Inteligência artificial: quais profissões realmente existem e quais cursos levam a elas?

Separe o termo “IA” das profissões que ele abrange

As ofertas de emprego usam um vocabulário impreciso. Sob o rótulo “IA”, encontram-se pelo menos quatro famílias de funções, cujas denominações variam de uma empresa para outra.

• Pesquisa: desenvolver novos métodos de aprendizado de máquina, na maioria das vezes com um doutorado.
• Engenharia de aprendizado de máquina: treinar, avaliar e implantar modelos em produtos.
• Engenharia de dados: construir os fluxos que coletam, limpam e armazenam os dados.
• Análise e ciência de dados: interpretar dados para apoiar decisões de negócios.

Outras funções estão relacionadas a essas áreas: gestão de produto, segurança, conformidade e redação técnica. Antes de escolher uma formação, é útil ler várias descrições reais de vagas e identificar as competências exigidas, em vez de se basear apenas no título do cargo.

Avalie a demanda com cautela

O relatório Future of Jobs 2025 do Fórum Econômico Mundial (WEF) consulta mais de 1.000 empregadores. Segundo essa edição, 86% dos entrevistados esperam que a IA e o processamento da informação transformem suas empresas até 2030. Os especialistas em IA e aprendizado de máquina estão entre as três funções com maior crescimento percentual, ao lado dos especialistas em big data e dos engenheiros de tecnologias financeiras.

Entre as competências que crescem mais rapidamente, o relatório coloca primeiro a IA e o big data, depois as redes e a cibersegurança e, em seguida, o domínio das tecnologias digitais. Segundo as análises do relatório, a IA e o processamento da informação criariam cerca de 11 milhões de empregos e eliminariam cerca de 9 milhões até 2030.

Esses números descrevem expectativas de empregadores, não vagas abertas. Indicam sobretudo uma tendência: algumas tarefas desaparecem, outras surgem.

Mapeie os percursos de formação

As formações de acesso não constituem um caminho único. Dependendo da função pretendida, os cursos mais comuns são ciência da computação, matemática e estatística, engenharia de software ou elétrica e, mais recentemente, cursos dedicados à ciência de dados ou à IA.

As funções de pesquisa geralmente exigem um doutorado. As funções de engenharia costumam ser alcançadas com um bacharelado sólido em ciência da computação, complementado por um mestrado ou por projetos. As funções de análise aceitam perfis mais variados, inclusive em economia, ciências sociais ou administração, acompanhados de conhecimentos básicos de programação.

Quase todos os cursos exigem pré-requisitos em matemática: álgebra linear, probabilidade, estatística e cálculo. Antes de escolher um país, é útil comparar esses pré-requisitos, as disciplinas obrigatórias e o espaço reservado aos projetos práticos. Os nomes dos diplomas às vezes escondem conteúdos muito diferentes.

Leia o ranking QS 2026 em ciência de dados e IA

O ranking por área do conhecimento da QS (QS World University Rankings by Subject), publicado em 25 de março de 2026, inclui uma tabela de “Ciência de Dados e Inteligência Artificial”. Essa tabela é recente: surgiu em 2023 com 20 universidades e cresceu a cada ano. A edição de 2026 classifica 201 universidades, contra 104 em 2025. A QS a identifica como a área com o maior número de novas entradas.

Esse crescimento explica mudanças de posição que nem sempre refletem uma alteração na qualidade. Quando mais de cem instituições entram de uma só vez na tabela, as que já figuravam nela podem cair de posição sem terem mudado.

As duas instituições empatadas na 6ª posição não são reproduzidas aqui. A QS observa que a Universidade Nacional de Singapura (National University of Singapore) é a mais bem classificada fora dos Estados Unidos e que a Tsinghua aparece pela primeira vez na tabela.

Situe a tabela no conjunto do ranking QS

A tabela de IA é apenas um dos 55 rankings por área do conhecimento da edição de 2026. Segundo a Universidade Técnica de Istambul (İstanbul Teknik Üniversitesi), que cita os números da QS, 6.273 universidades foram analisadas e 1.908 foram classificadas no conjunto das áreas. O número de instituições varia muito de uma tabela para outra, de algumas dezenas a várias centenas.

A QS aplica limites mínimos: uma instituição que não atinge o mínimo de produção de pesquisa ou de reputação em uma área não aparece nela. Portanto, não aparecer em uma tabela não significa que uma instituição não ofereça o curso, mas apenas que não foi classificada.

Essa ressalva também se aplica à área próxima de ciência da computação e sistemas de informação, que a QS descreve como uma das que classificam mais instituições no mundo. Para uma mesma instituição, as posições em ciência da computação e em ciência de dados podem diferir consideravelmente, pois os conjuntos de instituições comparadas não são os mesmos.

Verifique os critérios por trás da posição

Nos rankings por área do conhecimento, a QS combina reputação acadêmica, reputação entre empregadores, impacto das citações e índice h. Esses indicadores medem sobretudo a pesquisa e o reconhecimento. Dizem pouco sobre a qualidade do ensino no primeiro ano, o tamanho das turmas ou o acesso a estágios.

Para um bacharelado, informações mais concretas costumam ter mais peso: conteúdo das disciplinas, oportunidades de estágio, laboratórios acessíveis aos estudantes e taxas de inserção profissional publicadas pela instituição. Para um doutorado, o que conta é o perfil do orientador de pesquisa e do laboratório, mais do que a posição da universidade.

Um ranking recente e em forte crescimento deve ser confrontado com outras fontes: sites dos cursos, publicações dos pesquisadores, depoimentos de ex-alunos e listas de parceiros industriais.

Compare diplomas universitários e cursos de curta duração

Existem muitos certificados e cursos intensivos em IA, e seus promotores exaltam os resultados. Nas fontes consultadas para este artigo, não foram encontrados dados publicados e comparáveis sobre a empregabilidade desses cursos de curta duração. É melhor se ater ao que pode ser verificado.

O Fórum Econômico Mundial coloca as competências em IA e big data no topo das competências com maior crescimento: a demanda é por competências, não por um tipo específico de diploma. Por outro lado, as funções de pesquisa continuam vinculadas a diplomas de pós-graduação, e algumas profissões regulamentadas exigem um diploma reconhecido.

Para comparar um curso de curta duração com um curso universitário, os critérios publicados pela instituição são os mais úteis: conteúdo detalhado das disciplinas, duração, presença de projetos avaliados, reconhecimento dos créditos por uma universidade e lista de empregadores parceiros. Já as bases teóricas em matemática continuam úteis quando as ferramentas mudam.

E no Canadá?

O Canadá lançou em 2017 sua estratégia pan-canadense de inteligência artificial, que o Instituto Canadense de Pesquisas Avançadas (CIFAR) apresenta como a primeira estratégia nacional de IA do mundo. Ela se apoia em três institutos nacionais: Mila, em Montréal, Vector Institute, em Toronto, e Amii, em Edmonton. Esses institutos estão vinculados a universidades próximas e recebem pesquisadores e estudantes de pós-graduação.

Nenhuma posição canadense específica é citada aqui para a tabela QS 2026 da área: não foi possível consultar o ranking detalhado na íntegra no momento da redação, e ele pode ser verificado no site da QS.

Para explorar percursos de formação, o StudyCanada oferece o perfil da University of Toronto, o perfil da Université de Montréal, a página do B.Sc. em ciência da computação da McGill University e a página do curso de ciência da computação da University of Waterloo. Cada perfil detalha os pré-requisitos em matemática e as condições para estudantes internacionais.