AI Works - Um Projeto Piloto de Competências Centrado nas Pessoas que Explora a Adoção de IA no Local de Trabalho no Reino Unido
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AI Works - Um Projeto Piloto de Competências Centrado nas Pessoas que Explora a Adoção de IA no Local de Trabalho no Reino Unido
Visualização detalhada de cada página de slide, incluindo layout, conteúdo principal e elementos visuais.
Slide de título apresentando o logotipo colorido 'AI Works' com marca de verificação, tagline sobre o projeto piloto de habilidades com foco nas pessoas explorando a adoção de AI no local de trabalho e branding do Google
Design de capa clean com o grande logotipo AI Works, texto de subtítulo e logotipo do Google na parte inferior
Lista de conteúdo abrangente com números de página cobrindo introdução, principais descobertas, resumo executivo, recomendações, metodologia, descobertas e três deep-dives de setores piloto (Educação, Membros de Sindicatos, PMEs)
Layout de duas colunas com barra lateral verde à esquerda contendo a lista de conteúdo e lado direito apresentando miniatura de vídeo e nota de pesquisa ética
Página de introdução da seção com grande gráfico de número '01' e subtítulo descrevendo a visão geral das principais descobertas, metodologia de pesquisa e recomendações de políticas
O lado esquerdo apresenta um grande número colorido '01', o lado direito mostra uma foto em preto e branco de um participante do workshop
Dois prefácios de Rachel Wolf (Sócia Fundadora da Public First) e Debbie Weinstein (Presidente do Google EMEA) explicando o desafio da adoção de AI, a oportunidade econômica de £400 bilhões e a lacuna de adoção emergente
Layout de duas colunas com citações de ambos os líderes, enfatizando a oportunidade de produtividade e a necessidade de ação intencional
Sete principais descobertas apresentadas em formato de cartão visual cobrindo: hábitos de AI se formando facilmente, upskilling fechando lacunas de adoção, permissão para prompt, formação de hábitos levando à experimentação, relação positiva entre otimismo e uso, adoção de AI aumentando o bem-estar e economia de tempo excedendo as estimativas
Layout de grade com sete cartões de descoberta, grande caixa de destaque destacando o insight principal sobre a eficácia do treinamento
Abre com oportunidade econômica de AI de £400 bilhões para o Reino Unido, observa que £200 bilhões dependem da adoção da força de trabalho. Detalha o estado atual: 34% dos trabalhadores usam AI, 66% não usam, com divisões demográficas significativas
Página com muito texto e marcadores, inclui visualização de dados mostrando estatísticas de adoção
Descreve a metodologia do programa piloto: trabalhando com três setores-chave (educação, PMEs, sindicatos), medindo atitudes antes/depois de 2,5 a 5 horas de treinamento e acompanhando após três meses para medir a mudança comportamental
Conteúdo de texto com foto incorporada mostrando sessão de treinamento com diversos participantes em mesas
Detalha o impacto do treinamento: triplicou o uso entre os membros do sindicato, dobrou o uso entre as PMEs e os professores. Mostra ROI de 10:1 em comparação com 1:2 para a Garantia de Habilidades para a Vida Toda (Lifetime Skills Guarantee). Destaques da transformação demográfica com estatísticas detalhadas sobre mulheres e trabalhadores mais velhos
Layout de duas páginas com grande infográfico mostrando estatística de 45% e fotografia do evento do Google
Documenta mudanças de atitude: mais de 80% ficaram surpresos com as capacidades de AI, 70% descobriram novos casos de uso independentemente, o otimismo aumentou de 13 a 22 pontos percentuais em todas as coortes. Detalha os benefícios de bem-estar com 122 horas de economia de tempo anual
Página dividida com texto à direita, grande retrato fotográfico à esquerda mostrando participante entusiasmado
