I. Introdução: A Revolução da IA no Mercado de Trabalho Brasileiro

A Inteligência Artificial (IA) está no epicentro de uma transformação sem precedentes no mercado de trabalho global e, consequentemente, no Brasil. As projeções indicam que a IA impactará milhões de empregos em todo o mundo, com estimativas de que possa substituir cerca de 300 milhões de postos de trabalho, o que representa aproximadamente 9,1% do total de empregos globais.¹ As profissões mais vulneráveis a essa automação incluem áreas como escrita, fotografia e desenvolvimento de software.¹

No contexto brasileiro, o avanço da IA generativa é particularmente relevante. Estudos apontam que a IA deve impactar 31,3 milhões de empregos e afetar pelo menos 13 áreas profissionais, que somam 5,538 milhões de trabalhadores.² Aproximadamente 5,4% dos trabalhadores brasileiros estão em ocupações com alto nível de exposição à IA generativa, o que significa que suas funções podem ser quase que totalmente automatizadas.²

Contrariando as preocupações iniciais de uma perda massiva de empregos, análises de instituições como a PwC e a Gartner oferecem uma perspectiva mais matizada. O Barômetro Global de Empregos em IA de 2025 da PwC, baseado na análise de quase um bilhão de anúncios de emprego, concluiu que o número de vagas está, de fato, crescendo em praticamente todos os tipos de ocupações expostas à IA, inclusive aquelas consideradas altamente automatizáveis.⁴ De forma similar, a Gartner projeta que, apesar de todos os avanços da IA, o impacto global nos empregos será neutro até 2026. Além disso, a previsão é que, até 2036, as soluções de IA, ao aumentarem ou entregarem tarefas de forma autônoma, resultarão em mais de meio bilhão de novos empregos humanos líquidos.⁵

Essa dinâmica sugere que a disrupção causada pela IA é, em sua essência, mais uma transformação profunda do que uma aniquilação pura de empregos. A IA, em vez de simplesmente eliminar funções, as redefine ao automatizar tarefas repetitivas, o que, por sua vez, aumenta as capacidades humanas e direciona a demanda para habilidades de maior valor e mais centradas no ser humano. A McKinsey corrobora essa visão, estimando que até 2030, 14% dos empregados globalmente, o equivalente a 375 milhões de trabalhadores, serão compelidos a mudar de carreira devido à IA.¹ Para a Europa e os Estados Unidos, a consultoria projeta que até 30% das horas de trabalho atuais poderiam ser automatizadas até 2030, impulsionadas pela IA generativa.⁶ Este cenário de redefinição do trabalho sublinha a necessidade crítica de adaptação de habilidades.

O Brasil, nesse panorama, está se posicionando como um hub emergente de IA. O mercado de IA no país demonstra um crescimento robusto, com projeção de expansão de US$ 3 bilhões em 2023 para US$ 11,6 bilhões até 2030, o que terá um impacto substancial no Produto Interno Bruto (PIB) nacional.⁷ O país já se destaca como líder regional em IA, abrigando a maioria das startups de IA da América Latina e atraindo investimentos significativos.⁷ No entanto, existem desafios estruturais que podem limitar o potencial de crescimento inclusivo. O Brasil ainda apresenta um investimento relativamente baixo em Pesquisa e Desenvolvimento (P&D), correspondendo a apenas 1,16% do PIB, além de enfrentar questões de cibersegurança, uma notável divisão digital entre áreas urbanas e rurais, e disparidades de gênero na educação STEM (Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática).⁷ Esses fatores podem dificultar a distribuição equitativa dos benefícios da IA e exacerbar as desigualdades existentes no acesso à tecnologia e a empregos de alta qualificação.

A IA atua como um catalisador de transformação, não apenas automatizando tarefas, mas também impulsionando um aumento dramático na produtividade. Indústrias mais expostas à IA, como serviços financeiros e publicação de software, registraram um crescimento de receita por funcionário três vezes maior (27%) em comparação com as menos expostas (9%).⁴ A proliferação da IA generativa desde 2022 quase quadruplicou o crescimento da produtividade nesses setores, passando de 7% (2018-2022) para 27% (2018-2024).⁴

Essa aceleração tecnológica está gerando o que tem sido chamado de "terremoto de habilidades". As competências procuradas pelos empregadores em ocupações mais expostas à IA estão mudando 66% mais rápido do que em outras áreas, um aumento significativo em relação aos 25% do ano anterior.⁴ Isso ressalta a urgência da adaptação rápida tanto por parte dos trabalhadores quanto das empresas. Apesar da automação, a IA também tem o potencial de democratizar o acesso a empregos, facilitando a aquisição de conhecimento técnico e habilidades que historicamente eram barreiras para muitos profissionais.⁹ Empresas podem, por exemplo, alavancar a IA para treinar a próxima geração de profissionais seniores, redefinindo as estruturas tradicionais de carreira.⁹

A IA impulsiona uma redefinição fundamental do valor do capital humano e da educação, priorizando habilidades demonstráveis sobre credenciais formais. O relatório da PwC destaca uma demanda decrescente por diplomas formais, especialmente em empregos expostos à IA, enquanto, paradoxalmente, as habilidades em IA oferecem um prêmio salarial substancial de 56%.⁴ Este fato indica que a capacidade de demonstrar competências e a adaptabilidade estão se tornando mais valiosas do que os diplomas estáticos. A ênfase na requalificação profissional por parte de 75% dos CEOs e a rápida mudança nas habilidades exigidas (66% mais rápido) reforçam essa tendência.¹ Isso sugere uma mudança de paradigma educacional, onde a aprendizagem contínua, baseada em habilidades e com foco na aplicação prática, será fundamental para a longevidade da carreira e a maximização do potencial de ganhos na era da IA.

