7 empregos na área de Inteligência Artificial (IA) que você pode buscar em 2026

Os empregos na área de IA estão a crescer muito. Mas, com todo esse hype, você pode estar se perguntando: quais são exatamente as carreiras disponíveis na área de IA e como conseguir uma?

Esse artigo vai além de só listar vagas de nível básico ou cargos seniores em IA. Vamos ver o que é preciso pra ser um líder nessa área, seja você um novato em ciência de dados querendo começar sua carreira em IA ou um profissional experiente querendo expandir suas habilidades.

O cenário da IA em 2026 exige muita especialização e ideias inovadoras. Os avanços da IA estão impactando vários setores, levando a novas funções que exigem uma combinação de habilidades técnicas, considerações éticas e resolução criativa de problemas. Entender essas oportunidades que estão surgindo é essencial pra quem quer saber como conseguir um emprego na área de IA.

Este guia te dá o conhecimento e a visão estratégica necessários para navegar pelo mundo emocionante das carreiras em IA. Se você também quer saber como se preparar para uma carreira em IA, confira nosso guia sobre como aprender IA do zero em 2026. Você também pode saber mais sobre as principais certificações em IA para 2026.

A crescente importância da IA em vários setores

Ao contrário do que muita gente pensa, o conhecimento sobre IA e ML não vai ficar só no desenvolvimento de software e no trabalho com grandes modelos de aprendizagem (LLMs). Em vez disso, vários setores verão um influxo de vagas de emprego nos próximos anos — vamos ver quais são esses setores.

IA na área da saúde

O setor de saúde exige um entendimento detalhado das ciências médicas e análises avançadas de dados para os profissionais que querem integrar a IA de forma eficaz.

Entrar nessa área normalmente exige experiência em machine learning, processamento de linguagem natural (NLP), tecnologias de reconhecimento de imagem e uma base sólida em ciências biológicas ou práticas de saúde.

A IA está revolucionando a área da saúde por meio de análises preditivas para o gerenciamento do atendimento ao paciente, aumentando a precisão do diagnóstico com análise de imagens e acelerando a descoberta de medicamentos por meio de simulações complexas.

As aplicações futuras estão prontas para personalizar ainda mais a medicina, melhorar o monitoramento remoto de pacientes por meio de tecnologias de IA vestíveis e permitir uma tomada de decisão mais inteligente em ensaios clínicos.

IA nas finanças

Os profissionais que estão entrando na área de IA em finanças precisam ter uma base sólida em análise quantitativa, machine learning e conhecimento de instrumentos e mercados financeiros. É essencial saber bem de linguagens de programação como Python, além de entender as questões regulatórias e éticas.

As aplicações atuais da IA nas finanças incluem a detecção de fraudes por meio do reconhecimento de padrões, negociação algorítmica usando análise preditiva e serviços bancários personalizados por meio de chatbots.

O futuro da IA nas finanças aponta para modelos de gestão de risco mais sofisticados, maior conformidade regulatória por meio de sistemas automatizados e personalização mais profunda de consultoria financeira usando insights impulsionados por IA.

Se você quiser saber mais sobre isso, confira o webinar “ ” (Inteligência Artificial em Finanças: O que você precisa saber) Uma introdução ao Python e o tutorial IA em finanças: Revolucionando o futuro da gestão financeira.

IA na tecnologia

O setor de tecnologia precisa de um conhecimento técnico bem profundo em ciência da computação, engenharia de software e áreas específicas de IA, como machine learning, aprendizado profundo e robótica.

A experiência com plataformas de nuvem, tecnologias de big data e IoT está ficando cada vez mais importante. As aplicações da IA na tecnologia vão desde o desenvolvimento de veículos autônomos e drones, que dependem da IA para navegação e segurança, até dispositivos domésticos inteligentes que usam IA para aprender e se adaptar às preferências dos usuários.

Olhando para o futuro, espera-se que a IA impulsione inovações na computação quântica, melhore a segurança cibernética por meio da análise preditiva de ameaças e torne ainda mais tênue a linha divisória entre os mundos virtual e físico por meio de aplicativos avançados de realidade aumentada (RA) e realidade virtual (RV).

Se você está procurando um recurso de aprendizagem, veja aqui como se tornar um engenheiro de IA.

