O que é Learning Analytics e como ele pode deixar o T&D mais estratégico

Sabe quando você sente que um treinamento deu certo, mas não tem certeza do motivo? Ou pior: quando o engajamento cai, mas ninguém sabe exatamente onde está o problema? É aí que entra o Learning Analytics (ou Análise de Aprendizagem), uma abordagem que transforma dados em clareza, e clareza em ação.

De forma simples, Learning Analytics é o uso de dados para entender e melhorar a forma como as pessoas aprendem. Basicamente, é olhar com uma lupa para o comportamento dos colaboradores em treinamentos, identificar padrões, prever dificuldades e tomar decisões baseadas em evidências — não em achismos.

Muito além dos relatórios: o que é Learning Analytics de verdade?

Muita gente acha que Learning Analytics é só olhar os relatórios do LMS e ver quem concluiu ou não um curso. Mas a verdade é que vai muito além disso.

A definição mais aceita no meio educacional, proposta pela SoLAR (Society for Learning Analytics Research), resume bem:

“Learning Analytics é a medição, coleta, análise e apresentação de dados sobre os alunos e seus contextos, com o objetivo de compreender e otimizar a aprendizagem e os ambientes em que ela acontece.”

Ou seja, não é só sobre rastrear, mas sobre interpretar o que os dados estão dizendo e agir com base neles. É usar os dados como aliados estratégicos para melhorar o desempenho de quem aprende, e o impacto real da área de T&D no negócio.

Como Learning Analytics se diferencia dos relatórios tradicionais do LMS?

Aqui na Twygo, muita gente nos pergunta: “Mas o meu LMS já mostra quem fez o curso, qual foi a nota, o tempo de conclusão… isso já não é Learning Analytics?”

Na prática, os relatórios tradicionais mostram o que aconteceu. Já o Learning Analytics vai te ajudar a entender por que aconteceu, o que está por vir e como melhorar. Veja a diferença:

Relatórios básicos do LMS	Learning Analytics
Quem concluiu o curso	Quem está engajado de verdade?
Notas em avaliações	Quais conteúdos estão sendo mais eficazes?
Tempo médio de conclusão	Qual perfil de colaborador aprende melhor com que tipo de conteúdo?
Número de acessos	Quem está prestes a abandonar o treinamento?

Além disso, o Learning Analytics permite integrar dados de diferentes fontes — como avaliações de desempenho, feedbacks qualitativos, ferramentas externas e até inteligência artificial — para montar um retrato muito mais completo da jornada de aprendizagem.

E onde entra o xAPI nessa história?

Outro conceito importante é o xAPI (Experience API), uma tecnologia que permite registrar atividades de aprendizagem dentro e fora da plataforma LMS. Isso significa que você pode acompanhar desde o acesso a um curso até a leitura de um artigo, a participação em uma simulação, um podcast ouvido ou até um projeto prático entregue na empresa. Tudo isso vira dado analisável.

Combinado a um LRS (Learning Record Store), o xAPI abre caminho para um Learning Analytics realmente poderoso, porque você passa a capturar todo o ecossistema de aprendizagem, e não apenas os dados internos da plataforma.

Por que as empresas no Brasil estão (finalmente) acordando para isso?

Apesar de ser tendência no mundo todo, o uso de Learning Analytics nas empresas brasileiras ainda está engatinhando. Dados da ABTD mostram que menos de 35% das organizações fazem análise aprofundada dos dados de T&D. Isso significa que há muito espaço para evolução — e também para vantagem competitiva.

Empresas que já adotaram essa prática conseguem:

• Otimizar conteúdos com base no que realmente funciona;
• Reduzir custos com treinamentos ineficazes;
• Prever e prevenir evasões em cursos longos;
• Personalizar trilhas de aprendizagem por perfil;
• Comprovar, com dados, o impacto real do T&D nos resultados do negócio.

Ou seja, Learning Analytics não é só uma palavra bonita. É uma mudança de mentalidade, de entregar treinamentos genéricos para oferecer experiências de aprendizagem personalizadas, ágeis e baseadas em dados reais.

Benefícios do Learning Analytics para empresas que levam T&D a sério

Se você trabalha com T&D, sabe que mostrar resultado nem sempre é simples. Muitas vezes, a área entrega treinamentos incríveis, mas tem dificuldade de provar o valor real para o negócio. É aí que o Learning Analytics entra como um divisor de águas.

