desenvolver, contratar ou evoluir? três modelos para formar sua equipe de engenharia na era da IA

O caminho tradicional de desenvolvimento de talentos em engenharia está se transformando. À medida que a IA e a automação assumem tarefas rotineiras, o primeiro degrau da carreira, representado pelas funções de entrada, tende a desaparecer. Esse fenômeno do “degrau que desaparece” não afeta apenas posições juniores, mas redefine todo o pipeline de talentos.

Com a redução dessas funções, líderes enfrentam dois desafios centrais. De um lado, como preparar a força de trabalho com competências em IA para garantir prontidão futura? De outro, como preservar e transferir o conhecimento institucional sem a base de profissionais em início de carreira para formar e orientar?

Essa não é apenas uma preocupação teórica, os padrões de contratação já estão mudando. Dados do Workmonitor indicam que 42% dos empregadores pretendem contratar menos recém-formados neste ano em comparação ao anterior devido à IA. Outros estudos reforçam essa tendência, apontando uma queda expressiva de 72,2% nas vagas de entrada no setor.

O ritmo de avanço da IA impede que as organizações aguardem a adaptação dos currículos universitários, que já enfrentam dificuldades para acompanhar as transformações do mercado. Essa nova realidade exige uma escolha deliberada entre três modelos distintos de desenvolvimento de talentos, cada um com custos, riscos e implicações culturais relevantes.

Neste artigo, comparamos as estratégias “Desenvolver”, “Contratar” e “Evoluir” para apoiar o alinhamento da sua estratégia de talentos aos objetivos mais amplos do negócio.

modelo 1: estratégia “desenvolver” (academia interna)

A estratégia “Desenvolver”  consiste na criação de programas robustos de capacitação interna para qualificar a força de trabalho atual, estruturando uma abordagem semelhante à de uma “universidade” corporativa. Isso envolve desenvolver currículos, dedicar profissionais de Aprendizagem e Desenvolvimento ou engenheiros seniores à docência e estruturar trilhas de aprendizagem formais para a equipe.

pontos positivos 

Essa abordagem fortalece o engajamento e a lealdade dos colaboradores ao demonstrar investimento concreto no desenvolvimento profissional, contribuindo para a retenção. Também permite a criação de treinamentos altamente personalizados, alinhados à sua arquitetura tecnológica, fluxos de trabalho, sistemas proprietários e cultura organizacional, algo difícil de replicar em programas externos.

desafios 

Os desafios, contudo, são relevantes. A estratégia “Desenvolver” exige investimento inicial elevado, tanto em recursos financeiros quanto em tempo, pois não se trata apenas de adquirir um curso, mas de estruturar um ecossistema educacional interno.

Os prazos de desenvolvimento são longos, frequentemente entre 18 e 24 meses ou mais até que se atinja plena proficiência. Além disso, o modelo requer expertise especializada em Aprendizagem e Desenvolvimento em tecnologias emergentes, o que nem sempre está disponível em organizações focadas predominantemente em engenharia.

risco principal

Em áreas de rápida evolução, como inteligência artificial generativa, currículos internos podem rapidamente se tornar desatualizados. Um programa estruturado hoje pode incluir ferramentas ou abordagens que já estejam superadas antes de sua conclusão.

mais indicado para: grandes empresas, com mais de 500 engenheiros, orçamento robusto para Aprendizagem e Desenvolvimento, estratégia tecnológica de longo prazo bem definida e disponibilidade de engenheiros seniores para atuar como formadores.

modelo 2: estratégia “contratar” (aquisição de talentos de alta especialização)

A estratégia “Contratar” concentra-se na atração agressiva de profissionais experientes e com perfil nativo em IA, trazendo especialistas seniores que já dominam as competências necessárias. A lógica é direta: incorporar expertise de alto nível de forma imediata e contar com esses profissionais para elevar o desempenho da equipe como um todo.

pontos positivos 

Garante capacidade imediata para iniciativas prioritárias. Quando há necessidade de lançar rapidamente um produto orientado por IA, a contratação de especialistas experientes é o caminho mais ágil para viabilizar a execução.

desafios 

Trata-se de uma estratégia intensiva em capital. Profissionais de IA e aprendizado de máquina exigem remuneração acima da média, pressionando as faixas salariais internas. O mercado é altamente competitivo, com processos seletivos mais longos e custos significativos de recrutamento.

