Para entender quais habilidades em dados e IA mais importam, entrevistamos mais de 500 líderes de grandes empresas nos EUA e no Reino Unido (em parceria com a YouGov) e pedimos que classificassem a importância de competências específicas em dados e IA.
Os resultados revelam um padrão claro e um framework prático para desenvolver o letramento em IA e dados nas empresas.
Para definições mais amplas e benchmarks corporativos, confira nosso panorama completo de 2026.
Um framework de letramento em IA e dados em 4 camadas para 2026
Os dados indicam que as competências das empresas se distribuem em quatro camadas distintas, e nem todas as habilidades têm o mesmo peso.
Camada 1: habilidades fundamentais de decisão e interpretação (maior valor para a empresa)
Estas são as habilidades com classificação mais consistente entre organizações, com a seguinte parcela de líderes considerando-as “importantes” ou “muito importantes”:
- Tomada de decisão baseada em dados — 85%
- Interpretação de visualizações e dashboards — 82%
- Análise e manipulação de dados — 81%
- Ferramentas de Business Intelligence — 75%
- Criação de visualizações de dados — 72%
- Data storytelling — 71%
Não são habilidades altamente técnicas; são competências interpretativas, orientadas por julgamento, que determinam se os dados de fato influenciam as decisões ou ficam presos em relatórios.
Considere essas habilidades o núcleo de qualquer framework eficaz de letramento em IA e dados.
Camada 2: fluência fundamental em IA e uso responsável (virando o novo básico)
As expectativas de letramento em IA estão crescendo rapidamente. Os líderes classificaram as seguintes habilidades em IA como “importantes” ou “muito importantes”:
- Entendimento básico de conceitos de IA — 78%
- Compreensão de aplicações de IA nos negócios — 74%
- Ética em IA e IA responsável — 72%
- Uso de copilotos de IA — 70%
Esta camada reflete algo importante: o letramento em IA no trabalho deixou de ser sobre experimentação e passou a ser sobre uso aplicado e responsável. Portanto, qualquer framework moderno de letramento em IA precisa incluir tanto o uso quanto a governança.
Camada 3: fundamentos técnicos essenciais (dependem do papel)
As habilidades abaixo seguem “importantes” ou “muito importantes” para líderes, mas não são expectativas universais:
- Bancos de dados — 69%
- Engenharia de dados — 66%
- Programação em Python ou R — 59%
Claro, essas habilidades são críticas para funções específicas, mas não são exigências em toda a organização. Essa distinção é importante: os líderes entendem que nem todo colaborador precisa construir sistemas. Porém, a maioria precisa interpretá-los e aplicá-los.
Camada 4: habilidades avançadas e emergentes de desenvolvimento em IA
São habilidades estrategicamente relevantes, mas esperadas de menos funções. Novamente, os percentuais abaixo representam a parcela de líderes que as avaliaram como “importantes” ou “muito importantes” para o trabalho do dia a dia:
- Machine learning — 61%
- Desenvolvimento de produtos de software de IA — 60%
- Criação de fluxos de trabalho agentic — 59%
- Prompt engineering e direcionamento de sistemas de IA — 67%
- Uso de IA de raciocínio profundo — 69%
Elas representam capacidades de fronteira, certamente valiosas, mas não a base do letramento em IA para toda a força de trabalho.
O que isso significa para líderes corporativos
As habilidades em IA e dados mais importantes em 2026 não são profundamente técnicas, e sim interpretativas, aplicadas e guiadas por julgamento. Isso tem impacto direto em como as organizações desenham programas de capacitação.
Muitas iniciativas de treinamento em IA focam demais em ferramentas ou código, mas as habilidades mais bem classificadas entre os líderes são:
- Tomada de decisão
- Interpretação
- Comunicação
- Uso responsável
São essas as habilidades que determinam se a IA melhora a performance ou aumenta o risco.
A classificação completa e as comparações entre empresas estão disponíveis no relatório 2026 State of Data & AI Literacy.
Por que a maioria dos frameworks erra
Em 2026, 60% dos líderes relatam um gap de habilidades em dados e 59% relatam um gap de habilidades em IA.
Muitas iniciativas corporativas de treinamento em dados ou IA focam intensamente na habilitação técnica, capacitando especialistas para construir ou implantar sistemas de IA. Esses investimentos são essenciais, especialmente para funções técnicas.
No entanto, o gap surge quando o letramento fundamental, em escala de força de trabalho, não cresce no mesmo ritmo da capacidade técnica. As organizações seguem investindo pouco em temas como:
- Fluência fundamental para toda a força de trabalho
- Data storytelling
- Ciência da decisão
- Letramento em IA aplicado
Os sistemas de IA podem ser construídos de forma centralizada, mas o valor é gerado de maneira distribuída. Sem uma fluência interpretativa ampla, o retorno do investimento técnico fica limitado.
Como desenhar um framework prático de letramento em IA e dados
Com base nos achados de 2026, um framework corporativo eficaz deve:
- Começar por habilidades de tomada de decisão e interpretação
- Adicionar fluência fundamental em IA e uso responsável
- Diferenciar trilhas técnicas específicas por função
- Reforçar as habilidades ao longo do tempo com prática aplicada
- Mensurar a evolução de habilidades e o impacto no negócio
Essa abordagem em camadas se alinha a como os líderes classificam a importância e a como os ganhos de performance acontecem.
Das habilidades à performance
Líderes associam alto letramento em dados e IA a resultados mensuráveis:
- 54% relatam decisões mais rápidas graças ao letramento em dados, e 49% relatam maior precisão nas decisões
- 48% relatam decisões mais rápidas graças ao letramento em IA, e 46% relatam mais inovação
Esses ganhos não vêm de habilidades isoladas; vêm de sistemas integrados de capacidades.
O DataCamp for Business foi projetado com base em um modelo de capacidades em camadas, que vai da tomada de decisão e interpretação de dados até especializações avançadas em IA.
Com trilhas de aprendizado por função, projetos práticos e benchmarking de habilidades, as organizações conseguem criar um framework de letramento em IA e dados alinhado às prioridades do negócio.
Se você está avaliando como estruturar o letramento em IA e dados em escala, veja como o DataCamp for Business apoia a capacitação nas empresas.
