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Série Da Imaginação à Realidade #3- IA no ambiente de trabalho – Aplicações e cases.

A inserção da Inteligência Artificial no ambiente de trabalho é uma realidade que se desdobra diante de nós com implicações profundas e multifacetadas. 

A IA tem avançado de maneira exponencial, e sua aplicação transcende a simples automação de tarefas repetitivas, abarcando a otimização de processos, a análise preditiva e até mesmo a tomada de decisões estratégicas.

Esse avanço tecnológico traz consigo uma onda de transformação que redefine não apenas como o trabalho é realizado, mas também o próprio conceito de trabalho.

Quer saber mais, continue a leitura! 🙂

Neste contexto, a IA se torna um parceiro de trabalho, auxiliando e, em alguns casos, substituindo humanos em tarefas específicas. No cotidiano corporativo, sistemas inteligentes já são capazes de filtrar e processar grandes quantidades de dados, proporcionando insights que anteriormente demandariam horas de análise humana. 

Na gestão de recursos humanos, ferramentas de IA facilitam o recrutamento ao identificar candidatos com as competências necessárias, enquanto plataformas de aprendizado adaptativo personalizam o desenvolvimento profissional dos colaboradores. Entretanto, a IA também levanta questões significativas sobre a natureza do emprego e as habilidades necessárias para o futuro. 

À medida que algumas funções se tornam obsoletas, novas oportunidades surgem, exigindo dos trabalhadores uma capacidade de adaptação e de aprendizado contínuo. A demanda por habilidades técnicas para criar e gerenciar sistemas de IA é acompanhada por uma valorização igualmente importante das competências interpessoais e criativas, as quais são mais difíceis de serem replicadas por máquinas.

As organizações, por sua vez, enfrentam o desafio de integrar essas tecnologias de forma ética e responsável, garantindo que a automação não desumanize o ambiente de trabalho, mas sim que potencialize a contribuição humana. 

A gestão de mudança organizacional torna-se então um aspecto crítico, e líderes resilientes e adaptáveis são fundamentais para conduzir suas equipes através dessa transição, atenuando inseguranças e maximizando as sinergias entre humanos e máquinas.

No horizonte, vislumbra-se um ambiente de trabalho no qual a IA não é apenas uma ferramenta, mas um catalisador para um novo paradigma de negócios, onde a inovação e a eficiência caminham lado a lado com o crescimento pessoal e o bem-estar dos colaboradores. A chave para navegar com sucesso nesta nova era será a capacidade de alinhar as aspirações humanas com o poder transformador da tecnologia.

A implementação de Inteligência Artificial (IA) no ambiente de trabalho no Brasil está se expandindo rapidamente, com diversas empresas de variados setores adotando essa tecnologia para transformar suas operações, aumentar a produtividade e criar vantagens competitivas.

Ampliação da Eficiência Operacional

Empresas brasileiras estão utilizando IA para automatizar processos operacionais que tradicionalmente requerem mão de obra intensiva. Isso não apenas acelera as operações, mas também reduz erros humanos e libera os colaboradores para se dedicarem a tarefas mais estratégicas. 

Por exemplo, no setor bancário, além do Bradesco, outras instituições financeiras também incorporaram chatbots baseados em IA que podem realizar uma gama de serviços, desde o esclarecimento de dúvidas até a execução de transações financeiras.

Aprimoramento na Tomada de Decisões

A utilização de sistemas baseados em IA para a análise de dados em tempo real está proporcionando às empresas brasileiras insights mais aprofundados sobre suas operações, clientes e mercados. 

Por meio de técnicas de machine learning, as organizações podem identificar tendências, prever demandas e otimizar a gestão de estoque. No setor de varejo, a IA é usada para analisar o comportamento do consumidor, permitindo que as empresas personalizem ofertas e melhorem a experiência de compra.

Melhoria na Experiência do Cliente

No Brasil, a IA está sendo cada vez mais implementada para melhorar a interação com o cliente. Além de chatbots, as empresas estão adotando sistemas de reconhecimento de voz e imagem para oferecer um serviço mais personalizado e intuitivo. No turismo e na hospitalidade, a IA é utilizada para oferecer recomendações personalizadas aos clientes com base em suas preferências passadas e atuais.

