Durante algum tempo, dizer “sei usar inteligência artificial” parecia suficiente.
Em uma entrevista de emprego, essa afirmação poderia significar que o profissional já havia criado uma conta em uma ferramenta generativa, aprendido a escrever alguns comandos e começado a usá-la para resumir documentos, organizar ideias ou produzir uma primeira versão de texto.
Esse primeiro contato foi importante.
Toda tecnologia passa por uma fase de descoberta, em que experimentar vale mais do que dominar.
O problema é que o mercado de trabalho já começou a avançar para a etapa seguinte.
A pergunta deixou de ser apenas “você usa IA?” e passou a ser “o que você já conseguiu fazer melhor, mais rápido ou de uma forma completamente nova com ela?”.
Essa mudança já aparece nas vagas e nos salários.
O Barômetro Global de Empregos em IA 2026, da PwC, analisou mais de um bilhão de anúncios de trabalho e mostrou que, no Brasil, o número de vagas que exigem habilidades relacionadas à inteligência artificial passou de 18 mil, em 2021, para 182 mil, em 2025 — quase dez vezes mais.
Globalmente, as vagas que exigem competências em IA oferecem salários anunciados, em média, 62% maiores do que posições semelhantes sem essa exigência.
O dado talvez mais importante, porém, seja outro: as habilidades demandadas nas ocupações mais expostas à tecnologia estão mudando mais de duas vezes mais rápido do que nas menos expostas.
Isso significa que o valor de uma competência está se tornando menos permanente.
Não basta aprender uma ferramenta e adicioná-la ao currículo como quem conclui mais um curso.
É preciso acompanhar como ela evolui, entender onde pode ser aplicada e, principalmente, mostrar capacidade de transformar tecnologia em execução.
Há uma diferença enorme entre usar IA para produzir uma resposta e saber incorporá-la a um fluxo de trabalho.
Uma coisa é pedir que um sistema escreva um e-mail, resuma uma reunião ou sugira ideias para uma apresentação.
Outra é organizar informações de diferentes fontes, definir critérios, conectar ferramentas, automatizar etapas, validar a qualidade das respostas e transformar tudo isso em um processo que outras pessoas também consigam repetir.
Essa distância entre conhecer e conseguir fazer ainda é grande.
Em um levantamento recente com 3.109 profissionais brasileiros, o conhecimento técnico sobre inteligência artificial alcançou 72,8 pontos em uma escala de 100.
A percepção de capacidade para aplicá-lo em situações reais, no entanto, ficou em 38,5 pontos.
Mais da metade dos profissionais, 54%, estava em um estágio de exploração: já utilizava a tecnologia, mas ainda sem uma estratégia clara ou uma aplicação sistematizada.
Apenas 5,4% havia chegado ao nível avançado.
O contraste também aparece na forma de uso.
Enquanto 87,5% dos profissionais recorrem à IA para produzir textos, somente 37,8% a utilizam para automatizar tarefas.
Em outras palavras, aprendemos rapidamente a usar a tecnologia para gerar conteúdo, mas ainda estamos descobrindo como fazê-la operar processos.
É nessa segunda camada que começa a surgir um novo tipo de vantagem profissional.
Em vendas, o diferencial já não está apenas em pedir que uma ferramenta escreva uma mensagem comercial.
Está em utilizá-la para pesquisar uma empresa, identificar sinais de oportunidade, priorizar contatos, preparar uma reunião, registrar informações no CRM e sugerir a próxima ação.
No financeiro, não se trata somente de resumir uma planilha, mas de conciliar transações, encontrar anomalias, explicar variações do orçamento e criar cenários para apoiar uma decisão.
Na logística, a inteligência artificial pode cruzar demanda, estoque, rotas e capacidade operacional para antecipar gargalos.
No jurídico, pode comparar grandes volumes de contratos, localizar cláusulas divergentes e sinalizar pontos que exigem revisão humana.
Na saúde, pode ajudar a organizar históricos, estruturar informações clínicas e apoiar a análise de exames, sem retirar do profissional a responsabilidade pelo diagnóstico e pela decisão.
O mesmo movimento chega à comunicação, ao marketing, aos recursos humanos, à indústria e à educação.
Em todos esses setores, a mudança mais relevante não é simplesmente realizar com IA uma tarefa que já existia.
É começar a executar tarefas que antes não eram possíveis, viáveis ou economicamente acessíveis.
Um profissional de marketing pode acompanhar milhares de interações e ajustar diferentes jornadas de comunicação.
Um gestor pode manter agentes especializados monitorando indicadores, preparando análises e apontando desvios.
Um pequeno empreendedor pode pesquisar mercado, desenvolver uma oferta, testar peças, estruturar atendimento e acompanhar resultados sem precisar montar, desde o primeiro dia, uma equipe para cada etapa.
A inteligência artificial, nesse sentido, não está apenas acelerando o trabalho.
Também está ampliando o que uma pessoa consegue fazer.
Isso muda a forma como as empresas devem avaliar a adoção da tecnologia.
Em vez de olhar apenas para quantos profissionais usam ferramentas de IA, é preciso observar o que mudou na prática: quanto tempo foi liberado, qual etapa deixou de ser manual, que decisão passou a ser mais bem informada, que serviço ganhou qualidade ou qual problema se tornou possível resolver.
Os processos seletivos também tendem a seguir essa lógica.
Em vez de apenas perguntar quais ferramentas o candidato conhece, as empresas começarão a observar como ele estrutura problemas, escolhe tecnologias, verifica resultados e lida com limitações.
O portfólio profissional deixará de mostrar somente entregas prontas e passará a revelar os processos construídos para chegar até elas.
Nesse novo ambiente, experiência prática não significa necessariamente ter participado de um grande projeto corporativo.
Pode começar com uma rotina concreta.
Automatizar a preparação de um relatório, estruturar um sistema de pesquisa, criar um agente para organizar documentos, melhorar a análise de dados de uma área ou reduzir etapas repetitivas já produz evidências de competência.
O profissional também não pode esperar que a empresa desenhe toda essa jornada por ele.
A velocidade da transformação exige uma postura mais ativa: identificar uma tarefa real, experimentar diferentes soluções, medir o resultado, entender os erros e transformar o aprendizado em um processo repetível.
Isso não significa correr atrás de cada ferramenta lançada.
Significa desenvolver repertório suficiente para escolher a tecnologia adequada, compreender seus limites e manter a capacidade de julgamento.
Quanto mais a IA participa da execução, mais importante se torna saber formular o problema, avaliar a resposta e assumir responsabilidade pelo resultado.
O Fórum Econômico Mundial estima que 39% das competências atualmente utilizadas pelos trabalhadores serão transformadas ou perderão relevância até 2030.
Ao mesmo tempo, pensamento analítico, criatividade, resiliência, curiosidade e aprendizagem contínua permanecem entre as habilidades mais valorizadas.
A mensagem não é que as competências humanas perderam espaço.
É justamente o contrário.
A IA torna mais valioso quem consegue combinar conhecimento de negócio, capacidade crítica e execução tecnológica.
O momento pede menos preocupação em afirmar domínio e mais disposição para demonstrá-lo.
Menos certificados isolados e mais projetos aplicados.
Menos fascínio pela resposta produzida em segundos e mais atenção ao problema que precisa ser resolvido.
Menos uso pontual e mais capacidade de construir novas formas de trabalhar.
A inteligência artificial já entrou no currículo.
Agora, precisa entrar de verdade no trabalho.
*Leandro Herrera é CEO da Tera
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