IA na fabricação

Quem quer entrar no mundo da IA na indústria precisa entender bem de engenharia industrial, algoritmos de machine learning e robótica, além de ter habilidades práticas em análise de dados e gerenciamento de dispositivos IoT.

A integração da IA na fabricação atualmente se concentra na manutenção preditiva para evitar falhas de equipamentos, otimizar processos de produção por meio de análises em tempo real e automatizar o controle de qualidade com sistemas de visão.

As tendências futuras incluem a adoção de gêmeos digitais para simular processos de fabricação, robótica avançada para linhas de produção mais flexíveis e autônomas e otimização da cadeia de suprimentos impulsionada por IA para responder dinamicamente às mudanças do mercado.

Este é um bom recurso para entender melhor como a IA é usada na fabricação.

IA no varejo

As aplicações de IA no varejo exigem conhecimento em ciência de dados, psicologia do consumidor e tecnologias de comércio eletrônico. É super importante ter habilidades em machine learning, NLP para bots de atendimento ao cliente e análise preditiva para gerenciamento de estoque.

A IA melhora a experiência do cliente com recomendações personalizadas, otimiza o estoque com previsão de demanda e simplifica as operações com sistemas de checkout automatizados.

O futuro da IA no varejo promete experiências de compra mais imersivas por meio da realidade aumentada (RA), maior sustentabilidade nas cadeias de suprimentos por meio de insights baseados em dados e maior personalização das estratégias de marketing de acordo com os padrões de comportamento individuais dos consumidores.

Se esse setor te interessa, dá uma olhada em mais informações sobre IA generativa no comércio eletrônico.

7 principais funções de trabalho em IA

Poucos setores ainda não foram virados de cabeça para baixo pelo rápido avanço da IA. Conhecer os fundamentos da IA logo vai ser essencial para todo mundo.

Para cargos específicos de IA, os requisitos serão bem mais altos, muitas vezes exigindo conhecimento específico e de alto nível em assuntos relacionados. Com isso em mente, vamos dar uma olhada nas sete melhores profissões em IA que você pode seguir em 2026.

Antes de entrarmos em detalhes, vamos começar com uma visão geral das funções que vamos discutir:

1. Engenheiro de IA

Faixa salarial: US$ 114 mil - US$ 212 mil/ano (Glassdoor)

Os engenheiros de IA são os arquitetos dos sistemas de IA. Eles projetam, implementam e mantêm modelos e infraestrutura de IA, fazendo a ponte entre a ciência de dados teórica e a aplicação prática.

O trabalho deles envolve processamento de linguagem natural, machine learning, redes neurais e aplicativos em nuvem. As linguagens de programação mais importantes dessa área são Python, Java, R e C++.

Uma mistura de habilidades em desenvolvimento de software e um entendimento de algoritmos avançados de IA é essencial para ter sucesso nessa função. Mas, muitos profissionais de dados que estão começando se interessam por engenharia de IA por causa das aplicações práticas dela.

Para saber mais, confira as 13 habilidades essenciais que um engenheiro de IA precisa ter e aprenda como se tornar um engenheiro de IA.

2. Cientista de dados

Faixa salarial: US$ 118 mil - US$ 206 mil (Glassdoor)

Os cientistas de dados são os investigadores, transformando dados brutos em insights e estratégias. Eles usam análise estatística, machine learning e técnicas de processamento de dados para descobrir padrões e prever tendências.

O papel deles é super importante na hora de tomar decisões baseadas em dados que orientam as estratégias de negócios. Para isso, experiência com linguagens de programação como Python ou R e uma base sólida em estatística e machine learning são requisitos essenciais para essa carreira.

O currículo do DataCamp pode te ajudar a construir uma carreira do zero e se tornar um cientista de dados em Python ou um cientista de dados em R.

3. Engenheiro de machine learning

Faixa salarial: US$ 126 mil a US$ 221 mil (Glassdoor)

Os engenheiros de machine learning são especialistas em criar algoritmos e modelos preditivos que permitem que os computadores aprendam sem precisar ser programados explicitamente para tarefas específicas. Essa função é essencial pra transformar modelos de ciência de dados em soluções de IA que funcionam e podem ser usadas em várias plataformas e ambientes.

Os candidatos aprovados têm um conhecimento profundo da teoria do machine learning e dos aspectos práticos de implementá-la em grande escala.