Além disso, essa abordagem isoladamente não resolve o desafio estrutural do pipeline de talentos. Ela não desenvolve a força de trabalho atual nem corrige o impacto do fenômeno do “degrau que desaparece” sobre os profissionais de nível intermediário.

risco principal 

Quando não é bem gerida, essa estratégia pode gerar fricções culturais. A entrada de especialistas externos com alta remuneração pode transmitir, ainda que de forma involuntária, a mensagem de que o potencial dos colaboradores atuais é limitado, estimulando rotatividade e divisão entre os profissionais de alto desempenho que se desejava reter.

mais indicado para: startups bem capitalizadas, organizações que estão ingressando em novos domínios tecnológicos ou empresas com lacunas específicas e urgentes de expertise que precisam ser supridas de imediato.

modelo 3: estratégia “evoluir” (parceria estratégica e ampliação de capacidades)

A estratégia “Evoluir” adota uma abordagem híbrida: capacitação contínua e direcionada da equipe atual por meio de parcerias com especialistas externos, combinada ao uso de ferramentas de IA que ampliam as capacidades dos engenheiros.

Esse modelo parte do reconhecimento de que a equipe interna detém conhecimento insubstituível sobre sistemas e clientes, mas que manter internamente expertise de ponta em IA representa um desafio significativo.

pontos positivos 

A estratégia oferece uma estrutura de custos mais sustentável. A organização passa a ter acesso a especialistas cujo modelo de negócio está centrado na atualização constante em IA, sem arcar integralmente com os custos de mantê-los no quadro permanente.

Além disso, a abordagem valoriza e fortalece a equipe atual, em vez de desconsiderá-la, o que contribui para uma cultura organizacional mais sólida. Também garante maior flexibilidade, pois as parcerias podem ser ajustadas conforme as necessidades evoluem, evitando o engessamento típico de programas internos extensos.

principal vantagem 

Diferentemente dos demais modelos, a estratégia “Evoluir” é concebida para adaptação contínua. À medida que as capacidades de IA avançam, os parceiros atualizam suas ofertas, permitindo acesso a abordagens atuais sem a necessidade de reconstruir todo o programa de desenvolvimento.

mais indicado para: a maioria das organizações, especialmente aquelas com 50 a 500 engenheiros, infraestrutura limitada de Aprendizagem e Desenvolvimento e necessidade de demonstrar resultados em um horizonte de 6 a 12 meses.

uma comparação lado a lado: construir vs. contratar vs. evoluir

Ao analisar os três modelos lado a lado, os trade-offs estratégicos tornam-se evidentes. A estratégia “Evoluir” tende a oferecer a solução mais equilibrada para um desafio caracterizado por alto custo, elevado risco e ritmo acelerado de transformação.

sua estratégia de talentos reflete a identidade da sua empresa

As organizações mais bem-sucedidas tendem, ao longo do tempo, a combinar os três modelos. A questão central é onde concentrar o foco principal.

Priorizar a estratégia “Contratar” sinaliza que a competência vem de fora. Priorizar “Desenvolver” demonstra compromisso com o time interno, mas pode criar expectativas de prazo difíceis de sustentar em um campo que evolui rapidamente.

Colocar a estratégia “Evoluir” no centro comunica algo mais estratégico: que as pessoas são o ativo mais valioso e adaptável da organização, e que a capacidade de adaptação é, em si, uma competência essencial.

Essa estratégia 'Evoluir' cria uma cultura resiliente e positiva que atrai e retém talentos, ao mesmo tempo que constrói uma força de trabalho verdadeiramente à prova de futuro, focada no crescimento sustentável de longo prazo