A Inteligência Artificial (IA) está transformando o mercado de trabalho, criando novas oportunidades e remodelando profissões existentes. Se você está considerando uma carreira em IA, este guia oferece uma visão geral das diversas possibilidades, desde a simples incorporação de ferramentas de IA no seu dia a dia até a pesquisa de ponta em desenvolvimento de novos modelos. A IA não é mais um conceito futurista, mas uma realidade presente em diversas áreas, e entender as diferentes formas de interagir com essa tecnologia é crucial para se preparar para o futuro do trabalho.
Neste nível, não é necessário nenhum conhecimento técnico específico em IA. O foco é a utilização de ferramentas e sistemas já existentes para aumentar a produtividade e eficiência no trabalho. Assim como a informática se tornou essencial em praticamente todas as profissões, a interação com sistemas de IA será cada vez mais requisitada. O pré-requisito básico é o letramento digital, a capacidade de usar um computador e entender os riscos, principalmente em relação à segurança de dados. Experimentar interfaces como ChatGPT, Gemini e Perplexity é um ótimo ponto de partida para se familiarizar com as possibilidades e limitações atuais da IA. Este nível abrange desde profissionais de escritório utilizando IA para automatizar tarefas até artistas explorando o potencial criativo dessas ferramentas.
Neste nível, os desenvolvedores de software integram soluções de IA em seus projetos, sem necessariamente precisar entender o funcionamento interno dos modelos. A habilidade principal é a capacidade de integrar APIs e serviços de IA, como os oferecidos por grandes empresas como AWS, Google Cloud e Azure. O desenvolvimento backend é frequentemente associado a esse tipo de trabalho, mas o desenvolvimento frontend e mobile também oferecem oportunidades. Frameworks e bibliotecas já encapsulam a complexidade da IA, permitindo que desenvolvedores criem funcionalidades como reconhecimento facial, classificação de objetos e geração de texto e imagem sem serem especialistas em IA. A chave é ser um bom desenvolvedor, capaz de entender e utilizar as interfaces disponíveis.
Aqui, o entendimento do funcionamento de modelos de IA é fundamental. Engenheiros de IA focam na operacionalização e adaptação de modelos existentes, realizando tarefas como fine-tuning, treinamento com novos dados e construção de pipelines. Cargos como Machine Learning Engineer, Computer Vision Engineer e NLP Engineer se enquadram neste nível, demandando conhecimento em áreas específicas da IA. A proficiência em linguagens de programação como Python e frameworks como TensorFlow e PyTorch é essencial, juntamente com a compreensão de algoritmos e estruturas de dados. No Brasil, muitas oportunidades neste nível estão surgindo em empresas de varejo, bancos e outras que buscam soluções de IA para problemas específicos, como detecção de fraudes.
Este nível é dedicado à pesquisa e desenvolvimento de novos modelos e algoritmos de IA. Cientistas e Engenheiros de Pesquisa trabalham na vanguarda da inovação, publicando artigos científicos e contribuindo para o avanço do conhecimento na área. Cargos como Research Scientist e Research Engineer são comuns em grandes empresas de tecnologia, como Google, Meta e Snapchat, exigindo doutorado e forte experiência em pesquisa, publicações em conferências de renome como CVPR, SIGGRAPH, ICLR e NeurIPS, além de habilidades de programação e desenvolvimento de software. A maior parte das oportunidades neste nível se concentra fora do Brasil, em países com maior investimento em pesquisa e desenvolvimento em IA na indústria.
Este guia apresenta um panorama das diversas possibilidades de carreira em IA. A escolha do caminho a seguir dependerá dos seus interesses e habilidades. Independentemente do nível escolhido, o desenvolvimento de competências em programação e o entendimento dos fundamentos de IA são importantes para se destacar nesse mercado em constante evolução.
