Quando me perguntam quais serão as profissões do futuro com a entrada cada vez maior da Inteligência Artificial nas organizações, minha primeira resposta é: talvez estejamos formulando a pergunta de maneira incompleta.

A Inteligência Artificial não está simplesmente criando algumas novas profissões e eliminando outras. Ela está começando a mudar a própria arquitetura do trabalho.

Depois de analisar estudos de organizações como World Economic Forum, PwC, Microsoft, LinkedIn, Google, IBM, Accenture e Deloitte, uma coisa fica bastante clara: estamos entrando em uma fase em que praticamente todas as profissões baseadas em conhecimento deverão ser redesenhadas.

Não significa necessariamente que médicos, advogados, engenheiros, administradores, contadores, profissionais de marketing, analistas financeiros ou profissionais de Recursos Humanos desaparecerão. Significa que o médico que trabalha com IA provavelmente terá uma dinâmica de trabalho muito diferente do médico que não trabalha. O mesmo acontecerá com advogados, engenheiros, analistas, vendedores, profissionais de processos, gestores e praticamente todas as funções administrativas.

A Accenture resume muito bem essa transformação ao defender que a IA generativa afeta inicialmente as tarefas, e não necessariamente as profissões inteiras. Um emprego é composto por dezenas ou centenas de atividades. Algumas poderão ser automatizadas, outras realizadas conjuntamente entre pessoas e IA, algumas continuarão essencialmente humanas e outras simplesmente deixarão de existir. Ao mesmo tempo, novas tarefas aparecerão.

É exatamente aí que está nascendo uma nova geração de profissões.

O World Economic Forum estima que as transformações estruturais do mercado de trabalho poderão criar cerca de 170 milhões de funções e eliminar aproximadamente 92 milhões até 2030, produzindo saldo global positivo de aproximadamente 78 milhões de empregos. Entre as funções de crescimento mais acelerado aparecem especialistas em Big Data, engenheiros de FinTech, especialistas em Inteligência Artificial e Machine Learning e desenvolvedores de software e aplicações. Ao mesmo tempo, funções administrativas repetitivas, entrada de dados, caixas e diversas atividades transacionais estão entre aquelas que enfrentam maior pressão.

Mas olhar somente para “Especialista em IA” seria enxergar uma parcela muito pequena da transformação.

Uma das profissões que provavelmente crescerá muito é a do AI Engineer, ou Engenheiro de Inteligência Artificial. Será o profissional capaz de desenvolver aplicações empresariais utilizando modelos de IA, modelos de linguagem, APIs, bancos de dados, ferramentas corporativas e agentes inteligentes. Não necessariamente estará criando um grande modelo como Gemini, GPT ou Claude do zero; muitas vezes estará conectando modelos existentes aos sistemas e processos de uma organização.

Ao lado dele deverá crescer rapidamente o AI Solutions Architect, ou Arquiteto de Soluções de IA. Sua responsabilidade será analisar a arquitetura tecnológica da empresa e definir como modelos, agentes, aplicações, dados corporativos, sistemas legados, APIs e infraestrutura deverão funcionar conjuntamente.

Mas uma das funções que considero mais promissoras para os próximos anos está começando a surgir agora: o AI Agent Architect, ou Arquiteto de Agentes de IA.

Quando uma empresa tiver dezenas, centenas ou eventualmente milhares de agentes executando atividades, não bastará criar agentes individualmente. Alguém terá que definir como eles se comunicam, quais ferramentas podem acessar, quais dados podem utilizar, quais decisões podem tomar autonomamente, quando devem pedir autorização humana, quando precisam entregar uma tarefa para outro agente e como todo esse ecossistema será monitorado.

Google, Microsoft e outras grandes plataformas estão investindo pesadamente exatamente nessa arquitetura. O Google Cloud, por exemplo, já apresenta plataformas corporativas com recursos de Agent Designer, Agent Registry, Agent Identity, Agent Gateway, observabilidade e orquestração entre agentes. Isso demonstra que administrar uma força de trabalho digital está se tornando uma nova disciplina empresarial.

E daí nasce outra profissão extremamente interessante: o Orquestrador de Agentes de IA, ou AI Agent Orchestrator.

