Por Vinicius Arakaki*

Quase nenhuma reunião de RH, universidade ou trabalho, termina sem alguém dizer que "precisamos de IA", mas segundo estudo encomendado pela AWS, plataforma de computação em nuvem da Amazon, 50% das empresas brasileiras já usam inteligência artificial, contra 40% em 2025. Com somente 15% em estágio avançado, a maioria ainda usa essa tecnologia para ganhos pontuais de eficiência.

Enquanto isso, uma disciplina mais antiga e menos charmosa tenta responder à pergunta que toda organização deveria fazer: o que as pessoas estão aprendendo, o que não estão e por quê? É o Learning Analytics, a análise dos dados de aprendizagem. Tem mais de uma década de pesquisa e casos documentados, e o mercado quase não a adotou.

O sintoma está nos números

Na pesquisa Panorama 2026, da Amcham - Câmara Americana de Comércio para o Brasil, 59% das empresas usam IA em atendimento ao cliente, mas só 29% em RH. Já o relatório TalentLMS 2026 mostra que apenas 37% avaliam o aprendizado pelo impacto no negócio. As inciativas de Learning Analytics nas companhias ainda são pequenas e isoladas.

Por que a IA vende e o analytics não

A diferença é mais psicológica que técnica, já que a IA generativa entrega algo visível em minutos, criando cursos e respondendo dúvidas, ela é uma vitrine. Já o analytics entrega um espelho, e espelho incomoda, porque a empresa descobre que o treinamento que quase todos concluíram não mudou nada, ou que o aluno que abandonou dava sinais semanas antes. É mais confortável exibir horas de treinamento e nota de satisfação, métricas que sobem sempre e quase nunca respondem ao que importa. E enquanto a IA entrega respostas, o analytics entrega perguntas e exige alguém com autoridade para agir.

Quem adotou Learning Analytics?

Um levantamento da Watershed, plataforma de software e inteligência artificial, feito com com líderes de aprendizagem, mostrou que 66% citam entre os principais usos do analytics avaliar a experiência do colaborador e 59% os relatórios de compliance, mas só 39% cruzam aprendizado com indicadores de negócio. Em pesquisa mais recente, com 241 profissionais, 98% dizem querer medir o impacto do aprendizado, e só 14% têm analytics avançado.

Onde o dado de fato mudou resultado, havia um problema caro e alguém com poder de agir. O caso mais documentado vem das universidades, onde a Georgia State, nos EUA, criou alertas diários com mais de 700 sinais de risco e viu a graduação subir seis pontos percentuais desde 2013. Mas para isso, contratou 42 orientadores no mesmo período. Mostrando que o dado apontou quem precisava de ajuda, mas foram pessoas que ajudaram.

A lição que fica é: analytics também precisa provar que funciona.

IA e dados de aprendizagem não competem

IA e Learning Analytics dependem uma da outra. Recomendar conteúdo só funciona se alguém souber o que cada pessoa já domina. Sem dados, a IA vira gerador de conteúdo genérico, só que mais rápido. Sem IA, o analytics vira uma planilha elegante que ninguém abre.

É fácil se encantar com painéis bonitos, mas dashboard não é resultado. Resultado é uma decisão que mudou por causa do dado. Antes de assinar qualquer contrato, faça três perguntas: que decisão vai mudar com essa informação? Quem vai agir quando o dado apontar um problema? Como saberemos, daqui a um ano, se funcionou?

O barulho da IA vai passar e deixar a tecnologia que resolveu algo real. Chegará com vantagem no mercado quem tiver aprendido a medir o que as pessoas aprendem.

*Vinicius Arakaki é cofundador e diretor da Edusense

Foto: Divulgação/Edusense