Por Carlos Sezões, Managing partner da Darefy – Leadership & Change Builders

No contexto de uma entrevista que dei recentemente (tema: acesso ao ensino superior), a jornalista questionava-me sobre as áreas de conhecimento com maior potencial futuro.  E quais novas profissões e carreiras impulsionadas pela revolução da Inteligência Artificial.

Dei, para começar, a resposta mais honesta possível: ninguém sabe ao certo. Apesar das múltiplas profecias, é impossível prever. Mas, como sempre digo no contexto empresarial, se não conseguimos prever o que se passará em concreto, podemos fazer um esforço prospectivo, analisar as grandes tendências (megatrends), vislumbrar cenários e fazer aquilo que está ao nosso alcance: preparar-nos.

Para quem está a iniciar a vida académica ou profissional (e ambas estarão cada vez mais intercaladas e conectadas) diria que a empregabilidade está sempre alinhada com a resposta aos grandes desafios sociais. Hoje são a revolução da tecnológica/ digital, a sustentabilidade ambiental-energética e o crescente foco na saúde, longevidade e envelhecimento activo. Destacaria, pois, dois clusters de conhecimento com relevância futura. O primeiro, ligado à proficiência tecnológica – a data science, a inteligência artificial, a cibersegurança, a biotecnologia e mesmo algumas áreas de “nicho” como blockchain e AR/VR. O segundo, de competências ligadas às ciências sociais e humanas, como a ética, a psicologia, a filosofia e social-skills que permitirão sucesso num contexto organizacional.

Em termos de funções, esta revolução da IA traz novidades a cada trimestre e algumas das profissões inerentes nem sequer são hoje imaginadas. Mas diria que serão baseadas na ligação entre humanos e máquinas. Já vemos actividades a despontar como engenharia de prompts (extrair o máximo potencial da GenAI), especialistas de ética de IA (garantir que a IA respeita a privacidade e a legalidade), treinadores de IA (modelação dos dados que alimentam os algoritmos) e arquitectos de processos geridos por agentes AI. Por último, especialistas de robótica ligada à AI, que assegurarão, por exemplo, robots industriais ao lado de operários humanos.

Como nos podemos então preparar, jovens em menos jovens, para trabalhos que ainda não existem? Será o foco na aprendizagem contínua e na adaptabilidade. Sei que o lifelong learning é um conceito já muito debatido mas nunca foi tão crucial como hoje. Adoptar o mindset de que a aprendizagem não termina com o curso e estudar e aprender de forma proactiva é essencial – os fundamentos, mas também nas ferramentas práticas.

Para quem está nesta fase, a escolha do curso superior deve basear-se (sem falsos romantismos) na paixão e entusiasmo por determinada área.  E hoje é uma decisão mais fácil, já que não será um compromisso rígido para os próximos 40 ou 50 anos de vida profissional. Mais racionalmente, cada candidato deve avaliar a sua própria aptidão e a desejável versatilidade do curso, que deve ter bases sólidas e amplas (ex: Matemática, Gestão, Engenharia), permitindo aprofundar mais tarde. Poderá também, de modo prudente, considerar a “imunidade” à automação e digitalização – i.e. até que ponto as saídas profissionais desse “curso” dependerão de competências humanas e diferenciadoras.

Neste âmbito, acredito que a microcredenciação de competências deverá assumir uma relevância crescente no ensino superior, funcionando como uma alternativa ou complemento aos tradicionais cursos de três ou quatro anos. As microcredenciais permitirão aos estudantes e profissionais construir percursos de aprendizagem mais personalizados, acumulando certificações em áreas distintas ao longo do tempo, sem depender exclusivamente de uma formação longa e linear. Para as instituições de ensino superior, este modelo representa também uma oportunidade para aproximar a oferta formativa das necessidades das organizações e do mercado, tornando a aprendizagem mais modular, contínua e adaptada à lógica do ciclo aprender – desaprender – reaprender. E sim, com a IA como assistente ou agente, cada vez mais presente.