II. Áreas em Crescimento e Profissões em Alta na Tecnologia com IA

A ascensão da Inteligência Artificial está remodelando o panorama de oportunidades no mercado de trabalho de tecnologia, criando novas demandas e elevando o valor de funções existentes. Indústrias "mais expostas" à IA, como serviços financeiros e publicação de software, experimentaram um crescimento de produtividade quase quadruplicado.⁴ O setor de Informação, Comunicação e Tecnologia (ICT) demonstra ser um dos líderes na adoção de IA, com a parcela de anúncios de emprego exigindo habilidades em IA aumentando significativamente em algumas regiões, como na Espanha, onde subiu de 1,7% em 2018 para 8,4% em 2024.⁸ O setor de Serviços Profissionais, que inclui consultoria e serviços jurídicos, também está testemunhando uma rápida integração da IA e, consequentemente, uma crescente demanda por talentos qualificados.⁴

No Brasil, a IA possui um vasto potencial para revolucionar diversos setores. No agronegócio, por exemplo, a tecnologia pode automatizar tarefas complexas e aprimorar previsões agrícolas. Na educação, a IA promete personalizar o ensino, enquanto na saúde, suas aplicações são cada vez mais promissoras. Além disso, a segurança pública também se beneficia da integração de soluções de IA.⁷

A demanda por profissionais especializados em IA no Brasil registrou um aumento de 39% no primeiro quadrimestre de 2024 em comparação com o mesmo período de 2023.¹² Diversas profissões de tecnologia estão em alta, com salários competitivos, refletindo a valorização das habilidades ligadas à IA.

A seguir, a Tabela 1 detalha as profissões de tecnologia em alta no Brasil para o período de 2025-2035, com base em dados de mercado:

Tabela 1: Profissões de Tecnologia em Alta no Brasil (2025-2035)

ProfissãoDescrição Breve (O que faz)Habilidades Chave (Perfil da Vaga)Faixa Salarial Média (R$)FontesHead de Transformação DigitalLidera a adoção e implementação de tecnologia digital em processos, produtos e serviços da empresa.Liderança, visão estratégica, gestão de projetos, conhecimento em tecnologias digitais, experiência em IA.R$ 27.000 - R$ 32.000¹²Engenheiro de PromptDesenvolve e aprimora comandos para sistemas de IA (chatbots, assistentes virtuais), otimizando modelos de linguagem e resultados.Conhecimento em modelos de IA, formulação de comandos claros/específicos, iteração e refinamento, habilidades linguísticas e criatividade.R$ 16.000 - R$ 21.000¹²Especialista em Cibersegurança de IAProtege sistemas de IA e aprendizado de máquina contra ameaças cibernéticas.Certificações (CISSP, CEH), análise de vulnerabilidades, testes de penetração, firewalls, criptografia, expertise em segurança de sistemas de IA.R$ 18.000 - R$ 24.000¹²Engenheiro de Automação InteligenteProjeta, implementa e otimiza sistemas de automação usando IoT, análise de dados, IA e robótica.Conhecimento em IoT, análise de dados, IA, robótica, otimização de processos.R$ 17.000 - R$ 24.000¹²Engenheiro de Machine LearningProjeta e implementa sistemas de aprendizado de máquina para automação e análise preditiva.Python, Java, PyTorch, Scikit-Learn, ciência de dados, arquitetura de modelos, pipelines de ML, IA generativa.R$ 18.000 - R$ 32.000¹²Cientista de DadosInterpreta dados para criar sistemas inteligentes, previsões e auxiliar decisões estratégicas.Python, R, SQL, Machine Learning, TensorFlow, estatística, visualização de dados, pensamento crítico, comunicação, visão de negócios.R$ 15.000 - R$ 30.000¹²Especialista/Gerente de DadosTransforma grandes volumes de dados em insights estratégicos, gerenciando arquitetura e qualidade dos dados.SQL, NoSQL, Big Data, ETL, Python, R, Power BI, Tableau.R$ 18.000 - R$ 35.000¹³Arquiteto de SoluçãoDesenha e supervisiona a implementação de soluções tecnológicas escaláveis e alinhadas aos objetivos de negócios.Design de arquitetura de sistemas, certificações (AWS, Azure, Google Cloud), metodologias ágeis, DevOps.R$ 20.000 - R$ 30.000¹³Especialista/Arquiteto de CloudProjeta e gerencia ambientes de computação em nuvem, otimizando segurança e escalabilidade.Experiência com provedores de cloud (AWS, Azure, Google Cloud), DevOps, infraestrutura como código (Terraform, Kubernetes), certificações cloud.R$ 18.000 - R$ 28.000¹³Desenvolvedor Full StackProjeta e implementa front-end e back-end de aplicações web e móveis.JavaScript, Python, Ruby, React, Node.js, design responsivo.R$ 12.000 - R$ 25.000¹³Desenvolvedor BlockchainProjeta soluções baseadas em blockchain (criptomoedas, contratos inteligentes).Solidity, Rust, segurança digital, redes descentralizadas.R$ 15.000 - R$ 28.000¹³Especialista em IoT (Internet das Coisas)Projeta e gerencia redes de dispositivos conectados, garantindo integração e funcionalidade.Hardware, redes, C, Python, protocolos de IoT, segurança.R$ 18.000 - R$ 30.000¹³

