Um estudo recente, conduzido pela FGV Ibre, adaptou uma metodologia internacional da Organização Internacional do Trabalho (OIT) e chegou a um dado que merece nossa total atenção: cerca de um terço dos trabalhadores brasileiros já está em ocupações expostas ao impacto da Inteligência Artificial.

Mas essa média esconde realidades muito distintas.

Quando olhamos setor a setor, o contraste é evidente: No Agro, o impacto estimado é de apenas 1,5%. Já no extremo oposto, o setor de Intermediação Financeira pode chegar a 90,6% de impacto potencial.

Entre esses dois polos, vemos números igualmente expressivos:
📊 Administração Pública (27,3%)
📊 Comércio (59,5%)
📊 Serviços de Informação (80,8%), entre outros.

Esses dados não falam apenas de tecnologia.
Eles falam de estratégia, preparo e escolhas.

👉 Do ponto de vista das empresas, a pergunta não é se a IA vai impactar seus produtos e processos, mas como fazer isso de forma consciente, responsável e competitiva. Mapear processos, redesenhar fluxos e capturar ganhos reais de eficiência exige método, visão sistêmica e experiência prática.

👉 Do ponto de vista dos profissionais, a transformação é ainda mais direta: quem aprende a trabalhar com IA amplia seu valor; quem ignora, corre o risco de ficar para trás. Não se trata de substituir pessoas, mas de aumentar capacidades humanas.

É exatamente nesse ponto que a Máquina de Dados atua.
Estamos aqui para conectar estratégia, dados e inteligência artificial, apoiando empresas e profissionais em jornadas reais de upskilling e reskilling na Era da IA.

👉 O futuro do trabalho não é um evento distante. Ele já começou.

A pergunta que fica é simples — e profundamente humana:
Você vai apenas assistir a essa transformação ou vai fazer parte dela?

Com duas décadas de experiência em Dados & Inteligência Artificial, e atuação em projetos estratégicos com organizações como Globo, Claro e Johnson & Johnson, desenvolvi um portfólio de palestras e workshops voltados à formação de lideranças preparadas para a Era da IA.

As empresas que desejam fortalecer sua cultura analítica e digital em 2026 encontrarão neste portfólio temas que unem estratégia, tecnologia e comportamento organizacional, como:

☑️ Fronteiras da Inovação: política, geopolítica e o impacto da IA nos negócios
☑️ Cultura Data-Driven na Era da GenAI
☑️ Letramento Analítico para Líderes AI First
☑️ A Era da Experimentação: Inovação, Prototipagem e Aprendizado Contínuo potencializados por IA
☑️ AI Leadership Experience: Jornada imersiva de um dia para líderes do futuro

Os conteúdos são modulares e podem ser aplicados em convenções de liderança, programas corporativos e semanas de inovação.

📘 Confira o portfólio completo abaixo
📩 Contato para empresas e RHs: felipe.pereira@maquinadedados.com.br

🏬 O memo do CEO da Shopify vai dar o que falar nas próximas semanas. Concordo com a filosofia e acho que aponta um caminho a ser seguido.

Seguem os pontos principais do memo:

1. Utilizar a IA de forma eficaz é agora uma expectativa fundamental para todos na Shopify. Hoje, ela é uma ferramenta para todas as áreas e só vai se tornar mais importante. Francamente, não acho viável optar por não aprender a aplicar IA na sua área de atuação; você pode tentar, mas quero ser honesto: não vejo isso funcionando hoje, e com certeza não funcionará no futuro. A estagnação é quase certa — e estagnação é um fracasso em câmera lenta. Se você não está subindo, está escorregando.

2. A IA deve fazer parte da fase de prototipagem do GSD. A fase de protótipo de qualquer projeto GSD deve ser dominada pela exploração com IA. Prototipar serve para aprender e gerar informação. A IA acelera esse processo de forma dramática. Você pode aprender a produzir algo que outros colegas consigam analisar, utilizar e compreender em uma fração do tempo que costumava levar.

3. Adicionaremos perguntas sobre o uso de IA aos nossos questionários de avaliação de desempenho e revisão entre pares. Aprender a usar IA bem é uma habilidade nada óbvia. Minha percepção é que muitas pessoas desistem após escrever um prompt e não receber exatamente o que esperavam. Aprender a criar prompts e carregar o contexto corretamente é importante, e obter feedback dos colegas sobre como isso está indo será valioso.

4. O aprendizado é autodirigido, mas compartilhe o que você aprender. Você tem acesso ao máximo de ferramentas de IA de ponta possível. Temos o chat.shopify.io há anos. Desenvolvedores têm acesso ao Proxy, Copilot, Cursor, Claude Code — tudo pré-configurado e pronto para uso. Vamos aprender e nos adaptar juntos, como um time. Vamos compartilhar conquistas (e tropeços!) uns com os outros enquanto experimentamos novas capacidades de IA, e vamos dedicar tempo para integração da IA nas nossas análises mensais de negócios e ciclos de desenvolvimento de produto. O Slack e o Vault têm muitos espaços onde as pessoas compartilham os prompts que criaram, como os canais #revenue-ai-use-cases e #ai-centaurs.

5. Antes de solicitar mais pessoas ou recursos, os times devem demonstrar por que não conseguem realizar o que precisam com o uso de IA. Como seria essa área se agentes autônomos de IA já fizessem parte da equipe? Essa pergunta pode levar a discussões e projetos muito interessantes.

6. “Todos” significa todos. Isso se aplica a todos nós — incluindo a mim e à equipe executiva.