A IA está a contratar mais programadores sénior enquanto apaga silenciosamente os empregos que os criam

A IA está a aumentar a procura por construtores, não a eliminá-los

Em fevereiro, uma análise da Citadel Securities usando dados do Indeed mostrou um aumento nas ofertas de emprego para engenheiros de software, enquanto o total de ofertas permanecia mais fraco.

Essa divisão não significa que a IA esteja a criar empregos em toda a economia. No entanto, um dos medos mais claros em relação aos grandes modelos de linguagem pode estar um pouco exagerado. A narrativa atual é que as empresas precisarão de menos profissionais qualificados à medida que as ferramentas melhoram, mas isso ainda não se refletiu nesta parte do mercado de trabalho.

A conclusão mais forte e direta é que a IA está a valorizar mais as pessoas que desenham sistemas, testam resultados, corrigem falhas e assumem a responsabilidade pelos resultados, enquanto aumenta a pressão sobre funções baseadas em processos repetitivos, como formatação, agendamento e throughput.

Na indústria de criptomoedas, bolsas, equipas de carteiras, fornecedores de dados, empresas de staking e desenvolvedores de protocolos podem usar IA para escrever código mais rapidamente, revisar documentos com mais agilidade e automatizar tarefas de suporte. Ainda assim, precisam de pessoas que saibam o que constitui um produto seguro, como identificar um fluxo de trabalho quebrado e o que pode correr mal na produção.

Dados laborais apontam na mesma direção. Um relatório de janeiro de 2026 revelou que as ofertas de emprego na área tecnológica aumentaram 13% mês a mês, mesmo com uma queda de cerca de 20.155 empregos na indústria tecnológica. As empresas parecem estar dispostas a cortar em alguns setores, enquanto continuam a contratar por capacidade técnica escassa.

Leitura relacionada

Defensor do Bitcoin, Jack Dorsey quer reduzir em 50% a força de trabalho da Block numa reformulação na era da IA

As reduções levam a Block de mais de 10.000 empregados para menos de 6.000, enquanto os processos de reestruturação projetam custos entre 450 milhões e 500 milhões de dólares.

27 de fevereiro de 2026 · Liam ‘Akiba’ Wright

Projeções a longo prazo também não se encaixam na narrativa de substituição simples. Projeções federais mostram que desenvolvedores de software, analistas de garantia de qualidade e testadores crescerão 15% de 2024 a 2034, com cerca de 129.200 vagas por ano.

A mesma previsão federal projeta um crescimento de 6% em cargos de gestão de projetos ao longo desse período, com aproximadamente 78.200 vagas anuais. Esses números não indicam que todos os desenvolvedores ou gestores irão ganhar. As empresas ainda esperam precisar de um grande número de pessoas capazes de lançar produtos, coordenar equipas, gerir orçamentos e assumir a responsabilidade pela entrega. E isso está alinhado com o uso atual das ferramentas de IA.

Um índice de janeiro de 2026 revelou que tarefas relacionadas com computadores e matemática ainda representavam cerca de um terço das conversas no Claude.ai e quase metade do tráfego de API de primeira parte em novembro de 2025.

A tarefa mais comum era modificar software para corrigir erros, representando 6% do uso. Em outras palavras, uma das utilizações mais visíveis da IA não é substituir o trabalho de software, mas acelerar a manutenção, depuração e iteração de software.

Essa lógica de fluxo de trabalho também se aplica além do código

Para ilustração ou design gráfico, as evidências são mais escassas, mas o mecanismo parece semelhante.

Quando uma empresa usa IA para gerar conceitos, criar uma identidade visual ou expandir um sistema de design, ainda precisa de alguém que possa julgar composição, coerência, adequação à marca e acabamento.

A IA pode ampliar a produção de um designer qualificado. Não elimina a necessidade de alguém que saiba o que é bom e possa rejeitar o que não é.

Para empresas de criptomoedas, isso aplica-se a arte de produto, ativos de marketing, interfaces de troca, fluxos de carteiras, painéis, criativos de campanha e sistemas de marca.

Um designer usando IA pode avançar mais rapidamente em variações, maquetes e tarefas de produção. O valor desloca-se para direção, edição, gosto e aprovação final.

O valor desloca-se para arquitetura, verificação, integração e julgamento de lançamento. A IA reduz o tempo de produção, mas não elimina a necessidade de supervisão especializada.

Por isso, a melhor abordagem não é “a IA salva empregos” ou “a IA elimina empregos”.

A avaliação mais adequada é que a IA está a alterar a composição do trabalho dentro das empresas. Os trabalhadores que mais se beneficiam são aqueles que podem definir direções, julgar qualidade, testar afirmações e assumir responsabilidades quando um modelo falha.

Os trabalhadores mais vulneráveis são aqueles cuja produção pode ser medida por uma sequência de regras e transferida para um fluxo de trabalho mais barato, envolvendo humanos e software.

Leitura relacionada

Op-ed: A aurora da Era Pós-Conhecimento: a ameaça da IA aos empregos de colarinho branco

A internet, o telefone móvel, as redes sociais e agora a IA. Os quatro cavaleiros do apocalipse tecnológico, ou o amanhecer de uma nova era?

