Vaga com IA não é vaga de TI: como definir o perfil antes de contratar

Quando uma área de negócio pede "alguém que saiba IA", a vaga costuma cair direto na fila do recrutamento técnico. O resultado pode ser um processo longo e caro para um cargo que, na prática, pedia um bom analista de marketing que domine ferramentas de IA generativa.

O erro inverso também acontece. A empresa trata como vaga comum uma posição que vai sustentar um modelo em produção, integrado a sistemas críticos, e só percebe a lacuna técnica depois da contratação.

IA já aparece em vagas de muitas áreas

Um levantamento do Infojobs divulgado pelo Portal Information Management identificou 2.350 vagas publicadas entre janeiro e agosto de 2026 que mencionavam conhecimentos relacionados à inteligência artificial. Informática, TI e Telecomunicações lidera, com 669 vagas, mas responde por apenas 28,5% do total.

Ou seja, mais de sete em cada dez vagas que citam IA estão fora da tecnologia. Marketing aparece em segundo, com 343 oportunidades, seguido por Comercial e Vendas (243), Logística (194), Administração (180) e Contábil, Finanças e Economia (160).

A demanda vem de antes. Em outro levantamento, publicado no blog do Infojobs, a plataforma informa que as vagas que pedem conhecimento em IA cresceram 65% em 2025 na comparação com o ano anterior.

Usar IA e construir com IA são perfis diferentes

Os números mostram que "IA" na descrição da vaga pode significar coisas muito distintas. Para orientar a contratação, vale separar dois grupos.

O primeiro é o de quem usa IA. São profissionais de marketing, vendas, logística, finanças ou administração que aplicam ferramentas prontas para produzir conteúdo, analisar dados e automatizar tarefas. A competência central continua sendo a da área; a IA amplia o alcance do trabalho.

O segundo é o de quem constrói e sustenta sistemas com IA. Aqui entram engenheiros de dados, engenheiros de machine learning, arquitetos de integração e desenvolvedores que colocam modelos em produção, conectam fontes de dados, monitoram desempenho e respondem por segurança e governança.

A diferença não está em quanto a pessoa sabe sobre IA, e sim na responsabilidade. Quem usa responde pelo resultado do próprio trabalho. Quem constrói responde por um sistema do qual outras pessoas e áreas dependem.

O levantamento também indica remunerações distintas. O salário médio das vagas de TI que citam IA é de R$ 6.836, enquanto em Marketing fica em R$ 4.193 e em Logística, em R$ 3.669.

Perguntas para definir o perfil antes de abrir a vaga

Antes de redigir a descrição, RH e gestor da área podem responder juntos a algumas perguntas:

A pessoa vai operar ferramentas de IA já contratadas ou vai desenvolver, integrar ou manter essas ferramentas?
Haverá código, pipeline de dados ou modelo sob responsabilidade direta dela?
Se algo falhar, o impacto fica no trabalho dela ou atinge outros sistemas e áreas?
Quem tem condição de avaliar tecnicamente o candidato: o gestor de negócio ou alguém de tecnologia?
A necessidade é permanente ou está ligada a um projeto com escopo definido?

Se as respostas apontam para uso de ferramentas, o perfil é de negócio com letramento em IA. O processo pode seguir o recrutamento da própria área, com testes práticos que mostrem como o candidato aplica a tecnologia na rotina da função.

Se apontam para construção e sustentação, o perfil é técnico. A avaliação passa a exigir quem conheça arquitetura de dados, engenharia de software e operação de modelos.

Quando faz sentido o hunting técnico

O hunting técnico se justifica quando a posição é crítica e permanente: alguém que vai responder pela plataforma de dados, pela arquitetura de IA ou pela operação de modelos ao longo do tempo.

Nesses casos, os profissionais mais aderentes muitas vezes não estão em busca ativa, e a triagem depende de avaliação técnica que um processo generalista nem sempre consegue fazer. Uma busca direcionada reduz o risco de contratar alguém que domina o discurso sobre IA, mas não a engenharia por trás dele.

Quando a alocação é o caminho mais adequado

Nem toda iniciativa de IA precisa de um time próprio desde o início. Quando a demanda é de projeto, como estruturar dados para um primeiro caso de uso, integrar uma ferramenta ou sustentar uma solução na fase de maturação, a alocação de profissionais ou squads especializados amplia a capacidade de entrega sem aumentar a estrutura fixa.

A alocação também ajuda a empresa a entender, na prática, de que perfil vai precisar de forma permanente. Depois de alguns ciclos de entrega, fica mais claro se vale contratar e quem buscar.

Por onde começar

O primeiro passo é revisar as vagas abertas ou planejadas que mencionam IA e classificar cada uma: uso ou construção. As de uso seguem com o recrutamento da área, com critérios claros de letramento em IA. As de construção pedem descrição técnica detalhada e avaliação por especialistas.

A Financeit apoia empresas nas frentes técnicas, com hunting de profissionais de TI para posições críticas e alocação de profissionais e squads para ampliar a capacidade de entrega em dados e IA. Para quem ainda não sabe se a base de dados está pronta para sustentar a iniciativa, um diagnóstico de prontidão para IA ajuda a definir o perfil certo antes da primeira contratação.