Recomendações de políticas para a Estratégia Industrial e Skills England, incluindo: as empresas precisam de suporte para ferramentas/habilidades/diretrizes de AI, Skills England deve criar um sistema de microcredenciais, é necessário reconhecimento de treinamento modular
Layout de duas páginas com texto de recomendação à direita, foto de treinamento envolvente à esquerda mostrando apresentação
Recomendações para o governo: garantir treinamento em IA para todos os funcionários do setor público, lançar um teste em maior escala, nomear líderes de IA em todos os departamentos, integrar a IA no Civil Service Fast Stream, avaliar a cobertura do Digital Fast Stream
Seção de recomendações continuada com foto de retrato de um trabalhador do setor público
Apresenta a seção explicando por que o potencial econômico da IA permanece amplamente inexplorado e os riscos para o Reino Unido. Grande número do capítulo '02' com foto de participante em preto e branco
Divisor de capítulo com grande gráfico numérico colorido e fotografia documental
Discute a oportunidade de £400 bilhões em IA do Reino Unido, desafios de adoção de tecnologia, atraso de produtividade em relação ao G7, riscos de divisão digital e observa que esta é uma chance de quebrar o ciclo de adoção lenta
Texto de coluna única com destaque de citação e citações de referência
Visualização de dados mostrando o uso de IA generativa no trabalho por dados demográficos: lacuna dramática entre homens com menos de 35 anos (maior) e mulheres com mais de 55 anos (menor - quatro vezes menos propensos a usar IA)
Gráfico de barras com seis categorias demográficas mostrando a porcentagem que usou ferramentas de IA generativa no trabalho
Segundo gráfico mostrando que o uso de IA está fortemente correlacionado com a renda, aumentando de 10-20% para os que ganham menos a 70% para aqueles que ganham £100 mil+. Observa que 34% das pessoas usam IA no trabalho com alta frequência entre os adotantes
Gráfico de linha/área mostrando faixas de renda e porcentagem de uso, com texto de apoio
Apresenta a seção de metodologia explicando o design do programa piloto para identificar barreiras à adoção de IA e testar treinamento direcionado. Grande número do capítulo '03'
Página dividida com um grande gráfico numérico e uma fotografia documental de dois participantes colaborando
Detalha a abordagem da pesquisa: entrevistas com 18 stakeholders, desenvolvimento de hipóteses para três setores (educação/PMEs/sindicatos), pesquisa de cenário com 3.100 trabalhadores em agosto de 2024 e março de 2025
Fluxo de tempo/processo com caixas de texto e fotografia de participante
Linha do tempo abrangente de abril a março mostrando: pesquisa de linha de base, hipóteses do setor, análise de cenário, análise pré-treinamento, entrega do treinamento (dezembro), pesquisa pós-treinamento, análise de impacto de 3 meses e pesquisa de cenário de acompanhamento
Linha do tempo horizontal com fases conectadas, descrições detalhadas para cada etapa
Descreve parcerias com LEO Academy Trust, Lift Schools, sindicato Community e Enterprise Nation. Detalha a estrutura do treinamento: 2,5 a 5 horas de suporte personalizado, adaptado ao contexto do local de trabalho de cada setor
Layout de duas colunas com detalhes do treinamento e informações do parceiro
Explica a avaliação em três fases: pesquisas/grupos focais pré-treinamento, pesquisas/grupos focais pós-treinamento e acompanhamento de 3 meses. Observa intervenções variadas entre as coortes para insights ricos, com testes de significância estatística
Descrição do texto com fotografia incorporada de participantes engajados no treinamento
Apresenta a seção de resultados explicando como um breve treinamento aumenta drasticamente o uso de AI com impacto duradouro na adoção. Grande marcador de capítulo '04'
Divisor de capítulo com um grande número colorido e retrato de participante