15 de maio de 2023 · Liam ‘Akiba’ Wright

O uso de IA está a espalhar-se, mas a pressão é desigual

Dados de adoção apoiam a mudança, não o pânico. Uma pesquisa de final de 2025 revelou que o uso de IA generativa entre adultos de 18 a 64 anos aumentou de 44,6% em agosto de 2024 para 54,6% em agosto de 2025.

O uso no trabalho subiu de 33,3% para 37,4% no mesmo período. A proporção de horas de trabalho gastas com IA generativa passou de 4,1% em novembro de 2024 para 5,7% em agosto de 2025. Esses números mostram uma difusão real, não uma mercado de trabalho já esvaziado pela automação.

A mesma pesquisa estimou que a economia de tempo com IA equivale a 1,6% de todas as horas de trabalho e que a produtividade laboral pode ter aumentado até 1,3% desde o lançamento do ChatGPT. Também constatou que indústrias com uma percentagem de economia de tempo relacionada com IA uma ponto percentual maior tiveram um crescimento de produtividade 2,7 pontos percentuais superior à tendência pré-pandemia, embora note que a relação não seja necessariamente causal.

A produtividade pode aumentar antes de ocorrer uma redução no número de trabalhadores. Em muitas empresas, a primeira ação não é eliminação, mas pedir à mesma equipa que produza mais.

Esse padrão encaixa com o que as empresas de criptomoedas têm feito há anos, mesmo antes deste ciclo de IA.

Leitura relacionada

O Bitcoin está em risco de fuga de talentos porque a IA criou 1,3 milhões de empregos

A IA capturou quase metade do investimento global de capital de risco em 2025, e os principais operadores de criptomoedas estão a mudar de domínio

14 de fevereiro de 2026 · Gino Matos

As equipas mantêm-se enxutas. O trabalho move-se para o software onde pode. Funções com regras claras são automatizadas primeiro. O que muda com os LLMs é o alcance das tarefas que o software pode agora abranger: pesquisa interna, elaboração de políticas, assistência de codificação, triagem de suporte, revisão de fraudes e gestão de documentos.

Mas os produtos de criptomoedas ainda envolvem compromissos de segurança, risco operacional, julgamentos de conformidade, decisões de experiência do utilizador, resposta a incidentes e disciplina de lançamento. Um modelo pode ajudar em todas essas tarefas, mas não as possui.

O mesmo se aplica ao lado criativo dentro das empresas de criptomoedas. As equipas podem usar ferramentas de IA para gerar opções mais rapidamente, testar múltiplas direções e criar mais variantes para social, editorial, produto e campanhas. Mas a velocidade não resolve as partes mais difíceis. Ainda é preciso alguém que escolha qual linguagem visual combina com o produto, qual estilo de ilustração corresponde à marca, qual painel ou landing page é mais claro e qual ativo passa a linha de qualidade ou confiança.

Nesse sentido, a IA pode tornar os trabalhadores criativos mais produtivos, assim como torna os desenvolvedores mais produtivos: reduzindo o tempo gasto em primeiros rascunhos e ampliando o leque de outputs que podem explorar.

Por isso, gestores e contribuintes seniores parecem mais resistentes do que o debate público sugere. As definições federais para especialistas em gestão de projetos continuam a centrar-se em staffing, cronogramas, orçamentos, marcos e riscos. Essas funções não são ornamentais.

O trabalho de transformar uma ideia de produto em algo que uma empresa possa lançar, manter, defender e explicar ainda exige humanos na liderança.

No setor de criptomoedas, onde as equipas frequentemente se movem entre jurisdições, pilhas de contratos inteligentes e condições de mercado em mudança, essa carga de coordenação pode aumentar à medida que a IA reduz o custo de produzir rascunhos e protótipos.

Briefing Diário CryptoSlate

Sinais diários, sem ruído.

Manchetes que movem o mercado e contexto entregues todas as manhãs numa leitura compacta.

Resumo de 5 minutos Mais de 100 mil leitores

Email

Receber o briefing

Grátis. Sem spam. Pode cancelar a qualquer momento.

Ups, parece que houve um problema. Tente novamente.

Já está inscrito. Bem-vindo a bordo.

Até aqui, os dados de uso de IA indicam um quadro misto, não uma transferência limpa de humanos para modelos.

Um relatório de setembro de 2025 revelou que as conversas dirigidas aumentaram de 27% para 39% entre o início de 2025 e o final do verão de 2025, sugerindo que os utilizadores delegaram mais tarefas. Mas uma atualização de janeiro de 2026 mostrou que o uso aumentado voltou a liderar o Claude.ai em novembro de 2025, com 52% contra 45% do uso automatizado. As empresas ainda testam onde confiam na IA para agir por conta própria e onde preferem manter um humano na loop.

Para o setor de criptomoedas, essa linha provavelmente passa por segurança, operações de tesouraria, listagens, vigilância de mercado, lançamentos de produtos e trabalho de marca.

