O futuro do CLO: liderança em um mundo em que trabalho e aprendizagem são integrados

A plataforma em chamas é uma imagem familiar: aceleração dos avanços tecnológicos, mudanças na dinâmica dos mercados e um cenário regulatório complexo estão transformando setores inteiros da economia com alucinante rapidez. Diante desse contexto, os trabalhadores precisarão adquirir novas habilidades, mentalidades e formas de atuar.

Contudo, justamente no momento em que o desenvolvimento profissional se tornou mais imprescindível para o sucesso organizacional, algumas empresas caminham na direção oposta. Estão eliminando cargos seniores voltados à aprendizagem ou transferindo cada vez mais a aprendizagem para o RH, o que só contribui para afastar os líderes de aprendizagem dos centros onde as decisões estratégicas são tomadas. Vivemos um período de tremendas oportunidades e riscos. Para os diretores de aprendizagem (CLOs, chief learning officers), nunca houve tanto em jogo.

Os líderes de aprendizagem sonham há décadas em oferecer desenvolvimento profissional personalizado em escala. As funções de aprendizagem [isto é, as unidades organizacionais responsáveis pelo treinamento e desenvolvimento dos funcionários] mais bem-sucedidas são aquelas que aproveitam ao máximo as ferramentas disponíveis e se tornam parceiras na formulação de estratégias, especialistas em desenvolvimento profissional e fluentes em tecnologia. Com o advento da inteligência artificial, os CLOs e suas organizações estão em condições de dar o próximo passo nessa evolução: uma transformação fundamental no modo como as organizações oferecem aprendizagem e desenvolvimento profissional.

No futuro, a aprendizagem não mais implicará treinamento para o trabalho, mas sim uma reinvenção do próprio trabalho como algo ao qual o desenvolvimento profissional é inerente. Nesse novo paradigma, a aprendizagem deixa de ser uma atividade do tipo “vá e faça isso ou aquilo” e passa a ser um aspecto constitutivo e indiscernível da experiência de trabalho. Trabalho e desenvolvimento se fundem, e as atividades do dia a dia se tornam o mais importante catalisador do crescimento profissional.

Os CLOs estão na posição ideal para liderar essa transformação porque possuem relacionamentos profundos dentro da empresa e conhecem bem as competências necessárias para executar a estratégia da organização. Esses conhecimentos lhes permitem desenhar sistemas nos quais os funcionários não executam simplesmente tarefas, mas também crescem, se adaptam e inovam em tempo real. A questão não é mais como preparar as pessoas para o futuro do trabalho, mas sim como fazer do trabalho o motor de seu desenvolvimento profissional.

Este artigo examina o novo dever dos CLOs: criar ambientes nos quais trabalho e aprendizagem se fundem. Para tanto, devem se valer de novas tecnologias, utilizar dados e criar uma cultura de desenvolvimento profissional contínuo. O artigo também descreve as ferramentas, as mudanças na liderança e os princípios que serão necessárias para que os CLOs possam ter sucesso na nova era.

Desenhar o trabalho para que o desenvolvimento profissional seja parte integrante dele

O papel do CLO está em franca evolução: de provedor de programas de treinamento para arquiteto de ecossistemas de desenvolvimento. Os melhores CLOs desenham o trabalho como uma plataforma para o crescimento contínuo, permitindo que os funcionários aprendam, se adaptem e inovem como parte de sua rotina diária.

Atuando a partir de onde os funcionários efetivamente trabalham, os CLOs podem criar, em tempo real, oportunidades incessantes de crescimento que parecerão naturais e intuitivas, nunca disruptivas. Essa abordagem faz com que a tecnologia deixe de ser um agente facilitador externo e se torne parte integrante do modo como as pessoas trabalham, aprendem e desempenham suas funções.

Basta vermos, por exemplo, as transformações que já estão ocorrendo nos call centers da linha de frente. Nesses ambientes de alta pressão, espera-se que os funcionários não só ofereçam um atendimento excepcional ao cliente, como também gerenciem interações complexas em tempo real. Tecnologias avançadas estão hoje sendo implantadas que não apenas ajudam os operadores a ser mais produtivos, mas também os orientam ao longo do próprio trabalho.