Desenvolvimento de Talentos

A IA também está sendo usada para transformar a gestão de talentos. Ferramentas de IA ajudam na filtragem de candidatos, identificando os mais adequados para uma vaga com base em uma análise detalhada de suas habilidades e experiências. 

Além disso, programas de desenvolvimento de liderança podem ser personalizados com a ajuda da IA, que pode identificar áreas de desenvolvimento individual e recomendar cursos ou materiais de treinamento específicos.

Desafios e Considerações Éticas

A adoção de IA no ambiente de trabalho no Brasil também traz desafios, como a necessidade de requalificação dos trabalhadores e o gerenciamento de questões éticas, como privacidade de dados e viés algorítmico. 

As empresas precisam desenvolver estratégias para integrar a IA de maneira responsável, promovendo a inclusão digital e assegurando que os benefícios da automação sejam distribuídos de maneira justa.

Perspectivas Futuras

À medida que as tecnologias de IA continuam a avançar, espera-se que seu papel no ambiente de trabalho se torne cada vez mais central. 

A IA tem o potencial de desbloquear novos níveis de inovação e eficiência nas empresas brasileiras, contribuindo, assim, para o crescimento econômico e a competitividade global do país.

Em resumo, a IA está abrindo caminhos para uma nova era de produtividade e inovação empresarial. Entretanto, para que essa transição seja bem-sucedida, é crucial que se invista em educação e treinamento, políticas de governança de dados e infraestrutura tecnológica, garantindo que a implementação da IA seja benéfica para todos os envolvidos – empresas, funcionários e a sociedade como um todo.

Cases de sucesso

IBM Watson: A IBM utiliza o Watson para oferecer soluções de IA em diversas indústrias, desde saúde até serviços financeiros, onde analisa dados para fornecer insights que ajudam na tomada de decisões.

Google DeepMind: A DeepMind, uma subsidiária da Alphabet, usa IA para otimizar o consumo de energia nos data centers do Google, resultando em significativa redução de custos.

Salesforce: Integra IA em sua plataforma de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), automatizando tarefas e fornecendo insights aos vendedores para melhorar o engajamento com os clientes.

Siemens: Utiliza a IA em suas fábricas para monitorar a eficiência da produção e prever a manutenção de máquinas, resultando em operações mais suaves e econômicas.

Kiva Systems (Amazon Robotics): IA e robótica são usadas para gerenciar e automatizar o picking e packing nos armazéns da Amazon, aumentando a eficiência logística.

Já no Brasil, a adoção de Inteligência Artificial no ambiente de trabalho tem crescido significativamente, com vários casos de uso notáveis que ilustram a sua integração em diferentes setores:

Banco Bradesco – BIA (Bradesco Inteligência Artificial): O Bradesco lançou a BIA, uma assistente virtual que utiliza IA para responder a perguntas de clientes e realizar transações bancárias através de voz ou texto, disponível no aplicativo do banco e no WhatsApp, melhorando a experiência do cliente e reduzindo o tempo de espera.

Magazine Luiza: O Magazine Luiza utiliza IA para personalizar a experiência de compra, oferecendo recomendações de produtos baseadas em algoritmos que analisam o comportamento de compra dos usuários. Além disso, a empresa usa robôs em seus centros de distribuição para aumentar a eficiência logística.

Hospital Sírio-Libanês: Em parceria com a Microsoft, o Hospital Sírio-Libanês implementou a IA para ajudar na triagem de pacientes na emergência, priorizando casos com base na gravidade e sintomas, o que otimiza o atendimento e reduz o tempo de espera.

Olist: Esta startup de Curitiba utiliza machine learning para otimizar a conexão entre vendedores e marketplaces. A IA analisa quais produtos têm mais chance de sucesso em determinadas plataformas, aumentando a eficiência das vendas online.

Porto Seguro: A empresa de seguros utiliza IA para automatizar o atendimento ao cliente e para analisar dados de sinistros, o que permite identificar padrões e prevenir fraudes de forma mais eficiente.

Cortex Intelligence: Com sede no Rio de Janeiro, esta empresa oferece uma plataforma de inteligência de dados que usa IA para coletar informações estratégicas que auxiliam empresas a entenderem melhor o mercado e a concorrência.

