Demanda por fluência em IA cresce 11 vezes na América Latina; veja o que aprender

A demanda por profissionais que sabem trabalhar com inteligência artificial cresceu quase 11 vezes na América Latina entre 2023 e 2025, segundo estudo da McKinsey. O levantamento analisou cinco economias da região e identificou que a procura por fluência em IA avançou mais rapidamente do que a de qualquer outra categoria de habilidades.

O conceito de fluência em IA vai além de conhecer ferramentas como ChatGPT ou Gemini. Ele envolve saber utilizar, gerenciar e criar com sistemas de inteligência artificial. A expansão desse conhecimento também alcança profissionais de áreas que não são tradicionalmente ligadas à tecnologia.

O que isso significa para quem trabalha? A preparação para o mercado envolve compreender como a tecnologia funciona, mas também desenvolver habilidades para aplicá-la em tarefas, processos e decisões.

Conheça o Pré-MBA em IA da Saint Paul e EXAME, com quatro aulas práticas e online, por R$ 37, e desenvolva conhecimentos para acompanhar as mudanças no trabalho.

O que o estudo revela sobre inteligência artificial

A pesquisa da McKinsey mostra que os empregos que exigiam fluência em IA passaram de aproximadamente 800 mil para 8,5 milhões entre 2023 e 2025 nas economias analisadas. O crescimento foi de cerca de 10,9 vezes.

A maior parte do avanço ocorreu em ocupações não relacionadas às áreas de ciência, tecnologia, engenharia e matemática, conhecidas pela sigla STEM. Isso inclui funções de negócios, operações e outras atividades profissionais.

A diferença está no tipo de conhecimento exigido. Habilidades técnicas envolvem construir e implementar sistemas de IA. Já a fluência permite que um profissional utilize essas soluções em sua rotina, mesmo sem ser programador.

4 habilidades para desenvolver na carreira

1. Uso de ferramentas de IA

Saber escrever comandos, revisar respostas e identificar limitações de ferramentas de inteligência artificial é uma habilidade prática.

Um profissional de marketing, por exemplo, pode utilizar IA para organizar informações de uma pesquisa, sugerir estruturas de conteúdo e comparar versões de um texto. A revisão humana continua necessária para verificar dados e adequação ao objetivo.

2. Análise de dados

A inteligência artificial depende de dados para gerar análises e resultados. Por isso, compreender planilhas, indicadores e qualidade das informações ajuda a avaliar as respostas produzidas.

Em uma área financeira, isso pode significar utilizar IA para identificar padrões em relatórios, sem dispensar a conferência dos números originais.

3. Visão de negócios

A McKinsey identificou crescimento também na demanda por análise de negócios e melhoria de processos na América Latina. Isso indica a importância de profissionais capazes de conectar tecnologia a necessidades concretas das empresas.

Saber onde aplicar IA significa reconhecer tarefas repetitivas, gargalos e oportunidades de ganho de produtividade. Uma ferramenta pode resumir documentos, mas cabe ao profissional definir quais informações são relevantes para uma decisão.

O Pré-MBA em IA da Saint Paul e EXAME oferece quatro aulas práticas, online, por R$ 37, para quem deseja começar a desenvolver conhecimentos sobre inteligência artificial e suas aplicações.

4. Aprendizado contínuo

O Fórum Econômico Mundial estima que 39% das habilidades essenciais exigidas no trabalho deverão mudar até 2030. Inteligência artificial e big data estão entre as categorias com maior crescimento esperado.

Para acompanhar essa transformação, aprender continuamente pode envolver cursos, prática com ferramentas e atualização sobre os impactos da tecnologia na própria profissão.

Como se preparar para as mudanças

A fluência em IA não substitui conhecimentos específicos de cada área. Um contador, um profissional de RH e um analista de marketing podem utilizar as mesmas ferramentas, mas precisam compreender riscos, objetivos e critérios diferentes.

O relatório da McKinsey também aponta que habilidades como resolução de problemas, comunicação e trabalho em equipe continuam relevantes. A tendência observada é de colaboração entre pessoas e sistemas de IA, e não apenas de substituição de tarefas.

Formação executiva em inteligência artificial

Para profissionais que precisam aprofundar o conhecimento sobre tecnologia e negócios, uma formação executiva em inteligência artificial pode reunir fundamentos técnicos, análise de dados, governança e aplicação prática.

A necessidade de atualização tende a variar conforme a profissão, o setor e o nível de adoção tecnológica da empresa. O ponto central é compreender quais tarefas podem ser aprimoradas com IA e quais competências ajudam a avaliar seus resultados.

Quer começar a estudar IA? O Pré-MBA em IA da Saint Paul e EXAME tem quatro aulas práticas e online por R$ 37.