O que o RH Summit mostrou sobre a fragilidade da capacitação e retorno nas empresas
O RH Summit reuniu sete mil profissionais em São Paulo durante dois dias de painéis organizados em torno de “Resultados Humanos”, que, na prática, funcionou como um diagnóstico coletivo: a área de RH investiu anos em capacitação sem construir a infraestrutura necessária para demonstrar, em números, o retorno das iniciativas de T&D. A liderança executiva espera uma conexão mais clara entre aprendizagem, desempenho e retorno financeiro, e o evento mostrou que o mercado já tem clareza sobre a direção, mas ainda enfrenta um obstáculo estrutural.
O time da Realize esteve por lá e trouxe algumas análises sobre três painéis que examinaram o problema sob diferentes ângulos: métricas de ROI e a lacuna entre o que T&D mede e o que o board pergunta; os riscos da adoção de inteligência artificial sem contexto operacional; e a colisão entre a necessidade de aceleração da agenda de novas competências e o ritmo das operações de T&D existentes.
O que T&D mede hoje não responde às perguntas que o board faz
Lucas Peixoto, CEO da Vende-C, estruturou sua apresentação em torno de uma constatação que a plateia reconheceu sem dificuldade: as métricas que a maioria das áreas de T&D usa para reportar resultados, como horas de treinamento entregues, taxas de conclusão e notas de avaliação de reação, medem atividade e processo, não resultado de negócio. A pergunta que o CEO ou o CFO faz numa revisão de orçamento é diferente: o que mudou na operação depois que esse treinamento aconteceu?
Para responder a essa pergunta com dados, é preciso ter definido, antes do conteúdo existir, qual indicador o programa deveria mover: redução de erro operacional, velocidade de ramp-up de novos contratados, taxa de conformidade em auditorias, performance de vendas em determinado produto. Esse critério precisa ser capturado antes e depois.
Ricardo Ribas, VP da Hays, chegou ao mesmo ponto pelo ângulo das trajetórias profissionais. Com carreiras menos lineares e maior rotatividade entre empresas, a janela dentro da qual o desenvolvimento interno produz retorno para a organização encolheu. A empresa precisa conseguir demonstrar o valor de seus programas de capacitação, o que exige que a medição seja planejada junto com o programa, e não adicionada como etapa posterior.
O que os dois palestrantes ajudaram a nomear é que medir ROI em T&D não é uma questão de escolher o framework de avaliação certo. A discussão sobre metodologia de mensuração pressupõe uma infraestrutura que, segundo dados da ABTD, apenas 1% das empresas brasileiras consegue sustentar com consistência suficiente para medir ROI de T&D de forma efetiva.
O que a pressa por produção de conteúdo genérico esconde
Bruno Pereira, CHRO da Neogrid e advisor de startups, apresentou dados do Enterprise AI Playbook, pesquisa da Stanford publicada em 2026: iniciativas de IA construídas internamente falham com o dobro da frequência das parcerias com fornecedores especializados e chegam à produção com metade da velocidade. O dado mostra que a tecnologia, isoladamente, não é o fator determinante do fracasso. O que distingue implementações mal-sucedidas é a adoção sem método definido, sem contexto operacional e sem especialização, com a expectativa de que a ferramenta resolva sozinha o que é, na essência, um problema de arquitetura operacional.
Pereira acrescentou um ponto sobre custo que costuma ficar fora dos relatórios apresentados ao CFO: o investimento real em IA inclui tudo que foi tentado, descontinuado e abandonado antes de qualquer resultado visível. Quando esse número não entra na conta, a equação de aprovação fica distorcida, e o projeto chega ao board com uma projeção de custo-benefício que não reflete o que realmente acontece na prática.
No T&D, a pressão por usar IA na produção de conteúdo tem fundamento, pois os ganhos de velocidade são reais e documentados. O problema está no que a maioria das implementações entrega: conteúdo produzido mais rapidamente, mas com o mesmo grau de generalização de antes. Quando a ferramenta não parte dos materiais internos da empresa, como manuais de processo, políticas e referências técnicas proprietárias, o conteúdo gerado não tem aderência à realidade operacional da empresa. O colaborador conclui o curso, a taxa de conclusão sobe, a avaliação de reação vem positiva, mas o comportamento operacional não muda. O gap que motivou o treinamento continua existindo, agora com um custo de produção menor.
O que distingue IA usada com critério em T&D é a clareza sobre qual problema ela resolve e como o output gerado se conecta a um indicador de negócio específico. IA que parte dos documentos internos da empresa reduz generalizações, aumenta a aderência ao contexto real da operação e encurta o ciclo de revisão porque o conteúdo já nasce mais próximo do que o negócio precisa.
A agenda de competências mudou de ritmo
Ana Claudia Plihal, diretora da LinkedIn Talent Solutions, trouxe uma mudança metodológica com implicação direta para quem estrutura programas de capacitação: o LinkedIn deixou de usar cargo e diploma como filtros principais de candidatos e passou a inferir competências pelo comportamento digital, considerando o que a pessoa publica, comenta e com o que se engaja. Em 2026, comunicação é uma das competências mais buscadas no Brasil. Liderança, empatia e adaptabilidade aparecem no ranking.
Ricardo Ribas adicionou o dado que contextualiza esse movimento para quem lidera T&D: sete em cada dez contratações acontecem por razões técnicas, mas oito em cada dez demissões têm origem comportamental. As empresas contratam pela competência que sabem avaliar em processo seletivo e perdem por competências que têm dificuldade de desenvolver de forma sistemática. Como Plihal observou, lideranças tendem a valorizar mais questões comportamentais do que técnicas, mas os programas de capacitação corporativa continuam, em sua maioria, estruturados com o peso invertido.
A implicação operacional para T&D é que competências comportamentais não respondem bem a catálogos de treinamentos fixos com ciclos longos de produção. Upskilling e reskilling passaram a ser demandas de ciclo trimestral em muitas organizações, e o backlog de produção que caracteriza grande parte das operações de T&D não foi projetado para esse ritmo de atualização.
O que a Realize endereça nessa discussão
Os três painéis do RH Summit descreveram o mesmo problema por ângulos diferentes: as operações de T&D foram construídas para gerar volume de entrega (ex: Horas de capacitação), e essa arquitetura torna estruturalmente difícil produzir evidência de impacto, adotar IA com critério e responder com agilidade às mudanças na agenda de competências.
A Realize foi projetada para operar nessa camada. A IA contextual gera conteúdo a partir dos materiais internos da empresa, como manuais, políticas e referências técnicas, reduzindo a distância entre o que é produzido e o que a operação precisa. O analytics entrega dados que informam decisões concretas: taxa de conclusão por área, tempo de engajamento por trilha e sinais de aderência ao objetivo do programa.
A questão prática depois do Summit
O que o RH Summit colocou em evidência é que o mercado já tem clareza sobre a direção: T&D precisa se conectar ao resultado do negócio, IA precisa operar com contexto e governança, e competências precisam ser desenvolvidas com mais velocidade e aderência à realidade da empresa.
A questão que fica é de natureza operacional: a estrutura atual do seu T&D suporta essas três exigências simultaneamente, sem ampliar o retrabalho ou aumentar o backlog?
Se você quer entender como estruturar uma operação de T&D com IA contextual, gestão de treinamentos e dados acionáveis, fale com a Realize.
