SPIW 2026: O que eu vi lá e o que isso muda no T&D corporativo
O São Paulo Innovation Week 2026 estreou ocupando o espaço Mercado Livre Arena Pacaembu e a FAAP, com uma proposta bem clara: misturar tecnologia, negócios, cultura e impacto social no mesmo lugar, e fazer isso em grande escala. Os números oficiais ainda não saíram, mas foi coisa de evento “gigante” com dezenas de palcos, trilhas simultâneas, muitos palestrantes e um mar de startups de tudo o que você pode imaginar rechearam o evento.
A “tese” principal do festival virou praticamente um briefing perfeito para o mundo corporativo: “O humano além do algoritmo” (PS: Eu curti demais essa abordagem) ou seja: não é sobre a IA substituir pessoas, é mais sobre como as pessoas com o suporte e utilização da IA podem mudar processos, decisão, cultura e principalmente execução.
Eu participei do evento com um olhar mais voltado para capacitação e aprendizagem corporativa e aqui entra o ponto central pra T&D: se o trabalho muda, o aprendizado não pode continuar com a mesma cara. Então separei cinco tendências que achei interessantes nesses 3 dias de evento. Se liga na lista:
1) IA saiu do “copiloto” e entrou na era dos agentes
Até pouco tempo, a maioria das empresas estava usando IA como copiloto: a pessoa pede a tarefa e a IA ajuda (escreve um texto, resume um documento, sugere ideias, melhora uma planilha), isso é útil, mas ainda é “assistência”. O que apareceu com força e com certeza é a próxima grande onda, são os agentes de IA com autonomia.
E o que é um “agente de IA”? Sem complicar, pensa assim: a ordem para um Copiloto é: “me ajuda a fazer”, a ordem para um agente é: “vai lá e faz e me avisa o que decidiu, com evidências”. Isso é jogar outro jogo!
Um agente é uma IA previamente configurada para executar um objetivo, quebrando em etapas, buscando informações, usando ferramentas (sistemas, formulários, bases internas), tomando decisões dentro de regras e entregando um resultado com algum nível de independência.
O que isso muda no T&D:
Como ferramenta de suporte, isso deixa de ser “aprender a pedir” e vira “aprender a delegar, revisar e decidir” com o uso da IA. Com isso, surge uma competência nova: gestão de qualidade (critérios, checagem, responsabilidade), não é mais sobre só “criar o prompt”.
2) Governo e setor público como “aceleradores” de IA (e isso respinga em todo mundo)
Um dos pontos mais impactantes para mim apareceu num painel chamado “A Realidade da IA no Setor Público”. A mensagem ali foi direta: diferente de outras tecnologias, que costumavam chegar primeiro no mundo privado e depois no governo, a IA está sendo adotada cedo no setor público e isso está puxando o resto do ecossistema junto.
O dado que chama atenção (e por que ele importa), veio de uma pesquisa do Google com dois números fáceis de entender: 55% dos líderes de repartições públicas já usam IA em processos de gestão e em 49% dos casos, a IA já participa de mais de 10 tarefas diferentes. Isso não é “projeto piloto” ou “teste de laboratório”. Em muita repartição pública, a IA já virou ferramenta de rotina com impacto real em produtividade e decisão. Nesse mesmo estudo temos um diagnóstico que é praticamente um espelho do que está acontecendo em diversas empresas:
• Servidores públicos no Brasil estão muito entusiasmados: 83% consideram IA eficaz e 89% dizem que ela economiza tempo.
• Muita gente está aprendendo por conta própria: 67% disseram que o conhecimento em IA é autodidata.
• Mas falta base institucional: 61% sentem que não têm recursos ou orientação para usar IA bem.
Se fosse traduzir isso para universo corporativo: quando a instituição não organiza, nasce a “IA paralela”, cada um usando do seu jeito, em ferramenta pessoal, sem padrão e sem segurança. A conta chega depois, normalmente em risco, retrabalho e inconsistência de decisão.
O que isso muda no T&D:
Se o setor público está puxando esse movimento, o T&D do privado precisa correr para treinar a equipe inteira desde Governança e segurança operacional (o que pode e o que não pode, como tratar dado sensível.), treinar não só o uso da ferramenta, mas como: delegar, revisar, validar e responder pelo resultado e principalmente como medir adoção de verdade. Conclusão de trilha é legal. Mas o que muda o jogo é medir: uso correto, erro recorrente, ponto de fricção por área e onde o risco está nascendo.
3) Educação corporativa: Na era da IA o comportamento humano volta para o foco
No meio de um evento lotado de IA, um dos temas mais relevantes foi discutir aprendizagem pelo lado do cérebro e não pelo lado da ferramenta. Um exemplo claro foi o painel “Neurociência e educação”, que colocou na roda estudos sobre como a gente aprende e como isso pode, ou não, ser aplicado na prática.
Isso é relevante para T&D corporativo, porque a IA acelera o trabalho e isso expõe o que sempre foi o gargalo: atenção, decisão e comportamento humano.
Em resumo, não adianta ter tecnologia se a pessoa não muda o jeito de agir. Aprendizagem não é sobre consumo de conteúdo, ela é mudança de repertório, e o mais importante: atenção virou moeda rara. Se o treinamento não respeitar isso, ele falha miseravelmente.
