Apresentando o State of Data & AI Literacy Report 2025

Explore os principais insights da edição 2025 do State of Data & AI Literacy Report, com base em uma pesquisa com mais de 500 líderes globais e análises de especialistas de organizações como Colgate, BP, Rolls Royce, JPMorgan Chase e outras.

Nos últimos dois anos, o State of Data Literacy Report se tornou uma referência para entender como o letramento em dados e em IA impacta a prontidão da força de trabalho. Este ano não é diferente — a única mudança é a urgência do tema. À medida que a IA sai dos laboratórios e entra nas rotinas do dia a dia, líderes se deparam com uma nova pergunta: o seu time está pronto para a era da IA?

No State of Data & AI Literacy Report deste ano, entrevistamos mais de 500 líderes nos EUA e no Reino Unido e reunimos insights de grandes nomes do setor e de clientes do DataCamp for Business para mapear a evolução do cenário de habilidades em dados e IA.

Veja abaixo um resumo dos principais achados do relatório. Mas, para ter a visão completa — incluindo análises aprofundadas, boas práticas e comentários de especialistas — recomendamos fortemente baixar o relatório completo.

O letramento em IA está superando o letramento em dados?

Um dos maiores movimentos identificados neste ano é a importância crescente do letramento em IA. Embora 86% dos líderes ainda considerem o letramento em dados essencial para o trabalho do dia a dia, um número cada vez maior — 69% — diz o mesmo sobre letramento em IA, um salto significativo de 7 pontos em relação ao ano passado.

Na prática, quando perguntados sobre as habilidades que mais crescem de importância em seus times, o letramento em IA já empata com business intelligence no topo da lista, superando ciência de dados e letramento em dados ano após ano. Entre executivos, o foco em IA é ainda mais forte.

Mas, apesar do avanço da IA, seria um erro tratá-la isoladamente. Letramento em dados e em IA andam juntos. Sem uma base sólida em dados — governança, interpretação e pensamento analítico — a adoção de IA corre o risco de ficar na superfície. O relatório mostra que organizações que investem em ambas as frentes estão mais preparadas para extrair valor real, evitar vieses e acelerar a inovação.

Como está a adoção de IA

A adoção de IA nas empresas está rapidamente passando da experimentação inicial para a implementação no mundo real. Apenas 9% dos líderes afirmam que ninguém em sua organização usa IA — o que significa que, para a grande maioria, a IA já faz parte dos fluxos de trabalho.

Ferramentas como ChatGPT e Google Gemini lideram o uso, enquanto copilotos e até soluções próprias de IA ganham tração. A IA já é usada com frequência: 82% dos times usam IA ao menos uma vez por semana e 39% usam diariamente.

Times técnicos como TI, analytics e P&D puxam a adoção, mas ainda existe um grande gap entre áreas de negócio — incluindo marketing, operações, vendas e finanças. São áreas com enorme potencial para impulsionar produtividade, melhorar a tomada de decisão e personalizar a experiência do cliente com IA.

Embora os líderes relatem ganhos mensuráveis de produtividade, persistem preocupações com alucinações, vieses e baixa qualidade em alguns outputs. O recado é claro: a adoção de IA é uma realidade, mas o uso responsável e eficaz depende de competências.

A agenda de habilidades em dados e IA

Nos últimos dois anos, a agenda de habilidades nas empresas amadureceu. As organizações saíram de iniciativas pontuais para programas estruturados, refletindo a urgência crescente de fechar o gap de competências em dados e IA.

Os números contam essa história com clareza. 46% dos líderes agora dizem ter um programa maduro de letramento em dados em toda a organização, acima dos 35% do ano passado. A capacitação em IA cresceu ainda mais — 43% das organizações já oferecem programas maduros de upskilling em IA, quase o dobro dos 25% em 2024. Enquanto isso, segue diminuindo o número de empresas que não oferecem nenhum tipo de treinamento.

Ainda assim, os desafios permanecem. Restrições de orçamento, resistência dos colaboradores, falta de apoio executivo e dificuldade para medir ROI continuam travando o avanço. Muitos líderes também apontam pouca interatividade e personalização nos treinamentos atuais, o que dificulta gerar engajamento real e retenção de habilidades. O relatório destaca que, embora a infraestrutura de capacitação esteja melhor, a necessidade por abordagens mais personalizadas e orientadas a resultados é maior do que nunca.

Cinco lições para construir letramento em dados e IA com impacto

Na seção anterior, mapeamos os maiores entraves para escalar competências na empresa — de limitações orçamentárias à falta de governança e resistência interna. Para entender como superá-los, reunimos a experiência de clientes do DataCamp for Business — quem está na linha de frente da capacitação da força de trabalho.

Aqui vão cinco lições-chave extraídas desses cases de sucesso:

1. alinhe aprendizado com objetivos de negócio: em vez de focar só em ferramentas ou tecnologias, conecte os resultados de aprendizagem a metas concretas — como automatizar relatórios ou acelerar o desenvolvimento de produtos. Essa abordagem orientada a resultados ajuda a justificar o investimento e garante impacto.
2. trate a capacitação como uma iniciativa de gestão de mudança: a resistência a treinamentos de dados e IA costuma vir da incerteza. Os programas mais bem-sucedidos encaram a comunicação como um lançamento de produto — usando embaixadores internos, eventos e storytelling para construir confiança e engajamento desde o primeiro dia.
3. torne o aprendizado interativo e prático: conteúdo passivo baseado só em vídeo não basta. O relatório mostra que experiências ativas e mão na massa — principalmente as que espelham tarefas reais do negócio — aumentam a retenção e a aplicação das habilidades em times técnicos e não técnicos.
4. conecte letramento em dados e em IA como um só continuum: em vez de tratar habilidades de dados e de IA como programas separados, abrace sua interdependência. Os times mais maduros integram ambos em um único roadmap, entendendo que a fluência em IA se apoia em uma base sólida de dados.

Personalize o aprendizado em escala: funções e responsabilidades variam muito. Uma abordagem única para todos não funciona. O relatório recomenda criar personas de aprendizado por área para adaptar o conteúdo e garantir relevância — de marketing a finanças e engenharia. Recomendamos também conferir nosso framework de competências em dados e IA, atualizado para 2025.

Uma versão gratuita e editável do nosso framework de competências em dados está incluída no relatório

O que vem a seguir?

O State of Data & AI Literacy Report 2025 é um chamado à ação: em um mundo cada vez mais moldado pela inteligência artificial, as competências são o maior diferencial. Quem investe hoje em letramento em dados e em IA estará mais preparado para inovar, competir e crescer com responsabilidade.

Aqui, demos só um gostinho. Baixe o relatório completo para explorar os dados, frameworks e estratégias que estão moldando o futuro da força de trabalho potencializada por IA.