Imaginemos um operador de call center atendendo um cliente ao telefone. Enquanto conversam, ferramentas de IA analisam o diálogo em tempo real, durante o próprio fluxo da interação, e oferecem insights práticos – por exemplo, sugerindo respostas ao operador, indicando o melhor caminho a seguir ou oferecendo informações relevantes sobre o produto ou serviço. Essas mesmas ferramentas de IA também podem atuar como treinadores, oferecendo feedback sobre o tom, grau de empatia e estilo de comunicação logo após a chamada. Com o tempo, esses momentos de microcoaching vão se acumulando, ajudando o operador a desenvolver habilidades essenciais e a oferecer melhor assistência aos clientes. Este é um exemplo poderoso de como a tecnologia pode incorporar a aprendizagem ao fluxo de trabalho, tornando o desenvolvimento uma parte natural e contínua da experiência do funcionário.

Em certa organização de serviços profissionais, onde as avaliações são um pilar fundamental tanto da cultura como do desenvolvimento profissional, o processo é rigoroso e prolongado. No entanto, por mais que os avaliadores se esforçassem, historicamente pouquíssimo desse esforço era destinado a aprimorar sua própria capacidade de oferecer feedback e coaching. Visando tornar o processo mais eficiente, a organização lançou uma nova ferramenta de IA para avaliação, em cujo desenho os líderes de aprendizagem tiveram papel fundamental, combinando metas de produtividade com oportunidades de desenvolvimento profissional para os avaliadores.

As primeiras versões da ferramenta ajudaram os avaliadores a identificar vieses e distorções, sintetizar o feedback conforme a linguagem do modelo de competências e divulgar os tópicos desse feedback. Versões futuras incluirão suporte de coaching agêntico para novos avaliadores, o que os ajudará a ter melhor discernimento no trabalho. Ao incorporar suporte ao desenvolvimento profissional no fluxo básico do trabalho, a organização transformou todo o processo de avaliação, que deixou de ser uma tarefa de gestão de desempenho e tornou-se uma capacidade para preparar líderes de pessoas mais eficazes.

Como os CLOs podem acelerar as mudanças

Para continuarem eficazes em um cenário de rápido avanço tecnológico e novas demandas da força de trabalho, os CLOs devem efetuar três mudanças transformadoras: liderar para além da função de aprendizagem, dar a devida importância aos dados e alinhar a aprendizagem com os resultados estratégicos do negócio.

Liderar para além da função de aprendizagem

Os CLOs podem assumir um papel de liderança mais efetivo criando equipes multifuncionais que reúnam expertise de RH, operações, tecnologia, análises e unidades de negócio. O foco dessas equipes deve ser construir um entendimento compartilhado das habilidades necessárias para eliminar o descompasso entre o que a organização possui e o que ela precisa. Os CLOs podem começar tomando as seguintes medidas:

• Estabelecer parcerias para o planejamento estratégico da força de trabalho. Isso significa colaborar com o diretor de estratégia para alinhar as competências da força de trabalho com as prioridades de longo prazo (por exemplo, ingressar em novos mercados ou adotar novos modelos de negócio).
• Utilizar IA para obter informações sobre as habilidades necessárias. Implica trabalhar com o diretor de IA para mapear as competências existentes, prever necessidades futuras e personalizar o desenvolvimento profissional em escala. (Por exemplo, certa empresa global de telecomunicações implantou recentemente ferramentas de treinamento e coaching com tecnologia de IA para avaliar as habilidades dos funcionários e recomendar trajetórias personalizadas de desenvolvimento. O sistema acelerou o processo de capacitação nas novas ferramentas digitais e proporcionou aos líderes uma visão dinâmica das capacidades existentes da força de trabalho, permitindo uma utilização mais inteligente dos talentos. De posse de tais informações, os CLOs puderam personalizar e escalar o desenvolvimento profissional, assegurando que fosse compatível com resultados estratégicos almejados.)
• Configurar a tecnologia básica junto com tecnólogos e líderes de negócios. Significa estabelecer parcerias com os líderes de tecnologia e de negócios para definir o desenho, desenvolvimento e implantação das principais ferramentas e plataformas que os funcionários utilizam para realizar seu trabalho. Se, além disso, incorporarem suporte ao desenvolvimento profissional a esses sistemas, os CLOs estarão assegurando que a tecnologia não só impulsionará a produtividade, mas também acelerará o crescimento e a adaptabilidade.