O que isso muda no T&D:
Temos que relembrar o “kit básico” de neurociência para a educação de adultos (e aqui eu vou em um português bem claro) :
1. Atenção vem antes da aprendizagem.
Se a pessoa está cansada, ansiosa ou com fila no atendimento, ela não “absorve” quase nada.
2. Memória se constrói com prática (não com exposição).
Conteúdo sem aplicação prática tem “sabor” aprendizagem.
3.O cérebro aprende melhor em pedaços curtos + repetição espaçada
Maratona de 40 min tende a virar “modo avião”. Micro blocos funcionam melhor.
4.Feedback rápido acelera
Uma das melhores formas de aprender é errar com segurança e poder ajustar.
5.Contexto manda
Quanto mais o treinamento parecer com uma situação real, maior a chance de uso no trabalho.
6.Propósito e relevância puxam retenção
“Isso te ajuda amanhã” vale mais do que “isso é importante”.
4) A Hiperpersonalização que já é comum no varejo, agora chega para treinamento
No varejo, a conversa já não é mais “fazer um app bonito”. É usar IA para entender contexto e intenção em tempo real e transformar isso em experiência e lealdade. Em outras palavras: a marca para de falar com “um grupo” e começa a falar com “uma pessoa”, naquele momento e naquela necessidade.
Personalização normal é segmentar por grupos: “clientes 25–35”, “região sul”, “comprou X”. Hiperpersonalização é combinar diversos outros sinais para ajustar a experiência de interação em tempo real e a IA entra como motor para prever o próximo passo, escolher a melhor oferta e reduzir atrito.
E quando o consumidor vive isso todo dia, ele leva essa expectativa para dentro da empresa. E aqui não é birra, é uma comparação justa. O colaborador já está acostumado com experiências no varejo que lembram onde ele parou, recomendam o próximo passo, não mostram o que ele já sabe e dão atalhos para resolver o problema de forma rápida.
O que isso muda no T&D:
Se o treinamento continua “o mesmo curso único pra todo mundo”, o efeito é previsível e tem chance de vir aquela frase clássica: “não tem nada a ver com a minha realidade”. Hiperpersonalização em T&D não significa criar 200 cursos diferentes. Um exemplo aplicado e bem fácil de visualizar é pensar num treinamento de atendimento ao cliente. Vamos comparar dois modelos:
Modelo antigo:
Curso de atendimento ao cliente com 40 min de duração para todo mundo.
Modelo hiper personalizado:
Atendente novato recebe: fundamentos e 3 exemplos de cenários básicos.
Atendente experiente recebe:3 cenários avançados e atualização de regras
Supervisor recebe:como monitorar qualidade e como dar feedback rápido.
Quem teve erro recorrente recebe: reforço específico (micro learning e prática).
O conteúdo central é o mesmo, mas a experiência muda conforme o que a pessoa precisa naquele momento.
5) Experiências imersivas como “forma” de aprendizagem
Uma das leituras mais valiosas do evento não foi “qual tecnologia apareceu”, e sim como o evento decidiu entregar a mensagem. O SPIW 2026 apostou pesado em instalações imersivas e experiências interativas, ou seja: em vez de só contar uma ideia, ele tentou fazer você sentir a ideia.
Assim, ele mandou um recado simples: a forma agora virou conteúdo. Antes: “eu aprendo porque alguém explicou bem”, agora: “eu aprendo porque eu vivi, escolhi, errei, acertei e avancei”. Quando o treinamento vira experiência, ele cria três coisas que o treinamento tradicional costuma perder:
Atenção sustentada (a pessoa quer ver o próximo passo)
Memória com contexto (lembra porque foi vivido, não porque foi lido) Pertencimento (aprendizado vira “assunto da comunidade”, não obrigação)
Isso bate muito forte em T&D porque o colaborador está sendo treinado pelo mundo todo dia: apps, redes sociais, vídeos curtos, interações, jogos, narrativas… A régua subiu! Então, sim: o PDF com quiz ainda tem seu lugar (e às vezes ele resolve o básico), mas ele perde a disputa por atenção e adesão quando o objetivo é mudança de comportamento, engajamento, tomada de decisão ou cultura.
O que isso muda no T&D:
A demanda cresce por aprendizagem com cara de experiência e isso tem alguns componentes bem claros, e eu não estou falando de usar o metaverso ou óculos de Realidade Aumentada, estou falando de aplicar 5 coisas simples:
Narrativa: existe um “porquê” e um “pra onde eu vou”
Ritmo: micro momentos de ação (não um bloco longo de informação) Interação: escolhas, desafios, feedback (não só “ler e clicar em avançar”) Estética visual e linguagem: dá vontade de continuar (sim, visual importa) Sensação de progresso: “estou evoluindo” (níveis, missões e conquistas).
O SPIW 2026 deixou uma mensagem bem prática para T&D: o trabalho está mudando mais rápido do que os modelos de aprendizagem tradicionais. A IA avança para agentes, governança vira requisito, a experiência do varejo puxa a expectativa de personalização e o “formato imersivo” redefine o que prende atenção, mas o diferencial continua sendo humano: decisão, comunicação e repertório.
A boa notícia é que isso não exige reinvenção total. Exige mudar o desenho: sair do “curso padrão” e ir para jornadas curtas, aplicáveis e mensuráveis, com reforço e dados para ajustar a rota. Se a sua operação é grande e diversa, o caminho é esse: menos conteúdo “para todos” e mais aprendizagem no timing certo, para a pessoa certa e com impacto visível.
