Uma análise de relatórios de estágio de estudantes de negócios em uma universidade sueca mostra que, em ambientes de transformação digital, a aprendizagem depende menos de “estrutura ideal” e mais de suporte operacional e treinamento tecnológico contínuo no local de trabalho. O estudo aponta ganhos percebidos em autonomia, resolução de problemas e confiança, mas também revela fricções recorrentes: onboarding frágil, sistemas desatualizados e pouca discussão sobre políticas e regulação de IA.
O QUE HÁ DE NOVO: Um artigo publicado na revista Education and Information Technologies examina como estudantes de administração vivenciam estágios em contextos de alta tecnologia e como esses relatos podem orientar o desenho de programas de estágio alinhados ao “futuro do trabalho”. A pesquisa foi conduzida em uma universidade na Suécia, a partir de 290 relatórios entregues entre 2023 e 2025; após critérios de elegibilidade e consentimento, 76 relatórios com temas ligados a transformação digital, tecnologia ou sustentabilidade foram selecionados para análise qualitativa.
COMO FUNCIONA: O estudo usa análise de conteúdo com abordagem indutiva inspirada na grounded theory, apoiada pelo software NVivo 14. Os relatórios, exigidos como parte avaliativa do curso de estágio, seguem uma estrutura que combina descrição do desafio da organização, revisão de literatura (“fact check”), achados, soluções propostas e referências; os autores codificaram os textos em temas e depois os agruparam em dimensões mais amplas, com verificação entre pesquisadores e dupla codificação de 20% do material. A amostra inclui diversidade de perfis: 66,6% em programas de mestrado e 33,3% de bacharelado; 70,6% estagiaram na Suécia, e a maioria fez estágio presencial (69,3%), com participação também de formatos online (18,6%) e híbridos (12%).
PRINCIPAIS RESULTADOS: Três eixos concentram os achados: (1) resultados de aprendizagem, (2) problemas de negócio percebidos e (3) papel da tecnologia nas soluções propostas. Nos relatos, estudantes descrevem aprendizado prático com ferramentas (como análise de dados e automação), além de desenvolvimento de habilidades profissionais e confiança para lidar com problemas reais; ao mesmo tempo, reconhecem que aplicar “a teoria” nem sempre resolve desafios do dia a dia sem adaptação ao contexto e ao orçamento de cada organização. O estudo também identifica diferenças associadas ao contexto: estudantes em estágios no próprio país relatam maior satisfação; alunos de mestrado mencionam mais frequentemente a implementação de IA do que os de bacharelado; e estudantes não suecos tendem a enfatizar mais automação e análise preditiva.
POR QUE ISSO IMPORTA PARA A EDUCAÇÃO: Para escolas de negócios e gestores acadêmicos, a evidência sugere que “preparação para o digital” não se resolve apenas com disciplinas teóricas ou com a oferta do estágio como ponte genérica para a empregabilidade. A fricção aparece quando a organização tem ambição de digitalizar processos, mas não oferece suporte proporcional, especialmente onboarding, orientação e treinamento para lidar com ferramentas avançadas, o que afeta a experiência de aprendizagem e a capacidade do estudante de contribuir. Ao mesmo tempo, a centralidade da tecnologia nas soluções propostas (IA, comunicação digital, blockchain) indica que competências digitais passam a ser parte do núcleo formativo da administração, com implicações diretas para desenho curricular, avaliação e parceria universidade–empresa.
INSIGHT CENTRAL: A contribuição mais distintiva do estudo é deslocar o foco de modelos “ideais” de estágio (baseados em estruturas e expectativas) para a dinâmica cotidiana do trabalho em ambientes high-tech: ciclos de aprendizado contínuos, treinamento no fluxo das tarefas e suporte operacional como condição para que a experiência seja formativa. Em vez de priorizar o “encaixe cultural” como principal determinante de satisfação, os relatos sugerem que estudantes valorizam mais a existência de mecanismos práticos para executar tarefas tecnológicas com clareza, feedback e recursos adequados, um ponto que reorienta decisões sobre desenho de programa e supervisão.
SIM, MAS…: Como a base empírica são relatórios acadêmicos produzidos logo após o estágio, o estudo captura percepções imediatas e pode refletir incentivos do próprio formato avaliativo, como maior alinhamento a teorias ou cautela em críticas por receio de impacto em nota e oportunidades futuras. Além disso, a pesquisa se concentra em uma única universidade, o que limita generalizações; e, embora IA apareça com destaque nas recomendações dos estudantes, os relatos trazem pouca profundidade sobre políticas, regulação e governança de implementação, lacuna relevante para cursos que pretendem formar profissionais aptos a operar com responsabilidade em ambientes orientados por dados.
O QUE VEM DEPOIS: Os autores defendem estudos longitudinais para verificar se os ganhos percebidos (competência tecnológica, adaptabilidade e confiança) se sustentam no início da carreira e se se convertem em melhores trajetórias profissionais. Também apontam a necessidade de replicar o desenho em outras instituições e regiões para testar variações culturais e organizacionais, bem como aprofundar o papel de estruturas de suporte, como microlearning, sistemas digitais de gestão de estágio e rotinas de feedback, em contextos presenciais, híbridos e remotos.