Além dessas, a Brasscom projeta que gerentes de TI, desenvolvedores back-end, coordenadores de segurança da informação e gerentes de projetos também serão altamente procurados em 2025.¹⁴

Uma observação crucial é que a IA não apenas cria novas funções, mas também eleva o valor das funções existentes que a incorporam, gerando uma "premiumização" de habilidades. A evidência disso é o substancial prêmio salarial de 56% para empregos que exigem habilidades em IA, um aumento significativo em relação aos 25% do ano anterior.⁴ Esses empregos também crescem 7,5% mais rápido do que todas as outras vagas.⁴ Isso indica que a proficiência em IA atua como um multiplicador de força para o talento humano, e não apenas como um substituto. Mesmo que a função principal de um profissional não seja explicitamente a de um "Especialista em IA", a aquisição de competências em IA pode impulsionar drasticamente sua trajetória de carreira, potencial de ganhos e atratividade no mercado. Isso estabelece um imperativo estratégico para que todos os profissionais de tecnologia integrem a IA em seus conjuntos de habilidades.

O mercado de trabalho de tecnologia está se tornando mais orientado a habilidades e competências demonstráveis do que a títulos de cargo fixos ou formações tradicionais. Embora títulos de cargos específicos sejam listados, a ênfase na rápida mudança das habilidades procuradas pelos empregadores (66% mais rápido) e a demanda decrescente por diplomas formais apontam para uma tendência sistêmica.⁴ A proposta de valor para os empregadores está se deslocando de um detentor de diploma para um detentor de habilidades demonstráveis, capaz de aplicação prática imediata. Isso significa que a requalificação contínua, a experiência prática e um portfólio de projetos do mundo real se tornarão mais importantes do que um diploma estático para a progressão na carreira e o acesso a funções de alta demanda. Essa mudança também explica o surgimento de funções como "Head de Transformação Digital", que exigem um conjunto amplo e adaptável de habilidades para navegar na mudança organizacional, e não apenas uma profunda expertise técnica em uma área restrita.

Adicionalmente, a demanda por habilidades "humanas" (sociais, emocionais, cognitivas avançadas) representa um contraponto crucial e crescente à automação técnica, tornando-as indispensáveis para o sucesso na era da IA. Há uma demanda crescente por habilidades tecnológicas avançadas em TI, programação e análise de dados, com projeções de crescimento substancial.⁶ Empresas relatam escassez nessas áreas, bem como em matemática avançada.⁶ No entanto, a demanda por habilidades sociais e emocionais, como empatia interpessoal e liderança, também deve aumentar, impulsionada por funções na saúde e gerenciais.⁶ A criatividade é altamente valorizada, com potencial de aumento de 12% até 2030.⁶ Pensamento crítico, estruturação de problemas e processamento de informações complexas são cruciais para trabalhar com novas tecnologias.⁶ A capacidade de criar código eficiente e sustentável, utilizar plataformas de autoatendimento e aplicar conceitos matemáticos e estatísticos são habilidades técnicas fundamentais para cientistas de dados.¹⁶ Isso demonstra que, à medida que a IA automatiza tarefas repetitivas e baseadas em regras, as capacidades humanas únicas que a IA não pode replicar se tornam exponencialmente mais valiosas. Carreiras à prova de futuro na tecnologia exigirão uma combinação sofisticada de forte acuidade técnica e habilidades interpessoais altamente desenvolvidas.

III. Áreas em Declínio e Profissões Impactadas pela Automação da IA

A Inteligência Artificial, embora criadora de novas oportunidades, também impõe uma reestruturação significativa em certas áreas do mercado de trabalho. Globalmente, a IA tem o potencial de impactar 40% dos empregos na próxima década ¹⁷, e a automação é projetada para causar 12 milhões de transições ocupacionais até 2030.⁶ Profissões com alta vulnerabilidade à automação por IA generativa incluem escrita, fotografia e desenvolvimento de software.¹ Estima-se que mais de 7,5 milhões de empregos de entrada de dados serão eliminados até 2027, representando a maior perda prevista, com secretários administrativos e contadores também entre os mais afetados.¹ A demanda por ocupações como trabalhadores de escritório, trabalhadores de produção e representantes de atendimento ao cliente deve diminuir.⁶ Além disso, cerca de 80% da força de trabalho dos EUA pode ter pelo menos 10% de suas tarefas impactadas por Large Language Models (LLMs).¹ Em maio de 2023, 3.900 perdas de empregos nos EUA foram diretamente ligadas à IA, correspondendo a 5% do total de empregos perdidos naquele mês.¹ A Gartner prevê que, até 2027, 60% das horas de trabalho na maioria dos empregos serão impactadas, levando a uma mudança para estruturas baseadas em habilidades.¹⁸

No Brasil, o impacto da IA é igualmente notável. A pesquisa da LCA 4intelligence, baseada em dados da Organização Internacional do Trabalho (OIT), indica que 31,3 milhões de empregos e 13 profissões serão impactados pela IA nos próximos anos.² As 13 principais áreas mais impactadas representam 5,538 milhões de trabalhadores no país.³

