Você contrata um talento recém-formado com excelente currículo, boas habilidades socioemocionais, experiência em projetos e domínio técnico, mas quando é hora de usar inteligência artificial para acelerar tarefas ou tomar decisões estratégicas, ele trava. 

Esse cenário tem se repetido nas empresas que operam em alta performance, e a raiz do problema está em uma desconexão cada vez mais evidente. Enquanto o mercado evolui com velocidade e exige domínio de IA, muitas universidades ainda limitam o uso dessas ferramentas. As informações foram retiradas de Entrepreneur.

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A diferença de velocidade entre a sala de aula e o mercado

Enquanto empresas dobraram o uso de IA entre 2023 e 2025, segundo dados da Gallup, boa parte das universidades ainda proíbe o uso dessas ferramentas por medo de comprometer a integridade acadêmica. 

Isso significa que jovens talentos são treinados num contexto e jogados em outro, onde precisão, inovação e agilidade com IA são esperadas desde o primeiro dia.

A consequência é a perda de produtividade, necessidade de reeducação e mais tempo até a entrega de valor. É como preparar atletas olímpicos sem permitir que treinem com os equipamentos oficiais da prova.

A lacuna custa caro e já impacta decisões de contratação

A ausência de domínio em IA pode significar perdas relevantes. Se um talento com fluência em IA entrega 20% mais nos primeiros seis meses, com salário médio de US$ 70 mil, a lacuna representa ao menos US$ 14 mil de valor perdido — fora o tempo adicional de treinamento.

Empresas já estão ajustando critérios de contratação, criando programas internos de capacitação e reformulando onboardings. O problema não é mais apenas acadêmico, é de liderança e execução.

O que líderes podem fazer agora para fechar essa lacuna?

1. Atualize seus critérios de contratação: priorize a capacidade de usar IA no dia a dia, mesmo que o diploma ainda pese.
2. Construa pontes com universidades: patrocinar projetos, participar de bancas ou cocriar desafios com alunos pode ajudar a preparar a próxima geração.
3. Invista em capacitação interna: formações curtas e aplicadas ajudam a nivelar times e reduzem o tempo de ramp-up.
4. Modele a curiosidade: times aprendem com líderes que aprendem. Teste, compartilhe e fale sobre suas experiências com IA.

 

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