Agrosmart: Esta startup agritech utiliza IA para coletar e processar dados do campo, com o objetivo de otimizar o uso de recursos naturais na agricultura, melhorando a produtividade e sustentabilidade.

Nubank: O Nubank emprega IA para oferecer um serviço de atendimento ao cliente mais ágil e personalizado, além de usar a tecnologia para detectar padrões de fraude e melhorar a segurança das transações financeiras dos clientes.

Esses casos evidenciam como a IA está sendo implementada em diferentes ramos de atividade no Brasil, não apenas para aumentar a eficiência e reduzir custos, mas também para melhorar a tomada de decisão, o engajamento dos clientes e até mesmo fomentar práticas sustentáveis. 

Ao considerar o contexto brasileiro, é importante reconhecer tanto as oportunidades quanto os desafios únicos que a IA apresenta em termos de infraestrutura tecnológica, formação de talentos na área de tecnologia e adaptação cultural às novas ferramentas digitais.

Mudanças no panorama profissional

À medida que a Inteligência Artificial se torna cada vez mais integrada no ambiente de trabalho, ela inevitavelmente provocará mudanças no panorama profissional, tanto em termos de obsolescência de algumas funções quanto no surgimento de novas.

Aqui estão algumas tendências observadas e previstas no surgimento de novas:

Especialistas em Dados e IA: Haverá uma demanda crescente por cientistas de dados, engenheiros de machine learning e especialistas para desenvolver, implantar e gerenciar sistemas inteligentes.

Profissionais de Ética em IA: Com o aumento da importância da IA, surgirão funções dedicadas a garantir que as práticas de IA sejam éticas e não violem as normas regulatórias ou os direitos humanos.

Especialistas em Experiência do Usuário (UX): Profissionais que podem projetar interfaces e interações entre humanos e sistemas de IA serão essenciais para garantir que a tecnologia seja acessível e agradável para os usuários.

Treinadores de IA e Curadores de Dados: Pessoas especializadas na melhoria de algoritmos de IA por meio do treinamento e da seleção de dados adequados para aprendizado de máquina.

Profissionais de Cibersegurança: Com o aumento da conectividade e dos sistemas baseados em IA, especialistas em segurança cibernética serão fundamentais para proteger dados contra ameaças e vulnerabilidades.

Gestores de Mudança Organizacional: Profissionais que podem facilitar a transição para novos modelos de negócios e ajudar na requalificação de funcionários afetados pela automação.

Reskilling e Upskilling: Além do surgimento e desaparecimento de certos cargos, há também um forte movimento em direção ao reskilling (requalificação) e upskilling (atualização) dos profissionais. As empresas podem investir na formação de seus colaboradores existentes para preencher novas funções emergentes, o que é especialmente relevante no contexto brasileiro, onde a educação continuada e o desenvolvimento profissional são fundamentais para a competitividade no mercado global.

Considerações Finais

É importante notar que, embora a IA possa substituir certas funções, ela também cria oportunidades para empregos mais complexos e gratificantes. Além disso, cargos que requerem um alto grau de criatividade, empatia e habilidades interpessoais, como nas áreas de ensino, saúde e arte, são menos suscetíveis à automação. 

A chave para os profissionais e as empresas será a adaptabilidade e o compromisso com a aprendizagem contínua para navegar nessas mudanças.

No próximo artigo, o tema será: IA na Tomada de Decisão Empresarial

Leia também:

Pense nisso e boa semana!

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Tem muito mais ainda pela frente, continue a leitura! 🙂

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Série Da Imaginação à Realidade #2- Fundamentos da Inteligência Artificial

Bem-vindo à revolução silenciosa da Inteligência Artificial (IA), onde o futuro não é uma linha do tempo distante, mas o presente em constante evolução. Neste universo pulsante de possibilidades, a IA está transformando tudo, desde como fazemos compras até como descobrimos novos mundos.

Você está prestes a embarcar em uma jornada incrível através de algoritmos que decifram complexos enigmas da vida, robôs que dançam entre nós, e softwares que preveem o imprevisível. Este é o convite para a aventura da sua vida — o passeio pela selva da Inteligência Artificial onde a magia da tecnologia encontra a realidade.

Prenda o fôlego, abra seu coração e prepare-se para ser maravilhado.

