O mercado brasileiro de tecnologia está valorizando inteligência artificial, mas os maiores salários continuam concentrados em funções que combinam especialização técnica, responsabilidade e capacidade de conduzir resultados. Essa é a principal leitura do recorte de tecnologia do Guia Salarial 2027 da Michael Page, apresentado pelo Tecnoblog nesta segunda-feira. Para quem trabalha ou pretende trabalhar na área, a notícia vale mais como mapa de competências do que como promessa de dinheiro rápido.
A pesquisa mostra que conhecimento em IA se tornou um diferencial de contratação, mas não garante que o profissional ficará no topo da faixa salarial. Engenharia de dados, ciência de dados, engenharia de software, segurança da informação e infraestrutura continuam disputando as posições mais valorizadas. A tendência indica que empresas querem pessoas capazes de conectar modelos e ferramentas a sistemas confiáveis, e não apenas usuários que sabem escrever bons comandos.
O que o levantamento aponta
Segundo a reportagem do Tecnoblog sobre o guia salarial, a pesquisa considerou 1.955 empresas, 15 setores e mais de 400 cargos, com 5.762 profissionais entrevistados. O texto apresenta indicadores próximos, mas diferentes, para a relevância da IA. Um resumo aponta que 33% das empresas consideram o domínio de ferramentas de IA um diferencial, enquanto o desenvolvimento do artigo cita 36% para conhecimentos em IA nos próximos 12 meses.
A diferença provavelmente decorre de perguntas distintas dentro do recorte, e não muda a conclusão principal: mais de um terço do mercado vê a tecnologia como uma competência relevante. O mesmo levantamento indica que 40% das empresas oferecem acesso amplo a modelos de IA e que 49% colocam a tecnologia entre suas prioridades.
Por que engenharia de dados aparece no topo
A faixa salarial mais alta mencionada é a de gerentes de engenharia de dados, que pode chegar a 42 mil reais mensais. O trabalho envolve organizar a coleta, o armazenamento, a transformação e a disponibilidade de dados usados por produtos e decisões. Em projetos de IA, essa base é decisiva. Um modelo pode ser sofisticado, mas entregará resultados ruins se os dados estiverem incompletos, duplicados, desatualizados ou sem controle de acesso.
Esse ponto ajuda a explicar por que o mercado não valoriza somente o conhecimento de uma ferramenta de IA. Empresas precisam de profissionais que saibam definir uma arquitetura, monitorar pipelines, lidar com custos de nuvem e garantir que informações sensíveis não apareçam em uma resposta. Saber integrar um modelo é útil, mas entender a infraestrutura que o alimenta pode ser ainda mais importante.
Ciência de dados e engenharia de software também aparecem com teto de até 42 mil e 40 mil reais para gerentes, respectivamente. Segurança da informação chega a 40 mil, enquanto infraestrutura alcança 38 mil. Os números não representam o salário de toda a categoria nem uma oferta garantida. São faixas de um levantamento, com variações por senioridade, empresa, cidade, setor e capacidade de liderança.
IA não é sinônimo de cargo de IA
O levantamento cita especialistas em IA com remuneração entre 14 mil e 20 mil reais e gerentes de IA entre 22 mil e 37 mil. As faixas são relevantes, mas ficam atrás de algumas áreas tradicionais. Isso mostra que a palavra IA no cargo não é o único fator que determina valor.
Um profissional pode usar modelos em atendimento, desenvolvimento, marketing, análise de dados ou segurança. O diferencial está em medir o resultado, controlar riscos e encaixar a ferramenta no processo. Quem automatiza uma atividade, reduz erros e consegue explicar os limites da solução tende a ser mais útil do que alguém que apenas demonstra uma interface nova.
Para quem está se preparando, a estratégia mais forte é combinar fundamentos. Programação, bancos de dados, APIs, controle de versão, testes, segurança e comunicação continuam importantes. Em seguida, vale aprender a avaliar modelos, escrever instruções claras, proteger dados e verificar respostas. A IA amplia a produtividade de quem entende o contexto, mas também aumenta o custo de um erro quando a automação recebe permissões excessivas.
O trabalho híbrido e a qualidade da gestão
O estudo também retrata como as empresas organizam o trabalho. O formato híbrido aparece em 51% do mercado de tecnologia, enquanto 28% trabalham totalmente a distância e 17% mantêm a presença física como padrão. Esses percentuais ajudam a explicar por que habilidades de documentação, colaboração assíncrona e comunicação clara se tornaram parte do trabalho técnico.
Salário não é o único fator de retenção. O texto aponta que desafio técnico e autonomia pesam para profissionais, e que 63% dos entrevistados veem uma liderança desmotivadora como motivo para abandonar projetos. Mesmo uma equipe bem paga pode perder pessoas quando decisões são confusas, prioridades mudam sem explicação ou a gestão usa IA para aumentar a cobrança sem melhorar o processo.
Esse cenário tem uma consequência para gestores brasileiros. A adoção de IA precisa vir acompanhada de metas realistas, treinamento e espaço para revisão. Se a ferramenta apenas aumenta o volume de tarefas, o ganho de produtividade pode virar sobrecarga. Se ela remove trabalho repetitivo e permite que a equipe se concentre em problemas mais difíceis, a organização cria uma vantagem mais duradoura.
Como usar os dados para planejar a carreira
O primeiro passo é escolher uma base técnica. Quem gosta de sistemas pode avançar em infraestrutura, cloud e segurança. Quem prefere dados pode estudar modelagem, pipelines e qualidade. Quem quer criar produtos pode combinar engenharia de software, experiência do usuário e integração de modelos. O objetivo não é perseguir toda novidade, mas construir uma especialidade que continue útil quando uma ferramenta for substituída.
O segundo passo é produzir evidências. Projetos pessoais, contribuições para código aberto, automações documentadas e estudos de caso ajudam a mostrar o que a pessoa consegue fazer. Um portfólio que explica o problema, a solução, os dados usados, os testes e os limites vale mais do que uma lista de cursos sem aplicação.
O terceiro passo é compreender o negócio. Profissionais que conectam tecnologia a custo, risco, receita, qualidade ou atendimento conseguem participar de decisões maiores. É essa ampliação de escopo que ajuda a diferenciar um especialista em uma ferramenta de alguém responsável pelo resultado de uma área.
O recado para o mercado
O guia salarial não diz que toda carreira de tecnologia ficará mais rica por causa da IA. Ele mostra algo mais útil: as empresas estão reorganizando prioridades e procurando competências combinadas. Dados confiáveis, software bem projetado, segurança e capacidade de gestão continuam sendo a base. A IA entra como multiplicador, não como substituto automático de experiência.
Para o leitor brasileiro, a melhor conclusão é evitar os dois extremos. Não é preciso ignorar a inteligência artificial, porque ela já aparece nas decisões de contratação. Também não é necessário abandonar fundamentos para perseguir cada novo modelo. A carreira mais resistente tende a ser aquela que usa IA para trabalhar melhor, mantém controle humano sobre decisões importantes e consegue explicar o impacto concreto da tecnologia.
Fonte original: Tecnoblog, Salários em tecnologia se aproximam dos R$ 40 mil; veja principais cargos.