Ao analisar dados com profundidade, você deixa de operar no escuro e passa a tomar decisões baseadas em evidência. Isso muda tudo — desde a forma como os cursos são estruturados até como você justifica investimentos em capacitação para a liderança.

Engajamento real: mais do que cliques, é sobre conexão

Não basta que as pessoas acessem um curso. O que importa é se elas estão realmente aprendendo, aplicando e crescendo com aquilo. Com o Learning Analytics, você pode:

• Identificar pontos de abandono em trilhas;
• Mapear quem participa ativamente das atividades (e quem só clica por clicar);
• Saber quais formatos (vídeo, texto, quiz, simulação) estão gerando mais conexão.

Com isso, você pode ajustar a rota enquanto o curso ainda está rodando — e não só depois que todo mundo já desistiu.

Tomada de decisão com base em dados, não em achismos

Sabe aquela clássica dúvida: “será que esse treinamento valeu a pena?”. Com Learning Analytics, você pode cruzar dados de performance (como notas e tempo de conclusão) com indicadores de negócio, por exemplo:

• Aumento de produtividade após um programa de upskilling;
• Redução de erros operacionais após treinamentos técnicos;
• Maior adesão a políticas de compliance e ESG após campanhas educativas.

É o tipo de informação que transforma T&D de “área de suporte” para parceira estratégica.

ROI de treinamentos: como comprovar o impacto de T&D

Um dos maiores desafios em qualquer empresa é provar que o investimento em desenvolvimento está retornando. A boa notícia é que o Learning Analytics ajuda justamente nisso:

• Você consegue medir o antes e depois de um comportamento;
• Pode acompanhar o progresso individual e coletivo dos colaboradores;
• Tem evidências concretas para argumentar com dados na próxima reunião com o CFO.

Em vez de falar de “sensações” ou de “achamos que foi bom”, você apresenta gráficos, métricas e análises que mostram o impacto real.

Personalização de trilhas e aprendizagem adaptativa

Com dados em mãos, dá pra sair do modelo “tamanho único” e oferecer experiências de aprendizagem personalizadas. É como se o conteúdo se moldasse à jornada de cada pessoa:

• Se alguém já domina o tema, pode pular etapas e seguir em frente;
• Quem tem mais dificuldade recebe reforços específicos;
• A plataforma “entende” o ritmo de cada um e se adapta.

Assim, sua empresa melhora os resultados e mostra para o colaborador que o tempo dele está sendo valorizado.

Mais inteligência, menos desperdício

Por fim, um benefício que pesa bastante: evitar desperdícios. Quantos cursos são criados e não geram retorno de aprendizagem? Quantas horas são gastas com conteúdos que não engajam?

Com o Learning Analytics, você descobre o que realmente funciona e pode concentrar seus esforços onde há resultado. Dessa maneira, é possível otimizar tempo, investimento e energia da equipe de T&D.

Tipos de Learning Analytics e técnicas que transformam dados em decisões

Quando falamos em Learning Analytics, não estamos falando de uma única fórmula mágica. Na verdade, existem diferentes tipos de análises que podem ser aplicadas, cada uma com um propósito específico dentro da jornada de aprendizagem.

Entender essas categorias ajuda a direcionar melhor os dados que você coleta e, principalmente, como interpretá-los para gerar valor real para o negócio.

Os 4 tipos principais de Learning Analytics

A classificação mais comum (e mais usada por quem já aplica análise de dados com seriedade) divide o Learning Analytics em quatro tipos: descritivo, diagnóstico, preditivo e prescritivo.

Vamos traduzir isso para o dia a dia do T&D:

1. Análise descritiva: o que aconteceu?

É o primeiro passo. A análise descritiva responde perguntas como:

• Quantas pessoas acessaram o curso?
• Qual foi a taxa de conclusão?
• Quanto tempo médio os colaboradores gastaram em cada módulo?

É basicamente organizar os dados para entender o que está rolando. Embora muita gente pare por aqui, essa é só a “ponta do iceberg”.

2. Análise diagnóstica: por que aconteceu?

Aqui, nós começamos a buscar causas. Por exemplo:

• Por que a taxa de abandono foi alta em determinado módulo?
• Por que a turma do time comercial performou pior que o time de produto?

A análise diagnóstica permite entender o que está atrapalhando ou favorecendo o aprendizado — e é aí que as melhorias reais começam a surgir.