A Inteligência Artificial (IA) é um campo multidisciplinar da ciência da computação dedicado a criar sistemas que exibam comportamentos que os humanos consideram inteligentes. A fundação da IA é construída sobre vários pilares que incluem teoria da computação, algoritmos, aprendizado de máquina, linguística e outras áreas relevantes.

Vamos mergulhar um pouco nos fundamentos que compõem o alicerce da IA:

Teoria e Modelos de Computação: A base teórica da IA inclui modelos de computação como máquinas de Turing,  introduzidas pelo matemático britânico Alan Turing em 1936 e lógica booleana que fornecem o quadro para entender o que pode ser computado e como. Esses modelos são essenciais para desenvolver algoritmos que a IA pode usar para resolver problemas.

Algoritmos e Estruturas de Dados: Algoritmos são conjuntos de instruções passo a passo que são utilizados para realizar tarefas e resolver problemas. Estruturas de dados, por outro lado, são maneiras de organizar e armazenar dados para que possam ser acessados e trabalhados eficientemente. Em IA, algoritmos e estruturas de dados são vitais para criar sistemas que podem processar informações e aprender com elas.

Aprendizado de Máquina (Machine Learning – ML): Este é um dos ramos mais vibrantes da IA. O aprendizado de máquina se concentra no desenvolvimento de algoritmos que permitem que as máquinas aprendam a partir de dados e melhorem suas tarefas com a experiência. O ML pode ser dividido em aprendizado supervisionado, não supervisionado, por reforço, e outros métodos, cada um com suas técnicas e algoritmos específicos.

Lógica e Raciocínio Automatizado: A IA também envolve a formalização do raciocínio. Isso é feito através da lógica, que pode ser usada para representar conhecimento e inferir novas informações ou tomar decisões. Sistemas baseados em regras e lógica de primeira ordem são exemplos que permitem que as máquinas raciocinem de maneira estruturada.

Robótica: A robótica é outro campo estreitamente vinculado à IA, focado em permitir que máquinas físicas executem tarefas. A IA contribui para a robótica principalmente através de algoritmos de percepção, planejamento e controle, o que permite aos robôs operarem autonomamente em ambientes complexos.

Processamento de Linguagem Natural (PLN): O PLN é uma área da IA que se concentra no desenvolvimento de sistemas capazes de entender e gerar linguagem humana. Isso vai desde a análise sintática e semântica até a geração de linguagem e a tradução automática.

Percepção Computacional: Isso inclui visão computacional, processamento de áudio e outros campos que permitem que as máquinas interpretem o mundo ao seu redor através de dados sensoriais. A IA utiliza esses dados para identificar padrões, reconhecer objetos e entender o ambiente.

Redes Neurais e Aprendizado Profundo (Deep Learning): Inspiradas no funcionamento do cérebro humano, as redes neurais são sistemas que podem aprender a reconhecer padrões e tomar decisões. O aprendizado profundo é um subcampo do ML que usa redes neurais com muitas camadas (profundas) para realizar tarefas de percepção e cognição muito complexas.

Estes fundamentos formam a espinha dorsal da IA e são aplicados de diversas maneiras para criar soluções que abrangem desde assistentes pessoais até sistemas autônomos avançados. A IA continua a ser uma área de rápido desenvolvimento, onde novas descobertas e inovações estão constantemente expandindo os limites do que é possível.

No próximo artigo, o tema será: IA no ambiente de trabalho – Aplicações e casos de uso.

Leia também:

Pense nisso e boa semana!

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Série Da Imaginação à Realidade #1- Uma Jornada Através da Evolução da Inteligência Artificial

A História da IA

Em um mundo cada vez mais impulsionado pela tecnologia, a Inteligência Artificial (IA) emergiu como uma força transformadora, redefinindo os limites do que é possível em inúmeros campos e indústrias.

O ano de 2023 não é apenas mais um ponto na linha do tempo dessa evolução; é um ano que dediquei inteiramente ao estudo profundo e meticuloso da IA imergindo em suas complexidades, suas promessas e seus desafios.

Esta série de artigos que vou disponibilizar é o culminar de uma jornada de aprendizado que transcende a mera absorção de conhecimento técnico; é uma exploração da interseção entre máquinas pensantes e a essência da inteligência humana.

Com mais de quatro décadas de experiência como educador e professor especializado em desenvolvimento humano, minha missão sempre foi agregar valor na vida das pessoas.

