A rápida ascensão da Inteligência Artificial (IA) tem promovido mudanças significativas no mercado de trabalho, automatizando processos, otimizando fluxos operacionais e alterando profundamente o modo de funcionamento das empresas. Apesar da preocupação com a substituição de postos de trabalho, o avanço tecnológico também cria novas oportunidades profissionais. Nesse contexto, a dúvida recorrente entre jovens é: "É possível conquistar o primeiro emprego em meio a tanta inovação?" A resposta é afirmativa, desde que se esteja preparado para as exigências atuais.

De acordo com o portal da PwC, setores mais impactados pela IA têm registrado crescimento salarial duas vezes superior ao de setores menos expostos. Frente a esse cenário, o diretor nacional da Prepara IA, Leonardo Andreoli, orienta os jovens a desenvolverem competências essenciais para se destacarem no novo mercado de trabalho.

Transformações nas profissões e novas demandas

A IA já é amplamente utilizada em diferentes etapas dos negócios: sistemas realizam triagem de currículos, robôs organizam estoques e assistentes virtuais atendem clientes. Em contrapartida, surgiram novas funções, como analistas de dados, desenvolvedores de IA, gestores de automação e especialistas em experiência do cliente. A adaptabilidade e o aprendizado contínuo tornaram-se, portanto, indispensáveis.

Entre as competências mais valorizadas atualmente estão a alfabetização digital (uso de editores de texto, planilhas e e-mails), a capacidade de aprender novas plataformas, o raciocínio lógico e a resolução de problemas. Do ponto de vista técnico, destaca-se a importância de saber analisar dados e compreender tendências de mercado e tecnologia.

No âmbito comportamental, habilidades como inteligência emocional, comunicação clara, trabalho em equipe e resiliência diante de pressões são altamente valorizadas pelos recrutadores. Diante do avanço constante da tecnologia, recomenda-se investir em atualização contínua por meio de cursos e formações de curta duração.

Adaptação do currículo para os sistemas baseados em IA

Para conquistar uma vaga de emprego na era digital, é necessário adaptar o currículo aos sistemas automatizados de triagem de candidatos, conhecidos como ATS (Applicant Tracking Systems). Esses sistemas utilizam palavras-chave extraídas dos anúncios de vagas para classificar automaticamente os currículos mais compatíveis.

Segundo Andreoli, currículos com formatação inadequada, elementos gráficos excessivos ou colunas podem não ser lidos corretamente pelos sistemas. O ideal é utilizar um layout simples, com fontes como Arial ou Calibri, e salvar o arquivo em formato .doc ou PDF. Também é recomendável:

• Incluir palavras-chave da vaga nas seções de "Experiência" e "Habilidades";

• Quantificar resultados (ex.: "aumentei as vendas em 20%");

• Utilizar cabeçalhos padronizados como “Formação” e “Experiência”;

• Testar a versão em texto puro para verificar erros;
  
  

• Usar ferramentas de IA (como ChatGPT ou Grammarly) com cautela, sem comprometer a autenticidade do texto;
  
  

• Evitar práticas inadequadas, como o uso de palavras invisíveis ou repetição excessiva de palavras-chave (keyword stuffing).
  
  

Setores com maior demanda por jovens com competências digitais

As áreas com maior demanda por profissionais iniciantes com domínio de ferramentas digitais incluem engenharia de machine learning, inteligência artificial e big data. Além do setor de tecnologia, segmentos como saúde, finanças, consultoria, serviços e o setor bancário também têm ampliado a busca por talentos digitais.

Por que os jovens têm sido priorizados?

Com a IA redefinindo critérios de contratação, as empresas têm valorizado habilidades práticas em detrimento de formações tradicionais. Jovens com até cinco anos de experiência têm apresentado maior mobilidade, trocando de emprego com mais frequência que gerações anteriores. Funções criativas e híbridas, como engenheiros de IA generativa, são cada vez mais comuns e aproveitam a familiaridade digital da Geração Z.

Para quem deseja se destacar, Andreoli indica como prioritários cursos voltados para Python, machine learning, ciência de dados, frameworks como TensorFlow e PyTorch, visão computacional e processamento de linguagem natural (NLP). Como alternativa à formação universitária tradicional, ele sugere investir em cursos profissionalizantes, microcertificações e formações práticas voltadas ao mercado digital.