Inteligência Artificial leva ao desaparecimento de cargos de engenharia tradicionais de nível inicial no setor de TI
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Inteligência Artificial leva ao desaparecimento de cargos de engenharia tradicionais de nível inicial no setor de TI

O provedor de serviços de TI médio LTM observa um colapso total das funções de engenheiros júnior em meio às mudanças causadas pela inteligência artificial (IA). Essas mudanças afetam os modos de funcionamento das empresas, os métodos de prestação de serviços e a busca das empresas por maior eficiência em toda a cadeia de valor.

Cargos que são tipicamente classificados como funções básicas de engenharia (nível L0–L2) estão sob ameaça desde que as máquinas começaram a gerar milhares de linhas de código autonomamente. O processo de desenvolvimento de software (SDLC) está sendo encurtado, pois a IA consolida múltiplas funções.

Gouraraj Deshpande, diretor de entrega, informou ao Business Standard que a empresa não inclui mais funções L0 em novas propostas de licitação. Ele observou que eles começaram a considerar a eliminação dos níveis de L0 a L2 e a implementação de um processo de pensamento baseado em IA de alta qualidade diretamente no modelo de operação.

Deshpande acrescentou que a integração da IA em seu verdadeiro potencial, utilizando uma arquitetura adequada, muda fundamentalmente as regras do jogo. Isso exigiu a criação de um novo conjunto de ferramentas, forçando-o a abandonar ferramentas antigas e criar novas funções, pois a abordagem anterior se tornou impossível.

As novas funções exigidas incluem especialistas em suporte à IA, arquitetos de IA e especialistas em tokenomics, enquanto os cargos tradicionais relacionados a testes, manutenção e garantia de qualidade estão se tornando obsoletos. Graças à forte automação, espera-se dos engenheiros humanos agora a função de supervisão e verificação do trabalho das máquinas, em vez de realizar essas tarefas sozinhos.

Segundo Deshpande, o especialista em suporte à IA desempenha o papel de humano no ciclo de controle: ele se preocupa menos com a execução direta de tarefas e mais com o papel de controlador. Portanto, parte do modelo operacional da empresa foi focada no desenvolvimento de ferramentas e na definição das habilidades necessárias para a contratação de pessoal.

Como a IA está integrada em todos os contratos, tanto novos quanto renovados, as empresas de serviços procuram engenheiros com novas competências, e não com as tradicionais. Isso também estimula a contratação nos níveis inferiores da pirâmide, permitindo atrair engenheiros orientados para IA por um custo menor. Por exemplo, a LTM planeja contratar pelo menos 6000 recém-formados neste ano, apesar das mudanças nas funções, caminhos de carreira e habilidades.

Além da redefinição de talentos, os modelos de preços também estão mudando, embora mais lentamente. As empresas estão gradualmente passando do modelo tradicional de 'tempo e materiais' (T&M) para modelos de preço fixo e pagamento por resultado alcançado. Deshpande enfatizou que essa transição não ocorrerá instantaneamente, pois muitos clientes continuam querendo manter o controle e insistir no modelo T&M, o que exige um diálogo constante sobre os termos de cooperação.

Em relação às tarifas relacionadas à IA, ele observou que as discussões estão em fase de debate. Ele acredita que nem todos os clientes estão prontos para aceitar totalmente o novo sistema de tarifação, e nem todos querem permanecer dentro das tarifas antigas. Em sua opinião, é necessário defender a posição perante os clientes, indicando que, se eles realmente precisam de um engenheiro altamente produtivo desde o primeiro dia, ciente de todas as ferramentas, eles devem estar dispostos a pagar por isso.

No final do segundo trimestre do ano fiscal 27, o número total de funcionários da LTM era de 88.835 pessoas, e a rotatividade de pessoal neste trimestre atingiu 13,3 por cento.

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Apesar de a inteligência artificial ser capaz de gerar código com velocidade sem precedentes, o processo de seu teste, verificação e implantação no ambiente de produção representa um desafio complexo separado. As equipes de engenharia estão cada vez mais utilizando agentes de IA para escrever código, corrigir erros e criar novas funcionalidades, mas acelerar a codificação não garante a aceleração da entrega de software.

À medida que a geração de código ganha força, o número de verificações aumenta, os testes desaceleram e as equipes têm dificuldade em coordenar o volume crescente de mudanças.