Um aspirante a engenheiro de ML precisa saber bem de linguagens de programação como Python ou Java e ter experiência com bibliotecas de machine learning como TensorFlow ou PyTorch.

Essas são as 12 principais habilidades de engenheiro de machine learning para começar sua carreira, e é assim que você se torna um engenheiro de machine learning.

4. Pesquisador de IA

Faixa salarial: US$ 100 mil a US$ 186 mil (Glassdoor)

Pesquisadores de IA estão sempre tentando descobrir o que mais dá pra fazer com a inteligência artificial. Eles fazem estudos e experimentos pra desenvolver novos algoritmos, melhorar os modelos que já existem e resolver problemas complicados.

Para se destacar como pesquisador de IA, geralmente é preciso ter um diploma de pós-graduação, como um doutorado em Ciência da Computação ou em uma área relacionada, além de um histórico de pesquisas e publicações na área de IA. Essa função também exige habilidades práticas em programação e análise de dados, usando ferramentas e linguagens como Python, R, TensorFlow e PyTorch.

Se você quiser se aprofundar mais em Python, experimente esta introdução ao aprendizado profundo com PyTorch e esta introdução ao Tensorflow em Python.

5. Engenheiro de robótica

Faixa salarial: US$ 109 mil a US$ 200 mil (Glassdoor)

Os engenheiros de robótica projetam, testam e implementam sistemas robóticos que interagem de forma inteligente com o ambiente. Eles juntam princípios de várias áreas da engenharia, como mecânica, elétrica e ciência da computação, para criar robôs que podem fazer tarefas sozinhos ou ajudar as pessoas.

Essa função geralmente precisa de uma mistura de habilidades de desenvolvimento de software pra programar comportamentos de robôs e habilidades de engenharia de hardware pra projetar sistemas físicos.

As principais áreas de foco incluem automação impulsionada por IA, interação humano-robô, melhoria da percepção das máquinas e desenvolvimento de veículos autônomos e drones.

6. Gerente de produto de IA

Faixa salarial: US$ 138 mil - US$ 238 mil (Glassdoor)

Os gerentes de produto de IA cuidam do desenvolvimento e da estratégia dos produtos de IA, desde a ideia inicial até o lançamento e muito mais. Eles trabalham na junção de negócios, tecnologia e experiência do usuário, garantindo que as soluções de IA atendam às necessidades dos clientes e, ao mesmo tempo, estejam alinhadas com os objetivos comerciais.

Esse cargo precisa de um mix único de habilidades: entender bem os ciclos de vida da IA e do machine learning, saber de práticas de gerenciamento de produtos e ser capaz de liderar equipes multifuncionais.

Os gerentes de produto de IA também precisam lidar com questões éticas e desafios regulatórios relacionados às tecnologias de IA.

7. Especialista em ética em IA

Faixa salarial: US$ 85 mil a US$ 170 mil (Glassdoor)

Os especialistas em ética em IA se concentram nas implicações morais das tecnologias de IA, trabalhando para garantir que os sistemas de IA sejam desenvolvidos e implantados de forma responsável. Eles falam sobre questões de preconceito, justiça, transparência e responsabilidade, muitas vezes criando diretrizes e melhores práticas para o uso ético da IA.

Esse papel exige um entendimento profundo das tecnologias de IA, teorias éticas e ótimas habilidades de comunicação para defender práticas éticas dentro das organizações e em todo o setor.

Os especialistas costumam colaborar com pesquisadores, desenvolvedores e formuladores de políticas de IA para influenciar o design e a regulamentação dos sistemas de IA.

Se você quiser saber mais, pode fazer este curso sobre ética em IA ou ler este artigo sobre ética em IA generativa.

Habilidades e qualificações necessárias para essas funções

O campo da IA é dinâmico e exige um conjunto robusto de habilidades. Embora a educação formal em ciência da computação, engenharia, matemática ou áreas relacionadas possa dar uma base sólida para a IA, não é o único caminho para o sucesso. O aumento dos recursos de aprendizagem online acessíveis torna possível desenvolver as habilidades necessárias de forma independente.

Plataformas online como o DataCamp oferecem cursos de ciência de dados e fundamentos de IA, proporcionando experiência prática com conjuntos de dados e projetos do mundo real. Diplomas e certificações de instituições reconhecidas dão mais profundidade teórica e credibilidade à experiência de alguém.