Principal descoberta: a relevância percebida é a maior barreira, não a capacidade/complexidade. Observa que a confiança permanece alta (80%+) mas a maioria vê a AI como irrelevante para suas funções. Desafio duplo: não conseguem ver aplicações e desistiram após não obterem benefícios imediatos
Conteúdo de texto com dados incorporados mostrando 44% de uso diário entre aqueles que usam AI
Gráficos de comparação de antes/depois mostrando um aumento dramático no uso antecipado de AI imediatamente após o treinamento: mudanças da categoria 'nunca' para a categoria de várias vezes ao dia em todas as coortes
Gráficos de barras empilhadas comparando 'Antes de fazer o treinamento' com 'Uso futuro antecipado' com categorias de frequência codificadas por cores
Gráfico de barras mostrando os principais motivos para o aumento do uso em três coortes: benefícios de economia de tempo (54-72%), maior compreensão da utilidade (61-69%), compreensão de como usar efetivamente (43-63%), confiança para experimentar (43-59%)
Gráfico de barras horizontal comparando três coortes com várias categorias de resposta
Mostra o uso previsto versus o uso real três meses depois em todas as três coortes. Queda mínima com padrões consistentes: Sindicato (9%→57%→35%), Educação (19%→57%→47%), SMB (29%→59%→60%). Destaques da transformação demográfica para mulheres e trabalhadores com mais de 55 anos
Gráfico de comparação de três barras para cada coorte mostrando o uso pré/previsto/real, além de citações de depoimentos
Gráfico de barras empilhadas mostrando o tempo economizado por semana entre as coortes: a maioria economiza de 1 a 3 horas por semana, alguns de 4 a 6 horas, traduzindo-se em 122 horas anuais - excedendo as estimativas do modelo de 100 horas em 22%
Gráfico de barras 100% empilhadas com categorias de economia de tempo, além de texto de apoio e fotografia incorporada
Gráfico de barras mostrando os níveis de confiança pré-treinamento versus a população em geral. Documenta que os participantes começaram com menor confiança, mas o treinamento aumentou drasticamente a fluência. Após 3 meses, 70% descobriram novos casos de uso, 48% usaram para brainstorming, 54% para resumir
Gráfico de barras horizontal comparando a confiança entre diferentes grupos de trabalhadores, com citações de depoimentos
Gráfico de barras mostrando as intenções futuras de uso de AI entre as coortes para várias tarefas. Destaques do desenvolvimento de uma compreensão diferenciada e práticas responsáveis. Inclui a barra lateral da abordagem de segurança do Google
Gráfico de barras agrupadas por tipo de tarefa com comparação de três coortes, além do painel de informações de segurança do Google
Gráficos de barras emparelhadas mostrando um aumento dramático no otimismo tecnológico após o treinamento: Educação +22pts (66%→87%), SMB +13pts, Sindicato +9pts. Liga o aumento do uso ao aumento do otimismo sobre o impacto social da tecnologia
Comparação de gráfico de barras antes/depois para quatro grupos com texto de apoio e retrato de participante
Documenta como a AI aprimora a acessibilidade e a inclusão para indivíduos neurodivergentes, educação especial, falantes de inglês não nativos e aqueles com dificuldades de aprendizagem. Vários depoimentos sobre a AI como sistema de suporte
Página com muito texto com três citações de depoimentos poderosos e fotografia de apoio
Detalha o que tornou o treinamento eficaz: sessões práticas interativas, demonstrações práticas com aplicações reais, conteúdo específico do setor e sessões de prompting de IA. Observa que não há diferença significativa entre a entrega online e presencial
Texto com fotografia incorporada do envolvimento dos participantes mostrando o aprendizado em grupo
Divisor de seção para o aprofundamento em Educação mostrando o grande número '02', slide de título e logotipos de parceria para LEO Academy Trust e Lift Schools
Divisor de seção limpo com branding e fotografia de participante
