Hoje, saber usar ferramentas de inteligência artificial já não é diferencial – é base. Em meio a esse novo cenário, fun777 poderia muito bem ser o nome de um curso obrigatório nas escolas, tamanha a urgência. A comparação com a alfabetização digital dos anos 2000 não é exagerada: dominar IA passou a ser pré-requisito para praticamente qualquer carreira que pretenda sobreviver à década.
Em 2024, uma pesquisa da LinkedIn com educadores apontou que 62% dos entrevistados já consideram o domínio de IA tão crucial quanto ler e escrever. Isso diz muito. Do outro lado da equação, empresas estão ajustando suas expectativas: segundo a Microsoft, dois terços dos líderes simplesmente não contratariam alguém sem familiaridade com IA. Não se trata de exagero, mas de adaptação à nova realidade.
A transformação é visível. Em escritórios de marketing, profissionais usam IA para criar campanhas em segundos. Advogados automatizam pesquisas jurídicas e médicos contam com IA para diagnósticos iniciais. Até quem trabalha com logística, produção ou atendimento já encontra IAs como “colegas” de equipe. E esse movimento não mostra sinais de desaceleração.
Estima-se que, até 2030, 70% das habilidades necessárias no mercado de trabalho serão diferentes das atuais — e a IA será o principal catalisador dessa mudança. Isso não é uma previsão vaga, é um alerta embasado. A pesquisa da IBM com 3.000 CEOs reforça: mais de 40% da força de trabalho global precisará ser requalificada em IA nos próximos três anos. A pergunta agora não é se você usará IA na sua função – é quando (e se estará preparado).
Um Abismo Chamado “Falta de Treinamento”
O problema é que, apesar da consciência crescente sobre a importância da IA, poucas instituições estão efetivamente ensinando como usá-la. O relatório de 2025 do DataCamp escancarou esse gargalo: só 43% das empresas possuem programas maduros de treinamento em IA. E isso mesmo após o número quase dobrar desde o ano anterior.
A distância entre reconhecer e agir é gritante. Escolas e universidades ainda caminham devagar. A União Europeia até lançou um framework para ensinar IA no ensino básico, com apoio de entidades como a OECD e o Code.org. No Brasil, o MEC anunciou planos para incluir o tema na BNCC do ensino técnico. Mas entre anúncio e prática, há um descompasso.
A geração Z, que cresceu conectada, parece preparada — mas não está. Um estudo global da EY revelou que 74% dos jovens querem treinamento formal em IA para uso profissional. Ser nativo digital não é o mesmo que saber aplicar IA de forma crítica e estratégica. Esse dado revela mais do que uma vontade: é uma cobrança por estrutura educacional que ainda não chegou.
Curiosamente, enquanto a educação formal tropeça, algumas empresas têm avançado mais rápido. Mas sem coordenação entre setor público e privado, o impacto tende a ser limitado. E quando se olha o cenário mais amplo — considerando que 86% dos líderes empresariais dizem que o letramento em dados é essencial — o contraste se torna desconfortável.
Não basta abrir uma vaga para “engenheiro de prompt” ou “auditor de algoritmos” e esperar que candidatos qualificados apareçam. É preciso formar essas pessoas. Do contrário, seguiremos repetindo um ciclo onde a tecnologia avança mais rápido do que a capacidade humana de acompanhá-la.
Saber Usar Não É o Mesmo que Entender: O Que É “IA Literacy”
Não basta clicar num botão e esperar a mágica acontecer. Alfabetização em IA vai muito além disso. Trata-se de entender como os sistemas funcionam, saber quando confiar – e, principalmente, quando duvidar. Saber usar é uma coisa. Saber interpretar, ajustar e avaliar criticamente, é outra história.
IA literacy é, na prática, uma combinação de pensamento estratégico, consciência ética e habilidade de comunicação com máquinas. Não se exige que todos virem programadores, mas espera-se que qualquer profissional saiba pelo menos interagir com uma IA com clareza. Isso inclui formular prompts úteis, entender os dados que alimentam o sistema e identificar quando há viés envolvido.
No dia a dia, isso muda tudo. Um analista de marketing pode usar uma IA para rascunhar 20 ideias de campanha — mas precisa ter olhar crítico para escolher qual delas realmente faz sentido. Um gestor pode usar IA para prever atrasos em projetos, mas ainda precisa validar se os dados refletem a realidade da equipe. A IA sugere, o humano decide.
A lógica muda: a IA deixa de ser apenas uma ferramenta e passa a ser quase um colega de time. Um que precisa ser bem instruído e bem supervisionado. A alfabetização, nesse cenário, não é técnica – é estratégica. Saber “o que pedir” para uma IA virou um diferencial.
E claro, tem a parte que ninguém pode ignorar: a ética. Quem entende IA precisa também refletir sobre as consequências de suas decisões algorítmicas. Deixar que uma IA classifique currículos, por exemplo, exige saber quais vieses podem estar embutidos no modelo. Usar IA com consciência virou questão de responsabilidade profissional.
Ou Você Lidera a IA, Ou Ela Te Substitui
O mercado entendeu rápido: esperar que as universidades resolvam tudo é perda de tempo. Empresas começaram a agir por conta própria. A Amazon, por exemplo, expandiu seus cursos internos de IA para funcionários de todos os setores — e não só da área técnica. Treinamento virou parte da cultura.
No Brasil, empresas como Magazine Luiza e Itaú firmaram parcerias com edtechs para oferecer bootcamps de IA e ciência de dados. E não são só empresas privadas nessa corrida. Cidades e governos também entraram no jogo — Singapura é um caso emblemático, com seu programa gratuito de IA para toda a população. Resultado? Milhares de cidadãos treinados em poucos anos.
Essa movimentação tem um efeito colateral positivo: ajuda a diminuir o medo. Muita gente ainda acha que IA vai roubar empregos — e sim, ela muda o mercado, mas não necessariamente para pior. Quando trabalhadores entendem a tecnologia, eles tendem a vê-la como aliada, não como ameaça.
É aqui que entra a fala de Jared Spataro, da Microsoft: precisamos de profissionais que saibam comandar times de IAs — e não apenas apertar botões. A diferença entre liderar e ser substituído está em entender como tirar o melhor de uma IA sem perder o controle. E esse tipo de habilidade, hoje, vale ouro.
