Falta de talentos trava escala de IA nas empresas, diz executiva da AWS
Vice-presidente da AWS para a América Latina afirma que a demanda por vagas ligadas a IA é quase três vezes maior que a média geral, e que metade dos líderes de negócio aponta a falta de profissionais qualificados como principal barreira.
Por Marina Sato · Repórter de IA
Metade dos líderes de negócio aponta a falta de profissionais qualificados como a principal barreira para escalar projetos de inteligência artificial nas empresas. O dado foi apresentado por Paula Bellizia, vice-presidente da AWS (Amazon Web Services, a divisão de computação em nuvem da Amazon e líder global do setor) para a América Latina, durante o AWS Summit São Paulo 2026, realizado nesta quinta-feira (3) na São Paulo Expo.
O gap que não fecha a conta
"Existe uma brecha de talento impressionante. Já era verdade com cloud, agora é ainda mais verdade em uma escala maior", disse Bellizia. Segundo ela, a demanda por vagas diretamente ligadas a IA é hoje quase três vezes maior que a média geral de vagas em tecnologia. "Se você fizer a conta, você vai ver que não fecha, que realmente aponta para um gap importante do ponto de vista de talentos", completou.
A executiva também citou a estimativa de que sete em cada dez postos de trabalho serão transformados pela IA nos próximos anos — e que o ritmo de desenvolvimento de talentos na área é hoje duas vezes mais rápido do que a média de outras habilidades, ainda que insuficiente para acompanhar a demanda.
Capacitação como resposta
A fala se soma a um movimento mais amplo da AWS de capacitação no país: a empresa mantém o programa "AWS Treina Brasil", com meta de treinar 1 milhão de pessoas no Brasil até 2028 (2 milhões na América Latina), em parceria com instituições como Santander e SENAI. Só o SENAI oferece 200 mil vagas gratuitas em cursos de IA generativa e fundamentos de nuvem até dezembro deste ano.
O que ficou de fora
Bellizia não detalhou, na fala reproduzida pela imprensa, que funções específicas concentram a maior escassez — se é mão de obra técnica (engenharia de dados, machine learning) ou também profissionais de negócio capazes de traduzir IA em resultado. Também não há, até o momento, dados públicos sobre quantas dessas 2 milhões de vagas de capacitação prometidas já foram efetivamente preenchidas desde o lançamento do programa.