A lacuna de competências em IA no Vietnã persiste apesar dos fortes investimentos das universidades

Confiança em IA supera preparo para o mercado de trabalho

As universidades vietnamitas estão investindo pesado em inteligência artificial, e os estudantes demonstram mais confiança do que seus pares de outros mercados pesquisados para trabalhar com IA. Ainda assim, segundo um estudo da Pearson e da Amazon Web Services (AWS), os empregadores veem uma lacuna entre essa confiança e a capacidade dos recém-formados de aplicar a IA com eficácia no trabalho.

A pesquisa no Vietnã constatou que 96 por cento dos líderes do ensino superior disseram que suas instituições estavam investindo em IA. Mais de 52 por cento dos estudantes avaliaram seu preparo para trabalhar em um ambiente habilitado para IA com notas de 8 a 10 em uma escala de 10, o maior nível de confiança entre os seis mercados analisados. Em contrapartida, apenas 15 por cento dos empregadores vietnamitas avaliaram os recém-formados como excelentes nas oito competências necessárias em locais de trabalho integrados à IA.

O estudo entrevistou 402 pessoas no Vietnã: 301 estudantes, 50 dirigentes e docentes universitários e 51 empregadores e líderes empresariais. A pesquisa mais ampla abrangeu Vietnã, Brasil, Malásia, Arábia Saudita, Reino Unido e Estados Unidos. Os resultados apontam para um desafio que vai além do acesso a ferramentas de IA: os recém-formados precisam demonstrar que sabem usá-las com discernimento, verificar os resultados e aplicá-las a tarefas práticas.

Essa lacuna importa à medida que a IA transforma o trabalho e os empregos de nível inicial. Um estudante que sabe dar instruções a um chatbot ainda pode ter dificuldade para decidir se a resposta está correta, identificar evidências que faltam ou explicar como uma recomendação assistida por IA atende a uma necessidade empresarial. Essas etapas exigem familiaridade técnica, além de pensamento crítico, comunicação e conhecimento da área.

Os investimentos avançam rápido, mas de forma desigual

O relatório classifica o Vietnã como um “estrategista de alta velocidade”, um mercado que trata a IA como prioridade estratégica e investe substancialmente nela. Nove em cada dez líderes universitários entrevistados disseram que as mudanças no mercado de trabalho impulsionadas pela IA estavam acontecendo “extremamente rápido” ou “muito rápido”. Esse índice ficou 23 pontos percentuais acima da média global, de 67 por cento. Todos os líderes acadêmicos entrevistados esperavam que o ritmo acelerasse nos próximos dois anos.

Investir não garante que as instituições consigam acompanhar todos os avanços. Apenas 28 por cento das instituições vietnamitas pesquisadas disseram estar acompanhando todos os desenvolvimentos em IA. O relatório aponta investimentos em áreas como desenvolvimento docente, infraestrutura computacional, capacidade técnica, currículos e sistemas de IA para operações institucionais, mas observa que o preparo depende de como esses recursos se traduzem em aprendizagem e prática.

A pesquisa também constatou que 84 por cento dos líderes do ensino superior mantinham contato regular com empregadores para entender as necessidades do mercado. Esse é um ponto de partida importante, embora o contato frequente não signifique necessariamente que os empregadores ajudem a elaborar cursos ou avaliar o trabalho dos estudantes. O próximo passo é tornar essas parcerias mais práticas e duradouras.

As autoavaliações dos estudantes são evidências úteis de confiança, não uma medida direta do desempenho no trabalho. Já os empregadores avaliam os recém-formados com base nas tarefas e expectativas que encontram no ambiente profissional. A diferença entre essas perspectivas sugere que cursos e avaliações precisam oferecer aos estudantes mais oportunidades de demonstrar competências aplicadas, e não apenas familiaridade com ferramentas.

O que os empregadores dizem que falta aos recém-formados

Os empregadores vietnamitas identificaram vários problemas no uso de IA pelos recém-formados. Quarenta e três por cento mencionaram hábitos inadequados, incluindo confiança excessiva nas respostas da IA e pouca verificação ou checagem de fatos. Trinta e sete por cento apontaram experiência prática limitada, enquanto 35 por cento citaram dependência excessiva de ferramentas de IA. Essas respostas podem se sobrepor, mas, em conjunto, mostram por que o acesso, por si só, não é uma medida completa de preparo.

