CARREIRA

Pensamento crítico e IA Generativa: os cursos mais disputados na era da IA

Novo relatório da Coursera aponta que, à medida que a IA automatiza tarefas analíticas, o julgamento humano se torna o diferencial competitivo mais valorioso nas organizações

Por Soraia Yoshida 12/04/2026

Há uma frase no prefácio do “Job Skills Report 2026” da Coursera que resume o momento que o mercado de trabalho atravessa: “O ritmo em que as pessoas desenvolvem novas habilidades tornou-se o ritmo em que o mercado de trabalho muda.” A constatação, construída sobre dados de seis milhões de aprendizes corporativos distribuídos por quase 7.000 organizações, acompanha o movimento em que a Inteligência Artificial (IA) deixa de ser “novidade” para assumir o papel de infraestrutura.

“As capacidades da IA vão acelerar o desenvolvimento e a velocidade com que fazemos coisas com ferramentas de IA”, afirma Anthony Salcito, Vice-Presidente Executivo da Coursera para o segmento empresarial. Autor do prefácio do estudo da Coursera, ele oferece uma visão mais ampla dos skills e da direção para onde vão as empresas. “A IA está tornando a fronteira entre quem desenvolvia, quem implantava e quem gerenciava e otimizava tecnologia dentro das organizações mais difusa”, diz. “As habilidades necessárias certamente vão mudar e quem resistir a essa mudança ficará muito mais desalinhado das exigências atuais do mercado. Mas acredito que o que vai acontecer é o surgimento de novos papéis, novas capacidades e novas demandas por talentos e habilidades.”

Essas demandas variam conforme o país. “No Brasil, vimos um aumento significativo nas matrículas relacionadas à IA Generativa – 617% ano após ano, conforme o relatório mostra –, e o pensamento crítico cresceu 289%”, cita Salcito. Segundo ele, existe uma correlação entre o desenvolvimento de habilidades em IA e o próprio desenvolvimento humano. “Para usar IA de forma eficaz nos negócios e gerar impacto real, é preciso trazer a agência humana para o primeiro plano”, explica o executivo. “Isso, acredito, é um sinal positivo, mas também evidencia o que é mais importante para os alunos: eles precisam aplicar essas habilidades, não apenas demonstrar que as possuem. Precisam aplicar suas habilidades no trabalho que realizam, mas também de forma que ressoe junto às empresas.”

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O relatório, publicado anualmente pela plataforma de aprendizado online, analisa as habilidades que mais crescem em demanda entre profissionais do mercado corporativo. Em sua edição de 2026, o documento traz uma mudança metodológica: em vez de trabalhar com domínios amplos como “tecnologia” ou “negócios”, a pesquisa focou em três áreas de carreira específicas: Dados, Tecnologia da Informação (TI) e Desenvolvimento de Software e Produto, além de um recorte transversal dedicado à IA Generativa (GenAI). O resultado é um retrato de como o mundo do trabalho está sendo reconfigurado.

A IA como linha de base, não como novidade

Se em ciclos anteriores a IA ainda era tratada como “horizonte”, o relatório de 2026 deixa claro que ela já é o “chão”. “Em 2026, essa aceleração é a linha de base”, escreve Salcito no prefácio. A IA está redefinindo como trabalhamos, como tomamos decisões e como desenvolvemos as habilidades necessárias para continuar competitivos.

As matrículas em cursos de IA Generativa cresceram 234% em relação ao ano anterior entre todos os aprendizes corporativos da plataforma, independentemente do setor ou função. A Coursera registrou 14 matrículas por minuto em seu catálogo de mais de 1.000 cursos de GenAI, frente a oito por minuto no ano anterior. A plataforma chegou a declarar que a IA Generativa é, hoje, a habilidade mais demandada da sua história.

Esse movimento tem uma lógica estrutural. Um relatório recente da Anthropic constatou que 47% das interações de IA no Claude envolvem “augmentation”, ou seja, colaboração com humanos para ampliar capacidades e raciocínio, enquanto 49% envolvem “automation”, com tarefas inteiramente delegadas a máquinas. Isso sinaliza que cada vez mais, organizações e trabalhadores precisarão decidir o que automatizar completamente e o que elevar por meio da colaboração humano-máquina.

