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.
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!
