A Siemens está levando a inteligência artificial para uma camada que pode ser mais estratégica do que a simples adoção de novas ferramentas: a formação da força de trabalho.
Em 1º de setembro, a empresa anunciou que a inteligência artificial passou a ser integrada aos processos de aprendizagem e trabalho de todos os programas de formação profissional oferecidos pela companhia na Alemanha. Cerca de 1.500 jovens iniciam neste ano sua formação profissional ou graduação dual em 18 centros de treinamento da Siemens no país. A empresa mantém mais de 90 diferentes programas de formação e informou ter investido cerca de € 135 milhões em treinamento profissional no exercício fiscal de 2025.
A mudança é importante porque não trata IA como uma disciplina isolada. A Siemens pretende incorporar competências relacionadas à tecnologia dentro da própria formação técnica, ao lado de smart manufacturing, digital twins e robótica humanoide, mas também de competências consideradas fundamentais para trabalhar com IA: pensamento crítico, capacidade de adaptação, colaboração e aprendizagem contínua.
IA deixa de ser uma especialização
A estratégia anunciada pela Siemens parte de uma premissa simples: se a IA está entrando em praticamente todas as etapas da engenharia e da operação industrial, esperar que o profissional faça posteriormente um curso específico para aprender a utilizá-la pode ser insuficiente.
Por isso, a empresa afirma que a IA não será ensinada como um conteúdo separado, mas integrada aos currículos existentes. E a diferença é relevante.
Um técnico de automação, por exemplo, não precisará necessariamente se transformar em especialista em machine learning. Mas deverá compreender como utilizar ferramentas de IA para analisar informações, solucionar problemas, interpretar resultados e apoiar decisões, sabendo também reconhecer limitações e resultados incorretos.
O mesmo raciocínio vale para profissionais de engenharia, manutenção, manufatura, logística ou qualidade.
A competência passa a ser menos “programar IA” e mais “saber trabalhar tecnicamente com IA”.
O conhecimento técnico continua sendo a base
A Siemens faz uma ressalva importante em sua proposta: o conhecimento especializado continua sendo a fundação. A IA aparece como ferramenta para ampliar as possibilidades de solução de problemas, análise e inovação, e não como substituta do conhecimento de domínio.
Esse ponto é particularmente importante na indústria.
Um modelo pode identificar uma anomalia em uma bomba, sugerir uma causa provável ou apontar uma tendência de degradação. Mas interpretar se aquela hipótese faz sentido depende de conhecimento sobre processo, equipamento, condições de operação, histórico de manutenção e limites de segurança.
Em outras palavras: a IA pode aumentar a capacidade analítica do profissional; ela não elimina a necessidade de entender o ativo.
Esse princípio tende a ser especialmente importante em setores nos quais uma decisão incorreta pode produzir perda de produção, danos ao equipamento ou consequências de segurança.
A nova competência: avaliar a resposta da IA
Uma das mudanças mais interessantes está justamente no desenvolvimento do pensamento crítico.
A Siemens afirma que os profissionais precisam saber utilizar ferramentas de IA de maneira estratégica e responsável, entender como elas funcionam e avaliar criticamente seus resultados.
Isso aproxima a formação profissional de um conceito que será cada vez mais importante na indústria: AI literacy, ou alfabetização em inteligência artificial.
Não significa necessariamente conhecer a matemática de uma rede neural, mas compreender muitas outras questões, como de onde vêm os dados; que tipo de problema o modelo consegue resolver; quais são suas limitações; como identificar resultados inconsistentes; como validar uma recomendação; quando a decisão precisa voltar para um especialista; como utilizar IA sem comprometer informações confidenciais; como documentar e rastrear decisões apoiadas por algoritmos.
Para a indústria de processo, essa última dimensão é particularmente importante.
SIEYA@School: a formação começa antes da empresa
A Siemens também ampliou a iniciativa SIEYA@School, voltada à aproximação entre educação, STEM e orientação profissional.
O programa disponibiliza materiais didáticos relacionados a temas como low-code, impressão 3D e digital twins. A novidade anunciada é um assistente didático baseado em IA capaz de adaptar materiais de acordo com disciplina, nível escolar, estado alemão e situação de ensino.
É uma resposta a um problema que a indústria conhece bem: a tecnologia evolui mais rapidamente do que os currículos conseguem acompanhar.
O profissional do futuro não precisará apenas saber operar um equipamento. Precisará compreender o equipamento, o processo, os dados, o modelo e a decisão. É uma combinação que aproxima ainda mais OT, IT e engenharia de dados.
E existe um limite importante
A incorporação de IA à formação profissional não elimina a necessidade de governança. Quanto mais a IA entra na rotina de trabalho, maior a necessidade de estabelecer regras. Esse aspecto é crítico em ambientes industriais. Uma recomendação errada em um texto administrativo pode ser corrigida com relativa facilidade. Uma recomendação errada relacionada a uma variável crítica de processo, uma manutenção ou uma condição de segurança pode produzir consequências físicas. A formação em IA, portanto, precisa ensinar também quando não confiar na IA.
