L&D pode usar imagens com LLMs para melhorar o design de aprendizagem

A integração entre imagens e modelos de linguagem de grande porte, conhecidos pela sigla LLMs, está ampliando as possibilidades de uso da inteligência artificial em processos de aprendizagem corporativa e design instrucional. Uma análise publicada pela eLearning Industry destaca que esses modelos já não se limitam ao texto e podem interpretar fotos, diagramas, telas de sistemas, quadros brancos e até ambientes de trabalho. Na prática, isso abre espaço para que profissionais de Learning and Development, ou L&D, transformem materiais visuais já produzidos no cotidiano em insumos para criar treinamentos mais estruturados, rápidos e aderentes à realidade das equipes.

O ponto central da discussão é que a IA generativa está deixando de ser apenas uma ferramenta para redigir textos e passou a atuar também sobre conteúdo visual. Para designers instrucionais, essa mudança tem impacto direto no fluxo de trabalho. Em vez de tratar anotações manuais, capturas de tela, fotografias de reuniões ou imagens de ambientes apenas como registros auxiliares, esses elementos podem ser analisados por um LLM para identificar temas, sugerir objetivos de aprendizagem, apontar lacunas e indicar possíveis atividades pedagógicas. O resultado é uma ponte mais curta entre a coleta de informações e a construção de experiências de aprendizagem.

O artigo ressalta que o trabalho de L&D envolve traduzir necessidades de negócio em conhecimento aplicado, uma função semelhante à de especialistas em aprendizagem em escolas e universidades. Esse tipo de atuação exige constante adaptação a novas ferramentas, especialmente em um cenário no qual a pressão por agilidade cresce e a tecnologia avança rapidamente. Nesse contexto, os LLMs surgem como apoio ao processo de design instrucional, sem substituir a supervisão humana. A proposta não é automatizar integralmente a criação de cursos, mas acelerar etapas de análise, organização e refinamento de ideias.

Entre os usos práticos apresentados, um dos mais relevantes é a análise de quadros brancos e flipcharts. Em workshops, reuniões com especialistas de negócio e sessões de brainstorming, essas superfícies costumam concentrar tópicos, listas e conexões que ajudam a formar a base de um treinamento. Ao fotografar esse material e enviá-lo a um LLM, o profissional pode receber uma leitura inicial dos temas recorrentes, além de sugestões de objetivos de aprendizagem e itens de ação. Isso reduz o tempo gasto na consolidação de anotações dispersas e facilita a passagem da fase de ideação para a fase de estruturação do curso.

Outro uso destacado é o tratamento de páginas de cadernos e diários de planejamento. Em muitos processos de design, as primeiras ideias aparecem em rascunhos escritos à mão, diagramas simples ou listas pouco organizadas. Um modelo de linguagem com capacidade de interpretar imagens pode converter esse conteúdo em blocos mais claros, como objetivos educacionais, conceitos-chave e esboços de módulos. Ainda assim, o artigo lembra que a verificação humana permanece essencial, sobretudo para checar coerência, precisão e alinhamento com fontes confiáveis. A IA pode ajudar a estruturar, mas não deve ser tratada como autoridade final.

Os storyboards e planos de aula em fase inicial também ganham novas possibilidades com essa abordagem. Ao analisar imagens de fluxos de conteúdo, post-its e rascunhos de jornadas de aprendizagem, o LLM pode sugerir interações adicionais, avaliações e ajustes de sequência. Em termos práticos, isso permite iterar mais rápido sobre uma proposta de curso antes de sua implementação final. Para equipes com prazos apertados, a capacidade de revisar ideias visuais em poucos minutos pode representar ganho relevante de produtividade, especialmente quando há muitos módulos em desenvolvimento simultâneo.

O artigo também destaca a análise de cursos já existentes e interfaces de aprendizagem. Capturas de tela de páginas de módulos, questionários ou ambientes virtuais podem ser avaliadas por um LLM para identificar problemas de clareza, carga cognitiva, acessibilidade, navegação e engajamento. Aqui, a carga cognitiva se refere à quantidade de esforço mental exigido do aluno para processar informações. Interfaces muito complexas, com excesso de elementos ou caminhos pouco intuitivos, podem prejudicar a aprendizagem. Nesse caso, a IA funciona como apoio na revisão do design, sugerindo melhorias que tornem a experiência mais simples e eficaz.