A IA pode reduzir o tempo gasto em tarefas repetitivas nessas funções. Mas, à medida que os riscos financeiros e de reputação aumentam, o valor do julgamento, revisão e responsabilidade também cresce. Isso tende a favorecer operadores experientes, editores, designers e líderes técnicos em detrimento de empresas que desejam operar sistemas críticos ou outputs públicos automaticamente.

A maior questão laboral é quem ainda tem um caminho

O sinal de alerta mais forte não é uma queda na procura por construtores experientes. A pressão na base da pirâmide está a aumentar, e um estudo de janeiro de 2026 revelou que a menor contratação ocorreu apenas para jovens trabalhadores nas ocupações mais expostas à IA, com a percentagem de emprego nesses cargos a diminuir de 16,4% em novembro de 2022 para 15,5% em setembro de 2025.

Os autores destacaram que os efeitos globais permaneceram pequenos, estimando que, mesmo que toda a diminuição se traduzisse em desemprego, explicaria apenas um aumento de 0,1 ponto percentual na taxa de desemprego geral desde novembro de 2022. Ainda assim, o sinal está lá.

Isso encaixa com o resto das evidências. O trabalho rotineiro de suporte de escritório e administrativo aumentou 3 pontos percentuais, chegando a 13% do tráfego de API em um índice de janeiro de 2026. As categorias incluem gestão de email, processamento de documentos, trabalho de CRM e agendamento.

Um estudo de 2025 também revelou que as ocupações clericais permanecem como a categoria de maior exposição global, estimando que uma em cada quatro pessoas no mundo está em empregos com alguma exposição à IA generativa, sendo que apenas 3,3% do emprego global se enquadra na categoria de maior exposição. A transformação parece mais comum do que a substituição total. Mas a transformação não é indolor, especialmente quando começa com cortes em tarefas juniores.

O mesmo risco pode estender-se a funções criativas e técnicas de nível inicial. Se o trabalho de entrada for absorvido por fluxos de trabalho assistidos por IA, menos pessoas passarão seus primeiros anos realizando tarefas de produção que antes ensinavam ritmo, gosto, depuração, revisão e julgamento do cliente.

Na área de software, isso pode significar menos vagas de codificação e QA para júniores. Em design, pode significar menos funções de produção pesada onde as pessoas aprendiam layout, pensamento sistêmico e disciplina visual na prática. As empresas podem ganhar velocidade a curto prazo, mas enfraquecer sua própria pipeline.

É aí que o argumento de futuro se torna mais sério. Se as empresas usarem IA para reduzir o volume de codificação, coordenação, suporte, pesquisa, elaboração de rascunhos e produção, menos pessoas terão a oportunidade de aprender na prática e evoluir para cargos seniores.

A economia de curto prazo pode parecer vantajosa. As equipas permanecem menores. A produção aumenta. As margens melhoram. Mas o risco a médio prazo é uma pipeline de talentos mais fina.

Empresas de criptomoedas, que já enfrentam dificuldades para contratar pessoas que compreendam estrutura de mercado, segurança, produto e confiança sob pressão, podem acabar competindo ainda mais por operadores experientes se deixarem de treinar novos talentos.

Previsões globais apoiam um resultado misto, não uma sentença única

Uma previsão de 2025 projeta uma mudança estrutural no mercado de trabalho equivalente a 22% dos empregos atuais até 2030, com 170 milhões de empregos criados e 92 milhões deslocados, resultando num ganho líquido de 78 milhões. A mesma previsão lista especialistas em IA e machine learning, engenheiros de fintech e desenvolvedores de software e aplicações entre os cargos de crescimento mais rápido em percentagem. Mas uma revisão do FMI alertou que as economias avançadas sentirão os benefícios e as disrupções mais cedo, e que os ganhos podem concentrar-se entre trabalhadores de maior rendimento e proprietários de capital.

Isso deixa uma conclusão mais clara do que o debate público costuma oferecer. A IA ainda não se manifesta como uma queda generalizada na procura por construtores de alta qualificação. Os números indicam o contrário. Mostram sinais mais fortes de contratação de desenvolvedores do que do mercado mais amplo, uso crescente de IA no trabalho, ganhos de produtividade mensuráveis e uma pressão de substituição mais evidente em tarefas administrativas e clericais do que em funções técnicas especializadas.

A mesma lógica parece aplicar-se ao trabalho criativo. Em ambos os casos, a IA parece mais um multiplicador de força para trabalhadores qualificados do que um substituto.

Para as empresas de criptomoedas, o próximo passo é claro. Podem usar IA para produzir mais rascunhos, realizar mais testes, gerar mais conceitos e automatizar mais tarefas de suporte. Ainda assim, precisam de humanos para decidir o que será lançado, o que permanecerá seguro, o que atende às políticas, o que corresponde à marca e o que pode comprometer a confiança.

Os vencedores a curto prazo provavelmente serão as equipas que usam IA para ampliar a produção de operadores experientes sem destruir sua própria pipeline de formação.

A próxima questão aberta é se as empresas continuarão a contratar pessoas capazes de assumir resultados enquanto silenciosamente cortam quem antes aprendia a fazê-lo.