Investimento em aprendizagem: líderes veem risco, trabalhadores sentem lacuna

Apesar da percepção de urgência, há um descompasso entre intenção e execução. O relatório cita pesquisa da própria Coursera mostrando que 88% das lideranças acreditam que seus planos de investimento em IA falharão sem um investimento paralelo e agressivo em treinamento. No entanto, quase metade dos funcionários afirma estar recebendo suporte “moderado” ou “insuficiente” para desenvolver as habilidades em IA de que precisam. Ao mesmo tempo, 48% dos trabalhadores classificam o treinamento como o “fator mais importante” para a adoção bem-sucedida da IA.

Aliás, as lideranças de Recursos Humanos afirmam que o maior risco associado ao uso da IA é exatamente esse: funcionários que não se adaptam ou não aprendem em um ritmo rápido que é imposto pela organização.

Salcito conhece bem essa armadilha. “Trabalho com tecnologia e aprendizagem há mais de 30 anos. Essa é uma das coisas em que frequentemente as empresas subinvestem e nas quais focam menos, e é sempre a razão do fracasso em alcançar as aspirações em relação à tecnologia. Isso está acontecendo agora com a IA”, afirma ele. Para o executivo, o problema não é falta de consciência, mas de execução: “A tecnologia é empolgante, há RFPs para comprar soluções de empresas de tecnologia, há avaliação de diferentes LLMs ou diferentes soluções de IA. Com frequência, há menos foco no que acontece depois, em relação à escala.” Na prática, isso se traduz em mandatos de adoção tecnológica que chegam da alta diretoria sem que os colaboradores sintam que receberam o investimento em habilidades de que precisam. “O medo do deslocamento é real. E uma das coisas que um investimento em habilidades pode fazer é trazer sua equipe junto para a jornada e realmente liberar seu poder e potencial com o treinamento adequado.”

Esse descompasso entre a urgência reconhecida por líderes e a percepção de abandono dos trabalhadores é um dos achados mais importantes do documento. Ele sugere que o problema não é de vontade, mas de execução: muitas organizações ainda tratam o desenvolvimento de habilidades em IA como um projeto de TI, quando deveria ser uma iniciativa que permeia toda a força de trabalho. “Muitos líderes estão tentando criar uma cultura e uma empresa AI-First, mas rapidamente percebem que a lacuna de habilidades vai limitar seu sucesso”, observa Salcito. “Por isso, os líderes precisam pensar em adotar um plano de treinamento criterioso e abrangente, alinhado a qualquer grande movimento tecnológico.”

A camada de IA sobre as fundações técnicas

O relatório aponta que os profissionais estão construindo uma nova camada de competências em IA sobre suas habilidades técnicas. Na área de Dados, os alunos continuam investindo em SQL, cuja demanda cresceu 75% em relação ao ano anterior, e Excel, ao mesmo tempo em que as maiores apostas estão em Multimodal Prompts (a habilidade número 1 mais rápida em crescimento), Prompt Engineering (4ª posição) e Natural Language Processing (7ª posição). As matrículas em GenAI entre os profissionais de Dados cresceram 188% em um ano. O interesse em Automation cresceu 107%, em PyTorch 177%, e em Natural Language Toolkit chegou a 466%.

Na área de TI, as linguagens fundamentais como JSON (1ª posição) e SQL (7ª posição) permanecem indispensáveis para gerenciar bancos de dados, intercâmbio de dados e sistemas legados. Sobre essa base, seis dos dez skills de crescimento mais rápido nesse segmento estão diretamente relacionadas ao desenvolvimento e à implantação de IA, incluindo Generative Model Architectures (2ª), Machine Learning Methods (3ª), Natural Language Processing (4ª) e Artificial Neural Networks (5ª). As matrículas em GenAI entre profissionais de TI cresceram 137% no período.

Em Desenvolvimento de Software e Produto, a fronteira entre desenvolvedor de software e engenheiro de Machine Learning está se dissolvendo. As quatro habilidades de crescimento mais rápido nessa área são todas de aprendizado de máquina: Unsupervised Learning (1ª), Supervised Learning (2ª), Artificial Neural Networks (3ª) e Generative Model Architectures (4ª). Mesmo assim, Web Applications (5ª), SQL (9ª) e Integrated Development Environments (10ª) mantêm presença no Top 10, sinalizando que as fundações da engenharia de software não foram descartadas e sim recontextualizadas.

“As profissões evoluem. Quando pensamos em computação em nuvem, escalabilidade e tudo o que estamos fazendo agora com fluxos agênticos e IA, são papéis que fazem parte do mercado de trabalho hoje, mas que seriam incompreensíveis cinco ou seis anos atrás. E isso vai continuar acontecendo repetidamente”, acredita Anthony Salcito. “Ainda precisamos de tantos programadores quanto antes, talvez do mesmo número de profissionais de suporte técnico, porque a escala de uso cresceu.”