Resumo de sete pontos: treinamento em IA é baixa prioridade para professores (apenas 22% o escolhem), confiança não é a principal barreira (relevância é), preocupações com 'trapaça' exigem permissão explícita, adoção dobrou após o treinamento com economia de tempo excedendo as projeções em 10%, tarefas administrativas são o caminho de entrada, professores se tornaram defensores
Lista numerada de descobertas com citações de depoimentos de parceiros em caixas azuis
Detalhes da crise dos professores: 49% acham a carga de trabalho incontrolável, 74% gastam muito tempo com administração, 34% estão considerando sair devido à carga de trabalho. A IA poderia economizar aos professores 109 horas/ano (aumento de 16% na relação professor-aluno = 31.000 novos professores)
Página com muito texto, estatísticas e tipografia grande com o título 'Educação'
Gráfico de barras mostrando por que os trabalhadores da educação não usam IA: falta de relevância para o trabalho (38%), treinamento insuficiente (27%), nenhuma ferramenta disponível (24%), preferência por métodos tradicionais (21%). Observa que apenas 18% citam privacidade de dados, 16% preocupações com confiança
Gráfico de barras horizontal com 15 categorias de barreiras e texto de apoio
Descreve a abordagem de treinamento: workshops presenciais de 2,5 horas seguidos por sessões online opcionais de 45 minutos ao longo de 2 meses. Mostra a demografia da coorte (84% do sexo feminino, idade média de 41 anos) com menor confiança em IA do que a média do setor. Tamanhos de amostra da pesquisa fornecidos
Tabela comparando a pesquisa de cenário com a demografia da coorte, além da metodologia de treinamento
Gráficos de barras empilhadas antes/depois mostrando uma mudança dramática na frequência de uso de IA. Pré-treinamento: 46% usavam semanalmente, 19% diariamente. Três meses após: 78% semanalmente, 47% diariamente. Economia de tempo: 2,9 horas/semana = 109 horas/ano
Comparação de gráfico de barras 100% empilhadas com categorias de frequência codificadas por cores, além de depoimento
Gráfico de barras agrupadas mostrando que o uso de IA aumentou em todas as categorias: comunicações/escrita (60%→77%), resumo (41%→74%), planejamento de aulas (23%→51%), resolução de problemas (27%→47%). Inclui citações de depoimentos sobre aplicações específicas
Gráfico de barras agrupadas horizontal com comparação pré/pós em seis categorias de tarefas
Documenta três fatores: hábitos formados rapidamente com a experimentação subsequente, construção de confiança e credibilidade por meio da compreensão e aplicações de IA se ampliando significativamente. Inclui gráficos de escala deslizante mostrando melhorias na relevância, utilidade e facilidade de uso percebidas
Texto com gráficos de comparação de escala de 1 a 5 incorporados e depoimentos de participantes
Quatro categorias de uso de IA por professores com exemplos específicos: Produtividade pessoal (modelos de e-mail, notas de reunião), Planejamento/organização, Conteúdo criativo (pôsteres do Canva, geração de imagens) e sinais de aprendizado entre pares surgindo organicamente
Texto organizado por categoria de caso de uso com citações de depoimentos estendidas em texto verde
Detalhes das barreiras contínuas: preocupações com a confiabilidade e a confiança para uso em sala de aula de alto risco (38% preocupados com a confiabilidade, 20% não confiam para alto risco), preocupações com a privacidade (31%) e incerteza sobre se o uso de AI é 'permitido' - equívoco de que é 'trapaça'
Página com muito texto e fotografia documental incorporada de uma sessão de treinamento
Dois estudos de caso: Dave Sweet (professor de humanidades usando AI para planejamento de aulas, preparação para exames, criação de recursos) e Cheryl Narayanan (professora de SEN usando AI para aulas acessíveis e envolventes). Ambos descrevem impactos transformadores e planejam treinar colegas
Layout de duas colunas com caixas de estudo de caso separadas, fotos de rosto normalmente seriam incluídas