Pesquisadores de IA, no entanto, geralmente precisam de diplomas avançados, como um doutorado, além de publicações em revistas científicas revisadas por pares.

Habilidades essenciais para profissionais de IA

Sim, encontrar um emprego na área de IA exige um monte de habilidades. Vamos ver algumas áreas importantes pra gente focar.

Técnicas avançadas de machine learning

O machine learning básico e o aprendizado profundo avançado são ferramentas essenciais na caixa de ferramentas do engenheiro de IA. É super importante saber usar esses algoritmos e também saber escolher e ajustá-los para resolver problemas específicos.

Aqui estão alguns recursos para te ajudar a começar:

• 25 projetos de machine learning para todos os níveis
• Cursos de machine learning para todos os níveis
• Aprendizado profundo avançado com Keras

Conhecimento profundo de redes neurais

Você também vai precisar entender bem os vários tipos de redes neurais (redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes, modelos transformadores) e como elas são usadas em diferentes tarefas de IA.

Aqui estão alguns recursos úteis:

• Como funcionam os transformadores: Uma exploração detalhada da arquitetura do Transformer
• Introdução às redes neutras profundas
• Criando modelos de redes neurais (NN) em R
• Introdução às funções de ativação em redes neurais

Proficiência em estruturas e ferramentas de IA

Outra coisa que você precisa saber é sobre IA e estruturas de machine learning (TensorFlow, PyTorch, Keras) pra criar e implementar modelos. Conhecer bem as ferramentas e ambientes de desenvolvimento de IA é essencial para criar modelos de forma eficiente.

Você pode começar com esses recursos:

• Tutorial do TensorFlow para iniciantes
• Introdução ao curso de Deep Learning em PyTorch
• PyTorch Tutorial: Criando uma rede neural simples do zero

Análise quantitativa e métodos estatísticos

E não vamos esquecer das estatísticas e da capacidade de aplicar testes estatísticos, modelagem de dados e estratégias de avaliação a conjuntos de dados complexos para uma análise perspicaz.

Aqui estão alguns recursos introdutórios para você começar:

• Introdução à Estatística
• Como se tornar um analista quantitativo
• Fundamentos de Estatística com R
• Fundamentos de Estatística com Python

Linguagens de programação

Não preciso nem dizer que você vai precisar de um bom conhecimento de linguagens de programação relevantes para IA e ciência de dados, incluindo Python, R e, possivelmente, Julia ou Scala, com foco em bibliotecas e pacotes que dão suporte ao desenvolvimento de IA.

Esses recursos vão te ajudar a aprender tudo do zero:

• Julia Fundamentals
• Uma introdução ao machine learning com Julia
• Introdução ao Scala
• Programação em Python
• Programação em R

Trabalhando com grandes conjuntos de dados

A base para qualquer projeto de IA de sucesso, especialmente aqueles que envolvem grandes modelos de linguagem (LLMs), está no gerenciamento eficaz de conjuntos de dados grandes e complexos.

O SQL continua sendo uma linguagem poderosa para consultar e mexer em dados guardados em bancos de dados relacionais, permitindo que você extraia, limpe e transforme conjuntos de dados enormes de forma eficiente.

Mas, para LLMs e outras aplicações de IA que dependem de representações vetoriais de dados em alta dimensão, conhecer bancos de dados vetoriais está ficando cada vez mais importante. Esses bancos de dados especializados são otimizados para armazenar e recuperar vetores, permitindo pesquisas eficientes de similaridade e acelerando várias tarefas de IA.

Aqui estão alguns recursos que você pode usar para aprender:

• Uma introdução aos bancos de dados vetoriais para machine learning
• Os 5 melhores bancos de dados vetoriais
• Fundamentos do SQL

Visualização de dados

Ao transformar dados brutos em imagens claras e atraentes, você pode extrair insights significativos e comunicá-los de forma eficaz para públicos técnicos e não técnicos.

Aqui estão alguns recursos a serem considerados:

• O que é visualização de dados? Um guia para cientistas de dados
• Entendendo a visualização de dados
• Tutoriais de visualização de dados
• Visualização de dados em Python para quem tá começando

Processamento de linguagem natural (NLP)

O conhecimento de processamento de linguagem natural (NLP) inclui a capacidade de processar e analisar dados de texto usando métodos como análise de sentimentos, geração de linguagem (uma capacidade essencial dos LLMs e da IA generativa) e tradução automática.