Nesse espírito, busco compreender como a IA pode servir não apenas como ferramenta para inovação, mas também como um espelho que reflete nossa própria humanidade.

Ao longo de 2023, investiguei como a IA está moldando o futuro do trabalho, transformando a gestão de negócios, e revolucionando a educação, tanto corporativa quanto universitária.

Vou compartilhar insights sobre as implicações da IA para a liderança, a gestão de mudanças organizacionais, cultura e o desenvolvimento de executivos líderes.

Através de uma lente focada na experiência e no conhecimento humano, exploro como podemos navegar e liderar na era da IA, garantindo que a tecnologia seja utilizada de forma ética e que maximize o potencial humano em todas as esferas de aplicação.

Prepare-se para uma viagem pelo mundo da IA, onde a aprendizagem contínua e a adaptação são os pilares da excelência e onde o futuro do nosso desenvolvimento coletivo está intrinsecamente ligado à simbiose entre a inteligência artificial e a natural.

Acompanhe-me nesta exploração, à medida que desvendamos juntos o impacto e as oportunidades trazidas pela mais promissora e desafiadora inovação do nosso tempo.

Para começar, e não poderia ser diferente, vou apresentar um pouco da história da IA, acompanhe comigo esta incrível experiência.

Aqui está um breve histórico da IA:

Pré-1940: Conceitos Iniciais

Antes do advento dos computadores modernos, o conceito de máquinas pensantes já estava presente na mitologia, literatura e invenções. Por exemplo, o matemático britânico Charles Babbage concebeu a ideia de uma máquina analítica no século XIX, que poderia realizar cálculos complexos automaticamente.

1940-1950: Nascimento da IA

Alan Turing, matemático britânico, publicou o artigo “Computing Machinery and Intelligence” em 1950, introduzindo a questão “As máquinas podem pensar?” e o conceito do “Teste de Turing” para avaliar a inteligência de uma máquina.

Em 1956, o termo “Inteligência Artificial” foi cunhado durante a Conferência de Dartmouth por John McCarthy, considerado o pai da IA. Este evento marcou o início da IA como um campo de pesquisa acadêmica.

1960-1970: Expansão e Primeiras Frustrações

O período viu avanços significativos em áreas como resolução de problemas e jogos. Programas como o “Eliza” e o “Shakey the robot” demonstraram capacidades de processamento de linguagem natural e navegação autônoma, respectivamente.

No entanto, a IA logo enfrentou o “inverno da IA”, um período de ceticismo e redução de financiamento devido a expectativas infladas e progresso tecnológico limitado.

1980: Revitalização e Sistemas Especialistas

Os anos 80 assistiram a um renascimento da IA, em parte devido à popularidade dos sistemas especialistas, que são programas de computador que emulam a tomada de decisão de um especialista humano. Empresas começaram a adotar essas ferramentas para diversas aplicações práticas.

1990: A Era da Internet e Algoritmos de Aprendizado de Máquina

O crescimento da internet e o aumento da capacidade computacional permitiram o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina mais sofisticados. A IA começou a ser integrada em tecnologias de uso diário, como motores de busca e sistemas de recomendação.

2000: Big Data e IA Pervasiva

Com o surgimento do Big Data, a IA teve a oportunidade de evoluir ainda mais, principalmente com o avanço do Aprendizado Profundo (Deep Learning). A IA tornou-se uma tecnologia pervasiva, com aplicações em smartphones, assistentes virtuais, reconhecimento de imagem e voz, entre outros.

2010s: Avanços e IA Generalizada

A IA alcançou marcos notáveis, como a vitória do sistema “AlphaGo” da Google DeepMind sobre o campeão mundial de Go, demonstrando a capacidade de aprendizado e estratégia das máquinas.

2011 – A IBM desenvolve Watson

Um computador capaz de derrotar campeões mundiais de perguntas e respostas.

2012 – Avanço no Aprendizado Profundo (Deep Learning)

Uma rede neural convolucional chamada AlexNet alcançou uma vitória significativa na competição de reconhecimento de imagem ImageNet, marcando um ponto de virada para o aprendizado profundo.