Imaginem uma organização na qual um agente receba uma solicitação de cliente; outro consulte informações; outro analise riscos; outro prepare uma proposta; outro valide regras comerciais; outro atualize o CRM; e uma pessoa acompanhe apenas exceções ou decisões críticas.

Quem desenha essa sequência?

Quem determina quando cada agente deve atuar?

Quem define os pontos de intervenção humana?

Quem mede se o processo está produzindo o resultado esperado?

Estamos falando de uma nova combinação de gestão de processos, automação, tecnologia e Inteligência Artificial.

É justamente por isso que vejo o nascimento de uma profissão especialmente importante para quem hoje trabalha com BPM, RPA, hiperautomação e melhoria de processos: o AI Process Designer, ou Arquiteto de Processos Inteligentes.

Esse profissional deverá observar um processo de negócios e perguntar não simplesmente “o que posso automatizar?”, mas “qual deveria ser a melhor maneira de realizar este processo agora que temos pessoas, software tradicional, robôs de RPA e agentes de Inteligência Artificial trabalhando juntos?”.

Esta mudança é enorme.

Durante décadas desenhamos processos pensando essencialmente em pessoas utilizando sistemas. Depois incorporamos automações. Agora precisaremos desenhar processos considerando uma força de trabalho híbrida composta por pessoas e trabalhadores digitais inteligentes.

A Microsoft já chama atenção para esse fenômeno ao falar das chamadas Frontier Firms: organizações estruturadas em torno da colaboração entre humanos e agentes. Em seu Work Trend Index, a companhia relata que 46% dos líderes consultados já afirmavam utilizar agentes para automatizar fluxos ou processos completos e que 78% consideravam contratar novas funções relacionadas à IA. A Microsoft prevê ainda que trabalhadores passarão progressivamente a treinar e gerenciar agentes.

Daí poderá surgir outra categoria profissional que talvez hoje pareça estranha, mas provavelmente se tornará comum: o Gestor de Força de Trabalho Digital, ou Digital Workforce Manager.

Hoje um gestor administra dez, vinte ou cinquenta pessoas. Amanhã poderá administrar pessoas e dezenas de agentes digitais.

Terá que decidir quais atividades devem ser executadas por humanos, quais pelos agentes, quais necessitam de colaboração entre ambos e quais exigem obrigatoriamente aprovação humana.

A Microsoft até utiliza uma expressão interessante: Agent Boss. A ideia é que progressivamente trabalhadores deixem de apenas operar ferramentas e passem a delegar tarefas, orientar e supervisionar agentes.

Isso também deverá gerar profissionais especializados em Human-AI Collaboration, ou colaboração entre humanos e Inteligência Artificial. Eles poderão trabalhar no desenho de equipes híbridas, modelos de decisão, responsabilidades, escalonamentos e experiências de trabalho nas quais humanos e máquinas atuam conjuntamente.

Outra profissão extremamente relevante será o AI Product Manager.

Assim como atualmente existem gerentes de produto responsáveis por softwares, aplicativos e plataformas, crescerá a necessidade de profissionais responsáveis por produtos e serviços baseados em Inteligência Artificial. Eles precisarão compreender profundamente o problema de negócio, o usuário, os dados disponíveis, a tecnologia, os riscos e a viabilidade econômica da aplicação de IA.

Também veremos crescer o papel do AI Business Translator.

Não necessariamente será um cientista de dados ou programador. Será alguém que conhece profundamente uma determinada área de negócios — finanças, logística, seguros, saúde, jurídico, marketing, RH, manufatura, atendimento, por exemplo — e consegue identificar onde a IA pode gerar valor.

Esse profissional fará uma ponte cada vez mais importante entre negócio e tecnologia.

Outra área gigantesca será a de dados.

A IA pode ser extraordinariamente sofisticada, mas se receber dados incorretos, desatualizados, desorganizados ou sem contexto, continuará produzindo resultados ruins. O próprio Google vem enfatizando que um dos maiores gargalos para agentes empresariais não está necessariamente nos modelos, mas no acesso a dados corporativos contextualizados e confiáveis.

Por isso crescerão funções como Data Engineer, Data Architect, Data Product Manager, Data Governance Specialist, Knowledge Engineer e AI Knowledge Architect.

