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Atualizado em: 25 de Junho de 2025
Publicado em: 20 de Junho de 2025
As organizações que investem milhões em tecnologia de IA geralmente não conseguem obter os retornos esperados, não por causa de falhas técnicas, mas porque estão aplicando abordagens tradicionais de gerenciamento de mudanças a um tipo de transformação fundamentalmente diferente.
O que a pesquisa de IA da Prosci revela sobre a mudança de IA
Uma pesquisa recente da Prosci que estudou 1.107 profissionais em todos os níveis organizacionais revela o escopo dos desafios de adoção de IA que as organizações estão enfrentando. Os dados são impressionantes:
Prevalência de desafios humanos e técnicos na adoção da IA
- Desafios humanos versus desafios técnicos - A proficiência do usuário surgiu como o principal desafio, sendo responsável por 38% de todas as dificuldades de implementação de IA relatadas. Isso se divide em desafios de curva de aprendizado (22%), dificuldades de engenharia imediata (11%) e treinamento inadequado (6%). Os problemas de implementação técnica são responsáveis por apenas 16%. Isso representa uma mudança fundamental em relação às implementações tradicionais de tecnologia, em que os desafios técnicos geralmente dominam.
- A lacuna de confiança é mensurável - A pesquisa revela disparidades significativas de confiança em todos os níveis organizacionais. Os funcionários da linha de frente relatam uma confiança mínima na IA (+0,33 em uma escala de -2 a +2), enquanto os executivos demonstram níveis de confiança significativamente mais altos (+1,09).
- O apoio da liderança impulsiona o sucesso - As organizações com implementações de IA "muito tranquilas" apresentam características de liderança muito diferentes. Elas demonstram um forte apoio da liderança (+1,65) em comparação com as organizações com dificuldades (-1,50).
Esses números ressaltam o que os participantes do workshop têm nos dito - a mudança de IA é fundamentalmente diferente e as abordagens tradicionais não são suficientes.
8 principais diferenças na mudança impulsionada por IA
Nos últimos seis meses, realizamos workshops de adoção de IA com centenas de profissionais de mudança de todos os setores na América do Norte. Por meio de dados de pesquisas e feedback dos participantes que são especialistas em suas organizações, surgiram 8 padrões distintos que separam a transformação da IA das iniciativas de mudança tradicionais.
1. O desafio da "interminável fase 2"
O gerenciamento tradicional de mudanças opera em fases definidas com pontos finais claros. A adoção da IA rompe esse modelo. Como disse um participante do workshop: "a IA muda tão rápido - o que estamos buscando?" Outro a descreveu como uma "Fase 2 interminável".
A tecnologia evolui rapidamente, novos recursos surgem constantemente e as organizações precisam adaptar suas implementações em tempo real. Seus planos de gerenciamento de mudanças precisam de flexibilidade e agilidade, não de uma entrega única. O reforço se torna um processo ativo de prontidão contínua, e não uma meta finita.
Os profissionais bem-sucedidos estão criando planos de mudança adaptáveis e modulares e treinando os patrocinadores para manter a visibilidade em cronogramas mais longos e menos previsíveis.
Alinhando o modelo Prosci ADKAR às mudanças iterativas
2. As preocupações com a segurança reformulam o gerenciamento de riscos
A IA apresenta riscos elevados que o gerenciamento tradicional de mudanças raramente encontra. Os participantes do workshop observaram um "nível elevado de preocupação com a segurança", em que "a responsabilidade individual e a mitigação de riscos se tornam mais importantes".
Os sistemas de IA podem, inadvertidamente, expor dados confidenciais, gerar informações imprecisas ou criar novas vulnerabilidades. As consequências em contextos sensíveis - saúde, finanças, jurídico - podem ser graves.
Isso exige que o gerenciamento de riscos seja integrado diretamente a todas as atividades de gerenciamento de mudanças. As campanhas de conscientização devem priorizar o comportamento responsável juntamente com a adoção de ferramentas. Os programas de treinamento precisam de mensagens focadas na segurança, não adicionadas como uma reflexão posterior.