3. Análise preditiva: o que pode acontecer?

Com base no histórico e nos padrões de comportamento, dá pra prever:

• Quais colaboradores têm maior risco de desistir?
• Quais times precisam de reforço em determinados temas?
• Quem provavelmente se destacará em formações de liderança?

Esse tipo de análise antecipa problemas e oportunidades, ajudando a agir antes que seja tarde demais.

4. Análise prescritiva: o que devemos fazer?

Aqui, os dados ajudam não só a prever, mas a indicar ações. Imagine a plataforma sugerindo:

• “Este colaborador teve baixo desempenho nos últimos três treinamentos. Reforce conteúdos sobre X.”
• “Este módulo tem a maior taxa de evasão. Considere reformular ou dividir o conteúdo.”
• É o ponto onde o Learning Analytics se torna mais inteligente, estratégico e automatizado.

Técnicas e ferramentas por trás dessas análises

Para aplicar tudo isso na prática, existem diversas técnicas e tecnologias envolvidas — e não, você não precisa ser cientista de dados para começar.

Aqui estão algumas abordagens que já fazem parte do cotidiano de equipes modernas de T&D:

• Dashboards interativos: painéis visuais que mostram em tempo real os indicadores de aprendizagem (evolução, engajamento, taxas de acerto etc.);
• Machine learning e inteligência artificial: usadas para detectar padrões, prever comportamentos e recomendar conteúdos;
• Análise de sentimentos e feedbacks abertos: interpretação de dados qualitativos em avaliações de curso e comentários;
• Mapeamento por trilhas e funis de conversão: identificação dos “pontos de queda” na jornada de aprendizagem;
• xAPI + LRS: captura de dados além do LMS, permitindo uma visão mais ampla da experiência de aprendizagem (incluindo vídeos, eventos presenciais, artigos lidos etc.).

E o melhor: você pode começar agora

Você não precisa ter um time de cientistas de dados para dar os primeiros passos. Se o seu LMS já oferece relatórios e integrações com ferramentas de BI (como o da Twygo ), já dá para aplicar análises descritivas e diagnósticas com facilidade. A chave está em saber o que procurar — e o que fazer com o que você encontra.

Métricas essenciais: o que medir em Learning Analytics (e o que fazer com esses dados)

Saber que 100 pessoas acessaram um curso pode parecer animador. Mas… quantas aprenderam de fato? Quantas conseguiram aplicar aquele conhecimento no dia a dia? Se a gente não mede direito, não tem como melhorar.

Por isso, o sucesso do Learning Analytics começa pelas métricas que você escolhe acompanhar. E spoiler: não se trata só de cliques e notas.

Aqui, vamos dividir os indicadores em três níveis — da superfície até o impacto mais estratégico para o negócio.

1. Indicadores de atividade: o básico bem feito

São as métricas mais comuns (e geralmente as mais fáceis de coletar). Elas mostram o comportamento dos usuários durante a aprendizagem.

• Acessos e logins por período;
• Tempo médio gasto por módulo;
• Frequência de retorno à plataforma;
• Percentual de trilha/cursos concluídos;
• Número de interações (quizzes, fóruns, comentários).

Esses dados ajudam a identificar gargalos de engajamento. Por exemplo: se muita gente abandona no segundo módulo, talvez o conteúdo esteja longo demais ou pouco dinâmico.

2. Indicadores de performance: aprendizado na prática

Agora entramos no campo da qualidade da aprendizagem. Aqui o foco está no resultado obtido durante o processo formativo.

• Média de acertos em avaliações;
• Comparativo entre tentativas (primeira vs. segunda);
• Tempo para completar uma tarefa ou desafio;
• Nível de domínio por tema (via avaliações diagnósticas);
• Autoavaliação e feedback de satisfação (Kirkpatrick Nível 1).

Esses dados revelam não apenas quem concluiu, mas quem aprendeu. E mais: ajudam a personalizar trilhas futuras com base no desempenho individual.

3. Indicadores de impacto: onde o T&D mostra seu valor

Aqui é onde o Learning Analytics se conecta com o negócio. É quando você começa a responder perguntas como:

• O que mudou no comportamento ou resultado das pessoas depois do treinamento?;
• A formação teve impacto em metas reais da área?;
• O investimento valeu a pena?;

Algumas métricas estratégicas nesse nível:

• Evolução de indicadores operacionais após o treinamento (ex: produtividade, taxa de erros);
• Retenção de conhecimento ao longo do tempo (reavaliações ou provas de retenção);
• NPS de aprendizagem e engajamento com a cultura de desenvolvimento;
• Transferência de aprendizagem (medida por líderes ou autoavaliação no trabalho);
• ROI de treinamentos (retorno financeiro sobre o investimento).

