Por Gabriel Ribeiro
Dados de aprendizagem sempre existiram. Taxas de conclusão, presença em treinamentos, notas em avaliações e horas consumidas em plataformas fazem parte da rotina de T&D há anos.
O ponto de virada acontece quando esses números deixam de ser apenas indicadores operacionais e passam a orientar decisões que impactam o trabalho real das pessoas e os resultados do negócio. É exatamente nesse espaço que o learning analytics ganha relevância.
Mais do que medir cursos, learning analytics trata de interpretar comportamentos de aprendizagem, identificar padrões e transformar informações em ações concretas. Com essas análises, você passa a entender não apenas se alguém aprendeu, mas como, em que contexto e com que impacto.
De relatórios para decisões estratégicas
Um dos erros mais recorrentes na gestão de aprendizagem é tratar dados apenas como um requisito de reporte. Relatórios longos, repletos de gráficos e percentuais, acabam cumprindo um papel burocrático, mas raramente influenciam decisões que aprimoram de fato os programas de capacitação. Quando isso acontece, perde-se a principal oportunidade que os dados oferecem, que é orientar escolhas estratégicas.
Métricas inteligentes começam com uma pergunta clara e intencional: “o que precisa melhorar a partir desse aprendizado?” A partir dessa definição, os dados deixam de ser apenas descritivos e passam a ser analíticos. Em vez de analisar isoladamente indicadores tradicionais, como taxa de conclusão ou presença, torna-se mais relevante cruzar informações e buscar relações que revelem impacto real no trabalho.
Algumas perguntas ilustram que bem essa mudança de perspectiva são:
– Pessoas colaboradoras que conseguiram aplicar o conteúdo no dia a dia apresentaram melhora de desempenho?
Em que etapa as pessoas tendem a abandonar um curso e o que isso indica sobre o formato, a carga cognitiva ou a relevância do conteúdo?
– Determinados públicos engajam mais com experiências síncronas, assíncronas ou práticas?
Esse tipo de análise desloca o foco do volume de treinamentos entregues para o valor gerado pelo aprendizado. Com isso, a área de capacitação passa a atuar de forma mais estratégica, ajustando experiências, priorizando investimentos e tomando decisões baseadas em evidências, não apenas em percepções.
Métricas que realmente importam no dia a dia
Learning analytics eficaz se apoia em indicadores conectados à realidade do trabalho. Isso inclui observar como as pessoas interagem com o conteúdo, quanto tempo dedicam a determinados temas, onde surgem dúvidas recorrentes e quais recursos são revisitados com mais frequência.
Esses sinais ajudam a identificar gargalos de compreensão, conteúdos pouco claros ou temas que exigem reforço prático. Em vez de criar novos cursos automaticamente, as equipes de T&D passam a ajustar o que já existe, tornando o aprendizado mais relevante e aplicável.
Também vale analisar além das plataformas formais, pois dados vindos de comunidades internas, fóruns, mentorias e interações informais complementam a percepção sobre como o conhecimento circula na organização.
Conectando aprendizagem a desempenho
O verdadeiro valor do learning analytics se revela quando os dados de aprendizagem são analisados em conjunto com indicadores de desempenho do negócio. Essa integração permite ir além da pergunta “as pessoas aprenderam?” e avançar para questões mais estratégicas, como “o aprendizado está gerando mudanças reais no trabalho?”
Ao correlacionar informações de participação, engajamento e aplicação do conteúdo com métricas operacionais, torna-se possível identificar se os programas de capacitação estão contribuindo para a redução de erros, o aumento da produtividade, a melhoria da qualidade das entregas ou uma experiência mais consistente para clientes internos e externos. Esse tipo de análise ajuda a diferenciar treinamentos que apenas informam daqueles que efetivamente transformam comportamentos.
Mas claro que para que essa conexão aconteça de forma consistente, é essencial a colaboração entre diferentes áreas da organização. Times de T&D, RH, lideranças e áreas de negócio precisam alinhar expectativas desde o início, definindo quais resultados se pretende influenciar, quais indicadores serão acompanhados e em que horizonte de tempo os impactos devem aparecer. Esse alinhamento garante que os dados coletados sejam relevantes e que as análises façam sentido no contexto da estratégia organizacional.
Quando aprendizagem e desempenho são tratados como dimensões interdependentes, os dados deixam de ter um papel meramente descritivo e passam a orientar decisões mais assertivas. A capacitação ganha, assim, um posicionamento mais estratégico, capaz de demonstrar valor, priorizar iniciativas e apoiar a evolução contínua das pessoas e do negócio.
Personalização baseada em dados reais
Outro ganho importante está na personalização do aprendizado. Métricas inteligentes permitem identificar perfis distintos de aprendizagem, preferências de formato e níveis diferentes de maturidade sobre um mesmo tema.
Com isso, as trilhas deixam de ser genéricas, ajudando pessoas que já dominam um assunto a avançarem mais rápido, enquanto outras recebem reforços específicos, no momento em que realmente precisam. Essa abordagem reduz desperdício de tempo e aumenta a percepção de valor dos programas de capacitação.
Transformando dados em ações concretas
O principal desafio do learning analytics raramente está na coleta de informações, mas na capacidade de transformá-las em decisões que orientem mudanças reais. Dados, por si só, não geram impacto. O valor surge quando eles entram na pauta das conversas estratégicas, são analisados com intencionalidade e se convertem em ações claras.
Na prática, isso significa usar evidências para revisar conteúdos que não estão gerando engajamento, ajustar abordagens pedagógicas, repensar formas de avaliação ou oferecer às lideranças insumos mais objetivos para apoiar o desenvolvimento de suas equipes. Em alguns casos, os dados também indicam a necessidade de descontinuar iniciativas que consomem tempo e recursos, mas não produzem os resultados esperados.
Quando esse processo de análise, decisão e ajuste se torna recorrente, a aprendizagem deixa de ser tratada como um evento pontual e passa a integrar a dinâmica de melhoria contínua da organização. O learning analytics, nesse contexto, atua como um habilitador estratégico que sustenta escolhas mais conscientes, fortalece a cultura de aprendizado e contribui para que o desenvolvimento de pessoas acompanhe, de fato, a evolução do negócio.
Aprendizado orientado por evidências
Empresas que utilizam learning analytics de forma madura constroem uma cultura de aprendizagem baseada em evidências, não em suposições. Esse movimento fortalece o papel estratégico de T&D, amplia o impacto dos investimentos em capacitação e, principalmente, melhora a experiência de quem aprende.
No fim, métricas inteligentes não servem para controlar pessoas, mas para criar ambientes de aprendizagem mais relevantes, humanos e alinhados aos desafios reais do trabalho.