O Knowledge Engineer, particularmente, poderá se tornar uma figura central. Sua missão será transformar o conhecimento disperso da empresa — procedimentos, documentos, normas, contratos, e-mails, manuais, bases de dados e experiências das pessoas — em uma estrutura que possa ser compreendida e utilizada pelos sistemas de IA.

É como se alguém precisasse organizar a “memória empresarial” para que agentes inteligentes consigam trabalhar.

Ao mesmo tempo, quanto maior for a autonomia concedida às máquinas, maior será a necessidade de profissionais capazes de supervisioná-las.

Surge, portanto, outro enorme grupo de oportunidades: AI Governance.

Teremos especialistas em Governança de IA, gestores de riscos de IA, profissionais de Responsible AI, especialistas em ética algorítmica, auditores de algoritmos e especialistas em compliance de Inteligência Artificial.

Essas pessoas deverão responder questões fundamentais: quais modelos a empresa pode utilizar? Que informações podem ser enviadas para eles? Como evitar vazamento de dados? Como documentar decisões tomadas por IA? Como detectar discriminação ou vieses? Como garantir conformidade regulatória? Quem será responsável quando um agente cometer um erro?

Com dezenas ou centenas de agentes tomando pequenas decisões todos os dias, governança deixa de ser um assunto meramente jurídico para tornar-se parte da operação da empresa.

IBM e Accenture vêm enfatizando exatamente essa necessidade de combinar adoção de IA com novos modelos de governança, arquitetura, direitos de decisão e segurança. A IBM, por exemplo, identificou que indefinições sobre direitos de decisão já retardam a adoção de IA em muitas organizações.

Dentro desse universo também deverá ganhar importância o AI Auditor, responsável por verificar se sistemas e agentes estão funcionando conforme esperado.

Não será suficiente perguntar se a IA está funcionando. Será necessário testar precisão, consistência, segurança, rastreabilidade, conformidade, custo e comportamento.

Outra função crescente será a do AI Evaluator, profissional especializado em avaliação sistemática de modelos e agentes.

Ele desenvolverá testes, cenários e métricas para descobrir se determinado agente consegue executar corretamente aquilo para que foi criado.

Poderemos ainda ver crescer equipes de AI Red Teaming, encarregadas de tentar deliberadamente enganar ou quebrar sistemas de IA antes que criminosos, fraudadores ou usuários mal-intencionados consigam fazê-lo.

E isso nos leva a uma das profissões que provavelmente crescerá de maneira extraordinária: AI Security Specialist.

Cybersecurity já está entre as competências de crescimento mais rápido apontadas pelo World Economic Forum. Quando agentes ganham acesso a documentos, e-mails, sistemas financeiros, ERPs e bancos de dados, a superfície de ataque aumenta significativamente.

O especialista em segurança de IA precisará entender ameaças como prompt injection, vazamento de informações, manipulação de agentes, roubo de identidade digital, envenenamento de dados e acesso indevido a ferramentas corporativas. O próprio Google já oferece formação específica para engenheiros e analistas de segurança sobre proteção de aplicações de IA e prevenção de riscos como data leakage e prompt injection.

Também crescerá o papel do AI Identity & Access Specialist, responsável por definir a identidade dos agentes e suas permissões.

Se hoje concedemos credenciais a uma pessoa que acessa SAP ou Salesforce, amanhã precisaremos conceder — e principalmente limitar — credenciais de milhares de agentes.

É quase um novo capítulo da gestão de identidade corporativa.

Outra área promissora será o AI Operations, eventualmente chamado de AIOps, LLMOps ou AgentOps dependendo da aplicação.

Esses profissionais monitorarão agentes e modelos em produção: quanto estão custando, quanto tempo demoram para responder, onde estão falhando, quais modelos estão sendo utilizados, quais agentes estão tomando decisões, qual qualidade das respostas e quando é necessário intervenção humana.

Da mesma forma que surgiu DevOps para organizar o ciclo de desenvolvimento e operação de software, estamos vendo nascer estruturas dedicadas à operação industrial da Inteligência Artificial.

Também deveremos assistir ao crescimento de profissionais de AI FinOps, responsáveis especificamente pela gestão financeira do consumo de IA.

Esse profissional poderá responder perguntas cada vez mais relevantes: quanto custa executar determinado processo utilizando agentes? Qual modelo oferece a melhor relação entre qualidade e custo? Estamos gastando milhares de dólares em tokens realizando atividades que poderiam utilizar modelos menores? Qual o ROI daquela automação?