Outro campo importante é o uso de imagens de objetos, processos e ambientes reais. Fotografias de equipamentos, sinais de segurança, procedimentos operacionais ou espaços físicos de trabalho podem ser interpretadas por um LLM para extrair conceitos, terminologia e possíveis objetivos instrucionais. Esse tipo de análise ajuda a transformar observação direta em conteúdo de treinamento, aproximando a aprendizagem do cotidiano do aluno. Em vez de criar módulos abstratos, a equipe de L&D consegue partir de evidências visuais concretas para construir materiais mais aplicáveis ao contexto da empresa.

A matéria ainda menciona materiais físicos de ensino, como modelos anatômicos, diagramas de engenharia e estruturas laboratoriais. Ao serem fotografados e analisados por um LLM, esses itens podem inspirar formas de transpor experiências presenciais para formatos digitais. O modelo pode sugerir simulações, interações visuais ou atividades equivalentes em e-learning. Isso é especialmente útil em áreas em que a instrução tradicional depende de demonstrações práticas, mas que precisam ser adaptadas para ambientes virtuais ou híbridos.

Em ambientes de trabalho reais, a IA também pode apoiar a criação de cenários e simulações. Imagens de salas hospitalares, canteiros de obras, escritórios e linhas de produção fornecem contexto valioso para o desenvolvimento de treinamento baseado em situações. Ao interpretar esses cenários, o LLM pode propor casos de decisão, desafios de segurança ou situações comuns do dia a dia profissional. A lógica é simples: quanto mais o treinamento se aproxima das condições reais do trabalho, maior a chance de o conteúdo ser percebido como relevante e útil pelos participantes.

O oitavo uso prático envolve visualizações de dados e relatórios. Dashboards de avaliação, pesquisas de reação e indicadores de aprendizagem podem ser analisados a partir de capturas de tela. Com isso, o LLM pode ajudar a identificar tendências e sugerir prioridades instrucionais, melhorias de conteúdo ou intervenções adicionais. Essa aplicação é particularmente importante para times que precisam tomar decisões com base em evidências, já que os dados de desempenho de treinamento costumam orientar ajustes em módulos, trilhas e estratégias de capacitação.

Do ponto de vista técnico, o avanço descrito pela publicação se apoia na evolução dos LLMs multimodais, capazes de processar mais de um tipo de entrada. Em vez de trabalhar apenas com palavras, esses sistemas também interpretam imagens, o que amplia muito seu potencial em contextos profissionais. No entanto, essa ampliação traz responsabilidades. O artigo reforça que designers e líderes de aprendizagem devem questionar as respostas geradas, verificar premissas e conferir se as interpretações da IA estão corretas. A revisão crítica continua sendo parte central do processo.

Há também implicações importantes para o setor de tecnologia educacional. Ferramentas de IA que entendem imagens podem acelerar etapas de produção, reduzir retrabalho e apoiar a padronização de análises iniciais. Isso pode beneficiar organizações que precisam treinar equipes em escala, atualizar conteúdos com frequência ou responder rapidamente a mudanças em processos internos. Ao mesmo tempo, a adoção exige governança, transparência e atenção a questões éticas. Imagens podem conter informações sensíveis sobre pessoas, ambientes e operações, o que torna a proteção de dados e o uso responsável elementos indispensáveis.

Na prática, a integração entre imagens e LLMs tende a fortalecer uma abordagem mais centrada no humano, e não menos. O artigo observa que a expertise do profissional de L&D continua no centro das decisões, enquanto a IA atua como ferramenta de apoio para acelerar análises e expandir possibilidades criativas. Isso significa que o valor do modelo está menos em substituir especialistas e mais em ajudá-los a enxergar padrões, organizar ideias e transformar observações visuais em ações concretas de aprendizagem.

O cenário apresentado pela eLearning Industry indica que a próxima etapa da IA aplicada ao ensino e ao treinamento não dependerá apenas da geração de texto. A capacidade de interpretar imagens já começa a influenciar a maneira como cursos são planejados, revisados e ajustados. Para empresas, isso pode significar maior eficiência na criação de conteúdos e maior aderência dos treinamentos à realidade do trabalho. Para profissionais de aprendizagem, representa uma oportunidade de incorporar novos fluxos de análise sem perder o controle pedagógico do processo. Em síntese, o uso de imagens com LLMs amplia a utilidade da inteligência artificial no design instrucional, desde que acompanhado de critérios técnicos, supervisão humana e responsabilidade no uso dos dados.