Dar a devida importância aos dados

Os CLOs precisam repensar como medir e monitorar o desenvolvimento de habilidades ao longo do fluxo de trabalho. Métricas tradicionais (como horas de aprendizado, cursos concluídos ou grau de satisfação) não são capazes de refletir as realidades de uma abordagem integrada do trabalho. Portanto, os CLOs devem criar sistemas que forneçam insights em tempo real sobre como os funcionários estão desenvolvendo suas capacidades enquanto trabalham e como cada intervenção está ou não gerando progresso mensurável. Tais sistemas incluem:

Monitorar habilidades no próprio fluxo de trabalho. É preciso ir além das avaliações estáticas e estudar os dados em tempo real que mostram como os funcionários desenvolvem e aplicam habilidades às suas tarefas do dia a dia. Deve-se utilizar métricas reais (como resultados de projetos, dados de desempenho e ciclos de feedback) para medir a aquisição de novas habilidades enquanto elas são adquiridas.

Nas empresas de software como um serviço para o consumidor, com suas equipes de produto extremamente velozes, é mediante um planejamento por sprints que o trabalho do dia a dia é definido, priorizado e atribuído (utilizando-se ferramentas como Jira ou Linear). Mas, e se essa rotina se tornasse um motor do desenvolvimento profissional? Uma camada de coaching inteligente incorporada ao dashboard de tarefas poderia oferecer prompts em tempo real, como: “Charlotte liderou dois experimentos recentes; vamos nomeá-la para a área de comunicação com os stakeholders a fim de ampliar seu conjunto de habilidades”, ou “Bruno vem acompanhando de perto a síntese de dados; é hora de deixá-lo liderar”. Cada tarefa é associada a uma ou mais competências (como priorização ou insights sobre o cliente) e o sistema monitora como os membros da equipe vão adquirindo novas habilidades ao longo do tempo.

Em vez de depender apenas dos gerentes para identificar oportunidades de desenvolvimento caso a caso, o sistema atua como um coach capaz de reconhecer padrões de crescimento, estagnações e áreas em que um funcionário precisa de mais prática. Se o CLO for corresponsável pelo desenho, o planejamento por sprints pode se tornar ao mesmo tempo um processo de entrega de produtos e uma ferramenta de desenvolvimento da liderança.

Gerar dados sobre a prática de habilidades. O importante aqui é criar experiências de aprendizagem desenhadas para gerar dados estruturados sobre habilidades e capazes de indicar o nível de competência de cada indivíduo e sua evolução com a prática. Se incorporarem aos fluxos de trabalho e às ferramentas algumas oportunidades de prática efetiva, os CLOs obterão dados importantes, em tempo real, sobre como os funcionários estão aplicando e aprimorando suas habilidades. Esses dados então se tornam um elemento essencial para entender a eficácia das intervenções e identificar áreas para aprimoramento adicional.

Imaginemos um programa de onboarding para engenheiros de software concebido de modo a desenvolver o discernimento básico desses profissionais desde o primeiro dia. Para tanto, eles realizarão exercícios curtos que simulam modificações reais no código e permitem identificar problemas como falta de raciocínio lógico ou testagem insuficiente para garantir que o programa funcione corretamente. Nesse contexto, a inteligência artificial poderá atuar como um coach e fornecer feedback personalizado instantâneo com base nos padrões adotados pela equipe.

Os dados sobre habilidades também são significativos quando tomados em conjunto: os dados estruturados sobre o grau de proeficiência de cada indivíduo capturados pelo sistema (por exemplo, a precisão com que os novos funcionários identificam problemas, as áreas em que demonstram progresso e a evolução da qualidade das avaliações) fornecem aos CLOs insights sobre a trajetória de aprendizagem desses profissionais e criam maneiras de ir ajustando o onboarding para garantir que o processo será útil para aprimorar suas habilidades.

Construir sistemas dinâmicos de informações sobre habilidades. Ao se integrar dados provenientes de todas as partes da organização (por exemplo, plataformas de aprendizado, avaliações de desempenho, resultados de projetos e tendências do mercado de trabalho), torna-se possível criar uma visão holística das competências da força de trabalho. Essa prática permite que os CLOs identifiquem habilidades críticas, prevejam necessidades futuras e garantam que os funcionários continuarão desenvolvendo as capacidades certas para atender às demandas do negócio.