A Tabela 2 apresenta as profissões de tecnologia e outras áreas altamente impactadas pela IA no Brasil:

Tabela 2: Profissões de Tecnologia e Outras Áreas Altamente Impactadas pela IA no Brasil

ProfissãoTipo de ImpactoNível de Exposição à IANecessidade de Requalificação/AdaptaçãoFontesEscriturários GeraisAutomação de tarefas repetitivasAltoEssencial para transição para funções mais estratégicas ou baseadas em habilidades humanas.²Analistas FinanceirosAutomação de análise de dados e relatóriosAltoFoco em interpretação de dados complexos, consultoria estratégica e julgamento humano.²Desenvolvedores de Páginas de Internet (Web) e MultimídiaTransformação de função (IA auxilia na geração de código e interfaces)AltoNecessidade de focar em design de experiência do usuário (UX/UI), arquitetura, integração de IA e refino de outputs de IA.²Agentes e Corretores de Bolsa, Câmbio e Outros Serviços FinanceirosAutomação de transações e análises de mercadoAltoFoco em relacionamento com cliente, aconselhamento personalizado e estratégias complexas.²Agentes de Empréstimos e FinanciamentoAutomação de análise de crédito e processos de aprovaçãoAltoFoco em negociação, gestão de relacionamento e casos complexos que exigem julgamento.²Operadores de Máquinas de Processamento de Texto e MecanógrafosAutomação completa de tarefas de digitação e formataçãoAltoRequer requalificação para funções administrativas mais complexas ou outras áreas.²Operadores de Entrada de DadosAutomação completa de tarefas de inserção de dadosAltoRequer requalificação para funções que envolvam análise, interpretação ou gestão de dados.¹Trabalhadores de Contabilidade e Cálculo de CustosAutomação de tarefas de registro e cálculoAltoFoco em auditoria, consultoria tributária, análise financeira estratégica e conformidade.¹Trabalhadores de Serviços Estatísticos, Financeiros e de SegurosAutomação de coleta e processamento de dadosAltoFoco em modelagem avançada, interpretação de riscos e desenvolvimento de novos produtos.²Trabalhadores Encarregados de Folha de PagamentoAutomação de cálculos e processamento de pagamentosAltoFoco em gestão de benefícios, conformidade legal e resolução de problemas complexos de RH.²Trabalhadores do Serviço de PessoalAutomação de tarefas administrativas de RHAltoFoco em gestão de talentos, desenvolvimento organizacional, cultura e engajamento.²Trabalhadores de Apoio Administrativo em GeralAutomação de organização, agendamento e comunicação básicaAltoFoco em coordenação, suporte estratégico e gestão de projetos.²Vendedores por TelefoneAutomação de atendimento e vendas básicasAltoFoco em vendas consultivas, relacionamento complexo e negociação de alto valor.²

Uma observação fundamental é que a vulnerabilidade à IA é inversamente proporcional à complexidade, criatividade e necessidade de julgamento humano da tarefa. A lista de profissões em declínio é predominantemente composta por funções administrativas, de entrada de dados e repetitivas, caracterizadas por tarefas rotineiras, baseadas em regras e com baixa carga cognitiva.¹ Em contraste, as funções em crescimento, como as de Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning, exigem funções cognitivas de alto nível, resolução de problemas e criatividade.¹² Isso demonstra que tarefas facilmente codificáveis e que envolvem processamento básico de dados são as principais candidatas à automação. A implicação é que os indivíduos nessas funções vulneráveis devem direcionar sua requalificação para tarefas que demandam pensamento crítico, criatividade e resolução de problemas complexos – habilidades que estão explicitamente em alta demanda.⁶ Isso reforça a ideia de que a força de trabalho futura precisa focar em como aumentar a IA, em vez de tentar competir com suas capacidades automatizadas.

A "extinção de empregos" é, na realidade, uma "evolução de tarefas" e uma redefinição de responsabilidades, exigindo uma requalificação proativa. Embora os dados iniciais mencionem perdas de empregos ¹, o contexto brasileiro explicitamente as enquadra como uma transformação, onde a intervenção humana permanece necessária.² Isso significa que, mesmo em funções altamente impactadas, como "Desenvolvedores de páginas de internet" ³, o elemento humano se desloca da execução de tarefas de codificação repetitivas para a supervisão, gestão e refinamento dos resultados da IA. Por exemplo, a IA generativa está ativamente aprimorando o desenvolvimento Front-End, tornando a construção de interfaces mais fácil e produtiva.¹⁹ Isso implica que o papel do desenvolvedor se torna mais estratégico e menos manual. A distinção crucial é que o título do cargo pode persistir, mas as responsabilidades diárias e as habilidades exigidas mudarão fundamentalmente. O medo da perda de empregos deve ser canalizado para a aquisição proativa de habilidades e adaptação, focando em como alavancar a IA como uma ferramenta poderosa para aumentar a produtividade e a criatividade, em vez de resistir à sua integração inevitável.

