Carreira em Inteligência Artificial: vale a pena o salto para além da Ciência de Dados?

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Felipe Eberhardt

Por Felipe Eberhardt

CEO na BIX, criando softwares que pensam — e repensam.

A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser apenas um termo da moda para se tornar motor de transformação em praticamente todos os setores. Investimentos globais na área devem alcançar US$ 200 bilhões até 2025, criando novas funções e oportunidades. Para quem atua em Ciência de Dados, surge a dúvida: vale migrar para a carreira em Inteligência Artificial agora ou continuar aprofundando na análise de dados?

Neste artigo, vamos analisar o que distingue essas duas áreas, como está a demanda por profissionais de IA, quais papéis estão em alta e quais competências são essenciais para trilhar esse caminho.

Ciência de Dados vs. Inteligência Artificial

Embora caminhem juntas, ciência de dados e IA não são sinônimos. O cientista de dados atua diagnosticando e otimizando processos já existentes, enquanto o especialista em IA projeta sistemas capazes de aprender e automatizar decisões. Um não substitui o outro: ambos têm papéis estratégicos complementares.

Para quem pensa em migrar, é importante refletir sobre motivação e interesses: prefere extrair insights do presente ou criar soluções para o futuro? Essa resposta já ajuda a guiar o próximo passo da carreira.

O mercado de trabalho em IA

A demanda por funções em IA cresce em ritmo acelerado. Vagas para engenheiros de machine learning, cientistas de pesquisa em IA e gerentes de produto de IA estão se multiplicando em tecnologia, saúde, finanças e até manufatura. Esse crescimento é impulsionado por empresas que buscam automatizar processos, criar produtos inteligentes e explorar ao máximo seus dados.

Dados recentes mostram que a curva de crescimento das funções em IA supera a das posições tradicionais em ciência de dados, sinalizando que a tendência veio para ficar.

Funções em alta na carreira de IA

Entre os papéis mais procurados em 2025 estão:

  • Machine Learning Engineer: cria e implementa modelos de previsão e decisão.
  • AI Research Scientist: desenvolve pesquisas em processamento de linguagem natural, visão computacional e aprendizado por reforço.
  • AI Product Manager: conecta estratégia de negócios com tecnologia para lançar produtos baseados em IA.

Além deles, surgem funções como especialistas em ética em IA, engenheiros de visão computacional e designers de IA conversacional. Essa diversidade mostra como o campo está se expandindo em várias direções.

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Competências mais valorizadas na carreira em Inteligência Artificial

Migrar para a carreira em Inteligência Artificial exige mais do que aprender ferramentas novas — é adotar uma mentalidade diferente para resolver problemas. Algumas das habilidades mais requisitadas incluem:

  • Deep learning e redes neurais (TensorFlow, PyTorch).
  • Programação avançada em Python e, em alguns casos, C++ ou R.
  • Fundamentos matemáticos sólidos em álgebra linear, cálculo e estatística.
  • Engenharia de dados, para lidar com pipelines em larga escala.
  • Conhecimento de domínio, adaptado ao setor em que a IA será aplicada.
  • Soft skills, como comunicação e trabalho em equipe, fundamentais em projetos multidisciplinares.

Manter-se atualizado com tendências e boas práticas é o que diferencia profissionais preparados para assumir os desafios mais complexos.

Carreira em Inteligência Artificial: conte com a BIX para avançar

A decisão de migrar da ciência de dados para a IA depende dos seus objetivos e do quanto você deseja mergulhar em algoritmos e sistemas preditivos. A boa notícia é que os dois caminhos seguem em alta e podem até se complementar, criando profissionais versáteis e preparados para o futuro.

Na BIX, acreditamos em impulsionar carreiras tanto quanto impulsionamos negócios. Estamos sempre em busca de talentos que queiram crescer junto com a gente e transformar o futuro com dados e IA. Acompanhe nossas vagas no InHire e fique de olho nas próximas oportunidades para fazer parte do nosso time!