O mercado de tecnologia enfrenta uma escassez de talentos amplamente discutida, mas raramente se examina com profundidade suficiente qual tipo específico de talento está efetivamente em falta. Rolando Bonaccorsi, líder em IA e ciência de dados aplicadas a negócios e operações, argumenta que a escassez real não é de profissionais técnicos genéricos, mas de pessoas capazes de transitar entre dados, negócio e tecnologia com fluência simultânea.
Operações de TI historicamente valorizaram profundidade técnica isolada, profissionais capazes de dominar uma tecnologia específica com excelência. A crescente adoção de decisões orientadas por dados exige um perfil adicional, capaz de interpretar métricas em contexto de negócio e traduzir essa interpretação em prioridades operacionais concretas, uma combinação de habilidades ainda relativamente rara no mercado.
Por que profundidade técnica isolada deixou de ser suficiente?
Um especialista capaz de resolver problemas complexos de infraestrutura, mas incapaz de explicar o impacto de negócio dessas decisões para lideranças não técnicas, encontra cada vez mais dificuldade em avançar para posições de maior influência estratégica dentro das organizações. Rolando Bonaccorsi explica que essa limitação não diminui o valor técnico do profissional, mas restringe seu alcance dentro da estrutura organizacional.
Empresas de alta maturidade já perceberam essa mudança e passaram a valorizar, em processos seletivos e planos de carreira, a capacidade de comunicação e interpretação de dados tanto quanto a competência técnica pura. Profissionais que desenvolvem essa combinação de habilidades tendem a se tornar peças cada vez mais raras, e por isso mais disputadas, dentro do mercado.
O papel da alfabetização em dados dentro das equipes técnicas
Alfabetização em dados não significa que todo profissional de operações precise se tornar um cientista de dados, mas que a maioria deveria ser capaz de interpretar corretamente um gráfico, questionar a metodologia por trás de uma métrica e evitar conclusões equivocadas a partir de correlações superficiais entre variáveis que não possuem relação causal real.
Investir em programas internos de alfabetização em dados costuma gerar retorno desproporcional ao custo envolvido, porque reduz decisões equivocadas tomadas com base em interpretações incorretas de painéis e relatórios. Como Rolando Bonaccorsi frisa, esse investimento, ainda pouco comum em empresas de porte médio, tende a se tornar padrão à medida que a cultura orientada a dados se consolida no mercado.
Retenção de talento em um mercado de escolhas abundantes
Profissionais com essa combinação rara de habilidades técnicas e analíticas costumam receber ofertas frequentes de mercado, o que torna retenção um desafio particularmente relevante para empresas que investiram tempo e recursos em desenvolvê-los internamente. Salário competitivo ajuda, mas raramente é o único fator determinante para a permanência desses profissionais.
Conforme observa Rolando Bonaccorsi, oferecer autonomia real sobre decisões técnicas, participação em projetos com impacto visível de negócio e trajetórias de carreira que não exijam abandonar o trabalho técnico para crescer costuma ser mais eficaz na retenção do que apenas aumentar a remuneração isoladamente, embora ambos os fatores precisem caminhar juntos.
Formação contínua como resposta estrutural à escassez
Diante da dificuldade de contratar externamente profissionais já formados nesse perfil híbrido, muitas empresas passaram a investir em programas internos de formação contínua, desenvolvendo habilidades analíticas em profissionais técnicos já experientes, em vez de depender exclusivamente do mercado externo para preencher essas posições cada vez mais concorridas.
Essa estratégia de formação interna, quando bem estruturada, costuma produzir profissionais mais alinhados à cultura e aos sistemas específicos da empresa do que contratações externas apressadas, além de fortalecer a retenção ao demonstrar investimento real no desenvolvimento de carreira de quem já faz parte do time.
A escassez de talentos em tecnologia raramente se resolve apenas com mais formação técnica genérica ou com aumento isolado de remuneração. No fim, Rolando Bonaccorsi remete que ela exige repensar qual combinação específica de habilidades realmente sustenta operações modernas orientadas por dados, e investir deliberadamente no desenvolvimento dessa combinação, tanto em novas contratações quanto em profissionais já presentes na organização.
