Especialista da Alura aponta profissões ligadas à tomada de decisão e à inteligência artificial aplicada como as mais promissoras
A inteligência artificial passou a integrar a infraestrutura do trabalho e tem transformado funções em diferentes áreas, além de impulsionar novas demandas profissionais. Nesse contexto, aumenta a valorização de carreiras que conectam dados à tomada de decisão, à escalabilidade e ao crescimento dos negócios.
Um levantamento do Infojobs reforça esse cenário ao indicar que, em 2026, vagas que exigem familiaridade com IA estarão distribuídas por dezenas de funções, incluindo cargos técnicos, criativos, comerciais e administrativos.
Com base no comportamento de busca e no consumo de cursos no último ano, um levantamento da Alura indica que as áreas mais promissoras para 2026 são as que combinam análise, visão estratégica e aplicação prática de IA. Segundo David Neves, gerente de Conteúdo Educacional da Alura, cinco frentes profissionais devem concentrar as principais oportunidades:
- 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, onde 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.
Sobre a Alura
Com 20 anos de trajetória, a Alura é a maior e mais completa escola online de tecnologia do Brasil. Integrante do Grupo Alun, formado também por FIAP, PM3 e StartSe, a marca é referência na formação de profissionais em todos os estágios de carreira, dos iniciantes aos especialistas, unindo profundidade técnica, diversidade de temas e foco na construção de carreiras em T – profissionais que dominam sua área de especialização e ampliam seu conhecimento em temas complementares. Com conteúdos desenvolvidos por especialistas renomados no mercado, sua plataforma reúne mais de 1.600 cursos, além de formações intensivas e trilhas preparatórias para as principais certificações do setor. A Alura também mantém uma das maiores comunidades tech do país, com cerca de 130 mil usuários ativos no Discord, que compartilham experiências e aprendizados em áreas como Programação, Front-end, Data Science, Mobile, DevOps, UX & Design e Inteligência Artificial. A marca também é responsável pela Hipsters Network, hub de podcasts referência no universo tech, como IA Sob Controle, Hipsters Ponto Tech e Like a Boss, e pela Casa do Código, editora dedicada a livros de tecnologia e inovação. Mais informações no site oficial da marca.