Por que o Brasil não consegue formar especialistas em IA na velocidade que o mercado pede

O Brasil enfrenta um problema que antecede a atual corrida pela inteligência artificial: a formação de profissionais de tecnologia não acompanha a necessidade das empresas.

Um estudo da Brasscom estimou que o país formava cerca de 53 mil profissionais de tecnologia por ano, diante de uma demanda média anual de 159 mil. A diferença representa um déficit de 106 mil profissionais por ano. A projeção foi feita para o período de 2021 a 2025 e, portanto, não deve ser tratada como uma fotografia atual do mercado.

O problema, porém, permanece. Em relatório mais recente, a Brasscom apontou um descasamento de 30,2% entre a demanda e a oferta de profissionais qualificados no período analisado. Entre as competências consideradas estratégicas estão IA, Big Data e cibersegurança.

Para quem trabalha ou pretende trabalhar com tecnologia, o cenário significa que a disputa não está apenas por vagas. Está também por profissionais capazes de assumir funções mais especializadas.

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Por que é tão difícil formar especialistas em IA

Formar um profissional capaz de desenvolver sistemas de IA leva mais tempo do que ensinar o uso de uma ferramenta generativa.

Um engenheiro de machine learning, por exemplo, precisa dominar programação, estatística, matemática, dados, infraestrutura e conceitos de aprendizado de máquina. 

Em funções mais avançadas, também entram arquitetura de modelos, avaliação de sistemas e implementação em escala.

Existe ainda um problema educacional. A própria Brasscom aponta a necessidade de requalificar cursos e aproximar a formação das competências exigidas pelo mercado.

Outro obstáculo é a experiência. Empresas que buscam profissionais especializados frequentemente precisam de pessoas que já tenham participado de projetos reais. 

Isso cria um ciclo difícil: para conseguir a primeira oportunidade, o candidato precisa de experiência; para adquirir experiência, precisa encontrar uma porta de entrada.

Em 2025, uma pesquisa da Brasscom com a Fundação Telefônica Vivo mostrou que 82% das empresas consultadas planejavam aumentar suas equipes nos dois anos seguintes. 

Quase metade delas pretendia direcionar novas vagas para profissionais em início de carreira. Ao mesmo tempo, as companhias relataram dificuldade para encontrar candidatos qualificados.

A escassez ajuda a explicar os salários

A falta de especialistas também aparece na remuneração.

Dados recentes do Glassdoor mostram salários-base médios de cerca de R$ 11 mil mensais para engenheiros de IA em São Paulo, com registros de profissionais recebendo entre R$ 17 mil e R$ 20 mil por mês. Há também casos de remuneração total superior a R$ 30 mil em empresas específicas.

Os valores variam bastante conforme experiência, empresa, localização e especialização. Por isso, a faixa de R$ 18 mil a R$ 40 mil não representa o salário padrão da profissão, mas pode aparecer em posições altamente especializadas e de maior senioridade.

A remuneração também reflete uma característica do setor de tecnologia: a demanda não está concentrada apenas em pesquisadores de IA. Desenvolvedores, cientistas de dados, especialistas em segurança, profissionais de nuvem e engenheiros de software também são necessários para colocar sistemas de IA em funcionamento.

Para profissionais de outras áreas, isso amplia as possibilidades de entrada. Nem toda carreira relacionada à IA exige formação acadêmica específica em inteligência artificial.

Universidades e empresas tentam acelerar a formação

A resposta ao déficit passa por diferentes modelos de capacitação.

Universidades precisam atualizar currículos, ampliar disciplinas relacionadas a dados e IA e aproximar estudantes de projetos práticos. Empresas, por sua vez, têm criado programas próprios para desenvolver profissionais que já estão no mercado.

O Google Cloud, por exemplo, anunciou em 2025 o compromisso de treinar 1 milhão de pessoas no Brasil e no México em IA e tecnologias de nuvem, além de trabalhar com mais de 550 universidades na América Latina.

A Microsoft também mantém programas de capacitação em IA. Em 2024, lançou o ConectaAI com a meta de preparar 5 milhões de brasileiros em três anos, incluindo trilhas para profissionais de TI.

Em 2025, a empresa também lançou iniciativas gratuitas como o Elas na IA e cursos voltados a engenharia de dados.

Se a formação tradicional não consegue acompanhar sozinha, a combinação entre universidade, cursos de especialização e experiência prática tende a ganhar importância para quem busca atuar na área.

O que o profissional pode fazer agora

Para quem já está no mercado, a escassez não significa simplesmente aprender a usar uma ferramenta de IA. O diferencial está em desenvolver competências que permitam resolver problemas com tecnologia.

Alguns caminhos possíveis são:

• Aprender fundamentos de IA, dados e machine learning
• Desenvolver projetos práticos para construir portfólio
• Aprimorar programação e análise de dados
• Entender como IA pode ser aplicada à própria área de atuação
• Acompanhar ferramentas e modelos sem depender exclusivamente delas

A estratégia também pode ser migrar de forma gradual. Um profissional de marketing pode começar por análise de dados e automação; alguém de finanças pode estudar modelos preditivos; um desenvolvedor pode avançar para engenharia de IA e sistemas baseados em agentes.

O ponto central é diferenciar fluência em IA de especialização técnica. Saber utilizar um chatbot é diferente de desenvolver, integrar, avaliar ou administrar sistemas de inteligência artificial.

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O que observar na carreira em IA

A escassez de profissionais não deve ser interpretada como garantia de emprego ou de salários elevados para qualquer pessoa que faça um curso de IA. O mercado continua diferenciando níveis de experiência e profundidade técnica.

Para quem está construindo carreira, a principal oportunidade está na combinação entre conhecimento de negócio e tecnologia. Profissionais que entendem um problema específico e conseguem identificar onde a IA pode ser aplicada tendem a ocupar um espaço diferente daquele de quem apenas domina ferramentas.

A formação também não termina com um diploma. Como modelos, ferramentas e métodos mudam rapidamente, a capacidade de aprender continuamente passa a fazer parte da própria qualificação profissional.

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