As habilidades em declínio são predominantemente aquelas associadas a tarefas rotineiras e de baixo valor cognitivo. A demanda por trabalho onde predominam habilidades cognitivas básicas, como suporte de escritório e atendimento ao cliente, deve diminuir em 14%.⁶ Habilidades como processamento básico de dados, alfabetização, numeramento e comunicação básica estão em declínio.⁶ Curiosamente, atividades de trabalho caracterizadas por habilidades cognitivas avançadas, como alfabetização e escrita avançadas, juntamente com habilidades quantitativas e estatísticas, podem diminuir em 19%.⁶ A demanda por habilidades físicas e manuais pode permanecer estável, mas declínios são esperados com a automação contínua no trabalho de produção.⁶

Uma implicação fundamental é que a IA, se não for gerida proativamente, tem o potencial de exacerbar a desigualdade no mercado de trabalho, com jovens e mulheres sendo particularmente vulneráveis. A McKinsey destaca que trabalhadores com salários mais baixos enfrentam desafios significativos na recolocação, à medida que a demanda se desloca para ocupações com salários mais altos.⁶ Isso levanta o risco de um mercado de trabalho mais polarizado se esses trabalhadores não adquirirem novas habilidades. Dados brasileiros especificam que jovens entre 14 e 17 anos e mulheres são identificados como grupos mais vulneráveis ao impacto da IA, enquanto trabalhadores mais velhos (50+) são menos expostos.³ Isso revela uma implicação social oculta: sem programas de requalificação direcionados, educação acessível e intervenções políticas proativas, os benefícios econômicos da IA podem se concentrar desproporcionalmente naqueles que já ocupam funções de alta qualificação, ampliando as lacunas socioeconômicas e de gênero existentes. Isso sublinha a necessidade crítica de responsabilidade social e governamental para facilitar a requalificação profissional e garantir acesso equitativo a habilidades à prova de futuro.³

IV. Vagas e Salários no Mercado de TI Brasileiro

O setor de Tecnologia, Informação e Comunicação (TIC) no Brasil demonstra um crescimento robusto, com projeções de geração de 30 mil a 147 mil empregos formais até dezembro de 2025, com uma média de 88 mil novas vagas. Desse total, 57% das oportunidades estarão diretamente ligadas à área de tecnologia.¹⁴ O número de trabalhadores em TI no Brasil alcançou 722.541 em 2025, representando um aumento de 3,7% no acumulado do ano até fevereiro. Desde 2012, o crescimento médio anual de empregos no setor foi de 4,4%.²⁰ Embora São Paulo continue sendo o principal polo de empregos em TI, concentrando 39,6% dos profissionais, estados como Santa Catarina (5,2%), Piauí (12,1%) e Rio de Janeiro (7,9%) apresentam um crescimento superior à média nacional.²⁰

O salário médio dos profissionais de TI no Brasil em 2025 é de R$ 7.666,51 ²⁰, um valor que reflete um crescimento médio anual de 6,4% desde o quarto trimestre de 2012.²⁰ O faturamento nominal do setor de TI também cresceu, em média, 7,2% ao ano desde 2012, superando o aumento médio das remunerações. Em 2025, o faturamento nominal teve um aumento de 19,5%, e o valor real, descontada a inflação, avançou 18,1%.²⁰

Uma observação relevante é que o crescimento do setor de TI no Brasil é robusto, mas a IA está criando uma polarização salarial e de oportunidades, favorecendo profissionais com habilidades em IA. Embora o aumento salarial médio e o crescimento geral de empregos no setor de TI brasileiro sejam positivos, o prêmio salarial substancial de 56% para habilidades em IA ⁴ e as faixas salariais significativamente mais altas para funções específicas de IA (R$ 15 mil a R$ 32 mil) ¹², em contraste com a média geral do setor (R$ 7,6 mil) ²⁰, revelam uma estratificação clara. Isso indica que a proficiência em IA está se tornando um diferencial primário para o potencial de ganhos e a progressão na carreira. Embora o mercado de TI em geral esteja em expansão, as oportunidades mais lucrativas e de alto crescimento estão cada vez mais concentradas em funções que utilizam diretamente a IA, criando um mercado de "duas velocidades" onde aqueles com habilidades em IA são significativamente mais vantajosos em termos de remuneração e demanda.

A demanda por profissionais especializados em IA no Brasil aumentou 39% no primeiro quadrimestre de 2024, com salários médios para esses especialistas variando de R$ 15 mil a R$ 32 mil.¹²

A lacuna de habilidades é um gargalo crítico para o crescimento sustentável do setor de TIC no Brasil, indicando que a oferta de talentos não acompanha a rápida evolução tecnológica. Entre 2019 e 2024, foram necessários 665 mil profissionais de TI, mas apenas 464 mil foram formados entre 2018 e 2023, resultando em um déficit de 30,2% entre a demanda e a oferta.¹⁴ Este déficit aponta para um problema sistêmico: mesmo com a criação de novas vagas, as empresas enfrentam dificuldades para encontrar candidatos com as habilidades atualizadas e relevantes. A rápida evolução tecnológica, impulsionada pela IA, supera a capacidade do sistema educacional tradicional e da força de trabalho existente de produzir ou adquirir profissionais com competências de ponta. Para superar esse gargalo, é fundamental que haja um esforço conjunto entre a academia, o governo e a indústria para acelerar o desenvolvimento de habilidades, talvez por meio de cursos ágeis de curta duração, certificações e programas de treinamento práticos, em vez de depender exclusivamente de diplomas formais de longa duração.