Na área de Recursos Humanos surgirão oportunidades igualmente importantes.

Uma delas será o AI Workforce Strategist, ou Estrategista de Força de Trabalho com IA.

Sua função será analisar cada área e determinar como o trabalho deverá ser redistribuído entre pessoas e máquinas, quais competências permanecerão necessárias, quais deverão ser desenvolvidas e quais atividades deverão deixar de existir.

Isso será extremamente importante porque, segundo o World Economic Forum, aproximadamente 39% das competências atuais dos trabalhadores poderão ser transformadas ou tornar-se obsoletas entre 2025 e 2030.

IBM também identificou em suas pesquisas que uma parcela enorme da força de trabalho precisará passar por processos de requalificação devido à adoção de IA e automação.

Daí nasce outra profissão muito importante: o AI Learning & Reskilling Specialist.

Não será apenas alguém que cria treinamentos sobre ChatGPT. Terá que mapear quais tarefas estão mudando dentro de uma função, quais competências humanas ganham importância e como preparar aquele profissional para trabalhar em um novo ambiente.

E aqui aparece uma constatação muito interessante.

Quanto mais capacidade técnica adquirirem as máquinas, algumas capacidades tipicamente humanas poderão se tornar mais valiosas, e não menos.

O World Economic Forum coloca pensamento analítico entre as competências mais procuradas pelos empregadores e também destaca criatividade, resiliência, flexibilidade, liderança, influência social, curiosidade e aprendizado contínuo.

A PwC encontrou outro fenômeno particularmente relevante. Seu AI Jobs Barometer de 2026 aponta que empregos que exigem competências específicas de IA estão crescendo muito mais rapidamente que o mercado geral e apresentam prêmio salarial significativo. Ao mesmo tempo, funções nas quais especialistas conseguem utilizar a IA como multiplicador de capacidade apresentam uma dinâmica especialmente favorável.

Isso significa que a profissão do futuro talvez não seja simplesmente “especialista em IA”.

Pode ser um advogado extremamente competente que sabe trabalhar com IA.

Um engenheiro extremamente competente trabalhando com agentes.

Um profissional de RH que utiliza IA para ampliar sua capacidade.

Um controller que deixa a máquina preparar análises e utiliza seu tempo para interpretar cenários e aconselhar a diretoria.

Um profissional de processos que sabe redesenhar uma operação inteira utilizando pessoas, agentes e automação.

É provavelmente aí que estará uma enorme parcela do valor.

Outra função frequentemente mencionada quando falamos do futuro é o Prompt Engineer.

Minha visão, depois de analisar a evolução do mercado, é que prompt engineering continuará importante, mas dificilmente permanecerá como uma grande profissão isolada em escala.

Ela tende a virar uma competência transversal.

Assim como atualmente não existe em cada departamento uma pessoa cuja profissão seja “especialista em fazer buscas na internet”, provavelmente no futuro saber conversar corretamente com modelos de IA será conhecimento básico para milhões de profissionais.

O próprio LinkedIn observa que a demanda por AI literacy está se expandindo rapidamente inclusive para funções não técnicas. Nos Estados Unidos, vagas exigindo conhecimentos desse tipo, incluindo prompt engineering, cresceram aproximadamente 70% em um ano segundo seu relatório de 2026.

Ao mesmo tempo, funções mais sofisticadas relacionadas a agentes tendem a crescer. O Google, por exemplo, lançou iniciativas para capacitar até um milhão de desenvolvedores a construir e implantar agentes empresariais, refletindo a direção do mercado tecnológico.

Também veremos profissões inteiramente novas dentro das áreas tradicionais.

No Marketing poderá surgir o AI Marketing Operations Specialist, responsável pela combinação de agentes, dados, personalização, conteúdo e automação.

Em Vendas, veremos gestores de AI Sales Agents, utilizando agentes para pesquisar mercados, identificar prospects, preparar abordagens, analisar contas e apoiar vendedores.

No Financeiro, agentes poderão preparar conciliações, análises, projeções e relatórios, aumentando a importância do profissional capaz de interpretar resultados, questionar premissas e aconselhar decisões.

No Jurídico, crescerão especialistas em Legal AI, responsáveis pela utilização segura de sistemas que analisam contratos, legislação e documentos.

