A procura por profissionais especializados em Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning tem aumentado de forma expressiva no Brasil, acompanhando uma tendência global de valorização dessas áreas. Segundo a consultoria Michael Page, as contratações de especialistas em IA e Machine Learning cresceram 39% no primeiro quadrimestre de 2024, em comparação ao mesmo período do ano anterior. Esse salto revela como empresas brasileiras, de diferentes setores, estão acelerando investimentos para incorporar as inovações proporcionadas por essas tecnologias em suas operações e estratégias.

Além disso, um estudo da IBM revelou que 41% das empresas brasileiras já implementaram ativamente a IA em seus negócios, demonstrando a adoção crescente e o papel central dessa tecnologia no país. Contudo, para que possam realmente extrair valor das capacidades desses especialistas, as empresas precisam ir além da contratação. É essencial que invistam em uma infraestrutura tecnológica moderna e em uma cultura organizacional orientada a dados. Com essas mudanças, as empresas poderão maximizar o impacto de suas equipes, tornando-se mais competitivas e bem-preparadas para os desafios do mercado digital.

Adequação da infraestrutura tecnológica para IA e Machine Learning

Empresas que desejam explorar IA e Machine Learning devem começar pela base: uma infraestrutura de dados robusta e preparada para manipular grandes volumes de informação. IA e Machine Learning dependem do acesso a dados extensivos e de alta qualidade, os quais permitem que algoritmos de aprendizado de máquina identifiquem padrões e gerem insights precisos. Sem uma infraestrutura adequada, o trabalho dos especialistas será inevitavelmente limitado, impactando os resultados.

Para se prepararem adequadamente, as empresas podem investir em soluções modernas de armazenamento em nuvem e bancos de dados distribuídos, essenciais para escalabilidade e eficiência. Por exemplo, a Magazine Luiza desenvolveu a Magalu Cloud, uma plataforma de serviços em nuvem que oferece infraestrutura escalável e segura para suas operações digitais, posicionando-se como uma alternativa nacional competitiva frente a grandes provedores globais, como AWS, Google e Microsoft. Outro caso de destaque é a Sabesp, que tem inovado no setor de saneamento ao implementar tecnologias de IA para aprimorar seus processos. Em parceria com a startup Stattus4, a Sabesp utiliza IA para detectar vazamentos ocultos na região de Franca (SP), analisando sons da rede para identificar perdas de água com cerca de 70% de precisão, o que acelera a correção dos problemas e melhora a eficiência operacional. Esses exemplos mostram como uma infraestrutura sólida facilita o processamento rápido de dados e o desenvolvimento de modelos preditivos, resultando em maior eficiência e melhor atendimento aos clientes.

Além disso, uma coleta de dados segura e a conformidade com regulamentações de privacidade, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), são fundamentais para o sucesso sustentável dessas operações. A segurança e a proteção dos dados dos clientes devem ser priorizadas para evitar riscos legais e garantir a conformidade, especialmente em setores sensíveis, como saúde e finanças, onde o uso de IA é crescente. Por exemplo, o Banco Itaú implementou políticas rigorosas de governança de dados para assegurar a privacidade e a segurança das informações dos clientes.

Com uma estrutura de TI alinhada às demandas de IA, os profissionais conseguem explorar o Big Data de maneira mais completa, analisando tendências e ajustando modelos com maior precisão. Empresas que contam com essa base tecnológica sólida ganham agilidade e escalabilidade, fatores essenciais para a inovação contínua e para a rápida resposta às mudanças do mercado, mantendo-se competitivas e preparadas para futuros avanços tecnológicos.

Construindo uma cultura organizacional orientada a dados

A adequação da infraestrutura é apenas o primeiro passo para que as empresas aproveitem plenamente as habilidades dos profissionais de IA e Machine Learning. Para maximizar o impacto desses especialistas, é essencial que a empresa cultive uma cultura organizacional orientada a dados. Tradicionalmente, muitas decisões empresariais são guiadas pela intuição ou experiência, mas a chegada dos profissionais de IA oferece uma oportunidade de fundamentar essas decisões em insights concretos e dados de alta qualidade. Essa transição, no entanto, exige uma mudança de mentalidade em toda a organização.

Desenvolver uma cultura orientada a dados é fundamental para que as empresas tomem decisões mais informadas e eficazes. Para alcançar esse objetivo, é essencial investir em educação e treinamento contínuos, capacitando colaboradores de todas as áreas a interpretar e valorizar os dados disponíveis. De acordo com um estudo da IBM, 79% das organizações afirmam que, nos próximos 12 meses, os dados serão ainda mais cruciais para a tomada de decisões. Apesar disso, 29% das empresas ainda enfrentam dificuldades para traduzir a análise de dados em ações práticas, indicando uma lacuna de maturidade em habilidades de decisão orientada por dados. Além disso, cerca de 60% dos Chief Data Officers (CDOs) globais já aplicam IA e aprendizado de máquina para extrair valor dos dados, sinalizando um movimento crescente em direção à alfabetização em dados em diversos setores.

Em um ambiente onde o treinamento está disponível para ajudar as equipes a entenderem o valor dos dados em suas responsabilidades diárias, os colaboradores conseguem aplicar insights de forma mais eficaz, promovendo a integração de fluxos de trabalho baseados em dados. Com o tempo, essa prática gera mais confiança nas recomendações da IA, pois os colaboradores passam a compreender o contexto e os dados subjacentes, permitindo uma colaboração mais próxima entre áreas técnicas e operacionais.

Além disso, o alinhamento entre os profissionais de IA e as demais equipes permite que os modelos e soluções desenvolvidos estejam em sintonia com as necessidades reais da empresa. Essa colaboração é fundamental para que o uso de IA e Machine Learning tenha um impacto significativo e positivo. Oferecer planos de desenvolvimento contínuo para esses especialistas, incluindo certificações como Cloudera Certified Professional e Microsoft Azure AI Engineer Associate, é uma estratégia eficaz para reter talentos e garantir que os profissionais de IA estejam sempre atualizados.

Ao implementar uma infraestrutura de dados robusta e promover uma cultura organizacional voltada para a análise de dados, as empresas conseguem otimizar o trabalho dos especialistas em IA e Machine Learning. Esse investimento traz retornos expressivos em termos de inovação, eficiência e posicionamento competitivo, permitindo que a empresa avance com confiança em um mercado cada vez mais impulsionado por dados e tecnologia.

A Importância de programas de idiomas para empresas e equipes de tecnologia

Para empresas movidas a dados, o investimento em programas de idiomas é fundamental para maximizar o impacto de profissionais de IA e Machine Learning. Além de facilitar a comunicação com equipes de diferentes nacionalidades, a capacitação em idiomas, especialmente no inglês técnico, ajuda no acesso e na compreensão de documentos e recursos técnicos — que, na maioria das vezes, estão disponíveis apenas nesse idioma. Essa fluência permite que profissionais de IA e Machine Learning interpretem dados e apliquem modelos de forma mais eficaz, baseando-se nas melhores práticas globais e em pesquisas atualizadas.

Pensando nas especificidades do setor, muitas empresas já oferecem trilhas de aprendizado de idiomas voltadas para a área de tecnologia. Essas trilhas incluem não apenas o ensino do inglês geral, mas também o vocabulário técnico necessário para trabalhar com Machine Learning, IA, Cloud Computing, Big Data, APIs e outras áreas fundamentais. Com esses programas, os profissionais ganham mais segurança e precisão na comunicação técnica, o que fortalece a colaboração interna e abre portas para que a empresa participe de parcerias e inovações em escala global.