Um padrão emergente no mercado de trabalho brasileiro é o aumento de empregos informais, MEIs (Microempreendedores Individuais) e empresários individuais, que superou o crescimento de empregos formais nos últimos dois anos.¹⁴ Esse fenômeno reflete uma busca por flexibilidade e uma adaptação do mercado à demanda por habilidades especializadas e de nicho. Empresas que buscam habilidades altamente especializadas em IA podem preferir contratos por projeto ou arranjos de freelancer devido ao ritmo acelerado da mudança tecnológica e à alta demanda por expertise de nicho, que os processos de contratação formais podem não acomodar com rapidez suficiente. Além disso, os próprios profissionais podem optar por esses modelos em busca de maior flexibilidade, autonomia e, potencialmente, maiores ganhos. Isso implica que o planejamento de carreira deve considerar não apenas o emprego formal tradicional, mas também explorar oportunidades na economia gig e como prestadores de serviços independentes, especialmente para aqueles que desenvolvem habilidades em IA altamente procuradas, pois esse modelo oferece um caminho direto para monetizar a expertise especializada.

As competências mais demandadas no mercado de trabalho brasileiro incluem inteligência artificial (IA), Big Data, redes e cibersegurança.¹⁴ Essas áreas se alinham diretamente com as profissões em alta e com as habilidades essenciais discutidas anteriormente, reforçando a direção para onde o mercado de TI está se movendo.

V. Curva de Aprendizado e Caminhos para Começar do Zero na Era da IA

A era da Inteligência Artificial exige uma reavaliação fundamental dos caminhos de carreira e da educação. O aprendizado contínuo, por meio de upskilling (aprimoramento de habilidades existentes) e reskilling (aquisição de novas habilidades), tornou-se imperativo. A necessidade de adaptação é urgente, com projeções de que 14% dos empregados precisarão mudar de carreira até 2030.¹ Quase 80% dos empregadores já planejam requalificar seus trabalhadores para lidar com as novas tecnologias.¹⁰

Um padrão significativo é a flexibilização da exigência de diplomas formais. A demanda por diplomas está diminuindo para todos os empregos, e de forma mais acentuada para aqueles expostos à IA. A porcentagem de empregos que a IA aumenta e que exigem diploma caiu 7 pontos percentuais (de 66% para 59%) entre 2019 e 2024, e 9 pontos percentuais (de 53% para 44%) para empregos que a IA automatiza.⁴ Isso sugere que a experiência prática e as habilidades demonstráveis estão se tornando mais valiosas do que as credenciais acadêmicas tradicionais. A PwC e o Fórum Econômico Mundial enfatizam que o desenvolvimento de habilidades é a chave para o sucesso na era da IA, com um ritmo de mudança de habilidades 66% mais rápido em empregos expostos à IA.⁴

Para aqueles que desejam começar do zero na área de tecnologia, especialmente com foco em IA, diversos caminhos de carreira se mostram promissores:

Engenheiro de Machine Learning

Tornar-se um Engenheiro de Machine Learning (ML) exige uma abordagem estruturada, focando em conceitos teóricos e aplicação prática.

• Roadmap de Aprendizado:

1. Compreender o Problema e o Objetivo: O ponto de partida é entender o problema de negócio que se busca resolver. Isso envolve colaboração com especialistas de domínio, cientistas de dados, engenheiros de software e gerentes de produto para definir objetivos claros e requisitos. Habilidades de comunicação são cruciais para traduzir conceitos técnicos para públicos não técnicos.²¹
2. Coleta e Preparação de Dados: Após definir o objetivo, o próximo passo é coletar, pré-processar e limpar dados de diversas fontes para construir conjuntos de dados de alta qualidade para o treinamento de modelos de ML. Isso inclui manipulação de dados, engenharia de features e transformação de dados.²¹
3. Seleção e Desenvolvimento de Modelos: Nesta fase, o Engenheiro de ML seleciona os algoritmos e técnicas de ML mais adequados (como Aprendizado Supervisionado, Não Supervisionado ou por Reforço) com base no domínio do problema e nas características dos dados. Os modelos são então treinados utilizando bibliotecas e frameworks como scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch.²¹
4. Avaliação e Validação: É fundamental avaliar o desempenho do modelo usando métricas apropriadas e ajustá-lo (afinamento de parâmetros) para melhorar sua performance e capacidade de generalização.²¹
5. Implantação e Integração: Finalmente, o modelo é implantado em ambientes de produção e integrado a sistemas e infraestruturas existentes. Isso pode envolver o uso de conteinerização (Docker), desenvolvimento de APIs e implantação em nuvem.²¹
6. Conceitos Avançados: Após dominar o básico, é recomendado aprofundar-se em conceitos avançados como ensemble learning (combinação de múltiplos modelos), deep learning (redes neurais com muitas camadas), Processamento de Linguagem Natural (NLP) para dados textuais e Visão Computacional para imagens.²²

• Habilidades Necessárias: Proficiência em linguagens de programação como Python e Java, experiência com frameworks como PyTorch e Scikit-Learn, e conhecimento em ciência de dados são fundamentais.¹³ Além disso, são essenciais habilidades de programação robustas, experiência com plataformas de dados e ferramentas de processamento de dados distribuídos. É crucial ter conhecimento em arquitetura de modelos, criação de pipelines de ML, IA generativa, interpretação de dados e métricas, MLOps, desenvolvimento de aplicações, gerenciamento de infraestrutura e governança de dados.²³
• Tempo Estimado: Dedicando de 3 a 5 horas diárias de estudo e prática, é possível adquirir as habilidades necessárias para aplicar para vagas de Engenheiro de Machine Learning de nível de entrada em aproximadamente 12 a 20 meses.²²
• Certificações Relevantes: A certificação Google Cloud Professional ML Engineer ²³ é altamente reconhecida, pois avalia a capacidade de projetar, construir e operacionalizar soluções de IA usando recursos do Google Cloud. Recomenda-se que os candidatos tenham três ou mais anos de experiência na indústria, incluindo pelo menos um ano de concepção e gerenciamento de soluções usando Google Cloud, e proficiência mínima em Python e Cloud SQL para interpretar trechos de código.²³

Cientista de Dados

A carreira de Cientista de Dados é para aqueles que buscam resolver problemas de negócio por meio da análise de dados, transformando grandes volumes de informação em insights acionáveis.