Para líderes empresariais, fica claro que não adianta investir apenas em habilidades de IA sem garantir que a base técnica esteja sólida. Para educadores, o desafio é atualizar currículos sem abandonar os fundamentos que tornam a IA funcional em ambientes reais.

Pensamento crítico: a habilidade mais humana na era das máquinas

Talvez o achado mais revelador do relatório, mas que já vinha sendo apontado por estudos anteriores, é a importância que o pensamento crítico ganha entre as habilidades humanas com maior procura. Na Coursera, isso se traduziu por um crescimento explosivo das matrículas em Critical Thinking (Pensamento Crítico) em todas as coortes analisadas. Os números são difíceis de ignorar:

+168% de crescimento ano a ano para aprendizes na área de Dados
+101% para Desenvolvimento de Software e Produto
+91% para TI
+185% para alunos focados em GenAI

Esses índices de três dígitos em uma habilidade que existe há milênios dizem algo importante sobre o momento atual. À medida que a IA automatiza tarefas analíticas de rotina, o valor do julgamento humano aumenta, não apesar da automação, mas por causa dela. O relatório aponta para uma reconfiguração do papel do profissional: de colaborador da IA para “validador crítico” do seu output. Um estudo da Microsoft Research de 2025 encontrou evidências de que o uso de IA Generativa desloca o pensamento crítico em direção à verificação de informações e à integração de respostas.

Esse movimento aparece de forma concreta nos dados. As matrículas em Data Quality cresceram 108% ano a ano, e em Data Cleansing, 103%. A demanda por Data-Driven Decision-Making subiu 126%. Para profissionais de TI, Debugging aparece entre os dez skills de crescimento mais rápido, refletindo o que o relatório chama de habilidades “human-in-the-loop”: aquelas que mantêm o humano como árbitro final da qualidade do trabalho produzido por sistemas automatizados.

Um dado da Stack Overflow reforça essa preocupação pelo ângulo dos desenvolvedores: 46% deles afirmam ativamente desconfiar da precisão das ferramentas de IA. A frustração mais citada, por 66% dos respondentes, é lidar com soluções de IA que estão quase certas, mas não completamente, o que gera um trabalho demorado de depuração do código gerado por máquinas.

A governança como imperativo operacional

Se o pensamento crítico é a resposta humana à automação, a governança é a resposta institucional. O relatório documenta uma mudança significativa: Responsible AI, Information Privacy e Cybersecurity emergiram entre as dez habilidades de crescimento mais rápido nas três áreas técnicas analisadas. Governança e segurança deixaram de ser preocupações de nicho para se tornarem requisitos operacionais centrais.

Salcito enquadra essas habilidades como pilares tecnológicos indissociáveis do avanço da IA: “Consumo ético e gestão de uso, dados, cibersegurança, essas áreas estão crescendo à medida que a tecnologia se torna cada vez mais importante para as organizações e à medida que a IA libera mais capacidades, assim como uma maior globalização. Esses pontos estão conectados e vão se tornar mais fundamentais”, acredita Salcito. “A relação entre dados e IA é a de irmãos, se não primos, já que são muito, muito proximamente relacionados.”

“Nunca haverá um momento em que isso não será um investimento importante e uma área de foco e habilidades necessárias para uma instituição. Porque à medida que a tecnologia se torna mais vital, à medida que escalamos o uso, escalamos o número de pessoas que estão aprendendo, o uso de dados, a cibersegurança será um componente fundamental que fará parte do mix daqui para frente”, afirma.

Mais de 120 países já implementaram leis de privacidade de dados. Governos ao redor do mundo estão adotando novas regulamentações sobre IA. Na União Europeia, por exemplo, as organizações que violarem o AI Act, podem receber multas de até € 35 milhões ou 7% do faturamento global. No Brasil, já contamos com a LGPD, mas uma legislação igualmente rigorosa está em fase de elaboração.

O custo de não agir também pode ser mensurado pela eficiência. O relatório cita dados do “MuleSoft Connectivity Benchmark” de 2025 mostrando que empresas com forte integração de dados alcançam um ROI de 10,3 vezes em iniciativas de IA, contra apenas 3,7 vezes para aquelas com conectividade precária. No âmbito da segurança cibernética, 13% das organizações já relataram violações de modelos de IA, e 97% das comprometidas não tinham controles adequados de acesso à IA, segundo o “Cost of a Data Breach Report”, da IBM.