Checklist para uma coleta de dados realmente confiável

Antes de sair coletando tudo, é importante garantir que as métricas estejam alinhadas com o objetivo do treinamento. Aqui vai um check-list para manter a clareza:

• O que eu quero alcançar com esse treinamento?
• Que tipo de comportamento ou resultado espero ver mudar?
• Quais dados me ajudam a confirmar se isso está acontecendo?
• Como posso cruzar dados de aprendizagem com dados do negócio?

A combinação entre indicadores de atividade, performance e impacto cria um ciclo virtuoso de melhoria contínua — onde você aprende com os dados, ajusta a rota e gera resultados cada vez mais consistentes.

Como seria usar Learning Analytics na vida real?

Diversas organizações — de startups a multinacionais — já têm cases públicos mostrando os impactos do Learning Analytics. Um exemplo internacional é a IBM, que economizou milhões de dólares em treinamentos ao personalizar conteúdos com base em dados preditivos.

No Brasil, empresas do varejo e da indústria têm usado analytics para formar lideranças em campo, monitorando evolução em tempo real com dashboards integrados.

Abaixo, vamos deixar duas situações de problema e possíveis soluções para facilitar o seu entendimento:

Upskilling com base em gaps reais de competências

• Problema: a empresa queria desenvolver habilidades digitais, mas não sabia por onde começar.
  Solução: cruzaram os resultados das trilhas de aprendizagem com os dados de avaliação de desempenho e entrevistas de 1:1.
  Resultado: criaram formações personalizadas por time, com base nos gaps reais de cada grupo.

Esse é um ótimo exemplo de como o Learning Analytics conecta dados do LMS com outros sistemas da empresa, como plataformas de gestão de performance e people analytics.

Acompanhamento de programas de liderança e soft skills

• Cenário: a área de DHO precisava acompanhar a evolução de soft skills após um programa de desenvolvimento de lideranças.
  O que poderia ser feito: usaram dados de engajamento, notas de avaliações práticas e feedbacks dos liderados para montar um painel com evolução por competência (como comunicação, escuta ativa e delegação).
  Resultado: conseguiram identificar líderes em destaque, times que precisavam de reforço e ajustar os conteúdos em tempo real.

Learning Analytics também funciona muito bem com competências comportamentais — mesmo quando os indicadores são mais subjetivos, o acompanhamento contínuo gera clareza.

Como implementar Learning Analytics passo a passo

Você não precisa de um super time de dados ou de uma consultoria caríssima para começar com Learning Analytics. Com um bom plano, ferramentas acessíveis (como um LMS que já ofereça recursos nativos de análise) e clareza sobre seus objetivos, já dá pra sair do lugar.

Aqui está um passo a passo prático para você implementar Learning Analytics de forma sustentável — mesmo que esteja começando do zero.

1. Defina os objetivos estratégicos do T&D

Antes de qualquer dado, vem a pergunta mais importante: o que você quer alcançar com seus treinamentos?

Pode parecer simples, mas muitas vezes essa resposta não está clara. Algumas perguntas que ajudam:

• O treinamento está atrelado a qual meta da empresa?
• Qual comportamento ou conhecimento esperamos ver evoluir?
• Como saberemos se deu certo?

Essa clareza é essencial para definir quais dados realmente importam.

2. Identifique os stakeholders certos

Learning Analytics não é um projeto só do time de T&D. Para dar certo, é preciso envolver outras áreas:

• Liderança: para garantir alinhamento estratégico;
• TI ou dados: para facilitar integrações (quando necessário);
• Gestores: que serão aliados na análise de impacto nas equipes;
• Colaboradores: que precisam entender por que seus dados estão sendo usados e como isso os beneficia.

Transparência é parte fundamental de uma cultura orientada por dados.

3. Mapeie as fontes de dados disponíveis

Aqui você vai identificar onde estão os dados que vão alimentar suas análises:

• LMS (como a Twygo): notas, acessos, tempo de curso, trilhas;
• Avaliações de desempenho ou 9box;
• Formulários e feedbacks pós-treinamento;
• Ferramentas de BI ou dashboards integrados;
• Sistemas de RH (como avaliação por competências ou OKRs).