• Roadmap de Aprendizado:

1. Identificar Interesse: O primeiro passo é determinar se há um real interesse em ciência de dados e se o perfil pessoal se alinha com a curiosidade e o espírito investigativo exigidos.²⁴
2. Educação Formal (Opcional, mas Útil): Embora um diploma específico não seja mandatório, uma formação em estatística ou engenharia da computação pode ser muito benéfica. No entanto, o campo é inclusivo, e muitos cientistas de dados vêm de diversas formações, inclusive sem diploma de ensino superior.²⁴
3. Cursos e Treinamentos Formais: Buscar cursos e treinamentos estruturados é recomendado para um aprendizado organizado e para adquirir o conhecimento necessário para a profissionalização. Embora existam recursos gratuitos, eles podem ser desafiadores sem orientação.²⁴
4. Comunidade: Juntar-se à comunidade de ciência de dados é crucial. Plataformas como Stack Overflow oferecem fóruns para buscar ajuda e discutir problemas.²⁴
5. Construir Portfólio: Com o conhecimento básico, é fundamental praticar e construir um portfólio de projetos e problemas resolvidos. Plataformas como GitHub permitem exibir o trabalho, que serve como portfólio para recrutadores. Quanto mais problemas resolvidos, mais experiência se adquire, independentemente da formação acadêmica.²⁴
6. Trilha de Aprendizagem (Exemplo: Data Analyst 4.0 da Data Science Academy): Este programa é ideal para quem deseja iniciar uma carreira em Ciência de Dados do zero, com foco em SQL, Python, Power BI e Google BigQuery, e inclui projetos práticos e integração de IA generativa (ChatGPT, Ollama, LLM, RAG).²⁵

• Habilidades Necessárias:
• Técnicas: Domínio de programação (Python, R, SQL), matemática, estatística, Machine Learning, TensorFlow, e ferramentas de visualização de dados.¹³ Capacidade de preparar dados para análise eficaz, utilizar plataformas de autoatendimento, criar código eficiente e sustentável, e aplicar conceitos matemáticos e estatísticos de forma apropriada.¹⁶
• Comportamentais (Soft Skills): Pensamento crítico para analisar objetivamente questões e resultados; comunicação eficaz para explicar informações de dados a públicos técnicos e não técnicos; resolução proativa de problemas para identificar oportunidades e abordagens; curiosidade intelectual para investigar além das hipóteses iniciais; e visão de negócios (business acumen) para transformar dados em resultados que beneficiem a organização.¹⁶ Liderança para conduzir projetos de mudança também é importante.²⁴
• Tempo Estimado: O curso "Data Analyst 4.0" da Data Science Academy, que serve como uma formação fundamental para cientistas de dados, tem uma carga horária total de 360 horas, com acesso por 24 meses.²⁵ O tempo para se tornar proficiente dependerá da dedicação individual.
• Certificações Relevantes: Microsoft Learn oferece treinamentos para cientistas de dados, com trilhas de aprendizado e módulos para desenvolver as habilidades necessárias.²⁶ O programa "Capacita Gov.br" também oferece cursos de Ciência de Dados.²⁷

Engenheiro de Prompt

A Engenharia de Prompt é uma área emergente e crucial para quem deseja trabalhar diretamente com a otimização da interação entre humanos e modelos de IA generativa.

• Habilidades Essenciais:
• Conhecimento sobre Modelos de IA: Entender como a IA processa informações é crucial para criar prompts eficazes.²⁸
• Formulação de Comandos Claros e Específicos: Prompts objetivos e diretos ajudam a IA a interpretar melhor as requisições, incluindo requisitos específicos como formato de saída e nível de detalhe.²⁸
• Iteração e Refinamento: Testar e ajustar prompts com base nas respostas recebidas é fundamental para a melhoria contínua dos resultados.²⁸
• Habilidades Linguísticas e Expressão Criativa: Essenciais para ajustar prompts e obter as respostas desejadas de ferramentas de IA generativa.²⁹
• Experimentação: A capacidade de experimentar com diferentes tipos de entradas para criar uma biblioteca de prompts e identificar scripts/templates reutilizáveis para desenvolvedores.²⁹
• Estratégias para Desenvolvê-las:
• Prática Iterativa: A engenharia de prompt é um processo iterativo de tentativa e erro, exigindo revisão e ajuste constantes.²⁸
• Prompt Chaining: Dividir tarefas complexas em etapas menores, criando prompts consecutivos que guiam a IA para um resultado mais preciso e estruturado.²⁸
• Uso de Restrições: Definir restrições claras no prompt para especificar o formato, estilo ou nível de detalhe esperado na resposta.²⁸
• Reverse Prompt: Validar o entendimento da IA sobre a tarefa antes de solicitar a execução completa, ajudando a evitar respostas desalinhadas.²⁸
• Foco na Objetividade, Especificidade, Clareza e Contextualização: Usar linguagem simples, detalhar requisições e fornecer informações adicionais como propósito e público-alvo para ajudar a IA a entregar uma resposta alinhada às necessidades.²⁸

Engenheiro de Segurança Cibernética

Com a crescente digitalização e a proliferação da IA, a segurança cibernética torna-se uma preocupação central, gerando alta demanda por especialistas.

