Aprender uma competência só se completa quando ela produz uma entrega funcionando, defendeu Alex Leite, diretor corporativo da Live University | Confeb, no Tax Summit - Roadshow, nesta quarta-feira (28/10), no Prodigy Santos Dumond. Para equipes fiscais diante da automação, sua proposta é escolher o aprendizado pelo impacto imediato no trabalho, e não apenas pela familiaridade com o assunto.
Na palestra no palco Tax Innovation, Leite apresentou o Dynamic Learnability, método que reúne escolha de competências, velocidade de aprendizado e disposição para enfrentar o desconforto. A ideia parte da aprendizagem contínua — próxima do conceito de lifelong learning —, mas acrescenta prioridade e comprovação prática.
Quatro etapas para transformar estudo em resultado
Segundo Leite, o método organiza o desenvolvimento de competências em quatro movimentos:
| Etapa | O que fazer |
|---|---|
| Skill sensing | Mapear mudanças do mercado e competências necessárias à função. |
| Foco | Escolher uma prioridade, considerando o trabalho e o feedback do líder. |
| Aceleração | Começar o aprendizado e avançar com aplicação prática. |
| Prova | Entregar algo funcionando e receber avaliação do gestor. |
O exemplo apresentado foi o de uma área em processo de automação: nessa situação, afirmou, aprender IA pode ser mais urgente do que desenvolver oratória, embora ambas sejam relevantes. A recomendação é concentrar o esforço em uma competência por vez.
O IMTT — Índice de Maturidade Tecnológica em Tax, da Confeb, de 2026, ajuda a contextualizar essa prioridade: entre as empresas respondentes, 55% citaram a capacitação da equipe como barreira à evolução tecnológica, a mais mencionada no levantamento. Além disso, 53% informaram não ter aplicações de IA em uso recorrente.
IA em planilhas muda a pergunta sobre o que aprender
Leite questionou a prioridade de dominar operações manuais de Excel e Power BI a partir de exemplos com inteligência artificial. Em um vídeo exibido, o Copilot no Excel sugeria e criava uma coluna com fórmulas; em outra demonstração, um pedido à IA orientava o saneamento de uma planilha e a inclusão de uma coluna de SLA de atendimento.
O palestrante também mostrou a geração de um dashboard em HTML a partir dos dados e de uma referência de identidade visual. Segundo ele, a ferramenta escolheu filtros por ano, categoria e fornecedor sem que esses critérios estivessem especificados no pedido.
Esses exemplos sustentaram sua defesa de rever prioridades de capacitação, não uma comprovação de que as ferramentas tradicionais se tornaram dispensáveis. Leite reconheceu que sanear dados com IA pode exigir várias interações, ajustes de comandos, análise e conferência.
Para o trabalho fiscal, a distinção importa: automatizar uma tarefa não equivale a validar seu resultado. É o mesmo cuidado discutido na cobertura sobre agentes de IA e responsabilidade pelas decisões fiscais.
Experimento aponta dificuldade para começar
Leite relatou um experimento com 333 profissionais, alunos da Live University, de sete empresas, distribuídos em três grupos com formatos diferentes de ensino de IA. Segundo ele, após um mês, a média nas tarefas práticas passou de 1,92 para 7,47, numa escala de zero a dez.
A comparação entre formatos, porém, encontrou um obstáculo: apenas 2% seguiram a trilha proposta, e 40% nem começaram, conforme seu relato. O próprio palestrante reconheceu que a baixa adesão comprometeu a comparação planejada. Os resultados apresentados, portanto, não permitem concluir qual formato de ensino funciona melhor.
Ainda segundo Leite, todos os participantes que completaram quatro atividades continuaram até o fim. Sua interpretação foi que iniciar constituía a principal barreira observada.
A prova precisa aparecer na rotina
Na etapa final, Leite defendeu avaliar uma entrega operacional, e não apenas aulas assistidas ou certificados. No curso relatado, o critério era apresentar um dashboard funcionando e obter feedback do gestor.
Para a equipe tributária, essa aplicação também precisa preservar a rastreabilidade e a revisão dos resultados de IA. O próximo passo sugerido pelo método é concreto: escolher uma necessidade da função, começar o estudo e combinar com a liderança qual entrega demonstrará a competência adquirida.
Redação Live News
Este conteúdo foi produzido com apoio de inteligência artificial e revisado pela equipe editorial da Live University.
