A necessidade de requalificação na era da Inteligência Artificial e Machine Learning

Vivemos numa era em que a inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) estão a transformar profundamente o mercado de trabalho, especialmente no setor das tecnologias de informação (TI). Estes avanços tecnológicos não só estão a criar oportunidades, mas também estão a desafiar o status quo, exigindo uma requalificação constante dos profissionais. A adaptação a esta nova realidade não é apenas uma vantagem competitiva, mas uma necessidade imperativa para assegurar a relevância e a empregabilidade dos trabalhadores de TI.

De acordo com o relatório do Fórum Económico Mundial, quase um quarto de todos os empregos (23%) a nível global mudará nos próximos cinco anos devido à transformação digital, e a IA e ML serão grandes impulsionadores desta mudança. Espera-se que sejam criados 69 milhões de novos empregos, ao mesmo tempo que 83 milhões de empregos poderão ser deslocados devido a esta evolução tecnológica​.

A IA e o ML já não são conceitos futuristas. Aplicações práticas destas tecnologias estão presentes em diversas áreas, desde a automação de processos industriais até à personalização de serviços ao cliente. No setor de TI, a procura por competências em IA e ML tem crescido exponencialmente. Profissionais capazes de desenvolver, implementar e manter sistemas inteligentes são altamente valorizados, pois estas tecnologias oferecem soluções inovadoras e eficientes para problemas complexos.

Contudo, a rápida evolução destas tecnologias significa que as competências adquiridas há poucos anos podem tornar-se obsoletas rapidamente. A requalificação de competências surge, assim, como uma estratégia vital para os profissionais que desejam manter-se relevantes. A formação contínua em IA e ML permite não só acompanhar as tendências tecnológicas, mas também aproveitar as novas oportunidades de carreira que surgem neste campo dinâmico.

A requalificação em IA e ML pode abranger várias áreas. Primeiramente, é crucial ter uma compreensão sólida dos fundamentos teóricos e das técnicas básicas, como redes neurais, algoritmos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada, e processamento de linguagem natural. Além disso, competências práticas, como a capacidade de utilizar plataformas e ferramentas específicas (por exemplo, TensorFlow, PyTorch e outras), são igualmente importantes. Programas de formação e certificação oferecidos por instituições educativas e empresas tecnológicas podem ser extremamente valiosos nesta requalificação.

Adicionalmente, a capacidade de aplicar IA e ML a problemas do mundo real é uma competência diferenciadora. Isto inclui a análise de dados, a interpretação de resultados e a tomada de decisões informadas com base em insights gerados por modelos de ML. Portanto, uma formação prática, com projetos que simulem cenários do mundo real, é essencial para uma requalificação eficaz.

Para as empresas, investir na requalificação dos seus colaboradores em IA e ML traz múltiplos benefícios. Uma força de trabalho bem preparada pode desenvolver soluções inovadoras, melhorar a eficiência operacional e criar produtos e serviços que atendam melhor às necessidades dos clientes. Além disso, a retenção de talentos é facilitada quando as empresas demonstram um compromisso com o desenvolvimento profissional contínuo dos seus trabalhadores.

No entanto, a requalificação em IA e ML não deve ser vista apenas como uma resposta reativa às mudanças tecnológicas. É também uma oportunidade para os profissionais redefinirem as suas carreiras, explorando novos horizontes e contribuindo para a inovação. A criatividade e a capacidade de resolver problemas complexos são atributos humanos que, quando combinados com as capacidades das máquinas, podem levar a avanços extraordinários.

Paulo Martins

Head of Learning & Development na Rumos