Compartilhando conhecimento em IA – IA Generativa no Treinamento Corporativo: de Trilhas Padrão à Aprendizagem Sob Medida

Por que sua empresa ainda ensina todo mundo da mesma forma se ninguém aprende igual ao outro?

No universo corporativo, o treinamento tem sido tradicionalmente moldado por estruturas padronizadas: cursos em PowerPoint, vídeos longos e avaliações genéricas. Mas o cenário está mudando. O avanço dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como o ChatGPT, trouxe uma nova forma de pensar o ensino: a personalização em escala.

A virada: de conteúdo estático para aprendizado responsivo.

Até pouco tempo, adaptar conteúdos de treinamento para o nível, ritmo e perfil de cada colaborador era impraticável. Demandava esforço humano quase artesanal — caro e demorado. Agora, com a IA generativa, essa adaptação pode acontecer automaticamente, em tempo real e com qualidade.

Imagine um curso de “Segurança da Informação” que detecta se um colaborador tem base técnica ou não. O colaborador mais experiente recebe um conteúdo direto ao ponto, com simulações e desafios avançados. Já o colaborador de outra área recebe uma versão com linguagem acessível e exemplos práticos do seu dia a dia. Ambos assistem o mesmo curso, mas não da mesma forma.

O que está por trás disso?

Por trás desta ‘mágica’ está a integração de dois novos conceitos (MAIC e SINKT) para gerar de fato uma experiência personalizada de ensino que visa aumentar o engajamento dos alunos e a ampliação da retenção do conhecimento.

O conceito MAIC propõe uma nova geração de cursos online em que agentes baseados em modelos de linguagem (LLMs) atuam como professores, assistentes e colegas virtuais, oferecendo uma sala de aula dinâmica, interativa e personalizada. No entanto, para que essa personalização aconteça em tempo real, os agentes precisam entender onde cada aluno está em sua jornada de aprendizagem.

É neste ponto que há a sinergia entre o MAIC e o SINKT (Structure-Aware Inductive Knowledge Tracing Model) , sendo este último um modelo que permite rastrear o conhecimento do aluno mesmo em cenários de dados escassos ou com conteúdo inédito. Ao analisar as respostas anteriores do estudante, o SINKT avalia o nível de domínio de conceitos, prevê o desempenho futuro e identifica lacunas cognitivas. Essa informação pode então ser usada pelos agentes do MAIC para:

• Adaptar a explicação de conteúdos conforme o entendimento atual do aluno;
  
• Sugerir exercícios personalizados com base em suas dificuldades e progressos;
  
• Promover discussões dirigidas entre os agentes “colegas” que incentivem o aluno a refletir, perguntar e aprender de forma mais ativa.
  

A integração entre MAIC e SINKT, portanto, cria um ciclo virtuoso de aprendizagem:

1. O SINKT fornece inteligência diagnóstica sobre o estado de conhecimento do aluno.
   
2. O MAIC utiliza essas informações para personalizar a experiência de ensino.
   
3. O aluno interage com o ambiente adaptativo e gera novos dados.
   
4. O SINKT atualiza sua visão de conhecimento do aluno, e o ciclo continua.
   

Essa sinergia eleva o nível de engajamento, pois o aluno sente que o curso “responde” às suas necessidades. Além disso, ao garantir que os desafios estão sempre no ponto ideal entre o que ele já domina e o que precisa aprender, a retenção do conhecimento é significativamente ampliada.

Em suma, MAIC e SINKT juntos representam um salto na direção da educação verdadeiramente personalizada, com potencial real de transformar o ensino online em uma jornada mais motivadora, eficaz e humana.

Benefícios diretos para empresas.

1. Maior engajamento: quando o conteúdo fala a linguagem do colaborador, a chance de retenção aumenta.
   
2. Eficiência de tempo: a IA foca no que cada um precisa aprender, sem desperdiçar horas com o que ele já domina.
   
3. Diagnóstico contínuo: é possível prever dificuldades e ajustar trilhas antes mesmo que um problema real aconteça.
   
4. Escalabilidade com personalização: treinar 10 ou 10.000 colaboradores com o mesmo nível de cuidado deixa de ser um sonho.
   

Transformando pesquisa de ponta em soluções práticas para aprendizagem.

A plataforma www.Jedai.ai adota uma abordagem fundamentada em evidências ao incorporar os avanços mais recentes da pesquisa acadêmica para oferecer ensino personalizado com apoio de IA. Seu desenvolvimento é fortemente inspirado em modelos consagrados como o SINKT, que aplica rastreamento de conhecimento com estrutura semântica e predições baseadas em grafos; o MAIC, que introduz agentes inteligentes para adaptar conteúdos em tempo real. Em um campo emergente como o uso de LLMs na educação, onde as práticas ainda estão em rápida experimentação, ancorar o desenvolvimento em artigos científicos garante mais solidez, replicabilidade e eficácia. Mais do que seguir tendências, a Jedai se compromete a transformar pesquisa de ponta em soluções práticas para aprendizagem corporativa e educacional.

Tudo é muito novo, recente e desafiador, mas não dá para negar que a transição de “trilhas padrão” para “aprendizagem sob medida” já começou.

E a sua empresa? Vai liderar ou correr atrás