Apenas 8 por cento dos empregadores avaliaram os recém-formados como excelentes na análise crítica das respostas da IA. Essa competência envolve conferir afirmações com evidências confiáveis, reconhecer incertezas e vieses e saber quando uma tarefa exige conhecimento humano especializado, em vez de uma resposta automatizada. Ela é particularmente importante quando a IA produz textos fluentes que ainda podem conter erros.

Em oito áreas, os empregadores avaliaram conhecimentos técnicos, adaptabilidade, uso eficaz de ferramentas de IA, criatividade, aplicação do conhecimento acadêmico ao trabalho prático, aprendizagem contínua, comunicação e colaboração, e avaliação crítica das respostas da IA. O índice geral de 15 por cento de avaliações como excelente é a média dessas competências; não significa que todos os empregadores tenham feito a mesma avaliação em cada área.

O problema também vai além do Vietnã. No mundo todo, 53 por cento dos empregadores participantes da pesquisa da Pearson e da AWS disseram ter dificuldade para encontrar recém-formados com competências em IA que atendessem às exigências do mercado de trabalho. No estudo geral, apenas 14 por cento dos estudantes disseram ter alcançado um alto nível de proficiência na aplicação de ferramentas de IA a um fluxo de trabalho profissional. Em conjunto, os resultados descrevem um desafio de transição: aprender a usar uma ferramenta não prepara automaticamente alguém para utilizá-la de forma confiável no trabalho.

Quatro competências definem um profissional preparado para a IA

O relatório descreve o preparo para a IA como uma combinação de quatro competências interligadas. Proficiência funcional em IA significa saber usar ferramentas relevantes para uma tarefa. Competências humanas críticas incluem discernimento, adaptabilidade, comunicação, colaboração e resolução de problemas. Responsabilidade ética significa usar a IA de forma responsável e considerar privacidade, vieses e possíveis danos. Inteligência estratégica envolve entender onde a IA pode agregar valor e onde talvez não seja adequada.

Essas competências funcionam em conjunto. Ao preparar uma proposta empresarial com IA, por exemplo, um recém-formado deve conseguir definir a tarefa, escolher uma ferramenta apropriada, verificar afirmações e fontes, identificar limitações e explicar o raciocínio por trás das recomendações finais. O usuário continua responsável pelo trabalho, mesmo quando um sistema ajudou a produzi-lo.

Essa abordagem também muda a forma como a IA deve ser ensinada. Um curso concentrado principalmente no uso de ferramentas populares pode ficar desatualizado à medida que elas mudam. Ensinar os estudantes a avaliar resultados, adaptar sua abordagem e conectar a IA ao conhecimento da área é mais duradouro. Isso ajuda os alunos a transferir suas competências para sistemas desconhecidos e novas tarefas profissionais.

O quadro mais amplo de barreiras à preparação para a IA apresentado no relatório descreve seis obstáculos que podem se acumular na transição da educação para o trabalho: ritmo, conexão, capacidade, governança, experiência e competências. Ritmo se refere a mudanças no mercado de trabalho que superam as atualizações curriculares. Conexão diz respeito à troca insuficiente de informações entre empregadores e educadores. Capacidade inclui o preparo desigual do corpo docente. Governança abrange regras práticas para o uso responsável. Experiência é a falta de oportunidades estruturadas para praticar. Competências descreve a incompatibilidade entre o que os recém-formados demonstram e o que os empregos exigem.

Transformar o contato com empregadores em prática conjunta

Universidades e empregadores podem reduzir a falta de experiência criando avaliações baseadas em situações de trabalho realistas. Em vez de pedir aos estudantes apenas que descrevam uma ferramenta de IA, uma atividade poderia exigir que a utilizassem para elaborar uma proposta, verificar as afirmações, identificar fragilidades e defender suas recomendações. Isso torna o processo visível e permite que os professores avaliem o discernimento, além do produto final.

