COMO A IA ESTÁ REDEFININDO AS FUNÇÕES NO MERCADO DE TECNOLOGIA

Durante anos, o mercado de tecnologia foi tratado como um território de crescimento contínuo e previsível. Aprender a programar parecia garantia de empregabilidade, salários altos e mobilidade profissional. Essa narrativa ganhou força especialmente na década passada, impulsionada pela expansão do software como serviço, pela digitalização acelerada e, mais recentemente, pelo trabalho remoto em larga escala.

Nos últimos dois anos, porém, esse cenário começou a mudar. O ritmo de contratações desacelerou, empresas reduziram equipes e a discussão sobre o impacto da inteligência artificial no trabalho deixou de ser teórica. A mudança não aconteceu de forma abrupta ou espetacular. Ela tem sido silenciosa, gradual e profundamente estrutural.

Um mercado em constante reorganização

O ponto central da transformação não está no desaparecimento da tecnologia como campo profissional, mas na redefinição das funções que sustentam esse mercado. Parte do trabalho que antes exigia equipes numerosas passou a ser automatizada ou acelerada por ferramentas de inteligência artificial, reduzindo a demanda por tarefas repetitivas e aumentando a pressão por perfis mais estratégicos.

Esse movimento ocorre em paralelo a uma correção natural após o boom de contratações entre 2020 e 2022. Naquele período, empresas cresceram rapidamente, muitas vezes acima de suas necessidades estruturais. O ajuste que se seguiu não pode ser atribuído exclusivamente à IA, mas a tecnologia passou a funcionar como um catalisador desse processo.

Menos execução, mais decisão

No início, a inteligência artificial entrou no desenvolvimento de software como apoio. Sugeria trechos de código, acelerava tarefas pontuais e auxiliava na documentação. Hoje, o papel dessas ferramentas é mais amplo. Elas conseguem gerar estruturas completas de aplicações, testar funcionalidades, identificar falhas comuns e acelerar ciclos de entrega.

Isso não significa que sistemas complexos estejam sendo mantidos integralmente por máquinas. A supervisão humana continua essencial, especialmente em aspectos como segurança, arquitetura, desempenho e responsabilidade técnica. O que mudou foi o peso relativo das tarefas. Escrever código deixou de ser o centro absoluto da função.

Criar software deixou de ser exclusividade técnica

Crédito da imagem: ilustração produzida com auxílio de inteligência artificial.

Um dos sinais mais claros dessa mudança está na popularização de ferramentas que permitem criar aplicações sem conhecimento prévio de programação. Plataformas como o Microsoft Power Apps permitem que profissionais de áreas como operações, vendas ou recursos humanos criem aplicativos internos apenas descrevendo fluxos de trabalho em linguagem natural.

O mesmo ocorre com o Google AppSheet, que transforma planilhas e bases de dados em aplicativos funcionais a partir de descrições simples. Essas soluções não substituem sistemas robustos de larga escala, mas reduzem drasticamente a necessidade de desenvolvedores para demandas pontuais e específicas dentro das empresas.

Já plataformas como o Replit, com agentes de IA capazes de gerar projetos inteiros a partir de comandos em linguagem natural, ampliam esse movimento para fora do ambiente corporativo tradicional, permitindo a criação de protótipos, jogos e aplicações simples por usuários sem formação técnica.

O impacto real sobre as funções profissionais

Esse avanço não elimina a necessidade de especialistas em tecnologia, mas muda o perfil do trabalho valorizado. Funções focadas exclusivamente na execução de código, sem envolvimento com o entendimento do problema, da arquitetura ou do contexto de negócio, tornam-se mais vulneráveis à automação.

Por outro lado, cresce a demanda por profissionais capazes de tomar decisões técnicas, integrar sistemas, avaliar riscos, definir padrões e orquestrar o uso dessas ferramentas de forma responsável. O desenvolvedor passa a atuar menos como executor e mais como curador, arquiteto e validador do que é produzido com apoio da IA.

Um mercado mais seletivo, não menor

A consequência direta dessa transformação é um mercado menos indulgente. A entrada se torna mais difícil, especialmente para quem se apoia apenas em habilidades operacionais. Ao mesmo tempo, a tecnologia continua central para empresas de todos os setores, o que mantém a relevância da área no longo prazo.

O que se observa não é o fim do trabalho em tecnologia, mas o fim da promessa fácil. Programar continua sendo importante, mas deixou de ser suficiente. A inteligência artificial não encerra carreiras. Ela redefine quais competências realmente sustentam uma.

O que indicam as pesquisas sobre o futuro do trabalho em tecnologia

Pesquisas recentes ajudam a contextualizar a transformação em curso no mercado de tecnologia. Projeções do U.S. Bureau of Labor Statistics indicam que funções ligadas ao desenvolvimento de software seguem com perspectiva de crescimento no longo prazo, enquanto ocupações mais focadas exclusivamente na escrita de código tendem a encolher ao longo da próxima década. O dado reforça a leitura de que o setor não está desaparecendo, mas passando por um processo de reorganização interna.

Estudos conduzidos pelo GitHub mostram que o uso de ferramentas de inteligência artificial no desenvolvimento de software acelera tarefas e aumenta a produtividade individual. Ao mesmo tempo, os levantamentos apontam que a revisão humana continua sendo indispensável, especialmente em aspectos como qualidade, segurança e aderência a padrões técnicos. A IA atua como um acelerador do trabalho, mas não elimina a necessidade de profissionais qualificados.

Análises mais amplas sobre o futuro do trabalho, como as do World Economic Forum, indicam que a automação tende a reduzir atividades repetitivas e ampliar a demanda por competências ligadas à tomada de decisão, integração de sistemas e visão estratégica. No mercado de tecnologia, esse movimento se traduz em um cenário mais seletivo, no qual o valor profissional se desloca da execução isolada de código para funções que combinam conhecimento técnico, contexto de negócio e responsabilidade sobre sistemas cada vez mais complexos.