Por Alexandre Azevedo, CEO da White Cube.

A adoção de Inteligência Artificial (IA) e de ferramentas avançadas de análise de dados já alterou a forma como as empresas desenvolvem produtos, automatizam processos, tomam decisões e organizam a força de trabalho.

Porém, temos um cenário controverso, no qual a disponibilidade de profissionais especializados não acompanha a velocidade da adoção das tecnologias mais recentes.

De acordo com o Future of Jobs Report 2025, do World Economic Forum, 39% das competências essenciais dos trabalhadores devem mudar até 2030. O relatório também identificou competências humanas como pensamento analítico, criatividade, resiliência e colaboração como as mais importantes para o desenvolvimento do mercado.

Para transformar essa tendência em realidade, por meio de conhecimento técnico, visão de negócio, colaboração e experiência prática, a formação da próxima geração de talentos em Dados, Analytics, Machine Learning e IA Generativa ganha relevância para as empresas.

A formação profissional deve partir de problemas concretos

Os programas destinados a profissionais em início de carreira, ou em fase de especialização nas novas tecnologias, não devem ser restritos à teoria. Eles devem combinar os fundamentos técnicos com os desafios reais do ambiente corporativo.

Por exemplo: automação, engenharia de dados, visualização e modelagem preditiva para IA são importantes, mas precisam estar relacionadas à capacidade de compreender um problema, estruturar uma solução e comunicar suas implicações para o negócio.

Ao trabalhar as diferentes dimensões do aprendizado, um programa de capacitação é sinônimo de ampliar o potencial de resultados para os negócios. Quando os participantes são submetidos a desafios práticos, que demandam desde a estruturação de dados com linguagens de programação até a construção de protótipos em IA, o ambiente de treinamento reflete a dinâmica e o rigor exigidos pelo mercado.

Dessa forma, o aprendizado aplicado, a resolução de problemas reais, as mentorias e avaliações contínuas são componentes que também ajudam a formar profissionais com alto potencial de crescimento na carreira.

A convergência entre capacidade técnica e visão de negócios é indispensável

Uma jornada bem estruturada para a formação de talentos permite observar o desempenho dos participantes ao longo do tempo, em vez de depender exclusivamente de avaliação pontual ou lista de conhecimentos prévios. Pensamento crítico e responsabilidade ética no uso de IA são competências que só se revelam em situações concretas.

O mercado já sinaliza essa realidade. Pesquisa realizada pelo LinkedIn em 31 países mostrou que 66% dos líderes entrevistados não contratariam alguém sem habilidades em IA. Além disso, as capacidades colaborativas – como divisão de responsabilidades, atuação com diferentes perspectivas e desenvolvimento conjunto de solução – foram apontadas como aspectos importantes da dinâmica empresarial.

Assim, fica evidente que storytelling, comunicação com foco executivo e capacidade de explicar as implicações de uma análise são parte do trabalho para, efetivamente, gerar valor com dados. Para criar times de alta performance, as empresas precisam redefinir seus processos de qualificação, priorizando a capacidade de adaptação e o aprendizado contínuo em meio à rapidez das inovações tecnológicas.

É a forma mais consistente de desenvolver talentos, tendo a missão central de proporcionar vantagem competitiva estrutural. Portanto, o desenvolvimento da nova geração de profissionais de dados e IA depende da criação de ecossistemas que aproximem pessoas, tecnologia e desafios empresariais.