Recursos para começar:

• Domine os Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs)
• Desenvolvendo grandes modelos de linguagem
• O que é um LLM? Um guia sobre grandes modelos de linguagem
• NLP com PyTorch: Um guia completo
• Entendendo a classificação de texto em Python

Visão computacional

Também é legal pensar em técnicas de visão computacional para análise de imagens e vídeos, incluindo detecção de objetos, classificação de imagens e reconhecimento facial.

Recursos para começar:

• Vendo como uma máquina: Guia para iniciantes sobre análise de imagens em machine learning
• OpenCV Tutorial: Descubra o poder do processamento visual de dados
• Classificação de imagens Hugging Face: Um guia completo com exemplos
• Guia para iniciantes sobre a API Vision do Google em Python

Nuvem e infraestrutura de IA

Embora isso esteja mais relacionado à engenharia de dados, é uma grande vantagem entender os serviços de IA baseados em nuvem (AWS, Google Cloud AI, Azure AI) e saber usar a infraestrutura em nuvem para soluções de IA escaláveis.

Recursos para começar:

• Entendendo a computação em nuvem
• Comparação dos serviços AWS, Azure e GCP para ciência de dados e IA
• Os prós e contras de usar LLMs na nuvem versus executar LLMs localmente

Perspectivas e tendências do setor

Mesmo que seja importante conhecer os detalhes dos empregos em IA em diferentes setores e níveis, não dá para se orientar no mercado de trabalho sem acompanhar as tendências atuais e os movimentos do mercado.

Os empregos tradicionais que não envolvem IA vão desaparecer?

O Fórum Econômico Mundial diz que a inteligência artificial e a automação vão mexer bastante com os empregos em vários setores, com uma mistura de empregos que vão sumir e outros que vão surgir. Os cargos em áreas administrativas, secretariado e certos setores de trabalho manual provavelmente vão diminuir, enquanto a procura por especialistas em IA, analistas de dados e cargos em tecnologia digital vai crescer.

Um relatório da McKinsey traz uma visão mais ampla, estimando que atividades que representam 30% das horas trabalhadas atualmente na economia dos EUA podem ser automatizadas até 2030. Essa mudança pode exigir mais 12 milhões de transições profissionais até o final da década. Mas, o crescimento econômico, a inovação e os investimentos podem criar novos empregos que compensam os efeitos da automação.

A análise da Brookings Institution explica ainda que a automação cria tantos empregos quanto destrói ao longo do tempo, beneficiando os trabalhadores que conseguem se adaptar às novas tecnologias. Mas reconhece os desafios para quem foi diretamente substituído por máquinas ou cujos empregos são facilmente automatizados. Embora a IA e a automação representem desafios para os empregos tradicionais, elas também oferecem oportunidades para a criação de novos empregos.

A chave para fazer essa transição com sucesso está no desenvolvimento de habilidades, na educação e na capacidade da força de trabalho de se adaptar às novas demandas da economia digital.

Chiplets com inteligência artificial para melhorar a eficiência computacional

Como a Lei de Moore enfrenta limitações físicas na miniaturização dos transistores, o conceito de chiplets surge como uma solução inovadora. Chiplets são chips pequenos e especializados que podem ser combinados para fazer o que um chip tradicional maior faz, mas com mais eficiência e desempenho.

Essa abordagem modular permite inovação e personalização mais rápidas em hardware de computação, atendendo às necessidades específicas de algoritmos e aplicações de IA.​.

Computação exascale

A computação exascale é um marco importante no poder computacional, que se refere a sistemas capazes de fazer pelo menos um exaflop, ou um bilhão de bilhões (quintilhão) de cálculos por segundo. Esse nível de desempenho abre possibilidades sem precedentes para a IA, desde modelos climáticos mais precisos até avanços na ciência dos materiais e bioinformática, permitindo o processamento e a análise de vastos conjuntos de dados a velocidades nunca antes alcançadas.​.

Modelos de linguagem grandes (LLMs) personalizados na nuvem

A tendência de personalizar modelos de linguagem grandes pré-treinados para as necessidades específicas das empresas está ganhando força. Com a ajuda de supercomputação e software de IA baseados em nuvem, as empresas agora podem personalizar esses LLMs com mais facilidade, tornando a IA mais acessível em todos os setores.

