Pelo menos 60% dos CEOs brasileiros dizem que a empresa vai precisar de menos profissionais em início de carreira nos próximos três anos por causa da Inteligência Artificial (IA). No mundo, esse índice cai para 49%, segundo o “CEO Survey 2026”, da PwC. Ao mesmo tempo, apenas 9% dos CEOs brasileiros preveem estabilidade no número de juniores (19% global) e 28% acreditam que precisarão contratar mais.
Esse movimento pode criar um choque: reduzir a porta de entrada hoje e, em dois a três ciclos criar um “buraco” de pipeline de liderança e de expertise. A recomendação prática (para CEO e conselho) é tratar a IA como parte da estratégia de gente:
Redefinir o que é “trabalho de entrada” (junior) na era de copilotos/agentes.
Criar trilhas de aprendizagem e novos estágios (apprenticeships) internos.
Investir em requalificação (reskilling) com metas claras (não só investir em treinamentos avulsos).
O que vem dessa análise é que embora as organizações estejam correndo para adotar e integrar a IA a sua infraestrutura, elas estão ignorando ou colocando no fim da fila a necessidade de redesenhar como ficarão os planos de carreira daqui para frente. Já entramos na fase em que profissionais e agentes de IA vão figurar na planilha de headcount e dividir/complementar tarefas.
Na CES 2026, o CEO da McKinsey Bob Sternfels afirmou que a força de trabalho da consultoria totaliza 60 mil funcionários, sendo 40 mil humanos e 25 mil agentes de IA. A ideia é atingir uma proporção de 1:1 entre agentes de IA e colaboradores humanos até o final de 2026. O que isso implica? Que a progressão clássica de recém-formado para profissional júnior, de nível médio e sênior está ameaçada em setores como consultoria, tecnologia e finanças.
IA e o “efeito psicológico” no mundo real
O debate sobre o fim dos cargos de entrada costuma escorregar para extremos: ou a IA destruirá toda a base do mercado de trabalho, ou nada de fundamental mudará. Os dados e análises sugerem um caminho intermediário. A escada de carreira não desaparece, mas muda de formato. Alguns degraus são encurtados, outros se tornam mais íngremes, e a subida exige novas habilidades desde o primeiro passo.
Na era pré-IA, os profissionais juniores aprendiam na prática, adquirindo habilidades sob supervisão antes de avançarem para cargos mais altos. Desenvolver estratégias e projetos viria na fase seguinte, ao subir os degraus da pirâmide. Só que a pirâmide organizacional mudou de formato: em vez de uma base larga de profissionais iniciantes, o que começa a emergir é uma estrutura mais estreita, com menos vagas de entrada e expectativas muito mais altas para quem consegue atravessar a porta de entrada.
A consequência imediata é a mudança do perfil esperado. Em vez de formar profissionais ao longo de anos, as empresas começam a buscar jovens que já entrem operando em um nível próximo ao intermediário, ou seja, que sejam capazes de estruturar problemas, validar resultados de IA e interagir com clientes desde o primeiro dia.
Para quem está começando, isso significa menos espaço para aprender “errando em tarefas mecânicas” e mais necessidade de chegar pronto para lidar com ambiguidade. Para as empresas, o desafio é evitar a tentação do corte fácil e reconhecer que formar gente continua sendo um investimento estratégico, talvez ainda mais crítico em um mundo onde máquinas fazem cada vez mais, mas não aprendem como humanos aprendem.
É tudo culpa da IA? Não, necessariamente. Uma análise de dados de contratação publicada pelo Financial Times questiona a narrativa simplista de que a IA, sozinha, já estaria “roubando” empregos de entrada em massa. O levantamento revela que a desaceleração nas vagas júnior começou antes da popularização do ChatGPT, ainda em meados de 2022, acompanhando a alta de juros e o aperto das condições macroeconômicas. A IA, nesse contexto, pode funcionar mais como um “fator psicológico”, reforçando a cautela dos executivos, do que como causa direta do corte de empregos.
O que os dados mostram — e o que não mostram
Essa percepção, no entanto, precisa ser separada do ruído estatístico. É justamente esse o esforço do relatório “The AI Shift: What millions of job ads reveal about AI displacement”, publicado pelo Financial Times com base em milhões de anúncios de emprego analisados pela Lightcast. O estudo questiona a narrativa simplista de que a IA, sozinha, já estaria “roubando” empregos de entrada em massa.
Ao analisar dados de contratação — e não apenas números agregados de emprego — em países como EUA, Reino Unido, França, Alemanha e Holanda, os autores mostram que a desaceleração nas vagas júnior começou antes da popularização do ChatGPT, ainda em meados de 2022, acompanhando a alta de juros e o aperto das condições macroeconômicas. O arrefecimento afetou tanto posições iniciais quanto cargos mais seniores, sugerindo um congelamento geral de contratações, e não um ataque cirúrgico aos jovens.
Esse ponto é crucial: quedas no emprego entre jovens tendem a ser mais visíveis em qualquer desaceleração econômica, porque trabalhadores mais experientes permanecem em seus postos enquanto novos entrantes ficam sem vagas. A IA, nesse contexto, pode funcionar mais como um “fator psicológico” — reforçando a cautela dos executivos — do que como causa direta da eliminação dos cargos.
Redesenhando o modelo de novas lideranças
Ao reduzir a contratação de jovens, as empresas enfraquecem seus próprios pipelines de liderança. No curto prazo, podem até economizar custos, mas no médio prazo, passam a disputar profissionais no mercado externo, inflacionando salários e perdendo conhecimento institucional. A ausência de jovens também empobrece a cultura organizacional e rompe a ponte geracional necessária para entender consumidores, tecnologia e novos comportamentos.
Da mesma forma que é preciso redesenhar um formato de plano de carreira, as organizações precisam olhar para o pipeline de liderança. Se os jovens profissionais têm que chegar com certas habilidades, o que, como e em quanto tempo espera-se que desenvolvam novas habilidades? Serão treinados desde o início para serem líderes? Ou as apostas maiores serão em carreiras não-lineares?
Em vez de cargos júnior definidos por tarefas repetitivas, o que emerge é um modelo de entrada “aumentado por IA” (AI Augmented). Nessas funções, a tecnologia executa a base operacional, enquanto os profissionais iniciantes aprendem a interpretar resultados, questionar premissas, identificar exceções e tomar decisões. Na prática, isso eleva a régua.
Jovens profissionais são pressionados a chegar mais preparados, com fluência em ferramentas de IA, capacidade de comunicação e autonomia precoce. Ao mesmo tempo, exige das empresas um esforço deliberado de formação: mentorias, rotações, exposição a problemas reais e responsabilidade progressiva – elementos que antes surgiam quase automaticamente no fluxo da escada tradicional.
No limite, a questão não é se a IA vai redesenhar a carreira inicial. Isso já está acontecendo. A pergunta central é se as organizações usarão essa transformação para construir trajetórias mais ricas, ou se abrirão mão da formação e pagarão o preço lá na frente. Que, por conta do ritmo cada vez mais acelerado da IA, pode ser chamado de “daqui a pouco”.
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