Na conferência TechSparks 2026, Tushar Mathur, CEO da Forge Code, abordou este problema em sua sessão 'Anatomia da Fábrica de Software'. Ele explicou como as organizações de engenharia orientadas por IA podem ir além da automação de tarefas individuais de codificação e começar a criar sistemas que gerenciam todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC).

Mathur observou que o fato de a geração de código ter se tornado mais fácil e rápida não significa que o SDLC geral será acelerado. Ele lembrou que a abordagem tradicional de desenvolvimento focava na escrita eficiente de código, exigindo que as equipes definissem requisitos, preparassem especificações e projetassem arquiteturas para reduzir a carga na fase de implementação.

No entanto, como a IA assume grande parte do trabalho de codificação, os gargalos mudam para outras áreas. Mathur descreveu uma situação em que as organizações enfrentam um enorme número de solicitações de mesclagem (pull requests) aguardando revisão, ciclos de teste mais longos e mais erros do que os conjuntos de regressão existentes conseguem detectar.

Ele enfatizou que a solução para o problema não reside necessariamente em contratar mais engenheiros ou lançar mais agentes de IA. Funcionários adicionais podem aumentar os custos de coordenação, e adicionar agentes sem mecanismos eficazes de feedback pode levar à criação de código que sobrecarrega os sistemas de verificação e teste.

'A razão para isso é a ausência de sinal', explicou Mathur, ao explicar por que simplesmente conectar etapas automatizadas não cria uma fábrica de software eficaz.

Mathur apresentou a Forge Code como uma fábrica de software que coordena agentes de IA durante todo o ciclo de desenvolvimento. O processo começa com a triagem de solicitações, criação de especificações e implementação de funcionalidades. Em seguida, os agentes verificam as alterações antes que sejam implantadas, com intervenção de engenheiros humanos quando são necessárias decisões ou feedback.

O sistema também monitora em ambiente de produção, usando os dados coletados para informar tarefas futuras. Isso forma um ciclo de feedback, permitindo que a fábrica identifique problemas, aprimore seus fluxos de trabalho e gere novo trabalho com base na experiência adquirida. Durante a apresentação, Mathur relatou que a Forge Code utilizou cerca de 100 agentes em segundo plano para trabalhar em funcionalidades, compatibilidade e detecção de erros.

Ele delineou seis princípios para criar uma fábrica de software eficaz: operação autônoma, escalabilidade, eficiência econômica, mensurabilidade, autoaperfeiçoamento e alinhamento com objetivos de negócios. O último princípio é particularmente importante.

A fábrica deve operar não como uma tarefa de codificação para cada solicitação, mas sim ser direcionada ao alcance de resultados específicos, como aumento da retenção de clientes ou conformidade regulatória. As equipes podem então priorizar funcionalidades com base no valor que elas agregam. Neste modelo, os engenheiros gastam menos tempo gerenciando cada tarefa e mais tempo observando os resultados, analisando sinais e melhorando o próprio sistema. Os líderes de negócios também podem fornecer solicitações e prioridades diretamente, permitindo que a fábrica transforme objetivos organizacionais em um backlog de desenvolvimento.

A velocidade de codificação é boa, mas criar software melhor é a verdadeira vitória. Para as equipes de engenharia, a chave é transformar a velocidade fornecida pela IA em produtos confiáveis, progresso mensurável e resultados de negócios reais.

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Em um cenário de crescente uso de automação, muitas grandes empresas estão investindo em inteligência artificial e realizando cortes de pessoal. No entanto, a empresa Anthropic está disposta a oferecer 3,25 crore de rupias por trabalho relacionado à escrita de textos. Isso causa surpresa, pois uma tarefa que um ser humano leva uma hora para realizar, a IA pode fazer em meros segundos.

A inteligência artificial é capaz de escrever um e-mail em segundos ou criar um rascunho de blog em minutos, ajudando as empresas a produzir conteúdo em uma escala que antes exigia uma equipe inteira. Devido a isso, muitos autores questionam o valor do seu trabalho se as máquinas começarem a escrever.

Apesar do surgimento da IA, a Anthropic abriu uma vaga especial. Para este cargo, a empresa oferece um salário anual de US$ 295.000 a US$ 345.000, o que equivale a aproximadamente 2,5 a 3,25 crore de rupias. No entanto, esta posição não é destinada a autores comuns. O candidato deve ter pelo menos oito anos de experiência em comunicação executiva, trabalhando com a alta gerência.

