28/10/2026

A inteligência artificial está alterando os critérios usados pelas empresas para contratar profissionais, desenvolver carreiras e organizar equipes de tecnologia. À medida que sistemas automatizam tarefas operacionais e ampliam a capacidade de execução, cresce a exigência de profissionais capazes de avaliar resultados, identificar falhas e relacionar decisões técnicas aos objetivos do negócio. A mudança também traz um desafio para as organizações, que precisam preparar pessoas para funções mais complexas sem comprometer as oportunidades de aprendizado ao longo da carreira.

Embora o domínio das ferramentas continue sendo importante, a qualidade do trabalho depende também da capacidade de formular perguntas, verificar respostas e reconhecer limitações nos resultados produzidos por sistemas inteligentes. A combinação entre conhecimento técnico, pensamento crítico e compreensão do negócio ganha relevância justamente porque a automação amplia as possibilidades de execução, mas não elimina a necessidade de avaliar as consequências de cada decisão.

Novos critérios de contratação

As mudanças nas expectativas dos empregadores aparecem no Future of Jobs Report 2025, do Fórum Econômico Mundial, que aponta que 69% dos empregadores consideram o pensamento analítico uma competência essencial. Resiliência, flexibilidade e agilidade também aparecem entre as habilidades mais valorizadas, enquanto IA, Big Data e cibersegurança estão entre as áreas técnicas com perspectivas de crescimento. A combinação desses requisitos indica que as empresas precisam encontrar profissionais capazes de aliar especialização técnica à análise crítica e à adaptação diante de problemas que exigem respostas diferentes das previstas.

Essa exigência também chega aos processos seletivos, que passam a valorizar a aplicação prática do conhecimento. A Gartner projeta que, até 2027, 75% dos processos de contratação incluirão certificações ou testes de proficiência em IA. A familiaridade com ferramentas, porém, não é suficiente para demonstrar preparo profissional. As empresas precisam avaliar como os candidatos aplicam esses recursos, verificam resultados, identificam erros e utilizam a tecnologia para resolver problemas concretos.

Carreiras em transformação

A valorização dessas competências também repercute nas trajetórias profissionais, à medida que a automação modifica a distribuição das tarefas e as responsabilidades dentro das equipes. A demanda por fluência em IA, entendida como a capacidade de utilizar, gerenciar e criar com ferramentas da tecnologia, cresceu onze vezes em dois anos na América Latina, aproximadamente o dobro do ritmo registrado nos Estados Unidos e na Europa, segundo o McKinsey Global Institute. O estudo também aponta que 66% das habilidades procuradas pelos empregadores na região são utilizadas tanto em atividades que podem ser automatizadas quanto naquelas que não podem. O dado reforça a importância de profissionais capazes de trabalhar em conjunto com sistemas inteligentes, em vez de apenas executar tarefas isoladas.

Na prática, a progressão profissional depende da capacidade de assumir responsabilidades mais complexas, compreender as necessidades do negócio e avaliar as consequências das decisões. A automação pode reduzir o tempo dedicado a atividades repetitivas, mas amplia a importância de competências relacionadas à análise, à resolução de problemas e à integração entre áreas. Para as empresas, isso exige critérios de desenvolvimento profissional que considerem a aplicação do conhecimento e a contribuição para os resultados, e não apenas o domínio de ferramentas específicas.

O desafio de formar profissionais

A adoção de equipes menores e o uso crescente de agentes autônomos também levantam dúvidas sobre como as empresas vão preparar a próxima geração de especialistas. Em julho de 2026, a Gartner projetou que 60% das organizações adotariam equipes menores de engenharia de software em escala até 2029, ante 15% em 2026. A consultoria também alertou que reduzir a contratação de profissionais em início de carreira para ampliar o uso de IA pode enfraquecer a formação de futuros especialistas, ao limitar a transferência de conhecimento e as oportunidades de aprendizado.

Atividades como documentação, pesquisas preliminares, testes e escrita de código sempre ajudaram profissionais iniciantes a compreender processos, identificar problemas e desenvolver autonomia. Com a automação de parte dessas tarefas, as empresas precisam criar outras oportunidades de aprendizado, combinando acompanhamento de profissionais experientes, participação em projetos e responsabilidades compatíveis com o estágio de desenvolvimento de cada pessoa.

Essa preparação envolve tanto o domínio das ferramentas quanto a capacidade de analisar resultados, revisar soluções, compreender arquitetura e governança de dados e relacionar decisões técnicas às necessidades do negócio. A liderança também precisa garantir que os ganhos de produtividade não eliminem as experiências práticas que sustentam a evolução profissional.

A vantagem competitiva dependerá da capacidade de integrar automação, conhecimento técnico e formação contínua. As empresas que conseguirem ampliar o uso da inteligência artificial sem interromper o desenvolvimento de novos talentos estarão mais preparadas para sustentar a qualidade das entregas, renovar suas competências e responder às mudanças do mercado.

Por Marcos Roberto Pinotti, diretor de engajamento da Kron Digital