3. A ética e a governança ocupam o centro do palco
Diferentemente das implementações de tecnologia tradicionais, as decisões de IA podem perpetuar preconceitos, gerar informações errôneas ou impactar a vida das pessoas de maneiras que não são imediatamente visíveis. Os participantes do workshop levantaram de forma consistente o "uso ético e responsável" e as "preocupações éticas e tendenciosas" como desafios centrais.
A conscientização deve incluir explicitamente considerações éticas, não apenas mudanças operacionais. As coalizões de patrocínio precisam modelar visivelmente o comportamento ético para definir o tom organizacional.
Os profissionais com visão de futuro estão criando canais de feedback visíveis para identificar e corrigir antecipadamente os riscos éticos, integrando as atualizações de políticas diretamente às atividades de desenvolvimento do conhecimento.
4. A mudança para o aprendizado individualizado
As abordagens tradicionais de treinamento ficam aquém da adoção da IA. A tecnologia exige uma aprendizagem personalizada e autodirigida para desenvolver uma alfabetização suficiente. Como observou um especialista, as organizações precisam "desenvolver competências para garantir a resiliência e a flexibilidade para se envolver no aprendizado contínuo".
As ferramentas de IA se aplicam de forma diferente entre funções, departamentos e indivíduos. Um especialista em marketing pode usar a IA para a criação de conteúdo, enquanto um analista financeiro a aplica à análise de dados. Programas de treinamento genéricos não conseguem lidar com essa variedade de forma eficaz.
Os profissionais bem-sucedidos estão oferecendo experiências de aprendizado em vários caminhos: Academias de IA, redes de aprendizagem entre pares e centros de recursos que as pessoas podem acessar com base em suas necessidades específicas.
5. A escala e a complexidade exigem um pensamento empresarial
As implementações de IA geralmente afetam vários departamentos simultaneamente, sem limites claros. Os participantes do workshop descreveram "a escala de tudo isso - mudança, velocidade, etc." com "IA potencialmente sem limites".
As abordagens tradicionais de gerenciamento de mudanças baseadas em projetos têm dificuldades com esse escopo. A adoção da IA requer uma perspectiva de toda a empresa, avaliações mais amplas do impacto nas partes interessadas e coalizões de patrocínio de líderes seniores.
A complexidade não é apenas técnica - é organizacional. As implementações de IA desencadeiam mudanças em cascata nos processos de negócios, nas estruturas de tomada de decisão e nas estruturas organizacionais.
6. Navegando pela ambiguidade em estados futuros
O gerenciamento tradicional de mudanças é excelente para passar de estados atuais claramente definidos para estados futuros bem articulados. A adoção da IA desafia esse modelo. Os participantes observaram que "não há um estado claro do 'amanhã'" e que é difícil "definir claramente o estado futuro".
Os recursos de IA evoluem rapidamente, e as organizações não podem prever exatamente como usarão a tecnologia daqui a seis meses. A solução não é esperar pela clareza - é equipar as pessoas para lidar com a ambiguidade com confiança.
Os profissionais estão estruturando a comunicação em torno de marcadores de progresso em vez de destinos finais, reforçando o propósito organizacional para ancorar as pessoas mesmo quando as táticas evoluem.
7. Novas formas de resistência exigem novas respostas
A IA evoca uma resistência distinta que vai além das preocupações processuais típicas. Os participantes do workshop descreveram "diferentes e novos tipos de resistência, mais baseados no medo, em torno de riscos, fatores desconhecidos, perda de relevância e impactos sociais".
Os medos são mais profundos e pessoais. As pessoas não estão preocupadas apenas em aprender novos processos - elas estão preocupadas com sua relevância fundamental em um mundo aprimorado pela IA.
As técnicas padrão de gerenciamento de resistência não são suficientes. Os profissionais precisam abordar os motivadores emocionais, não apenas os obstáculos processuais. Criar desejo se torna mais difícil porque a ameaça percebida parece existencial.
8. Reformulação das funções e da dinâmica de trabalho
A IA afeta significativamente as funções, as responsabilidades e a dinâmica do local de trabalho. Os participantes observaram grandes implicações para o "futuro do trabalho e das funções" com "conhecimento e habilidade variando de equipe para equipe".
Não se trata apenas de aprender novas ferramentas - trata-se de uma reformulação fundamental do trabalho. A IA muda a forma como as pessoas gastam seu tempo, as habilidades de que precisam e como criam valor.