Na maioria das funções de procurement, os profissionais participam regularmente de negociações complexas com fornecedores, buscando equilibrar uma gama complexa de prioridades conflitantes. Uma diferença fundamental entre os bons e os excelentes profissionais é o seu discernimento – especificamente, como eles interpretam a situação, quando decidem pressionar ou ceder, e como julgam as intenções. Os resultados são registrados em plataformas de sourcing ou sistemas de gestão de contratos; no entanto, muitas vezes toda a riqueza dos insights extraídos do trabalho de negociação se perde. Discernimento é algo que se constrói ao longo do tempo e quase nunca é uma aquisição rápida, sistêmica ou reprodutível.

Se for agregado um mecanismo tecnológico inteligente ao sistema de procurement, a etapa final de documentação pode se tornar um novo ciclo de desenvolvimento. Por exemplo: logo após uma negociação for concluída, o sistema estimulará o profissional a uma reflexão imediata perguntando-lhe: “Qual foi o trade-off mais difícil dessa negociação?”, ou “Em que ponto você sentiu incerteza?”, ou ainda “Ao que você deve prestar mais atenção da próxima vez?”

Com o tempo, a plataforma identificará padrões no modo como cada profissional lida com a influência, a tolerância a riscos e a tomada de decisões. Oferecerá comparações anonimizadas com seus colegas (por exemplo, “Outras pessoas, em negociações semelhantes, adotaram uma postura mais firme; deseja saber qual foi a abordagem delas?”), dicas práticas e sugestões de coaching para gerentes.

Se inserir uma breve pausa nos fluxos de trabalho existentes, a organização poderá criar um novo fluxo de insights sobre desenvolvimento profissional. E se o CLO participar do desenho do sistema, o discernimento se tornará algo que a organização é capaz de deliberadamente construir.

Alinhar a aprendizagem com os resultados estratégicos do negócio

O futuro da aprendizagem não envolve abandonar programas estruturados, mas reimaginar o seu papel. Programas imersivos de aprendizagem, incluindo aulas e webinars, continuarão essenciais para transmitir a cultura e assegurar a continuidade da liderança. Mas, quando se trata da aquisição de novas habilidades, a verdadeira oportunidade reside na coexistência integrada de trabalho e aprendizagem. Se o trabalho permitir ou promover o desenvolvimento profissional, os funcionários poderão adquirir e refinar suas habilidades em tempo real, enquanto contribuem diretamente para os resultados comerciais.

Para liberar esse potencial, os CLOs devem mudar seu foco, deixando de simplesmente monitorar as atividades de aprendizagem, e começar a medir o impacto organizacional da capacitação. O que importa não é mais “Quantas pessoas concluíram o curso?” ou “Quantas horas fulano dedicou ao aprendizado?”, e sim “Como a aprendizagem está permitindo que a organização se adapte, inove e cresça?”. Isso requer um novo conjunto de métricas que reflita a agilidade e os resultados da aprendizagem, incluindo:

• Progressão contextual das habilidades. Os funcionários estão desenvolvendo as competências necessárias para resolver os verdadeiros problemas da empresa? Isso implica não apenas monitorar a aquisição de novas habilidades, mas também assegurar que elas sejam aplicadas para gerar resultados concretos em ambientes dinâmicos e de alta relevância.
• Agilidade organizacional. Em que medida a aprendizagem tem tornado a organização mais apta a reagir a mudanças? Isso significa utilizar a visibilidade das habilidades dentro da empresa e o seu desenvolvimento acelerado para realocar talentos, aproveitar novas oportunidades e consolidar competências à medida que as demandas mudam.
• Resultados comerciais tangíveis. Como a aprendizagem está contribuindo para resultados concretos mensuráveis – por exemplo, redução do time-to-market, maior satisfação do cliente ou aumento da eficiência operacional? Os CLOs devem monitorar tudo isso vinculando as iniciativas de capacitação a indicadores de desempenho nos fluxos de trabalho, mostrando como o desenvolvimento profissional permite que a empresa obtenha resultados melhores.

Se focarem essas métricas, os CLOs confirmarão que a aprendizagem não é apenas uma atividade isolada, mas é acima de tudo uma ferramenta estratégica de adaptabilidade e crescimento – uma abordagem que transforma a aprendizagem em uma força dinâmica que permite à organização prosperar em um ambiente em constante mudança (Quadro).