Detalhes da estrutura de treinamento de três módulos: 1) Entender (Introdução à AI, Criando com AI, Uso responsável), 2) Explorar (Prompting, Trazendo AI para a prática, Prompting avançado), 3) Desenvolver (Aprimorar a prática, Planejar para o futuro). Seis sessões de 45 minutos ou versão condensada de 2,5 horas
Esquema curricular de três colunas com detalhes do módulo e objetivos de aprendizagem
Divisor de seção para mergulho profundo da Union mostrando o grande número '03', slide de título e branding da parceria da Community union
Divisor de seção limpo com branding e fotografia de participante mostrando relacionamento de mentor
Resumo de sete pontos: potencial de £89B para membros da união, compreensão e relevância intimamente ligadas, coorte teve menor confiança citando treinamento insuficiente, uso semanal triplicou após o treinamento, a compreensão impulsionou os aumentos, preocupações com permissão permanecem (apenas 46% confiantes sobre a política do empregador)
Lista numerada com citação de depoimento de Roy Rickhuss CBE em caixa azul
Abre com o potencial de valor econômico de £89B para membros da união. Observa alta confiança, mas baixos padrões de adoção entre os trabalhadores da união. Discute o papel histórico da união no apoio à mudança tecnológica e aborda as preocupações com o impacto no emprego
Texto com grande sobreposição de tipografia 'Trade union members' em fotografia documental
Gráficos de barras mostrando que os membros da união são MAIS otimistas do que os não membros sobre a AI tornar os empregos mais fáceis e permitir o foco no trabalho criativo/estratégico. No entanto, ligeiramente mais preocupados com o deslocamento de empregos (17% vs 11%)
Gráfico de barras agrupadas comparando atitudes de união vs não união com seis categorias de resposta
Gráfico de barras mostrando que 62% da coorte da união citou treinamento insuficiente como barreira - mais do que a segunda e terceira barreiras combinadas. O feedback do grupo focal enfatizou a necessidade de demonstrações práticas de casos de uso
Gráfico de barras horizontais com 13 categorias de barreira, com 'treinamento insuficiente' claramente dominante
Programa de treinamento: três webinars ao vivo de 1 hora, sessões presenciais opcionais para representantes sindicais, mentoria individual de 30 minutos. Demografia da coorte: 52% mulheres, idade média 53, apenas 11% muito confiantes (vs 38% média do setor). Total treinado: 404 membros da união
Tabela de comparação demográfica e detalhes do programa de treinamento com explicação da hipótese
Gráfico de barras empilhadas dramático de antes/depois mostrando a transformação do uso. Uso diário: 9%→29%, Uso semanal: 17%→61% (triplicou). Economia de tempo: 2,1 horas/semana = 12,5 dias úteis anualmente
Comparação de barras empilhadas de 100% com duas barras (pré/pós treinamento) e grande destaque de economia de tempo
Gráfico de barras agrupadas mostrando a expansão do caso de uso: comunicações/escrita (69%→74%), resumo (55%→37%), brainstorming (34%→40%), aprendendo novos tópicos (37%→49%), resolução de problemas (29%→28%), análise (15%→29%). Inclui exemplos específicos em depoimentos
Gráfico de barras agrupadas horizontal com comparação pré/pós, além de citações de depoimentos descrevendo aplicações específicas
Gráfico de barras mostrando por que o uso aumentou: 66% 'Eu entendo mais sobre como as ferramentas de IA funcionam', 65% 'O treinamento me ajudou a entender como usar no trabalho', 29% 'Adquiri o hábito', 29% 'Confio mais nas ferramentas'. Inclui citações sobre acessibilidade e simplicidade
Gráfico de barras horizontal com oito razões, depoimentos enfatizando a acessibilidade
Apesar das melhorias, as principais barreiras persistem: apenas 46% confiam que entendem a política de IA do empregador, 58% citam preocupações com a segurança. Citações sobre a percepção de 'trapaça' e a falta de orientação governamental clara para as organizações