Os profissionais estão criando mapas de funções no estado futuro, mostrando como a IA complementa as capacidades humanas e reforçando uma narrativa organizacional de parceria com a IA em vez de competição.
Sinais de alerta precoce e indicadores de sucesso
Nossa pesquisa revela padrões claros que distinguem as transformações de IA bem-sucedidas das que enfrentam dificuldades. As organizações com implementações "muito tranquilas" demonstram características dramaticamente diferentes:
- A lacuna da experimentação - As organizações com implementações "muito tranquilas" incentivam fortemente a experimentação de novas ferramentas, enquanto as que estão "progredindo com desafios" mostram um incentivo moderado. As organizações com dificuldades de implementação na verdade desencorajam a experimentação de novas ferramentas. Isso se destaca como um dos mais fortes preditores do sucesso da implementação de IA.
- Liderança e alinhamento cultural - As organizações bem-sucedidas demonstram um forte apoio da liderança e uma cultura organizacional que apoia ativamente a mudança impulsionada pela IA.
- Equilíbrio na abertura de dados - As organizações com implementações tranquilas apresentam maior abertura de dados em comparação com as organizações com dificuldades, demonstrando a importância de equilibrar segurança e acessibilidade.
Sinais de alerta a serem observados:
- Executivos que expressam muita confiança, enquanto os funcionários da linha de frente demonstram resistência;
- As preocupações com a segurança são tratadas como algo separado do gerenciamento de mudanças;
- Abordagens de treinamento que não levam em conta os aplicativos de IA específicos da função;
- Desestimular a experimentação em vez de promover a exploração segura.
Adaptação do kit de ferramentas de gerenciamento de mudanças
As ferramentas tradicionais de gerenciamento de mudanças exigem uma adaptação cuidadosa para o sucesso da adoção da IA. Nosso modelo Prosci ADKAR continua relevante, mas a conscientização deve abranger considerações éticas e expectativas de aprendizado contínuo em vez de apenas mudanças operacionais.
As estratégias de comunicação precisam enfatizar os marcadores de progresso em vez dos destinos finais e, ao mesmo tempo, abordar a lacuna de confiança mensurável entre os níveis organizacionais. As abordagens de treinamento devem mudar de um modelo único para jornadas de aprendizado personalizadas que desenvolvam habilidades de adaptabilidade juntamente com as competências técnicas.
Talvez o mais importante seja que os requisitos de patrocínio se expandam além dos patrocinadores individuais do projeto para coalizões de líderes seniores que possam manter a visibilidade e modelar o comportamento ético da IA em cronogramas estendidos e menos previsíveis.
Preparando-se para a evolução contínua da IA
A adoção da IA não é um destino - é uma jornada contínua de desenvolvimento de capacidades organizacionais. As organizações mais bem-sucedidas tratam o gerenciamento de mudanças de IA como uma competência essencial, não como um projeto a ser entregue.
Isso significa desenvolver conhecimento interno especializado em padrões de mudança específicos de IA, desenvolver agilidade organizacional para adaptação contínua e criar culturas que adotem, em vez de resistir, a evolução orientada por IA.
O sucesso da adoção da IA depende mais do gerenciamento do lado humano da mudança do que da sofisticação da tecnologia. Para os profissionais de mudança dispostos a adaptar suas abordagens, isso representa um desafio significativo e uma oportunidade sem precedentes de demonstrar o valor estratégico do gerenciamento especializado de mudanças.
Faça um investimento estratégico na adoção
A adoção da IA é mais do que uma implementação técnica - é uma transformação na forma como seu pessoal trabalha, inova e agrega valor. O caminho para o sucesso requer estratégias deliberadas para envolver os funcionários, alinhar a liderança e integrar a IA aos fluxos de trabalho.
Ao fazer parceria com a Prosci, você terá um guia confiável com pesquisa, metodologias e conhecimento para gerenciar o lado pessoal da adoção da IA de forma eficaz. Com a Prosci, sua organização não apenas alcançará toda a promessa da IA, mas também criará a resiliência de mudança necessária para navegar em transformações futuras.
Faça uma parceria com a Prosci para liberar todo o potencial de suas iniciativas de IA e garantir uma vantagem competitiva duradoura em um futuro movido pela IA.