Isso inclui usar IA generativa pra extrair dados não estruturados de data lakes corporativos, achar alternativas à AWS pra usar melhor os recursos e integrar com protocolos importantes, colocando tudo na nuvem.

IA generativa para digitalização industrial

Integrar a IA generativa com a digitalização industrial muda a forma como as coisas físicas são reproduzidas no mundo digital. Ao capturar aspectos complexos da realidade — como geometria, luz e física — em dados digitais, a IA generativa permite processos mais eficientes de design, otimização e testes virtuais. Isso facilita a criação de gêmeos digitais e dados sintéticos mais precisos, acelerando a inovação na fabricação, nos sistemas autônomos e muito mais.​.

Construindo sua carreira em IA

Quando quem quer trabalhar com dados pergunta: “Como posso aprender IA e conseguir um emprego?”, quase sempre está falando sobre o que precisa saber.

Embora aprender Python, R e mexer com o TensorFlow sejam coisas importantes, elas são só a base de uma carreira em IA. Na verdade, você precisa se adaptar à natureza dinâmica desse nicho.

Especialize-se em tecnologias de IA de nicho

Mergulhe fundo em áreas específicas da IA, como processamento de linguagem natural, visão computacional ou aprendizado por reforço. A especialização pode te destacar e te alinhar com as demandas do mercado de nicho.

Contribua com projetos de código aberto

Envolver-se com a comunidade de código aberto pode proporcionar experiência prática e posicioná-lo melhor no mercado de trabalho. Se você está procurando motivação para começar, confira este código sobre como usar modelos de IA de código aberto com o Hugging Face.

Criar um portfólio de projetos de IA

Crie um portfólio robusto que mostre sua experiência em resolver problemas complexos com IA. Isso deve incluir projetos que mostrem sua capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados, usar algoritmos avançados de machine learning e gerar resultados reais. Você pode manter todos os seus projetos em um só lugar usando o DataCamp Portfólio.

Fique por dentro das pesquisas sobre IA

Leia e interaja com os artigos de pesquisa mais recentes sobre IA regularmente, participando de conferências como NeurIPS, ICML ou CVPR. Isso ajuda você a entender técnicas de ponta e como elas podem ser aplicadas para resolver problemas do mundo real. Essas são as principais conferências de ciência de dados para 2026.

Domine a implantação e o dimensionamento da IA

Conheça as ferramentas e plataformas para implantar modelos de IA de forma eficiente em grande escala, como Docker, Kubernetes e serviços em nuvem (AWS, Google Cloud, Azure). Entender como a IA funciona é essencial para aplicá-la no mundo real.

Conecte-se com profissionais de IA e entre em comunidades de IA

Interaja com a comunidade de IA por meio de fóruns, grupos nas redes sociais ou redes profissionais como o LinkedIn. O networking pode dar uma ideia das tendências do setor, vagas de emprego e oportunidades de colaboração.

IA ética e redução de preconceitos

Aprenda sobre ética em IA, entenda os vieses nos dados e como criar algoritmos de forma responsável. Isso é cada vez mais importante à medida que a IA se torna mais integrada à sociedade.

Colaboração interdisciplinar

As soluções de IA geralmente precisam de uma mistura de conhecimento de áreas fora da ciência da computação, como psicologia, linguística ou saúde. A colaboração entre disciplinas pode aumentar a eficácia e a aplicabilidade dos seus projetos de IA.

Conclusão

A jornada para a IA é tão desafiadora quanto gratificante. Ele oferece um cenário cheio de oportunidades para inovação, crescimento e um impacto profundo nas indústrias e sociedades em todo o mundo. Esperamos ter conseguido destacar a importância da adaptabilidade, do aprendizado contínuo e de uma mentalidade voltada para o futuro. Para quem está pronto para mergulhar nesse campo dinâmico, as recompensas vão além da realização pessoal, contribuindo para a narrativa mais ampla do progresso humano.

À medida que a IA continua a evoluir, o mesmo acontecerá com os caminhos para o sucesso dentro dela. Isso promete um futuro onde a tecnologia e a criatividade humana se juntam para criar um mundo de possibilidades ilimitadas.

Agora que você já tem uma boa ideia sobre as carreiras em IA, a gente te incentiva a começar sua jornada de aprendizado com um desses recursos:

• Fundamentos da IA
• Fundamentos do Negócio de IA
• Fundamentos da OpenAI