Com muito texto e uma fotografia documental incorporada mostrando uma discussão em grupo
Dois estudos de caso: Tania da Silva (gerente de lar de apoio usando IA para relatórios, treinamento, tarefas criativas) e Carl Ravenhill (trabalhador siderúrgico usando IA para simplificar conteúdo técnico e organizar materiais de treinamento). Ambos se tornaram defensores, incentivando colegas
Layout de estudo de caso de duas colunas com descrições detalhadas do impacto
Currículo de três sessões: 1) Introdução à IA (conceitos-chave, como funciona, uso responsável), 2) Mão na massa (usando IA para escrever, projetar, entender informações, aprender habilidades), 3) Escrevendo prompts eficazes (engenharia de prompt, técnicas, revisão de saídas)
Esboço do currículo de três colunas com detalhes do módulo
Divisor de seção para análise detalhada de PMEs mostrando o grande número '04', slide de título e branding da parceria Enterprise Nation
Divisor de seção limpo com branding e fotografia do participante
Resumo de sete pontos: Alta confiança, mas baixa adoção entre as PMEs, as PMEs carecem de capacidade de treinamento (recebem menos treinamento do que os trabalhadores de grandes empresas), o treinamento é a maior barreira (62%), a adoção dobrou após o treinamento (29%→60% diário), mudança da experimentação para a integração proposital, feedback positivo sobre sessões individuais e de demonstração
Lista numerada com citação de depoimento de Emma Jones CBE em caixa verde
Abre a seção de resultados de PMEs com um paradoxo: 92% confiantes no uso da tecnologia, 84% dos usuários de IA confiantes, mas apenas 38% realmente usam IA, apesar de 71% a verem como aplicável. Observa que as PMEs do Reino Unido investem menos e ficam atrás de seus pares do G7, com uma lacuna de treinamento evidente
Texto com grande sobreposição de tipografia 'SMB' na fotografia, além de estatísticas de suporte
Gráfico de barras mostrando que 62% citam treinamento insuficiente, com outras barreiras significativamente menores. Observa que 29% dos trabalhadores de PMEs aprenderam sozinhos a habilidade mais recente, contra 19% em grandes organizações, 42% autodidatas nas menores empresas (<10 funcionários)
Gráfico de barras horizontal com barreira de treinamento dominante, além de texto de apoio sobre lacunas de treinamento
Programa de treinamento alavancando princípios de formação de hábitos: webinars semanais, painéis de Almoço & Aprendizado, workshops presenciais. Projetado em torno da curva de esquecimento de Ebbinghaus, suporte social e dicas situacionais. Coorte: 57% mulheres, idade média 47, menor confiança do que o setor. Total treinado: 905
Tabela mostrando comparação demográfica, princípios de formação de hábitos explicados, estrutura de treinamento
Gráfico de barras mostrando por que as PMEs aumentaram o uso: 72% 'entendem mais sobre como as ferramentas de AI funcionam', 65% 'o treinamento me ajudou a entender como usá-lo no trabalho', 35% 'criei o hábito', 35% 'confio mais nas ferramentas', 18% 'ferramentas introduzidas no local de trabalho'
Gráfico de barras horizontal com fatores de aumento de uso, mais declaração de hipótese
Barra empilhada de antes/depois mostrando aumento dramático no uso. Pré-treinamento: 29% diário. Três meses após: 60% diário (dobrado), 86% semanal. Representa a mudança da experimentação para a integração proposital
Comparação de barra empilhada de 100% com categorias de frequência codificadas por cores
Gráfico de barras agrupadas mostrando a evolução do caso de uso: comunicações/escrita diminuíram ligeiramente (82%→79%) à medida que outros usos se expandiram significativamente: brainstorming (54%→59%), aprendizado (46%→50%), resolução de problemas (36%→50%), resumo (60%→67%). Depoimento sobre Gemini para planilhas
Gráfico de barras agrupadas horizontal com comparação pré/pós em sete categorias de tarefas, mais depoimento