Se possível, crie um repositório ou planilha central com as fontes, formatos e frequência de atualização de cada dado.

4. Escolha as ferramentas que vão viabilizar sua análise

Você pode começar com recursos simples e escalar com o tempo:

• Para quem está começando: dashboards nativos do LMS + planilhas compartilhadas já funcionam.
• Para análises mais avançadas: usar BI (como Power BI, Tableau ou Looker), LRS integrados via xAPI e até modelos de machine learning.

Dica: ferramentas são importantes, mas o que faz diferença mesmo é saber o que perguntar aos dados.

5. Crie dashboards ou relatórios que gerem ação

Evite relatórios genéricos que só acumulam poeira. O ideal é montar painéis que ajudem a tomar decisões. Exemplos de painéis úteis:

• Quais módulos têm maior evasão?
• Quais habilidades têm menor domínio por time?
• Como está a evolução de performance por área?
• Qual a correlação entre cursos e metas do time?

O foco aqui é a inteligência acionável, e não só o monitoramento passivo.

6. Estabeleça rotinas de revisão e melhoria contínua

Learning Analytics não é um projeto com começo, meio e fim. É um processo contínuo. Por isso, é essencial criar uma rotina de:

• Revisar indicadores periodicamente (mensal, trimestral…);
• Compartilhar aprendizados com outros times;
• Ajustar treinamentos com base nos insights;
• Iterar modelos e hipóteses conforme a cultura de dados amadurece.

Mesmo com poucos recursos, consistência é o que vai garantir resultados a longo prazo.

Ferramentas e plataformas de Learning Analytics: por onde começar (e como escalar)

Você já entendeu o potencial do Learning Analytics, viu exemplos reais, e até um passo a passo de como implementar. Mas… como isso tudo acontece na prática? Quais ferramentas são necessárias? Precisa investir muito?

A boa notícia é: você pode começar com o que já tem em mãos e ir evoluindo aos poucos, conforme sua maturidade em T&D orientado por dados avança.

O essencial: comece com o seu LMS

Se você já usa uma plataforma de gestão de aprendizagem (LMS), ela provavelmente oferece relatórios nativos com métricas como:

• Taxas de conclusão;
• Acessos e tempo de permanência;
• Notas e desempenho em quizzes;
• Participação em fóruns e interações.

A Twygo, por exemplo, já entrega dashboards visuais, filtros inteligentes e exportações completas que permitem acompanhar de perto o progresso individual e coletivo dos colaboradores. Ou seja, dá para começar a analisar e agir sem precisar integrar nada novo.

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Quando vale avançar para ferramentas mais robustas?

À medida que sua estratégia de T&D evolui e os dados se multiplicam, você pode querer aprofundar a análise com ferramentas mais poderosas. Veja algumas possibilidades:

Ferramentas de BI (Business Intelligence)

Permitem cruzar dados do LMS com informações de outras áreas, como RH, performance e OKRs:

• Power BI;
• Tableau;
• Looker (Google);
• Google Data Studio.

Essas soluções ajudam a criar painéis interativos com insights personalizados para diferentes áreas da empresa — da diretoria ao gestor de equipe.

LRS (Learning Record Store) + xAPI

Se você quer registrar experiências de aprendizagem fora do LMS — como leitura de artigos, participação em mentorias, eventos presenciais ou uso de simuladores —, a combinação de xAPI + LRS é ideal.

Com ela, tudo se transforma em dado analisável, permitindo:

• Rastrear a aprendizagem em qualquer ambiente;
• Criar trilhas personalizadas com base em comportamento real;
• Analisar a jornada completa do colaborador.

Alguns LRS conhecidos: Learning Locker, GrassBlade, Watershed.

Ferramentas com IA aplicada à aprendizagem

Cada vez mais, soluções de analytics estão incorporando inteligência artificial para:

• Detectar padrões de evasão e engajamento;
• Sugerir conteúdos adaptativos;
• Automatizar relatórios com insights prontos para ação.

Esses recursos ainda são mais comuns em empresas com times maiores e estrutura de dados mais madura — mas já existem LMSs e plataformas (como a Twygo com a Soph.IA), trazendo isso para o dia a dia com mais acessibilidade.

Como escolher a ferramenta certa?

