A inteligência artificial deixou de ser uma promessa de futuro para se consolidar como parte integrante da infraestrutura do trabalho contemporâneo, transformando funções em diversos setores e, consequentemente, impulsionando novas demandas profissionais.Nesse cenário de mudanças, destaca-se uma valorização crescente de carreiras que atuam como ponte entre o volume de dados e a tomada de decisão estratégica, focando na escalabilidade e no crescimento sustentável dos negócios.Um levantamento realizado pelo Infojobs reforça essa tendência ao indicar que, em 2026, a familiaridade com a tecnologia será um requisito obrigatório em dezenas de funções, abrangendo desde cargos técnicos e administrativos até áreas criativas e comerciais. Leia Mais Dia da Escola: o impacto da IA no ensino em meio à votação sobre o tema Programa oferece 5 mil bolsas gratuitas para formação em IA Quase metade dos paulistas já usa inteligência artificial, aponta pesquisa Segundo David Neves, gerente de conteúdo educacional da instituição, cinco frentes profissionais devem concentrar as principais oportunidades:Um levantamento realizado pelo Infojobs reforça essa tendência ao indicar que, em 2026, a familiaridade com a IA será um requisito obrigatório em dezenas de funções, abrangendo desde cargos técnicos e administrativos até áreas criativas e comerciais.Complementando essa visão, dados divulgados pela escola de tecnologia Alura, baseados no comportamento de busca e no consumo de cursos no último ano, apontam que as áreas mais promissoras para 2026 são justamente aquelas que conseguem unir a capacidade analítica e a visão estratégica à aplicação prática da tecnologia no dia a dia corporativo.Engenharia de dados (Data Engineering) Responsável por coletar, organizar e disponibilizar grandes volumes de informação com qualidade e segurança, sustenta ambientes cada vez mais complexos e garante que modelos e análises funcionem de forma confiável. Governança de dados (Data Governance Specialist) É a capacidade de estruturar políticas, padrões e processos que garantam qualidade, segurança e confiabilidade dos dados, permitindo que a empresa utilize informação com segurança para tomada de decisão. É a profissão que sustenta qualquer estratégia orientada a dados e IA, aliada ao compliance. Essa carreira ganha força à medida que empresas precisam justificar decisões com transparência, reduzir riscos regulatórios e escalar uso de dados com responsabilidade. Engenharia de analytics (Analytics Engineer) Surge para resolver um problema recorrente nas empresas: dados inconsistentes, métricas desalinhadas e baixa confiança nos números. Atua na padronização, organização e governança das métricas, garantindo que diferentes áreas falem a mesma “língua” analítica. Engenharia de machine learning (Machine Learning Engineer) Conecta experimentação e escala. É quem transforma modelos desenvolvidos por cientistas de dados em soluções robustas, integradas a produtos, sistemas e processos internos, garantindo performance, monitoramento contínuo e geração de valor real para o negócio. Engenharia de IA (AI Engineer) A Engenharia de IA desponta como a evolução natural das carreiras em dados ao transformar bases estruturadas em sistemas inteligentes que operam em produção. O profissional é responsável por arquitetar, implantar, monitorar e aprimorar soluções que integram machine learning, LLMs e agentes de IA aos produtos e processos das empresas, garantindo impacto real no negócio. Se a engenharia de dados prepara o terreno ao estruturar e assegurar a qualidade das informações, a Engenharia de IA constrói a camada de inteligência sobre essa base, apoiada em pipelines robustos e arquitetura escalável. A evolução do papel do profissional de dados As carreiras de dados passam por um redesenho relevante, em que o profissional deixa de atuar apenas como executor técnico e assume um papel mais estratégico, conectando tecnologia, contexto e julgamento humano, seja ao estruturar governança, assegurar a qualidade das bases, integrar dados a produtos ou apoiar decisões de alto impacto. Para o especialista, a inteligência artificial amplia a responsabilidade e o alcance desses especialistas. “O foco passa a ser assegurar consistência, qualidade e uso responsável das informações, especialmente em ambientes cada vez mais automatizados”, afirma. “Do ponto de vista técnico, seguem sendo fundamentais conhecimentos em dados, como SQL, modelagem, engenharia de pipelines e análise de métricas. O mercado valoriza profissionais que entendem o contexto por trás dos números e sabem explicar impactos, trade offs e decisões”, explica Neves. Mercado aquecido e mais exigente A demanda por profissionais de dados segue alta, mas prioriza profissionais que vão além do domínio de ferramentas e conseguem atuar em problemas reais, conectando dados e IA à decisões estratégicas. “Em um ambiente cada vez mais automatizado, destacam-se aqueles que combinam base técnica sólida, pensamento crítico e compreensão do impacto do seu trabalho no negócio, competências que influenciam diretamente remuneração, crescimento e retenção”, diz o especialista da Alura. Para quem deseja ingressar na área, David Neves orienta a começar resolvendo problemas reais, ainda que em pequena escala, e aprender a relacionar dados às decisões do dia a dia. “Dados não são um campo restrito a especialistas em exatas, mas a profissionais capazes de interpretar contextos, fazer boas perguntas e gerar impacto a partir da informação”, conclui. Dicas para o Enem: como a IA pode ajudar na preparação?