Surgiu uma questão lógica: por que a Anthropic pagaria tanto se a IA pudesse fazer o trabalho? A resposta reside no fato de que o funcionário neste cargo trabalhará diretamente com a alta administração da empresa. Ele terá que preparar mensagens para transmitir a posição da empresa ao público em momentos importantes e explicar questões complexas em linguagem simples. Para isso, são necessários não apenas bons hábitos de escrita, mas também capacidade de pensar estrategicamente e dar respostas ponderadas no momento certo.

Este trabalho vai além da simples redação de artigos para sites ou descrições de produtos. É necessário um especialista capaz de analisar profundamente o problema, prever o impacto da mensagem no público e ajudar os líderes a tomar decisões sobre o que e como dizer.

A Anthropic não é a única empresa de IA que oferece altos salários a especialistas em escrita e comunicação. Em setembro de 2025, a OpenAI também anunciou uma vaga relacionada à estratégia de conteúdo, com um pacote anual de cerca de US$ 400 mil. O funcionário desta posição seria responsável por melhorar o reconhecimento da marca ChatGPT, criar conteúdo e trabalhar em colaboração com engenheiros e designers.

No entanto, isso não significa que os salários na área de escrita estejam crescendo em todos os lugares. Isso apenas demonstra que algumas empresas de IA valorizam especialistas experientes que, além de boa escrita, possuem habilidades de planejamento estratégico, compreensão das necessidades das pessoas e simplificação de tópicos complexos.

Existe também outro lado da moeda. Em junho de 2023, um redator de conteúdo relatou que, após o surgimento do ChatGPT, alguns de seus clientes pararam de encomendar trabalhos a ele. Ele trabalhava na criação de conteúdo para sites e descrições de produtos, que agora podem ser criados rapidamente com ferramentas de IA, o que intensificou a pressão sobre tais tarefas.

Assim, por um lado, especialistas experientes em comunicação recebem propostas de alta remuneração, e por outro, alguns freelancers que trabalham com conteúdo geral têm mais dificuldade em encontrar trabalho. No entanto, isso não significa que todas as posições iniciais na área de escrita desaparecem ou que o trabalho de qualquer autor sênior está garantido. O impacto da IA depende do tipo de trabalho realizado e da disposição do cliente em pagar por ele.

A tarefa do autor não é apenas criar conteúdo, mas também verificar a veracidade das informações, identificar detalhes omitidos e avaliar a adequação do material para os leitores. Um relatório de setembro de 2025 mencionou trabalho relacionado à correção de erros e melhoria de conteúdo gerado por IA.

Isso mostra que humanos podem ser necessários para revisar e refinar rascunhos criados por IA. No entanto, não se pode considerar que as profissões de editor e verificador de fatos são totalmente seguras, pois as ferramentas de IA também podem ajudar nessas tarefas. Portanto, para os autores, torna-se criticamente importante não apenas escrever rascunhos, mas também encontrar erros, confirmar informações e adicionar contextos necessários.

A vaga da Anthropic não é adequada para todos os autores, pois é uma posição de alto nível que exige anos de experiência. Portanto, não se pode concluir que todos podem obter tal salário na área de escrita. Para aqueles que buscam construir uma carreira em jornalismo, copywriting ou comunicação corporativa, não são importantes apenas boas habilidades de escrita, mas também a capacidade de realizar pesquisas, verificar fatos, entender a área de especialização e possuir pensamento crítico. Aprender a usar corretamente as ferramentas de IA também pode ser útil.

Autores que conseguem usar a IA para acelerar o trabalho, ao mesmo tempo em que verificam as informações, realizam edição de qualidade e aplicam seu próprio pensamento original, poderão se adaptar ao ambiente de trabalho em mudança.

Startup PeakVision AI propõe uma abordagem alternativa para a implementação de inteligência artificial no setor corporativo
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Startup PeakVision AI propõe uma abordagem alternativa para a implementação de inteligência artificial no setor corporativo

Para empresas que implementam inteligência artificial, as questões chave não são apenas a escolha do modelo, mas também a localização da operação da IA, seu custo e a possibilidade de manter dados confidenciais sob o controle da própria empresa. A PeakVision AI oferece uma solução que consiste em transferir a maior parte das tarefas de IA para dentro da empresa.

O sistema desta empresa considera a tarefa, e não o aplicativo individual, como a unidade de trabalho principal: os usuários formulam um objetivo, e os agentes de IA executam os passos necessários em um ambiente de computação local. O cofundador e diretor técnico, Liangyu Nie, informou à TechNode que a PeakVision AI foi fundada em 2024, superando dois obstáculos principais na implementação de IA em corporações: a complexidade de implantação da tecnologia e as preocupações com a segurança dos dados.