Os empregadores podem contribuir com desafios reais, estágios e comentários sobre o currículo. Também podem ajudar os docentes a entender como a IA é usada nos ambientes empresariais, oferecendo oportunidades para observar equipes ou trabalhar ao lado delas. Essas parcerias permitem que os estudantes pratiquem diante de limitações que podem não aparecer em atividades em sala de aula, como informações incompletas, prazos e a necessidade de comunicar conclusões aos colegas.

Para as universidades, o relatório recomenda ciclos mais curtos de revisão curricular, modelos flexíveis de aprendizagem e credenciais cumulativas, que permitem aos alunos obter qualificações reconhecidas em etapas menores. Também defende o desenvolvimento docente com foco no ensino aplicado e oportunidades de prática com IA em situações realistas que contem para a formação. O objetivo é incorporar o uso da IA ao núcleo da aprendizagem, em vez de limitá-lo a demonstrações opcionais ou introduções isoladas.

Os estudantes podem facilitar a avaliação de suas competências criando um portfólio de projetos desenvolvidos com auxílio de IA. O portfólio pode mostrar a tarefa, como a IA foi usada, o que o estudante verificou ou alterou e quais foram os resultados do trabalho final. Essas evidências ajudam os empregadores a entender a capacidade prática de um candidato para além de um diploma ou de uma afirmação genérica de fluência em IA.

O relatório também aborda uma escolha forçada entre dois candidatos hipotéticos: um com fortes competências em IA, mas sem diploma, e outro com diploma, mas pouca experiência com IA. Os empregadores deram ao candidato com diploma uma vantagem de apenas quatro pontos percentuais. O resultado sugere que as qualificações ainda importam, mas que os empregadores podem atribuir bastante peso a evidências de capacidade aplicada.

A responsabilidade vai além das universidades e dos empregadores

Uma governança clara também faz parte do preparo. Estudantes e funcionários precisam de orientações práticas sobre quais ferramentas podem usar, que informações não devem inserir nelas, como devem informar que um trabalho foi gerado por IA e quem é responsável por verificá-lo. Sem regras claras, as pessoas podem usar ferramentas não aprovadas ou lidar com informações confidenciais sem o devido cuidado, levando esses riscos da educação para o ambiente de trabalho.

Os órgãos reguladores podem apoiar a transição esclarecendo políticas e permitindo que certificações relevantes em competências digitais sejam incorporadas aos programas universitários. As recomendações do relatório também pedem que instituições de ensino e empregadores definam em conjunto resultados de aprendizagem e critérios de avaliação mais claros, para que os recém-formados tenham uma forma mais consistente de demonstrar suas competências.

Executivos da Pearson e da AWS apresentaram a resposta como um esforço para transformar o envolvimento com a IA em capacidade para o mercado de trabalho. A pesquisa foi desenvolvida com a empresa independente de pesquisa PSB Insights e inclui respostas de mais de 2.700 estudantes, líderes da educação e empregadores nos seis mercados, além de entrevistas com líderes do ensino superior. Os quadros propostos pretendem ajudar as instituições a identificar quais etapas de seus próprios percursos entre a educação e o trabalho precisam de atenção.

No Vietnã, a principal conclusão não é que as universidades deixaram de investir ou que os estudantes não têm interesse. Os investimentos são disseminados, a confiança dos estudantes é alta e a maioria das instituições pesquisadas já mantém contato com empregadores. O desafio maior é conectar esses pontos fortes à prática contínua, à avaliação criteriosa e a atividades que se pareçam com as decisões que os recém-formados terão de tomar depois de concluir a universidade.

Em resumo

• 96 por cento dos líderes do ensino superior vietnamita entrevistados disseram que suas instituições estavam investindo em IA.
• Mais de 52 por cento dos estudantes avaliaram seu preparo para o trabalho integrado à IA com notas de 8 a 10 em uma escala de 10.
• Apenas 15 por cento dos empregadores avaliaram os recém-formados como excelentes nas oito competências de IA necessárias no trabalho.
• Os empregadores mencionaram pouca verificação, experiência prática limitada e dependência excessiva de ferramentas de IA.
• O relatório defende avaliações elaboradas com empregadores, prática aplicada, desenvolvimento docente e regras mais claras para o uso da IA.