Quem aprende IA ganha mais? O que os dados já mostram sobre salários

Um estudo da Universidade de Oxford analisou mais de 10 milhões de vagas publicadas no Reino Unido entre 2018 e 2024 e encontrou um prêmio salarial de 23% associado a competências em inteligência artificial. No mesmo levantamento, a exigência de mestrado estava relacionada a um adicional de 13%. Mais importante do que colocar formação acadêmica e tecnologia em uma disputa é perceber a mudança de critério: empresas começam a remunerar de maneira mais explícita capacidades que podem ser aplicadas imediatamente ao trabalho. Os números ajudam a responder uma pergunta que se tornou comum entre profissionais de diferentes áreas: aprender IA já tem efeito sobre remuneração? Há evidências de que determinadas competências estão sendo valorizadas financeiramente, mas a resposta é menos automática do que os percentuais podem sugerir. Existe uma diferença importante entre o salário oferecido por empresas que procuram uma habilidade escassa e o aumento recebido por alguém que simplesmente passou a usar inteligência artificial no emprego que já possui. Essa diferença aparece com clareza em outro estudo, revisado em março deste ano por pesquisadores ligados ao National Bureau of Economic Research. A análise acompanhou profissionais de 11 ocupações na Dinamarca e combinou pesquisas sobre adoção de chatbots com registros administrativos de trabalho. Embora os trabalhadores relatassem ganhos de produtividade e as empresas já tivessem incorporado novas atividades relacionadas à IA, os pesquisadores não encontraram impacto relevante sobre salários ou horas trabalhadas nos dois primeiros anos após a chegada do ChatGPT. Os dados permitem descartar, nesse período, efeitos superiores a 2% sobre a remuneração. As duas pesquisas não são contraditórias. Elas observam momentos diferentes da relação entre uma nova competência e seu valor econômico. Quando uma empresa abre uma vaga e procura alguém que reúna uma capacidade ainda pouco disponível, precisa disputar esse profissional com outros empregadores. A escassez pode se refletir diretamente na remuneração oferecida. Para quem já está dentro da organização, a incorporação de uma tecnologia à rotina não necessariamente altera de imediato o cargo, o orçamento da área, a política salarial ou o poder de negociação daquele trabalhador. É por isso que falar em um “salário da IA” é impreciso. O valor varia de acordo com a profissão, o setor e, principalmente, com aquilo que a tecnologia modifica naquela atividade. O levantamento global mais recente da PwC mostra uma dispersão enorme entre segmentos: o prêmio salarial associado a competências de IA chega a 118% em mercados de consumo e fica em 16% no setor público. A mesma pesquisa identifica crescimento salarial mais acelerado nas funções em que a tecnologia amplia a atuação de especialistas do que naquelas em que torna determinadas atividades acessíveis a um grupo maior de pessoas. Esse ponto merece atenção porque ajuda a separar duas trajetórias que muitas vezes aparecem misturadas no debate sobre carreira. Em algumas ocupações, a IA reduz barreiras de entrada. Conhecimentos que antes dependiam de domínio técnico mais específico podem ser acessados com assistência de modelos generativos. Em outras, a tecnologia aumenta o alcance de quem já possui experiência relevante e passa a lidar com análises, decisões ou responsabilidades mais complexas. Nesse segundo grupo, parte do prêmio salarial pode estar menos relacionada ao domínio da IA isoladamente e mais à combinação entre diferentes competências. Uma pesquisa anterior de Oxford já havia identificado esse efeito: habilidades relacionadas a IA estavam associadas, em média, a salários 21% maiores, em parte porque ganham valor quando combinadas com outras competências relevantes. Isso altera uma premissa bastante conhecida sobre especialização profissional. Durante décadas, uma parte importante da valorização salarial esteve associada ao acúmulo de credenciais formais e anos de experiência. Esses elementos continuam relevantes, mas mercados que se transformam rapidamente começam a atribuir preço também a combinações de competências que ainda são difíceis de encontrar. Há um componente de tempo nessa dinâmica. Prêmios salariais elevados costumam revelar algum tipo de desequilíbrio entre oferta e demanda. Se determinada habilidade se dissemina, deixa de ser escassa e pode perder parte de seu valor diferencial. Saber utilizar um modelo generativo, por exemplo, tende a se tornar cada vez menos excepcional à medida que essas ferramentas entram em softwares já utilizados diariamente por milhões de profissionais. Para quem está decidindo onde investir tempo de formação, essa talvez seja uma informação mais útil do que qualquer percentual isolado. Não existe garantia de aumento salarial por aprender inteligência artificial, assim como nunca existiu garantia automática de retorno financeiro para toda nova qualificação. O que os estudos começam a revelar é onde o mercado está encontrando dificuldade para contratar e por quais combinações de conhecimento está disposto a pagar mais. A discussão sobre carreira, portanto, tende a ficar mais específica. Em vez de perguntar apenas se vale a pena aprender IA, será necessário observar quais capacidades estão se tornando raras dentro de cada profissão, quais estão rapidamente se tornando comuns e quais permitem assumir um trabalho de maior complexidade ou responsabilidade. Algumas dessas capacidades já aparecem com frequência nas pesquisas sobre o futuro do trabalho. Segundo o Future of Jobs Report 2025, do Fórum Econômico Mundial, IA e big data e letramento tecnológico estão entre as competências que mais crescem, mas dividem espaço com pensamento analítico, criatividade, curiosidade, aprendizagem contínua, liderança e capacidade de adaptação. Em paralelo, cresce a importância de interpretar dados, formular boas perguntas, avaliar a qualidade de uma resposta gerada por máquina, comunicar decisões e conhecer profundamente o contexto em que a tecnologia será usada. O perfil mais valorizado tende a reunir competências técnicas e conhecimentos que não podem ser separados da profissão de origem. Isso também muda a forma de aprender. O conhecimento mais duradouro está em compreender os fundamentos da tecnologia, saber trabalhar com dados, reconhecer seus limites e relacioná-la aos problemas específicos de cada área. Para o profissional, conhecer IA passa a valer mais quando esse repertório aprofunda uma especialidade já existente ou permite assumir atribuições que antes estavam fora do seu alcance. Há ainda uma competência menos visível, mas cada vez mais importante: saber atualizar o próprio repertório. Em um mercado no qual ferramentas mudam em velocidade maior do que currículos e descrições de cargo, aprender deixa de ser uma etapa anterior ao trabalho e passa a acompanhar a carreira inteira. Isso não significa dominar cada novidade que aparece, mas desenvolver critérios para distinguir o que altera de fato uma profissão daquilo que terá vida curta. Salários respondem a muitas variáveis, de conjuntura econômica e setor a experiência, localização e poder de negociação. A inteligência artificial adicionou uma nova variável a essa equação. Os primeiros dados indicam que ela já tem preço no mercado de trabalho, mas esse preço não pertence à tecnologia em si. Ele depende da combinação entre especialidade, repertório técnico e capacidade de acompanhar a evolução da própria profissão. Para quem está escolhendo o que aprender agora, é essa combinação que merece mais atenção. *Leandro Herrera é CEO da Tera Mais Lidas