Quem trabalha com IA trabalha com o quê, afinal?

Uma das vantagens de ser professor é ser sabatinado todos os dias por dezenas de perguntas nem sempre fáceis de responder.

>Há quase quatro anos ensino, em um curso de pós-graduação de um dos maiores colleges do Canadá, disciplinas relacionadas à inteligência artificial aplicada. Uma confusão comum entre os alunos, e que gera muitas perguntas, é entender quais profissionais realmente fazem parte do mundo da inteligência artificial.

Na internet, há de tudo: de pessoas que ganham a vida comentando novos modelos, muitas vezes sem nunca tê-los aplicado de fato, até profissionais altamente especializados, que trabalham no núcleo mais profundo da inteligência artificial. Mas, no dia a dia, quem é quem? Quando alguém diz que trabalha com IA, trabalha com o quê, exatamente?

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Essa dúvida não se limita aos alunos. Ela também atravessa as corporações, que nos últimos tempos têm sido engolidas pelo barulho ensurdecedor em torno da IA. Há tanto ruído que fica difícil distinguir o que é conteúdo, o que é aplicação, o que é estratégia e o que é apenas hype.

Este artigo tem o objetivo de elucidar um pouco essa vasta fauna e flora da inteligência artificial.

Vamos começar pela camada mais óbvia e mais fácil de entender: criar ferramentas que utilizam IA não significa, necessariamente, entender de IA.

Hoje é muito comum vermos agentes, chats, sistemas de análise de documentos, geração de vídeos e outras aplicações sendo montadas com relativa facilidade por pessoas com pouca ou nenhuma experiência técnica prévia. Isso se tornou possível graças a ferramentas de vibe coding, no-code e low-code.

Esses processos automatizados, muitas vezes, não exigem um conhecimento profundo da tecnologia. Eles funcionam como peças de Lego: você escolhe os blocos mais adequados e os combina para construir o objeto desejado.

O risco é que, quando algo dá errado, normalmente a pessoa não sabe exatamente por quê. Também se torna difícil prever o que pode dar errado, porque essa previsão exige um entendimento mais profundo da tecnologia.

É aí que entram profissionais como os engenheiros de machine learning. Eles possuem um conhecimento mais robusto sobre como a tecnologia funciona: como treinar modelos, fazer fine-tuning, estruturar pipelines, lidar com dados, avaliar desempenho e colocar modelos em produção.

Os engenheiros de Machine Learning, em geral, não são os responsáveis por criar novos modelos do zero. Sua função principal é fazer com que os modelos existentes funcionem da melhor forma possível em contextos reais. Para isso, trabalham em conjunto com cientistas de dados e engenheiros de dados, que são responsáveis por garantir que o insumo fundamental de qualquer sistema de IA esteja disponível: dados úteis, bem organizados e confiáveis.

Quem de fato cria novos modelos, propõe novas arquiteturas e faz a ciência avançar são os cientistas de IA. Inteligência artificial, no fundo, é matemática aplicada em alto nível. Isso exige conhecimento profundo de estatística, álgebra linear, otimização, ciência da computação e modelagem.

Por isso, os grandes avanços em IA geralmente vêm de núcleos científicos, laboratórios de pesquisa, universidades e empresas com times altamente especializados. São profissionais que investigam novas abordagens, publicam artigos científicos e expandem as fronteiras do que a tecnologia é capaz de fazer.

Depois que um paper é publicado, engenheiros de machine learning se debruçam sobre ele para entender qual é a melhor forma de aplicar aquela ideia. Com o tempo, essas aplicações são transformadas em ferramentas, APIs, bibliotecas e plataformas. A partir daí, elas viram blocos reutilizáveis — e então pessoas com menos conhecimento técnico conseguem combiná-las para criar soluções.

Portanto, comentar modelos da Anthropic, OpenAI ou Google, ou buscar novas formas de montar agentes usando modelos de terceiros, está mais próximo de saber como um blog funciona e montar um para os amigos do que de fazer IA em sua camada mais profunda.

Isso não significa que essas pessoas não tenham valor. Pelo contrário: aplicações práticas são fundamentais. O ponto é outro. É preciso saber distinguir entre usar IA, aplicar IA, operacionalizar IA, desenvolver soluções com IA e fazer pesquisa em IA.

Essa distinção é extremamente importante para as empresas. Ela ajuda a separar quem está apenas fazendo coisas com IA de quem realmente possui uma estratégia, uma arquitetura e um plano consistente de inteligência artificial.

Cada posicionamento exige pessoas diferentes, competências diferentes e focos diferentes. Confundir essas camadas pode levar empresas a contratações erradas, projetos frágeis e expectativas irreais.

No fim, trabalhar com IA pode significar muitas coisas. O desafio é entender em qual camada da inteligência artificial se está atuando — e qual profundidade de conhecimento aquela camada realmente exige.