Em março de 2026, a empresa abriu sua sede em Hangzhou e recebeu apoio governamental para pesquisa e desenvolvimento (P&D) no valor de 15 milhões de yuans. Em maio, apresentou seus primeiros sistemas corporativos e concluiu uma rodada inicial de financiamento, seguida por uma segunda rodada de dezenas de milhões de yuans em agosto.

A PeakVision AI cria uma pilha de IA corporativa que combina computação implantada localmente, FengKan AIOS e serviços de agentes de IA. Este sistema é projetado para se concentrar em como os agentes completam tarefas, e não em como as pessoas navegam entre diferentes aplicativos. Como observou Nie, os usuários não precisam mais carregar vários aplicativos; basta informar ao IA o desejado através de uma janela de bate-papo, e ele fará o trabalho.

A tese central do startup é que o software corporativo será cada vez mais estruturado em torno da intenção e execução, e não em torno de menus, arquivos e aplicativos individuais. A empresa planeja tornar o FengKan AIOS de código aberto até o final de outubro. A monetização da PeakVision AI é realizada por meio de hardware, assinaturas e implementações personalizadas de IA corporativa. O objetivo mais amplo da empresa é transformar o trabalho específico de projeto em soluções universais para diversos setores.

O FengKan AIOS suporta hardware de terceiros, enquanto a PeakVision AI adota uma abordagem seletiva para seu ecossistema de habilidades. Nie esclareceu que as habilidades finais dos usuários, que podem conter fluxos de trabalho proprietários, permanecerão intactas. No entanto, habilidades mais genéricas, criadas por parceiros e engenheiros de ponta, podem ser lançadas no mercado.

Atualmente, a empresa está testando seu modelo através da academia FDE, lançada pela Shanghai Sixunited Intelligent Technology com o apoio da Advanced Micro Devices (AMD). A AMD fornece hardware de computação, cadeias de ferramentas técnicas e recursos para projetos. A PeakVision AI também colabora com fabricantes de chips em estágios iniciais de desenvolvimento de produtos para otimizar custos e desempenho, incluindo uma parceria com a ChangXin Memory Technologies para reduzir o custo da memória.

Ao contrário de empresas como a Wonderful, que se concentram em grandes organizações, muitas vezes regulamentadas, fornecendo-lhes plataformas de IA e equipes de implementação, a PeakVision AI visa pequenas e médias empresas. Nie enfatizou que essas empresas enfrentam os mesmos problemas — custos, complexidade técnica e segurança de dados — mas possuem menos recursos para resolvê-los. A PeakVision AI utiliza hardware de baixo custo da cadeia de suprimentos chinesa para que cada implementação se torne uma solução repetível para clientes semelhantes.

Nie declarou: «Acredito que pequenas e médias empresas em todo o mundo enfrentam os mesmos problemas. Elas têm os mesmos pontos problemáticos que as grandes empresas, mas há um problema adicional: elas simplesmente não podem pagar tanto». A empresa está ativamente buscando oportunidades no exterior, recebendo interesse de distribuidores nos EUA, Israel e Arábia Saudita, além de explorar o Sudeste Asiático, América Latina e África, onde a IA local pode ser atraente para empresas com acesso limitado ou não confiável à internet.

A PeakVision AI cita a manufatura e a análise financeira como exemplos iniciais de sua abordagem. Em uma fábrica de botes salva-vidas, a empresa relatou que seus agentes de IA reduziram o ciclo de design de produto de um mês para uma semana. Em uma empresa de construção naval, os projetos gerados por IA permitiram aos engenheiros passar da elaboração de propostas para sua verificação e aprovação. Além disso, segundo Nie, a empresa desenvolveu ferramentas para órgãos anticorrupção para analisar registros financeiros e para a polícia rastrear fundos relacionados a fraudes.

Até 2027, a PeakVision AI almeja cobrir 80 a 100 empresas em 10 setores, e a longo prazo, tornar o FengKan AIOS uma plataforma de IA corporativa amplamente adotada. Nie acredita que a IA possa substituir o julgamento humano, mas reconhece que pode reduzir a necessidade de pessoal. À medida que a IA assume mais tarefas, os funcionários podem dedicar mais tempo à verificação de resultados e à tomada de decisões. Nie informou à TechNode: «Para um empregador, tarefas que antes exigiam pelo menos cinco pessoas agora podem ser realizadas por apenas uma».

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