A inteligência artificial se tornou um tema central para profissionais que buscam se desenvolver e se destacar em um mercado em constante transformação.
A demanda por novas habilidades está crescendo rapidamente, impulsionada pela alta demanda por profissionais especializados, especialmente na área de tecnologia.
À medida que tarefas rotineiras passam a ser automatizadas, a demanda por competências em IA, aprendizado de máquina, análise de dados e programação aumenta.
Segundo um estudo do McKinsey Global Institute, até 2030, cerca de 14% dos profissionais ao redor do mundo poderão precisar de uma mudança de carreira devido à digitalização, à robótica e aos avanços da IA.
Nesse cenário, a capacidade de adquirir novas habilidades e se manter atualizado será cada vez mais exigida dos profissionais.
IA na busca por emprego
Plataformas de recrutamento passaram a utilizar a IA para combinar candidatos com oportunidades de trabalho mais adequadas às suas habilidades e experiências. Ferramentas movidas por inteligência artificial podem analisar currículos, prever a adequação para certas vagas e até conduzir rodadas iniciais de entrevistas.
Isso torna o processo de contratação mais eficiente e direcionado tanto para empregadores quanto para candidatos.
No entanto, também significa que os candidatos precisam ajustar suas candidaturas para atender aos critérios estabelecidos por esses sistemas automatizados e se destacar.
Cargos negativamente afetados pela IA
Nesse cenário de automatização e com os avanços da IA, algumas posições devem perder relevância. Confira:
Operários industriais: Pessoas envolvidas em tarefas de montagem, soldagem e embalagem serão menos demandadas à medida que linhas de produção automatizadas e robôs assumem essas tarefas repetitivas.
Operadores de dados: A tecnologia é cada vez mais capaz de lidar com inputs e gerenciamento de dados, o que reduz a necessidade de humanos ocupando essas posições de entrada.
Representantes de atendimento ao cliente: Com o aumento de chatbots de IA e assistentes virtuais, questões rotineiras de atendimento ao cliente podem ser resolvidas sem intervenção humana, o que pode reduzir a demanda por pessoal de atendimento ao cliente.
Caixas de varejo: Sistemas de checkout automatizados e quiosques de autoatendimento estão se tornando mais comuns em ambientes de varejo, ameaçando as posições de caixas tradicionais.
Operadores de telemarketing: A IA pode lidar com chamadas de marketing e gerenciar relacionamentos com clientes de forma eficiente, o que coloca os operadores de telemarketing em risco de perderem seus empregos.
Carreiras (que podem ser) seguras
Muitos cargos permanecem relativamente seguros porque dependem da criatividade humana, inteligência emocional e tomada de decisões complexas. Alguns deles são:
Profissionais de saúde: Funções como médicos, enfermeiros e terapeutas exigem um alto grau de empatia, pensamento crítico e cuidado personalizado que a IA não pode replicar.
Trabalhos manuais qualificados: Ocupações como eletricistas, encanadores e carpinteiros envolvem resolução prática de problemas e habilidades técnicas difíceis de automatizar.
Assistentes sociais e conselheiros: Esses cargos envolvem ajudar indivíduos e comunidades a lidar com questões sociais complexas, além de oferecer apoio e orientação personalizada, que são inerentemente funções centradas no ser humano.
Como se manter relevante
Aprimore e adquira novas habilidades
Considere fazer cursos em IA, aprendizado de máquina, análise de dados e outros campos relevantes. Plataformas como Coursera, Udacity e LinkedIn Learning oferecem uma variedade de cursos para te ajudar a se manter atualizado.
Aprenda habilidades específicas de IA
Programação e codificação: Linguagens de programação fundamentais, como Python e R, são essenciais para o desenvolvimento de modelos e algoritmos de IA. Compreender o básico de codificação permite manipular dados, criar modelos de aprendizado de máquina e automatizar tarefas.
Aprendizado de máquina: O conhecimento em aprendizado de máquina permite construir sistemas que aprendem com dados e melhoram com o tempo.
Análise e visualização de dados: Adquirir habilidades em ferramentas de análise e visualização de dados, como Pandas, NumPy e Matplotlib, pode te ajudar a interpretar grandes conjuntos de dados e obter insights significativos.
PLN (Processamento de linguagem natural): Isso envolve treinar máquinas para entender e interpretar a linguagem humana, um componente cada vez mais crítico em aplicativos de IA, como chatbots e assistentes virtuais.
Ética e privacidade na IA: Compreender as implicações éticas e as preocupações com a privacidade relacionadas à IA é crucial. Isso envolve aprender sobre vieses e leis de privacidade de dados, além de desenvolver soluções de IA responsáveis.
Onde desenvolver habilidades de IA
Habilidades em inteligência artificial podem aumentar seu salário em até 40%, de acordo com a Universidade de Oxford e o site de empregos Indeed. Isso demonstra o quanto os empregadores valorizam habilidades em IA, que estão sendo cada vez mais integradas nos processos e fluxos de trabalho.
Além disso, há escassez de talentos com essa expertise, então esse pode ser o diferencial para garantir empregos em alta demanda e com salários atrativos.
Você pode aprender habilidades em IA gratuitamente em:
FluêncIA, da Microsoft
LinkedIn Learning
IA para Todos e IA generativa para Todos, por DeepLearning.AI
Introdução à IA Generativa, por Google Cloud
Plataformas que podem te ajudar
Google AI: O Google oferece muitos recursos por meio de sua plataforma de IA, como o TensorFlow para o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina e o Google Cloud AI para implementações escaláveis.
Microsoft Azure AI: O Microsoft Azure oferece um conjunto abrangente de ferramentas e serviços de IA, desde aprendizado de máquina e processamento de big data até serviços cognitivos que incluem visão, fala e compreensão de linguagem.
Amazon SageMaker: Oferecido pela AWS (Amazon Web Services), o SageMaker simplifica o processo de construção, treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina em escala.
DataRobot: Essa plataforma de aprendizado de máquina automatizada acelera a adoção de IA ao fornecer ferramentas para pré-processamento de dados, treinamento de modelos e implantação, ajudando a levar capacidades de IA a vários setores.
Kaggle: Esse é um espaço para cientistas de dados colaborarem e aprenderem. A plataforma oferece conjuntos de dados, competições e recursos educacionais relacionados à IA e aprendizado de máquina.
Fonte: Forbes
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