Organizado por caso de uso: Geração de conteúdo criativo (campanhas de marketing, scripts), Elaboração/edição (conteúdo do site, feedback nas páginas), Aumento da produtividade (otimização de operações), Desenvolvimento de conceito (brainstorming, caixa de ressonância). Vários depoimentos detalhados para cada categoria
Texto organizado por categoria com citações de depoimentos estendidas, inclui fotografia
Explica a progressão do uso ocasional para a integração diária do fluxo de trabalho. O treinamento ajudou os participantes a experimentar benefícios imediatos que reforçaram o uso contínuo. Depoimento sobre Gemini se tornando 'melhor amigo' para o trabalho com planilhas
Texto com fotografia documental incorporada mostrando participante engajado
Continua documentando casos de uso específicos com exemplos: Usando NotebookLM para relatórios de exames, AI para brainstorming com 'equipe virtual', Canva para conteúdo criativo, AI como assistente pessoal em todas as tarefas. Mostra aprendizado orgânico e compartilhamento entre colegas
Texto organizado por tipo de aplicação com vários exemplos de depoimentos
Detalhes da estrutura do treinamento: cinco webinars de 1 hora (Entendendo ML, Aumente a Produtividade, Ferramentas Práticas, Prompt Engineering, Usando AI de forma Responsável), quatro Lunch & Learns de 30 minutos (Produtividade Pessoal, Vendas, Marketing, Operações), três sessões presenciais de dia inteiro. Estudo de caso de Dan Menezes Melo na Grind usando AI para inclusão de RH
Layout de duas colunas com esboço do currículo à esquerda, estudo de caso à direita
Página de contracapa simples com apenas o logotipo do Google centralizado em fundo branco
Design minimalista com logotipo centralizado
Perguntas comuns sobre este slide e o conteúdo da apresentação subjacente.
O projeto piloto apresentou resultados notáveis em todos os três setores. O uso diário de IA duplicou entre os trabalhadores da educação (19% para 47%) e as PMEs (29% para 60%) e triplicou entre os membros dos sindicatos (9% para 29%). O uso semanal aumentou drasticamente para 71% em todas as coortes. Os trabalhadores relataram economizar uma média de 122 horas anualmente - excedendo as estimativas iniciais em 22%. A formação beneficiou particularmente os grupos demográficos normalmente sub-representados na adoção de tecnologia: o uso diário de IA pelas mulheres aumentou de 18% para 45% e os trabalhadores com mais de 55 anos aumentaram o uso diário de 13% para 35%.
Os projetos piloto usaram intervenções de formação relativamente breves: 2,5 a 5 horas de conteúdo personalizado ministrado através de vários formatos, incluindo workshops presenciais, webinars e sessões de mentoria individual. Os trabalhadores da educação receberam um workshop inicial de 2,5 horas seguido de sessões opcionais de 45 minutos ao longo de dois meses. Os membros dos sindicatos receberam três webinars de uma hora com sessões presenciais opcionais. As PMEs receberam cinco webinars de uma hora mais sessões de 'Almoço & Aprendizagem' de 30 minutos. A pesquisa não encontrou diferenças significativas na eficácia entre a entrega online e presencial, sugerindo escalabilidade sem perda de qualidade.
A modelagem da Public First mostra que a formação em IA oferece um retorno de investimento de 10:1 através de ganhos de produtividade e economia de tempo. Isto compara-se extremamente favoravelmente a iniciativas anteriores como a Garantia de Competências para a Vida, que apenas retornou o investimento a uma taxa de 1:2. O Reino Unido tem a ganhar £400 bilhões com o crescimento impulsionado pela IA, com £200 bilhões dependentes da adoção pela força de trabalho. Os trabalhadores relataram economizar o equivalente a 122 horas por ano, o que se traduz em aumentos de produtividade significativos e na capacidade de se concentrarem em trabalho de maior valor em vez de tarefas administrativas.