• Cursos e Trilhas de Conhecimento para Iniciantes:Fundação Bradesco - Escola Virtual: O curso "Segurança em Tecnologia da Informação" (12 horas, nível iniciante, sem pré-requisitos, 60 dias para concluir) é um excelente ponto de partida. Abrange o papel da segurança da informação no mundo digital, segurança de rede, controle de acesso, computação em nuvem, engenharia social, ciberataques e pirataria, além de políticas de segurança da informação.³⁰ A trilha de conhecimento "Segurança da Informação", da qual este curso faz parte, tem uma duração total de 14 horas.³⁰
• Outras Opções: Há diversas certificações e cursos no mercado que podem complementar a formação, como os oferecidos pela Microsoft ²⁶ e outras instituições especializadas.³¹

Conclusões e Recomendações

O mercado de trabalho em tecnologia no Brasil, nos próximos 10 anos, será profundamente moldado pela Inteligência Artificial, apresentando um cenário de transformação contínua e não de mera substituição de empregos. A análise demonstra que a IA atua como um catalisador de produtividade e inovação, redefinindo as funções existentes e criando novas oportunidades.

A principal observação é que a natureza da disrupção da IA é mais de transformação do que de aniquilação. Embora haja a automação de tarefas repetitivas e de baixo valor cognitivo, o impacto geral nos empregos é projetado para ser neutro ou até mesmo gerar um saldo positivo de novas funções líquidas. Isso significa que a "extinção de empregos" é, na realidade, uma "evolução de tarefas" e uma redefinição de responsabilidades, exigindo uma requalificação proativa.

O Brasil está bem posicionado como um hub emergente de IA, com um mercado em crescimento e investimentos significativos. No entanto, desafios estruturais como o baixo investimento em P&D e a lacuna de habilidades podem limitar o potencial de crescimento inclusivo. A IA, se não for gerida proativamente, tem o potencial de exacerbar a desigualdade no mercado de trabalho, com jovens e mulheres sendo particularmente vulneráveis. Isso sublinha a necessidade de políticas públicas e iniciativas educacionais que garantam acesso equitativo a habilidades à prova de futuro.

A IA impulsiona uma redefinição fundamental do valor do capital humano e da educação, priorizando habilidades demonstráveis sobre credenciais formais. O prêmio salarial substancial para habilidades em IA (56%) e a demanda decrescente por diplomas formais em empregos expostos à IA indicam que a capacidade de demonstrar competências e a adaptabilidade são cada vez mais valorizadas. O mercado de trabalho de tecnologia está se tornando mais orientado a habilidades e competências demonstráveis do que a títulos de cargo fixos ou formações tradicionais.

Recomendações para Profissionais e Iniciantes:

Nesse cenário de crescimento da IA, a área mais vantajosa para investir é aquela que combina proficiência técnica em IA com habilidades humanas avançadas e uma forte capacidade de adaptação e aprendizado contínuo.

1. Invista em Habilidades Centradas em IA: Priorize o desenvolvimento de competências em Machine Learning, Ciência de Dados, Engenharia de Prompt e Cibersegurança de IA. Essas são as áreas com maior demanda e os maiores prêmios salariais.
2. Desenvolva Habilidades Humanas Essenciais: Complemente a expertise técnica com habilidades sociais e emocionais, como pensamento crítico, criatividade, comunicação eficaz, resolução de problemas complexos e liderança. À medida que a IA automatiza tarefas rotineiras, as capacidades humanas únicas se tornam indispensáveis e são o diferencial para o sucesso a longo prazo.
3. Foque no Aprendizado Contínuo e Certificações: O valor do diploma formal está diminuindo em comparação com as habilidades demonstráveis. Invista em cursos, certificações e projetos práticos que comprovem sua capacidade de aplicar o conhecimento em IA. O mercado valoriza a agilidade na aquisição de novas competências.
4. Construa um Portfólio Sólido: Para quem está começando do zero, a criação de projetos práticos e um portfólio acessível (ex: GitHub) é fundamental para demonstrar suas habilidades e experiência a recrutadores, superando a falta de experiência formal.
5. Considere Modelos de Trabalho Flexíveis: O crescimento de empregos informais e MEIs no setor de TI reflete uma busca por flexibilidade e uma adaptação do mercado à demanda por habilidades especializadas. Explore oportunidades como freelancer ou consultor em projetos de IA, especialmente para monetizar expertise de nicho.
6. Mantenha-se Atualizado: O ritmo de mudança das habilidades exigidas em empregos expostos à IA é 66% mais rápido. Acompanhe as tendências do mercado, participe de comunidades e esteja sempre disposto a aprender e se requalificar.

Em suma, o futuro do trabalho em tecnologia no Brasil não é sobre a IA substituindo humanos, mas sim sobre a IA transformando as funções e elevando o valor daqueles que a dominam e a utilizam para aumentar suas próprias capacidades. A chave para o sucesso reside na proatividade, na adaptabilidade e na combinação estratégica de competências técnicas e humanas.