As redes neurais convolucionais (CNN) se utilizam de uma arquitetura especial que é particularmente bem adequada para classificar imagens. O uso dessa arquitetura torna as redes convolucionais rápidas de treinar, o que é vantajoso para trabalhar com redes profundas.

2014 – Assistentes Virtuais

A Amazon lançou o Echo, o dispositivo habilitado para a assistente virtual Alexa, que permitiu aos usuários interagir com a tecnologia através de comandos de voz.

2015 – Veículos Autônomos

A Tesla lançou o Autopilot, um sistema avançado de assistência ao motorista, que introduziu recursos semiautônomos nos veículos da marca.

2016: IA em Jogos Estratégicos

AlphaGo, desenvolvido pela Google DeepMind, derrotou Lee Sedol, campeão mundial de Go, demonstrando a habilidade da IA em dominar jogos de estratégia complexos.

2017 – Saúde e Diagnósticos Médicos

A FDA (Food and Drug Administration) dos Estados Unidos aprovou o primeiro algoritmo de IA que pode diagnosticar doenças sem a necessidade de um médico especialista, indicando uma maior aceitação da IA no diagnóstico médico.

OpenAI, uma empresa de pesquisa de inteligência artificial, desenvolve o GPT-2, modelo de processamento de linguagem, capaz de gerar textos a partir da inclusão de um prompt pelo usuário.

2018 – Ética e Regulação da IA

A União Europeia publicou o GDPR (General Data Protection Regulation), que, embora não seja específico para IA, estabeleceu novos padrões para a proteção de dados e privacidade, impactando como a IA lida com dados pessoais.

O AlphaFold é criado pela DeepMind, uma subsidiária da Google. Esse é um programa de computador que pode prever a estrutura de proteínas, baseado em IA.

2019 – IA e Big Data

OpenAI, uma organização de pesquisa em IA, lançou o modelo de linguagem GPT-2, demonstrando uma nova era de geração de texto e processamento de linguagem natural, impulsionados por grandes conjuntos de dados.

2020: Pandemia e IA

Durante a pandemia de COVID-19, a IA foi usada para tudo, desde o rastreamento da disseminação do vírus até o desenvolvimento acelerado de vacinas e a triagem de pacientes em hospitais.

DeepMind desenvolve AlphaFold 2, uma versão aprimorada do AlphaFold.

2021 – Expansão Global da IA

OpenAI desenvolve DALL-E, um programa de computador que pode gerar imagens a partir de descrições de texto.

O governo brasileiro, lançou a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA), delineando diretrizes para o desenvolvimento e governança da IA no país.

2022 – OpenAI disponibiliza o ChatGPT

Baseado no modelo GPT-3 e GPT-4, para o público geral, expandindo o uso de IA.

À medida que avançamos podemos esperar que a Inteligência Artificial (IA) continue a ser uma força motriz de inovação e transformação nas empresas.

Enquanto olhamos para 2024, é importante reconhecer que os avanços positivos da IA nas empresas devem ser gerenciados com cuidado, garantindo que as considerações éticas e o impacto no emprego sejam abordados de forma responsável.

Como líderes, temos o dever de garantir que a integração da IA nos negócios seja feita de forma que beneficie a sociedade como um todo, focando no desenvolvimento humano e na inclusão.

No próximo artigo, dia 19/01, o tema será: Fundamentos da Inteligência Artificial.

Leia também:

Pense nisso e boa semana!

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Quer saber mais, continue a leitura! 🙂

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Fast Learning: Saiba como treinar os colaboradores de forma mais rápida e eficaz

Fast Learning: Saiba como treinar os colaboradores de forma mais rápida e eficaz

O fast learning, traduzido do inglês – aprendizado rápido, tem se mostrado muito eficaz na retenção de informações e maximização do tempo.

Essa técnica de aprendizado é feita através do ensino online e tem sido implantada em empresas com o intuito de treinamentos express para os colaboradores.

Fiqu ligado que vem coisa boa pela frente!😉

Muitas pessoas pensam no aprendizado como a aquisição de conhecimento, mas este é apenas o ponto de partida.

A melhor maneira de entender o aprendizado é como um processo de desenvolvimento de novas competências.

Desenvolver novas competências, portanto, significa soma do domínio do conhecimento de uma forma profunda, a capacidade de aplicar esse conhecimento a problemas reais e a capacidade de orquestrar.