O papel da liderança: aprender junto, não delegar para o time de TI

Um ponto que o relatório toca – e que Anthony Salcito enfatizou durante a entrevista para The Shift – é a necessidade de que os próprios líderes se engajem no aprendizado sobre IA, em vez de tratar o tema como assunto exclusivo dos times técnicos. “Bons líderes estão se envolvendo”, afirmou o executivo. “E essa é uma das coisas sobre o apelo universal dos cursos de IA e IA Generativa, como o IBM Leadership Fundamentals with AI: líderes estão abraçando a oportunidade de entender não apenas a fundação dos fundamentos de IA, mas como pensar sobre a mudança organizacional. Como pensar em aplicar uma cultura de IA em uma organização tradicional. Falar sobre uso ético, isso é crítico. Coisas como mudar a cultura e a mentalidade nas organizações com novas capacidades. Essas são coisas fundamentais para os líderes.”

Para Salcito, a ideia de que CEOs e C-levels ainda estão deixando essas questões tão estratégicas para a área técnica não se aplica mais. “Dizer ‘isso é uma coisa de tecnologia, não sou uma pessoa de tecnologia, vou deixar isso para meu time de tecnologia’ não vai ser uma boa postura. O que se espera é que líderes entendam essas capacidades, porque isso é essencialmente um motor que eles podem sintonizar para atingir resultados de negócios.”

Uma das transformações mais específicas documentadas no relatório envolve a função de Gestão de Produto. As matrículas em Product Management cresceram 152% em relação ao ano anterior entre os aprendizes de Desenvolvimento de Software e Produto. A presença de Generative AI (7ª posição) e Prompt Engineering (8ª posição) entre as dez habilidades de crescimento mais rápido para essa coorte não é coincidência.

O papel do gerente de produto está se transformando. A pergunta central da função está migrando de “O que devemos construir?” para “O que agora é possível?”, com a IA funcionando como variável determinante. Entender o risco e a responsabilidade associados ao desenvolvimento de produtos impulsionados por IA tornou-se uma competência essencial. O gerente de produto está se tornando, em muitos aspectos, o tradutor entre a estratégia de negócios e uma equipe de desenvolvimento que é, crescentemente, uma equipe de IA.

O Gartner prevê que 90% dos engenheiros utilizarão assistentes de código baseados em IA até 2028. Vários estudos sobre produtividade de desenvolvedores confirmam que desenvolvedores juniores que usam ferramentas de GenAI têm sua produtividade aumentada entre 21% e 40%.

O papel das credenciais e das universidades: fim da “educação concluída”

A onda massiva de aprendizagem, sejam cursos pagos pelas organizações ou por conta própria, levou a um crescimento médio de 91% nas matrículas em Professional Certificates em todas as áreas de carreira analisadas. Isso reflete uma demanda de mercado por micro-credenciais ágeis e reconhecidas pela indústria, que forneçam prova verificável de domínio de habilidades.

Existe uma narrativa atualmente de que as universidades não estão conseguindo acompanhar o ritmo de desenvolvimento e por isso estariam se tornando uma opção menos interessante para quem busca formação. Salcito rejeita essa narrativa de que as universidades estão obsoletas, mas é firme ao dizer que elas precisam de complemento. “Se você procurar por artigos com críticas às universidades em 1940, vai encontrar diálogos semelhantes sobre o ritmo lento de mudança para se alinhar à escala da força de trabalho. O mesmo em 1950. O mesmo em 1960. As universidades frequentemente foram criticadas por essa questão. Então isso não é novidade”, diz. Para ele, o valor das universidades está precisamente naquilo que vai além do conteúdo técnico. “O que as universidades oferecem é uma fundação tremenda, não apenas para conteúdo e conhecimento de áreas específicas, mas para entender como pensar, como aprender, como se engajar com a curiosidade intelectual. Essa fundação é super, super importante.”

O problema, segundo Salcito, está em quem acredita que o diploma será sua única credencial ao longo da vida. “A ideia de uma educação concluída está se tornando obsoleta. Precisamos que as pessoas reconheçam que precisarão construir constantemente novas habilidades e se preparar para uma jornada de aprendizado ao longo da vida.” O modelo que ele defende é uma combinação: o diploma universitário como base, seguido por um caminho contínuo que inclui micro-credenciais e validação de habilidades alinhadas às tendências tecnológicas do presente. Trata-se de um modelo de complementação.

