de novas tecnologias: curiosidade, agilidade diante da mudança, orientação ao aprendizado e raciocínio abstrato.
A prontidão organizacional considera dados, governança, infraestrutura e casos de uso. A individual avalia se as pessoas que operarão esses sistemas têm disposição e capacidade para fazê-lo.
Porque treinamento transfere conhecimento, não disposição. Sem curiosidade e agilidade de aprendizagem, as pessoas podem voltar ao processo habitual mesmo depois da formação.
O ADEPT-15 da Aon inclui dimensões de Learnability, Curiosity e Agility dentro do seu modelo de personalidade no trabalho. Ele pode ser combinado com gridChallenge para um perfil mais completo de prontidão digital.
Funciona para organizações de diferentes tamanhos. A avaliação é ajustada ao cargo, à decisão de talento e ao contexto de implementação.
Quer entender como avaliar a prontidão digital da sua equipe? Fale com a gente.