Falta de profissionais de IA: os 5 gargalos que travam as empresas brasileiras

A demanda por profissionais de IA cresce 21% ao ano no mundo, segundo a Bain & Company, mas as empresas brasileiras esbarram em obstáculos que vão muito além da simples escassez de vagas. Formação defasada, competição com salários em dólar e ambientes corporativos pouco maduros em dados formam um conjunto de gargalos que freiam a adoção da inteligência artificial no país.

Para Jéssica Lainy, head de Gestão de Talentos da Mirante Tecnologia, empresa voltada à modernização de sistemas e inovação, o problema tem raízes profundas. “As empresas estão tentando resolver um problema de longo prazo com soluções de curto prazo. Não é mais possível depender apenas do mercado. É preciso formar talento dentro de casa”, afirma.

Ao mapear o impacto dessa demanda na empresa e no mercado, ela identificou cinco gargalos que explicam por que tantas organizações ficam travadas na largada da IA.

Formação que não acompanha a tecnologia

O sistema de ensino tradicional evolui em ciclos longos, enquanto a IA avança em tempo real. O resultado é um descompasso entre o que as faculdades ensinam e o que o mercado exige.

“Quando o profissional chega ao mercado, muitas vezes já está desatualizado”, diz Jéssica. Na prática, isso gera uma base com conhecimento teórico, mas pouca capacidade de aplicar ferramentas e enfrentar os desafios concretos dos projetos em andamento.

Competição em dólar pelo talento brasileiro

A consolidação do trabalho remoto tirou a disputa por talentos das fronteiras nacionais. Profissionais de IA formados no Brasil passaram a atender empresas do exterior sem sair do país.

“Competimos com o dólar e o euro. Isso muda completamente a dinâmica do mercado local”, diz a especialista. O efeito direto é a redução da oferta de profissionais seniores disponíveis para empresas brasileiras e a pressão crescente sobre os salários, tornando mais difícil montar equipes com maturidade técnica.

O gap entre técnica e visão de negócio

Mais do que especialistas em algoritmos, o mercado demanda profissionais capazes de traduzir IA em resultados reais para o negócio. Sem esse perfil, os projetos de maior impacto ficam paralisados, o custo de contratação sobe e cresce o risco de decisões mal estruturadas em tecnologia.

“Sem um time que entenda a arquitetura de dados e os princípios de IA, a empresa faz apenas automação de tarefas simples. Chamo isso de ‘maquiagem tecnológica’. A inovação que altera o resultado final e a experiência do cliente exige pessoas que saibam orquestrar a tecnologia para resolver dores reais do negócio”, afirma Jéssica.

Dados desorganizados afastam quem sabe mais

Muitas empresas ainda operam com dados fragmentados, sem governança nem infraestrutura adequada. Esse cenário afugenta exatamente os profissionais de IA mais qualificados, que buscam desafios técnicos relevantes e não querem passar o tempo corrigindo problemas básicos de infraestrutura.

“Eles fogem de ambientes burocráticos onde a tomada de decisão é baseada no ‘achismo’. Para atrair esses profissionais, a empresa precisa demonstrar uma cultura de experimentação e, principalmente, uma liderança que fale a língua dos dados. O RH precisa vender um desafio real, não apenas um pacote de benefícios”, explica a head.

Por isso, a falta de maturidade de dados cria um ciclo negativo: ao mesmo tempo em que dificulta a atração de talentos, impede qualquer avanço tecnológico.

Segurança, ética e responsabilidade na IA

O quinto gargalo está na camada de governança. Com ferramentas de IA mais acessíveis, a barreira técnica de entrada caiu, mas a responsabilidade sobre o uso dessas tecnologias aumentou.

“O desafio agora é garantir governança, evitar vieses e sustentar a IA com accountability”, diz Jéssica. Profissionais capazes de atuar nesse nível, com domínio técnico e visão ética, ainda são raros e ficam fora do alcance da maioria das organizações.

O que as empresas precisam fazer

Dados da Bain & Company apontam que 39% dos executivos brasileiros reconhecem a limitação de expertise interna como fator que atrasa a adoção da IA. Mesmo assim, a resposta predominante ainda é tentar contratar quem já está pronto, em vez de desenvolver talentos internamente.

Jéssica defende o caminho oposto. “As organizações que atravessarem esse momento serão as que investirem em upskilling interno e conseguirem preparar seus próprios times para a nova economia”, afirma. Para ela, o que ganha valor não é a habilidade de programar o melhor código, mas a capacidade de curadoria, pensamento crítico e ética aplicada à tecnologia. São essas competências que definirão quem lidera o próximo ciclo de profissionais de IA no Brasil.