Antes de sair assinando plataformas ou plugando APIs, faça essas perguntas:

• Quais dados eu já consigo coletar com meu LMS?
• Existe algum gargalo que exige análise mais profunda (ex: evasão alta)?
• Outras áreas da empresa já usam ferramentas de BI que posso integrar?
• Tenho clareza sobre quais decisões quero tomar com esses dados?

Começar pequeno e com foco é melhor do que se perder em dashboards que ninguém usa.

Ética, privacidade e LGPD no Learning Analytics: como fazer do jeito certo

Quando falamos em Learning Analytics, estamos lidando com dados de pessoas: comportamentos, preferências, desempenho, interações. É um material valioso e sensível.

Por isso, não basta saber o que medir. É preciso saber como coletar, armazenar e usar esses dados de forma ética e legal. E, no Brasil, isso significa estar em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

O que a LGPD diz sobre dados educacionais?

A LGPD não tem um capítulo exclusivo sobre dados de aprendizagem, mas deixa claro que qualquer informação relacionada a uma pessoa identificada ou identificável deve ser tratada com responsabilidade.

No contexto de T&D, isso inclui:

• Dados de desempenho em treinamentos;
• Participação em fóruns, quizzes e trilhas;
• Preferências de aprendizagem (formato, tempo, etc.);
• Avaliações abertas e feedbacks.

Se esses dados forem usados para tomada de decisão sobre um colaborador (promoção, feedback, metas), a base legal deve estar clara, registrada e comunicada.

3 princípios fundamentais para aplicar Learning Analytics com ética

1. Transparência

O colaborador precisa saber que seus dados estão sendo coletados, por quê, e com qual finalidade. Isso deve estar descrito em uma política clara de privacidade e boas práticas.

Exemplo de mensagem transparente:

“Este treinamento utiliza recursos de análise de aprendizagem para melhorar sua experiência e apoiar seu desenvolvimento profissional. Seus dados serão usados exclusivamente para fins educacionais e em conformidade com a LGPD.”

2. Minimização de dados

Coletar só o que for necessário. Nada de guardar informações só porque “vai que um dia a gente precisa”.
Menos é mais — e mais seguro.

3. Uso responsável e não discriminatório

Os dados devem servir ao desenvolvimento, e não à punição. Learning Analytics é uma ferramenta para evoluir a aprendizagem, não para rotular ou excluir pessoas com base em performance individual isolada.

Boas práticas de governança de dados no T&D

Aqui vão algumas ações recomendadas para times que estão estruturando o uso de Learning Analytics com responsabilidade:

• Crie uma política de dados educacionais (ou insira esse tópico na política de privacidade da empresa);
• Defina papéis claros: quem coleta, quem acessa, quem interpreta e quem decide com base nos dados;
• Use ferramentas seguras e com controle de acesso (como a própria Twygo, que segue os princípios da LGPD);
• Dê ao colaborador a possibilidade de acessar seus próprios dados e até contestá-los, se necessário;
• Treine a liderança para usar os dados como insumo para conversas construtivas, não julgamentos.

Conheça a estrutura DELICATE

Uma referência internacional interessante é o modelo DELICATE, que propõe 8 pilares para o uso ético do Learning Analytics:

• Determinação de propósitos claros;
• Explicitação da coleta e uso dos dados;
• Limitação do escopo de análise;
• Inclusão de stakeholders no processo;
• Consentimento informado sempre que necessário;
• Acesso dos aprendizes aos próprios dados;
• Transparência total sobre o processo;
• Exclusão de dados sensíveis quando não forem essenciais.

Seguir esses princípios ajuda a construir uma cultura onde o uso de dados aumenta a confiança, em vez de gerar desconfiança.

Tendências futuras em Learning Analytics: o que vem por aí?

Se o Learning Analytics já é transformador hoje, imagine o que ele pode fazer nos próximos anos. Com a evolução da inteligência artificial, da análise preditiva e do próprio comportamento de quem aprende, estamos entrando numa nova fase: mais personalizada, integrada e estratégica.

Aqui vão algumas das principais tendências que você deve ficar de olho se quer manter sua área de T&D atualizada (e competitiva).

A generativa e explicável (XAI) na análise de dados

Até pouco tempo atrás, usar IA para interpretar dados de aprendizagem parecia coisa de empresa gigante. Mas a popularização das IAs generativas, como o ChatGPT, abriu portas para que qualquer time possa gerar insights automáticos, resumos, recomendações de conteúdo e alertas sobre evasão ou baixo engajamento.