Sabemos que a pandemia está acelerando as transformações do mundo e antecipando a transformação digital.

Certamente, como consequência, a nossa capacidade de desenvolvimento também precisa ser mais rápida.

Mas por que você precisa aprender mais rápido? Aprender pelo resto da vida (lifelong learning) e se capacitar e recapacitar constantemente (reskilling), desenvolvendo competências (e não apenas conhecimentos) são imperativos.

Lembre-se: muitas coisas no mundo são exponenciais, ou seja, tem seu incremento agregado ao último resultado obtido. Por isso, cresce de uma forma que não nos é muito intuitiva, e o aprendizado é uma dessas coisas.

Em síntese, o aprendizado gera mais aprendizado.

Assim, o desenvolvimento de um conjunto de competências torna mais fácil a criação das próximas competências.

Ou, por fim, quanto maior for a aplicação do lifelong learning e do reskilling, maior será a capacidade de desenvolver o lifelong learning e o reskilling.

Não há como fugir: “fast learning”: aprender rápido é imperativo.

O que é fast learning?

É uma forma de ensinar/aprender, na qual o conteúdo é separado em “pílulas de conhecimento”, fugindo das tradicionais aulas longas e apostando em resultados mais práticos.

Ideal para quem tem pouco tempo para se dedicar ao estudo, mas tem interesse em temas que precisa conhecer ou melhorar.

O treinamento baseado no “fast learning” ajuda a guardar os conhecimentos por muito mais tempo. Isto porque existem dois tipos de memória: curto prazo e memória de longo prazo.

Tudo o que aprendemos é transferido para a memória de curto prazo, e apenas o que é mais necessário é guardado na memória de curto prazo.

Aulas curtas

O conteúdo é dividido em pílulas de conhecimento, cada “pílula” geralmente possui cerca de três a cinco minutos.

No caso da EAD Programas Educacionais chamamos de “Microlearning”.

Também nos nossos cursos, mesmo os mais longos, adotamos que cada módulo são divididos em várias aulas de no máximo 10min/cada.

O objetivo é que, após este tempo, o colaborador tenha adquirido novos conhecimentos, para sua função através deste conteúdo apresentado.

Quando o treinamento é extenso, boa parte do conteúdo tem a tendência de ser esquecido rapidamente, isso porque o cérebro humano não viu propósito em armazenar algo que, aparentemente, não será usado.

Ensino online e vídeo aulas

Na rotina agitada e sem tempo, uma boa maneira é aprender de forma online e no horário que se tem disponível.

O aprendizado através de vídeos curtos retém a atenção e concentração, pois conteúdos em vídeo facilitam a fixação.

Algumas vantagens do fast learning

  • Permite aprender um assunto específico mais rapidamente;
  • Não é necessário dedicar muito tempo, como nas aulas tradicionais;
  • O colaborador se concentra mais;
  • Aumenta a absorção do aprendizado;
  • O conteúdo é guardado durante mais tempo na memória;

Como utilizar

Treinar equipes e encorajá-las a obter resultados mais rápidos é um grande desafio.

Aulas de alto impacto, conceitos e fundamentos de assuntos que podem transformar a capacitação dos funcionários, especialmente nas organizações, o “fast learning” pode auxiliar a solucionar rapidamente algumas das necessidades emergenciais de treinamento de equipes ou de indivíduos de maneira isolada.

Como aplicar o fast learning na sua empresa?

Agora que você já sabe o que é e quais os benefícios de um treinamento “fast learning”, está na hora de aplicar na sua empresa. Então, vamos lá!

Comece agora mesmo tendo acesso gratuito ao nosso espaço “Microlearning”!🙂👍

Também podemos produzir todo conteúdo totalmente personalizado e de acordo com a sua necessidade. 😉🤜🤛

Confira:

Microlearning – Construindo um ambiente saudável
Microlearning – As 3 perguntas antes de dispensar alguém
Microlearning – As 5 Dimensões dos Líderes Autênticos
Microlearning – Comprometimento

Grande abraço e nos vemos lá!

Pense nisso e tenha uma semana extraordinária!

Está pensando em desenvolver-se como líder? E seus colaboradores?
Saiba mais sobre Programa Liderança para Alta Performance, Coaching e Mentoring By “O Monge e o Executivo”