Na Coursera, essa lógica já está em prática: a plataforma conta com mais de 275 parceiros universitários, combinando esse pedigree acadêmico com empresas como Microsoft, Google e IBM para oferecer tanto habilidades para o mercado de trabalho quanto necessidades tecnológicas. A grande maioria (96%) das empresas concorda que micro-credenciais fortalecem a candidatura de um profissional, e quase nove em cada dez estudantes acreditam que elas os ajudarão a ter sucesso no trabalho.

A América Latina no mapa das habilidades

O relatório “Job Skills Report 2026” inclui um recorte regional que posiciona a América Latina em relação ao restante do mundo. Os dados revelam um perfil distinto: as habilidades de crescimento mais rápido na região diferem de outras geografias, com destaque para Email Automation (1ª em Dados), Productivity Software (2ª), Human Factors (3ª) e Information Management (4ª) — um mix que sugere foco em automação de fluxos de trabalho práticos.

Em IA Generativa, as habilidades que se destacam na América Latina incluem Logo Design (1ª), Prompt Patterns (2ª) e Iteration (3ª), sinalizando o uso criativo e iterativo das ferramentas, em contraste com o foco em governança e segurança predominante em regiões como América do Norte e Europa.

Nas habilidades de TI, a região mostra ênfase em System Requirements, Package and Software Management e Technical Documentation, que são competências associadas à gestão de infraestrutura e suporte técnico, refletindo um mercado que ainda constrói sua base antes de escalar para aplicações avançadas de IA.

O relatório conclui com uma advertência direta aos líderes de empresas, governos e instituições de ensino: o principal risco desta nova era é a lacuna de habilidades que impede seu uso eficaz e responsável. “O tempo para pilotos isolados acabou; o foco precisa mudar para implantação estratégica e em escala”, cita o documento.

Salcito, ao ser questionado sobre o que o relatório de 2028 ou 2030 poderá mostrar, traça um cenário de convergência e expansão. Algumas dinâmicas tecnológicas vão mudar – preferências por linguagens de programação, por exemplo –, mas as habilidades em IA continuarão a se aprofundar. “Fluxo agêntico completo, engenharia de prompts e visualização de dados vão se tornar muito mais comuns e mais importantes à medida que as habilidades amadurecem em toda a força de trabalho”, prevê o VP Executivo da Coursera Enterprise.

O executivo também antecipa o surgimento de uma nova competência transversal: o empreendedorismo. Não necessariamente no sentido de abrir novos negócios, embora isso faça parte do quadro, mas como mentalidade dentro das organizações. “Vamos ter um pensamento entre as lideranças do tipo ‘Quero que meus funcionários tenham autonomia para criar, inovar, trazer novas ideias à mesa e começar a construir novas capacidades por conta própria’. Essa é uma grande liberação que precisamos.”

O diagnóstico mais sombrio de Salcito, porém, é sobre o que acontece quando o investimento em tecnologia não vem acompanhado de um plano para as pessoas. “O que vai acontecer – e já estamos começando a ver evidências iniciais – é que os investimentos em IA, assim como o deslocamento na força de trabalho, estão começando a criar uma certa estagnação organizacional”, afirma. “Reduzimos trabalhadores para confiar na IA, mas não vimos o tipo de crescimento que precisamos, porque não liberamos o resto da equipe ou o potencial da IA de forma suficientemente criteriosa.”

Isso vai criar urgência para um conceito central: um plano de pessoas para pessoas. “Como eu aproveito os talentos, como libero as pessoas que tenho na minha organização, não apenas para enfrentar os desafios e a missão da organização, mas para crescer e continuar prosperando? É isso que veremos nos próximos anos.”

Algumas tendências estruturais emergem como guias para esse horizonte. A convergência de papéis técnicos continuará: desenvolvedores aprenderão Machine Learning, analistas de dados dominarão a interface humano-IA, e gestores de produto precisarão falar a linguagem de sistemas de IA. A proficiência em GenAI se tornará uma expectativa básica para praticamente qualquer função profissional. O papel do humano no trabalho se deslocará da execução para a supervisão crítica, da análise para a validação, da criação para a curadoria.

O relatório da Coursera é um diagnóstico baseado em comportamento real de aprendizado. Entendendo que a IA já mudou o trabalho, a questão é quem vai desenvolver as habilidades técnicas e humanas para navegar nesse novo ambiente com competência, responsabilidade e julgamento crítico. Esse é o verdadeiro campo de disputa dos próximos anos.