Agora, o desafio é ir além da automação e adotar o que chamamos de IA explicável (XAI), ou seja: sistemas que mostram como chegaram àquelas conclusões. Isso é fundamental para que os gestores confiem nos dados e tomem decisões mais seguras.

Exemplo: em vez de dizer “Este colaborador está em risco de evasão”, a IA explicável mostra que ele teve queda de interações nos últimos 5 dias, errou os últimos quizzes e acessou o conteúdo fora do horário habitual.

Micro-analytics para microlearning

Com o crescimento do microlearning (treinamentos rápidos, objetivos e sob demanda), surge também a necessidade de analisar microcomportamentos:

• Qual vídeo curto engaja mais?
• Qual formato (áudio, texto, infográfico) gera maior retenção?
• Em que momento o colaborador desiste do conteúdo?

O micro-analytics vai além dos grandes relatórios e permite ajustes finos, quase em tempo real, para melhorar o desempenho em conteúdos curtos.

Personalização preditiva baseada em perfil e comportamento

Uma das maiores promessas do Learning Analytics é a hiperpersonalização: a capacidade de oferecer o conteúdo certo, para a pessoa certa, na hora certa.

Isso já está sendo feito em empresas mais maduras com base em:

• Cargo e trilha de carreira;
• Perfil comportamental e estilos de aprendizagem;
• Desempenho passado e objetivos futuros;
• Gaps identificados em avaliações ou OKRs.

Imagine uma plataforma que recomenda uma nova trilha de liderança para alguém recém-promovido, com base no que funcionou para outros colaboradores com perfil similar. Esse é o futuro chegando — e rápido.

Integração entre Learning Analytics e performance organizacional

Cada vez mais, o Learning Analytics vai deixar de ser um “sistema à parte” e passar a se conectar com outras áreas:

• People Analytics;
• Gestão por competências;
• Avaliações de desempenho;
• Sistemas de metas e OKRs.

Essa visão integrada ajuda a contar uma história completa: desde o treinamento até o impacto nas metas do negócio. E isso transforma o T&D em motor de crescimento, e não só em centro de custo.

Dashboards de autoaprendizagem para o próprio colaborador

Outra tendência que está ganhando força é dar poder ao aprendiz. Plataformas modernas já permitem que o próprio colaborador veja seu progresso, descubra onde precisa melhorar e escolha o que aprender em seguida.

Isso aumenta a autonomia e cria uma cultura de aprendizagem contínua — um dos pilares do lifelong learning.

Próximos passos: como começar sua jornada com Learning Analytics

Se você chegou até aqui, já percebeu: Learning Analytics não é só uma tendência: é uma virada de chave para quem quer levar o T&D a um novo patamar.

Você viu que dá, sim, para começar com o que você já tem. Viu também que analisar dados de aprendizagem vai muito além de contar acessos ou calcular notas. É sobre:

• Entender o que engaja de verdade;
• Personalizar conteúdos com base em comportamento;
• Melhorar a performance de forma contínua;
• E principalmente: mostrar o valor real do T&D para o negócio.

Por onde começar agora?

Se sua equipe ainda não usa dados de forma estratégica, aqui vai uma sugestão de primeiros passos simples e viáveis:

1. Escolha um programa de T&D importante que está ativo (pode ser onboarding, liderança ou compliance);
2. Liste os dados que você já coleta sobre ele (acesso, conclusão, notas, feedback);
3. Escolha uma métrica de impacto para acompanhar (redução de erros, aumento de produtividade, NPS da trilha);
4. Monte um painel simples com essas informações — pode ser em Excel, BI ou direto no seu LMS, como o Twygo;
5. Compartilhe esses dados com lideranças e use isso como ponto de partida para evoluir.

Conte com a Twygo nessa jornada

A Twygo é mais do que uma plataforma LMS — somos parceiros estratégicos para transformar o T&D com tecnologia. Nosso sistema já vem com dashboards inteligentes, trilhas personalizáveis, relatórios completos e, agora, a Soph.IA, nossa assistente virtual que ajuda a criar conteúdos e acompanhar dados com poucos cliques.

Quer ver na prática como usar Learning Analytics na sua empresa?

Fale com um especialista da Twygo e comece sua jornada orientada por dados.