Por que organizações que sabem aprender precisam aprender também a moldar o futuro do trabalho

Nas empresas, a função de aprendizagem e desenvolvimento contribui há muito tempo para a execução da estratégia – produzindo resultados em escala, alavancando a tecnologia e aplicando o desenho centrado no ser humano para criar impacto. Partindo desses alicerces, os CLOs precisam agora transformar seus times em arquitetos do desenho do trabalho. Isso significa utilizar a expertise da organização e sua capacidade de aprender para definir como o próprio trabalho deve ser estruturado para promover bons resultados de negócios e assegurar o desenvolvimento profissional humano. Para tanto, os CLOs fariam bem em tomar as seguintes medidas:

Redirecionar a expertise da empresa em ensino e aprendizagem para o redesenho do trabalho

Especialistas em aprendizagem exercem, há muito tempo, papel relevante na criação de experiências que desenvolvem novas habilidades, promovem o engajamento e impulsionam mudanças de comportamento. Os CLOs devem agora redirecionar toda essa expertise para influenciar o modo como o trabalho em si é desenhado.

Quando criam agentes de IA capazes de assumir tarefas específicas, os especialistas em aprendizagem devem colaborar com as equipes de tecnologia para garantir que esses agentes sejam desenhados de modo a reforçar aspectos críticos do desenvolvimento cognitivo. Isso pode incluir a estruturação de interações com esses mesmos agentes a fim de melhorar a tomada de decisões, a resolução de problemas e o pensamento estratégico, de modo que os funcionários continuem adquirindo novas competências à medida que as tarefas forem sendo automatizadas.

Reimaginar a análise das necessidades como um redesenho estratégico da força de trabalho

O foco da análise tradicional das necessidades é identificar lacunas nas habilidades e alinhar as iniciativas de aprendizagem com os requisitos da empresa. Os CLOs devem elevar essa capacidade incorporando equipes de aprendizagem ao planejamento estratégico da força de trabalho de modo a definir a forma como o trabalho é desenhado e executado.

Em vez de identificar as habilidades que os funcionários não possuem, as equipes de aprendizagem devem formar parcerias com líderes da empresa para analisar como as funções, os fluxos de trabalho e até mesmo as estruturas organizacionais precisam evoluir para enfrentar os desafios futuros. Isso pode incluir o mapeamento das competências necessárias para utilizar novas tecnologias (por exemplo, a IA generativa) e o desenho de funções ou tarefas capazes de simultaneamente impulsionar os resultados comerciais e promover o crescimento dos funcionários. Se adotarem uma abordagem proativa e sistêmica, as equipes de aprendizagem poderão garantir que o desenho da força de trabalho não seja reativo, mas sim antecipatório, permitindo que a organização se mantenha à frente de qualquer disrupção.

Redefinir as métricas para monitorar as competências da força de trabalho em tempo real

O foco das métricas tradicionais de aprendizagem são as taxas de conclusão de programas e o feedback pós-treinamento. Os CLOs devem redefinir essas métricas para criar dashboards dinâmicos que monitorem, no próprio fluxo de trabalho, em tempo real, tanto a aquisição de habilidades como a proficiência demonstrada.

As equipes de aprendizagem precisam integrar os dados provenientes dos sistemas de fluxos de trabalho, das ferramentas de desempenho e do feedback de colegas para monitorar como os funcionários aplicam e aprimoram suas habilidades no trabalho, para identificar novas lacunas que possam surgir e para prever quais serão as competências necessárias no futuro. Esses insights devem então ser utilizados para apoiar grupos onde tenha havido um redesenho direcionado das funções, otimizar as estruturas das equipes e assegurar que a organização permanecerá ágil diante das mudanças. Se redefinirem as métricas dessa forma, as organizações verdadeiramente capazes de aprender se tornarão parceiras indispensáveis na formação de uma força de trabalho preparada para o futuro.

O modelo tradicional que vê a aprendizagem como uma atividade separada e episódica não consegue mais dar conta das demandas de escala, velocidade e personalização. A convergência entre trabalho e aprendizagem constitui não apenas uma mudança no modo como as organizações operam, mas uma verdadeira redefinição do que significa crescer, adaptar e prosperar. Para os CLOs, o momento atual exige ações ousadas que permitam ir além das fronteiras tradicionais e desenhar sistemas que tornem o trabalho em si o catalisador da evolução organizacional.