Em diversos setores, as organizações estão enfrentando o fenômeno do “degrau que desaparece”, no qual a inteligência artificial assume funções de entrada, reduzindo a contratação de profissionais juniores. Em um horizonte de 5 a 10 anos, esse degrau ausente pode comprometer a continuidade operacional, quando engenheiros seniores se aposentarem sem sucessores experientes preparados para assumir.
Ainda assim, o cenário é promissor. Embora a IA esteja eliminando determinadas tarefas, ela não elimina a necessidade de engenheiros juniores. Em vez disso, transforma a função, deslocando o foco da execução rotineira para o pensamento estratégico de maior complexidade.
Essa mudança impulsiona a demanda por novos conjuntos de competências e exige que a liderança invista em capacitação para proteger o pipeline de talentos. Quais funções estão emergindo e quais competências serão necessárias? Quais papéis tendem a se tornar obsoletos? Como identificar lacunas de habilidades relacionadas à IA na força de trabalho atual?
Neste artigo, respondemos a essas questões para definir o perfil do engenheiro preparado para o futuro, desde as competências técnicas até a mentalidade necessária. Também apresentamos passos práticos para iniciar a evolução da sua estratégia de talentos.
a nova função de entrada está centrada na gestão da IA
A inteligência artificial está transformando o papel dos profissionais juniores, que deixam de atuar apenas na execução de tarefas básicas para assumir uma posição de supervisão estratégica.
De acordo com um relatório da Capgemini de 2025, 64% das lideranças de engenharia esperam que, nos próximos três anos, as responsabilidades dos engenheiros juniores passem da geração de entregas para a revisão e o aprimoramento de resultados produzidos por IA.
Em vez de executar tarefas rotineiras tradicionais, espera-se que engenheiros em início de carreira:
- Orientem os resultados da IA: Definindo e aplicando diretrizes de governança, padrões éticos e limites funcionais para modelos de inteligência artificial.
- Validem a qualidade: Testando e monitorando rigorosamente o desempenho, a precisão e a confiabilidade de sistemas de IA em ambiente de produção..
- Interpretam dados e resultados de forma estratégica: Analisando métricas complexas de desempenho de modelos para extrair insights acionáveis para o negócio.
- Colaborem entre equipes para maximizar a efetividade da IA: Atuando como ponte entre times técnicos e áreas de negócio, garantindo a correta interpretação e adoção dos resultados.
Hoje, ter sucesso no início da carreira significa aprender a direcionar a IA, e não competir com ela. Isso exige o desenvolvimento de novas competências voltadas à ampliação do julgamento humano e da criatividade.
o novo diferencial: competências exclusivamente humanas
À medida que as máquinas assumem tarefas rotineiras, as “competências exclusivamente humanas” tornam-se o verdadeiro diferencial para engenheiros preparados para o futuro. Um relatório do LinkedIn de 2024 indica que quase sete em cada dez executivos priorizam candidatos com habilidades comportamentais sólidas, como criatividade, pensamento crítico, inteligência emocional e trabalho em equipe, capacidades que a IA não consegue replicar.
“A capacidade de aprender continuamente também” se consolida como uma competência altamente valorizada. Com a tecnologia evoluindo de forma exponencial, os engenheiros precisam atualizar seus conhecimentos de maneira constante para se manterem competitivos.
Além dessas habilidades essenciais, profissionais em início de carreira devem desenvolver competências que permitam assumir responsabilidade estratégica:
- Pensamento sistêmico: Compreendendo como seu trabalho se conecta a contextos mais amplos de negócio, cultura e ética.
- Julgamento crítico: Aplicando tomada de decisão criteriosa para validar resultados de IA e conduzir soluções complexas.
- Comunicação eficaz entre diferentes áreas: Traduzindo conceitos técnicos em insights claros para diversos públicos.
- Letramento em IA: Desenvolvendo familiaridade com ferramentas de inteligência artificial como competência básica, assim como ocorreu com a alfabetização digital nas últimas décadas.
Dominar essas competências permitirá que novos engenheiros evoluam de executores técnicos para supervisores estratégicos. Também os preparará para funções emergentes em ambientes cada vez mais orientados por IA, como especialistas em ética de IA, treinadores de algoritmos e curadores de dados.
as empresas precisam liderar a superação da lacuna de competências
As mudanças nas funções de entrada e nas competências exigidas tornam obsoletos os modelos tradicionais de desenvolvimento de talentos.
Os currículos universitários têm dificuldade para acompanhar a velocidade das transformações do setor, deixando graduados menos preparados para ambientes orientados por IA. Ao mesmo tempo, muitas iniciativas corporativas de aprendizagem e desenvolvimento ainda estão baseadas em abordagens ultrapassadas. Esse cenário amplia o déficit de competências ao longo do tempo.
Para proteger o pipeline de talentos diante do fenômeno do “degrau que desaparece” e suas consequências, empresas de engenharia precisam deixar de ser apenas receptoras de profissionais formados externamente e passar a atuar como formadoras de talentos. Capacitação e requalificação devem deixar de ser opcionais e tornar-se parte integrante da cultura organizacional.
Isso pode ser alcançado por meio de:
- Criação de “micro universidades” internas para oferecer capacitação personalizada em IA e competências emergentes.
- Estabelecimento de parcerias estratégicas com provedores especializados para acelerar a qualificação e requalificação das equipes.
- Incorporação de práticas de aprendizagem contínua que evoluam em sintonia com as tecnologias de IA e as demandas do negócio.
Quando bem estruturadas, essas iniciativas geram vantagem competitiva, ao desenvolver talentos que não estão prontamente disponíveis no mercado.
Na próxima década, as organizações mais bem-sucedidas não serão necessariamente as que atraírem mais talentos, mas as que desenvolverem talentos relevantes, capazes de governar a IA com criatividade e responsabilidade.
passos para preparar sua força de trabalho para o futuro
A IA elevou o papel dos engenheiros juniores. Prepará-los para o futuro do trabalho exige o desenvolvimento de competências estratégicas e comportamentais, além de uma mentalidade flexível, orientada ao aprendizado contínuo. As empresas precisam assumir a liderança nesse processo de capacitação.
Mas por onde começar diante de um desafio tão amplo?
O primeiro passo é entender quais funções em sua organização estão mais vulneráveis à disrupção de talentos impulsionada por IA. Nossa Matriz de Avaliação de Risco de Talentos em IA é uma ferramenta prática de diagnóstico que permite avaliar funções com base em múltiplos fatores de risco, desde o Índice de Automação de Tarefas, que mede o nível de atividades automatizáveis em cada função, até a Lacuna de Competências Futuras (que avalia o domínio de habilidades emergentes e de alto valor em sua equipe.)
Após concluir a avaliação, você terá um resumo visual que destaca as funções mais vulneráveis e as principais lacunas de competências na organização. Utilize esses dados para orientar suas estratégias de capacitação e redesenho de funções.
Fortaleça sua estratégia ao compreender o contexto mais amplo por trás dessas lacunas. O Workmonitor 2026 oferece dados globais sobre como profissionais percebem o trabalho, as competências, o papel da IA e a segurança de carreira no longo prazo. Essas informações ajudam a estruturar estratégias de talentos alinhadas ao futuro e às prioridades reais dos profissionais.