Em Atendimento, poderá existir o Conversational AI Manager, responsável por grandes ecossistemas de agentes interagindo diariamente com milhares ou milhões de clientes.

Na área industrial crescerão profissionais ligados a robótica inteligente, visão computacional, sistemas autônomos e manutenção preditiva baseada em IA.

Na saúde, além dos especialistas técnicos, deverão ganhar força profissionais capazes de trabalhar na interface entre médicos, dados clínicos, sistemas de apoio à decisão e modelos de IA.

Em praticamente todos os setores aparecerá uma nova combinação entre conhecimento de negócio + conhecimento de processo + capacidade de trabalhar com IA.

Existe ainda uma profissão silenciosa que considero uma das mais importantes de todas: o especialista em transformação organizacional para IA.

A maior dificuldade das empresas talvez não seja comprar a tecnologia.

Será mudar a empresa.

A Accenture encontrou, por exemplo, que 97% dos executivos consultados esperavam transformação relevante provocada pela IA generativa, mas 65% diziam não possuir expertise suficiente para liderar essa transformação.

Isso significa que profissionais capazes de redesenhar estruturas organizacionais, processos, competências, modelos de decisão e formas de trabalhar terão um mercado extraordinário.

Poderíamos chamá-los de AI Transformation Leaders, Chief AI Transformation Officers, AI Operating Model Designers ou vários outros nomes que provavelmente ainda serão inventados.

Aliás, esta talvez seja uma das características mais interessantes deste momento: algumas das profissões mais importantes de 2030 provavelmente ainda não possuem um nome consolidado em 2026.

Foi assim com outras revoluções tecnológicas.

Há poucas décadas praticamente ninguém tinha em seu cartão de visitas cargos como Social Media Manager, Data Scientist, Cloud Architect, UX Designer, App Developer, DevOps Engineer ou Chief Digital Officer.

As necessidades surgiram primeiro.

Os cargos apareceram depois.

Agora estamos entrando em outra dessas transições.

Minha expectativa é que veremos uma enorme família de profissões relacionadas a cinco grandes responsabilidades: criar IA, conectar IA aos negócios, organizar os dados utilizados pela IA, supervisionar e governar a IA e redesenhar o trabalho humano para conviver com ela.

Mas talvez a maior mudança seja outra.

Estamos passando de uma economia em que o trabalhador precisava executar tarefas para uma economia na qual trabalhadores cada vez mais precisarão definir objetivos, fazer perguntas, tomar decisões, supervisionar sistemas e julgar resultados.

A execução ficará progressivamente distribuída entre pessoas, software, automações, robôs e agentes de IA.

O julgamento continuará sendo uma responsabilidade essencialmente humana em muitos contextos.

E isso muda completamente a lógica das carreiras.

O trabalhador mais valorizado talvez não seja aquele que consegue executar rapidamente cem tarefas.

Será aquele que consegue definir quais tarefas realmente precisam ser realizadas, organizar agentes e tecnologias para executá-las, verificar se o resultado está correto e transformar aquilo em uma decisão melhor para a organização.

Portanto, meu conselho não é que todo mundo abandone sua profissão para se tornar programador de Inteligência Artificial.

Muito pelo contrário.

Quem conhece profundamente um negócio, um setor, um processo ou um problema real possui algo extremamente importante.

Agora precisa adicionar uma segunda competência: aprender a trabalhar com Inteligência Artificial.

A combinação mais poderosa dos próximos anos provavelmente será:

CONHECIMENTO PROFUNDO DO NEGÓCIO + CONHECIMENTO DE PROCESSOS + CAPACIDADE DE TRABALHAR COM IA + PENSAMENTO CRÍTICO + JULGAMENTO HUMANO.

E deixo aqui uma prescrição do Dr. Processo.

Não pergunte apenas:

“Será que a Inteligência Artificial vai substituir minha profissão?”

Faça uma pergunta muito mais importante:

“Como minha profissão será redesenhada quando eu tiver dezenas de agentes de Inteligência Artificial trabalhando ao meu lado?”

Porque talvez o grande profissional do futuro não seja aquele que disputa trabalho com a Inteligência Artificial.

Será aquele que aprende a liderar, orientar, supervisionar e potencializar o trabalho realizado por ela.