🤖 Graduações em TI viram passaporte pro mercado: salários até US$67k e vagas bombando
Data: 05/02/2026 | Categoria: Tecnologia | Curso sugerido: Ciência da Computação
Cenário atual: por que a graduação voltou ao centro das decisões
Uma pesquisa do Google em parceria com a Ipsos mostra que 79% dos adultos conectados no Brasil já veem a Inteligência Artificial (IA) como uma ferramenta de aprendizado e pesquisa. Isso só confirma o que o mercado vem sinalizando: a IA não é mais um conceito distante — está embutida em produtos, serviços e processos nas empresas, na educação e até na saúde.
Na prática, essa adoção rápida muda o que o empregador busca: não basta ter familiaridade com ferramentas, é preciso ter base técnica para entender, adaptar e criar soluções. Por isso, graduações tradicionais em tecnologia — como Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas e Sistemas de Informação — ganharam destaque como trajetórias robustas para carreiras sustentáveis e escaláveis.
Remuneração e oportunidade: o dado que abre portas
Segundo o relatório The State of Global Compensation 2025, da Deel, a remuneração média anual de profissionais de tecnologia no Brasil é de US$ 67.000 — posicionando o país à frente de outros mercados da América Latina, como México e Argentina. Além disso, a lista do LinkedIn das 25 profissões mais promissoras para 2026 traz mais da metade das posições diretamente relacionadas a tecnologia, análise de dados e engenharia.
Esses números mostram duas coisas: demanda e valorização. Demanda porque empresas de todos os setores precisam de gente que saiba trabalhar com dados, automação e sistemas inteligentes; valorização porque essa escassez de profissionais qualificados eleva salários e benefícios.
O que você aprende numa graduação relevante (e por que isso importa)
Uma formação sólida combina teoria e prática. Veja o que costuma fazer a diferença no curso e depois na vida profissional:
- Lógica de programação: a base para qualquer trabalho com software e automação.
- Python e outras linguagens: Python é hoje a lingua franca em ciência de dados e machine learning por sua sintaxe acessível e ecossistema rico (bibliotecas como pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow).
- Análise de dados: extrair, limpar e interpretar dados para tomar decisões.
- Noções de machine learning: conceitos como aprendizado supervisionado e não supervisionado, validação e avaliação de modelos.
- Segurança da informação: práticas para proteger sistemas e dados, cada vez mais críticas com a digitalização.
- Engenharia de software: padrões, boas práticas e desenvolvimento colaborativo.
O que é machine learning, em poucas linhas
Machine learning (aprendizado de máquina) é um ramo da IA que cria modelos capazes de aprender padrões a partir de dados e fazer previsões ou decisões sem programação explícita para cada tarefa. Exemplos práticos: recomendação de produtos, detecção de fraudes e classificação de imagens.
Habilidades comportamentais que contam tanto quanto o técnico
Além do conteúdo técnico, empresas valorizam:
- Pensamento crítico — interpretar o resultado de um modelo e identificar vieses.
- Resolução de problemas — transformar um problema de negócio em uma solução técnica.
- Comunicação — explicar resultados para pessoas não técnicas.
- Aprendizado contínuo — a tecnologia muda rápido; quem se atualiza ganha vantagem.
Como escolher o curso certo (e evitar ciladas)
Nem todo curso com a palavra “tecnologia” no nome prepara igualmente. Ao escolher, observe:
- Grade curricular: tem programação prática, projetos e disciplinas de dados/IA?
- Laboratórios e parcerias: estágio, conexões com empresas e projetos reais aceleram a empregabilidade.
- Metodologia: foco em resolução de problemas e trabalho em equipe costuma ser mais relevante que apenas teoria.
- Suporte ao aluno: mentorias, carreira e empregabilidade fazem diferença na transição para o mercado.
Trajetórias profissionais e mercados em expansão
Com uma formação adequada você pode seguir caminhos como:
- Cientista de dados: modela e interpreta dados para gerar insights.
- Engenheiro de machine learning: desenvolve pipelines e modelos escaláveis.
- Desenvolvedor full stack: constrói aplicações que usam IA no frontend e backend.
- Analista de segurança: protege sistemas e dados corporativos.
Além disso, o mercado brasileiro tem espaço para trabalho remoto e projetos internacionais, o que aumenta as oportunidades e a competitividade salarial.
Links e fontes
Fonte principal: reportagem original no GIRO (05/02/2026) e dados citados do estudo “Our Life With AI” (Google/Ipsos) e do relatório The State of Global Compensation 2025 (Deel).
Link original:https://girosa.com.br/graduacao-tecnologia-ganha-destaque-mercado-de-traba/
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