A pesquisa identificou diferentes barreiras para diferentes grupos. Para todas as coortes, a formação insuficiente foi a principal barreira, citada por 62% dos participantes das PMEs e dos sindicatos. Ao contrário das hipóteses iniciais, as preocupações com a confiança e a privacidade não foram os principais obstáculos - a relevância percebida para as tarefas de trabalho provou ser mais significativa. Muitos trabalhadores não conseguiam ver como aplicar a IA nas suas funções específicas ou tinham experimentado a IA uma vez e desistido depois de não verem benefícios imediatos. Outra barreira crítica foi a questão da 'permissão para solicitar': os trabalhadores temiam que o uso de IA pudesse ser visto como 'batota' e precisavam de permissão organizacional explícita para se sentirem confortáveis em adotar a tecnologia.
A formação provou ser particularmente eficaz para grupos normalmente sub-representados na adoção de tecnologia. As mulheres com mais de 55 anos, que inicialmente tinham quatro vezes menos probabilidade de usar IA do que os homens com menos de 35 anos, viram melhorias drásticas: o seu uso diário de IA quase triplicou de 9% para 29% e o uso semanal mais do que triplicou de 17% para 56%. O sucesso da formação resultou de mostrar aplicações relevantes e práticas, em vez de assumir barreiras técnicas; demonstrar que as ferramentas de IA são surpreendentemente acessíveis e não requerem conhecimentos de programação; fornecer prática prática com feedback imediato; e criar ambientes de aprendizagem seguros onde os participantes podiam experimentar sem julgamento.
Os trabalhadores de todos os setores expandiram significativamente o seu uso de IA. As aplicações mais comuns incluíram: comunicações e escrita (69-77% dos utilizadores), resumir e simplificar documentos mais longos (54-67%), brainstorming de novas ideias e pensamento criativo (48-59%), aprender sobre novos tópicos (41-50%), resolução de problemas (28-47%) e análise de informações complexas (29-31%). Os trabalhadores da educação usaram especificamente a IA para planear aulas, adaptar o conteúdo para necessidades educativas especiais e reduzir a carga administrativa. Os membros dos sindicatos usaram-na para criar materiais de formação, escrever relatórios e organizar informações complexas. As PMEs usaram a IA para campanhas de marketing, desenvolvimento de websites, otimização operacional e como um parceiro virtual de brainstorming.
O relatório recomenda: 1) A Estratégia Industrial deve descrever como a adoção de IA pode ser apoiada em setores-chave, com as empresas a desenvolverem políticas práticas de IA que dão aos trabalhadores permissão explícita para usar ferramentas; 2) A Skills England deve criar um sistema de acreditação para formação modular com microcredenciais, tornando os módulos de formação curtos e eficazes elegíveis para financiamento através do novo Growth and Skills Levy; 3) O Governo deve garantir a formação em IA para todos os trabalhadores do setor público (NHS, governo local, serviço público) com conteúdo específico para a função; 4) Lançar ensaios de adoção de IA em maior escala no setor público, focando-se em equipas de prestação de serviços na linha da frente; 5) Nomear líderes de IA em cada departamento governamental do Comité Executivo com formação regular obrigatória; 6) Integrar a formação em IA em todos os esquemas Civil Service Fast Stream; 7) Acompanhar o progresso com um Inquérito Anual de Competências e Adoção de IA coordenado pela Skills England.
A pesquisa descobriu uma barreira crítica de 'permissão para solicitar'. Os trabalhadores expressaram frequentemente preocupação de que o uso de IA constituísse 'batota' ou pudesse ser inadequado, mesmo depois da formação lhes ter mostrado aplicações eficazes. Apenas 46% dos membros dos sindicatos se sentiam confiantes de que compreendiam a política de IA do seu empregador. Esta incerteza resulta da falta de orientação organizacional clara e de narrativas mediáticas negativas sobre a IA. A formação mostrou que os trabalhadores precisam de endosso institucional explícito - não apenas permissão para usar a IA, mas incentivo ativo de que é uma ferramenta legítima e justa comparável ao uso de motores de busca. As organizações devem desenvolver políticas com enquadramento positivo que descrevam as ferramentas de IA disponíveis e os casos de uso apropriados, semelhantes à forma como as instituições de ensino abordaram o uso de calculadoras na matemática.
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