Relatório Global de Talentos em IA de 2026 da Oyster aponta que as competências em IA estão evoluindo mais rápido do que as descrições de cargos

Oyster aponta, em seu Relatório Global de Talentos em IA de 2026, para um descompasso no centro da adoção da IA no ambiente de trabalho: as competências que se espera que os funcionários usem estão mudando mais rápido do que os cargos descritos formalmente pelos empregadores. Os requisitos de IA apareceram em 15% dos cargos preenchidos pela plataforma da Oyster no primeiro semestre de 2026, ante 5% em 2022. Ainda assim, novas expectativas muitas vezes surgem sem revisão do título do cargo, reajuste salarial ou sequer uma explicação clara ao funcionário.

A pesquisa, divulgada em 14 de outubro, combina uma análise de mais de 15.000 descrições de cargos com uma pesquisa com mais de 1.000 profissionais de RH e gestão de pessoas. Sua constatação mais significativa diz respeito aos cargos comuns que estão sendo reformulados em torno da IA, e não a um aumento repentino de vagas que levam IA no nome.

Para os empregadores, isso levanta uma questão prática: se a fluência em IA é importante o suficiente para ser exigida, como essa competência deve ser definida, avaliada e reconhecida? O relatório sugere que muitas organizações começaram a exigir essa habilidade antes de estabelecer uma resposta consistente.

Os requisitos de IA estão se disseminando em cargos conhecidos

Na análise da plataforma da Oyster, um cargo é considerado como exigindo competências em IA quando sua descrição menciona explicitamente ferramentas de IA, competências em IA ou fluxos de trabalho assistidos por IA como requisito. Essa proporção subiu de cerca de 5% em 2022 para 6% em 2024, 10% em 2025 e 15% no primeiro semestre de 2026.

A comparação mede a proporção de cargos com um requisito explícito, não o número absoluto de vagas em IA nem a porcentagem de funcionários que usam IA. Ela também abrange apenas cargos preenchidos pela Oyster, cujos clientes já têm interesse em contratar globalmente. Essas distinções são importantes para interpretar o ritmo da mudança.

A engenharia continua sendo uma fonte expressiva de demanda: 23% dos cargos de engenharia nos dados da plataforma referentes ao período de 2025 a junho de 2026 exigiam competências em IA. Mas o mesmo período também registra requisitos de IA em 17% dos cargos de coordenador de marketing, 15% dos cargos de recrutador e 10% dos cargos de coordenador de operações.

Esses cargos ilustram como a adoção da IA pode transformar uma ocupação conhecida sem criar uma nova. Pode-se esperar que um recrutador use IA na busca de candidatos ou em tarefas administrativas; um coordenador de marketing pode trabalhar com conteúdo assistido por IA. A competência importante não é simplesmente ter acesso a uma ferramenta, mas saber quando o resultado que ela produz é útil, quando precisa ser verificado e em que momento a responsabilidade continua sendo de uma pessoa.

A lacuna entre expectativas, comunicação e remuneração

Entre os respondentes da pesquisa cujas empresas acrescentaram requisitos de IA a cargos existentes no ano anterior, 62% disseram que não houve mudança nos títulos dos cargos nem na remuneração. O relatório informa que esse resultado se baseia em 601 respondentes. Não se deve interpretar esse dado como se 62% de todos os empregadores tivessem introduzido novas atribuições de IA sem alterar a remuneração.

Outra constatação diz respeito à comunicação. Entre os respondentes cujas empresas acrescentaram requisitos de IA a cargos tradicionalmente não técnicos, 46% disseram que as novas expectativas não foram comunicadas formalmente. Esse resultado se baseia em um grupo diferente, de 646 respondentes.

Em conjunto, os resultados apontam para uma lacuna de gestão. Os funcionários podem acabar sendo avaliados com base em expectativas que já fazem parte do pensamento de um gestor, mas ainda não constam de uma descrição explícita do cargo. Isso dificulta distinguir uma nova competência útil de um aumento não declarado da carga de trabalho.

Os processos seletivos revelam uma inconsistência relacionada. Entre os respondentes cujas empresas perguntam aos candidatos o que eles próprios criaram com IA, 53% disseram que a resposta não influencia as decisões de contratação ou remuneração. Fazer uma pergunta e ter um método confiável para interpretar a resposta são etapas diferentes.

O relatório não demonstra que todo novo requisito de IA justifique um aumento salarial nem que a ausência de mudança no título do cargo signifique necessariamente que um funcionário tenha sido tratado de forma injusta. Ele mostra, porém, por que os empregadores precisam estabelecer uma ligação mais clara entre as competências que exigem e as decisões que tomam. Caso contrário, a fluência em IA corre o risco de se tornar uma expressão vaga usada na seleção, em vez de uma parte definida do cargo.

A capacitação vem primeiro, mas a contratação global também faz parte da resposta

Quando faltam competências em IA, 53% dos profissionais de RH entrevistados disseram que suas empresas preferem capacitar os funcionários atuais. Outros 31% preferem combinar capacitação com contratação externa, enquanto 14% preferem principalmente contratar profissionais de fora.

Essa preferência faz sentido do ponto de vista organizacional: os funcionários atuais já conhecem a empresa, seus clientes e suas limitações. Mas a capacitação precisa reservar espaço para a prática e a avaliação. Acrescentar um curso de IA sem alterar as expectativas, a alocação de tempo e os critérios de avaliação talvez não resolva os problemas identificados em outras partes da pesquisa.

Para as organizações que buscam profissionais fora de seu quadro de funcionários, a localização geográfica se torna outra variável. Entre os respondentes cujas empresas priorizam a contratação externa de profissionais de IA, 34% disseram que contrataram internacionalmente por não conseguirem encontrar candidatos preparados para trabalhar com IA no próprio país. A proporção correspondente entre aqueles que priorizam a capacitação interna foi de 18%. Trata-se de uma associação entre estratégias de contratação, não de evidência de que a contratação internacional, por si só, resolva a escassez de competências.

Os dados da plataforma da Oyster também mostram variações na proporção de cargos que exigem competências em IA nos diferentes mercados de contratação: 21% na Suíça, 20% na Polônia, 19% em Portugal e 17% na Romênia. Essas são taxas observadas na atividade de contratação da plataforma em cada país. Elas não classificam os países pela oferta total ou pela qualidade dos talentos em IA, e as diferenças na composição dos cargos podem afetar a comparação.

Entre os 211 entrevistados cujas empresas haviam contratado profissionais internacionalmente para suprir a falta de talentos em IA no mercado interno, 59% disseram que ocupam principalmente os cargos de IA com funcionários em tempo integral. Outros 34% combinam funcionários e prestadores de serviços, e 7% dependem principalmente de prestadores de serviços. Esse padrão sugere que, para esse grupo, o recrutamento internacional costuma fazer parte da formação de uma equipe permanente.

A tecnologia de gestão de pessoas ainda exige decisões responsáveis

A Oyster tem interesse comercial na contratação internacional. Seu serviço de empregador registrado oferece uma estrutura de emprego para contratar no exterior sem que os clientes precisem constituir sua própria entidade em cada mercado. Esse contexto empresarial é relevante para a ênfase do relatório no recrutamento internacional e na infraestrutura de emprego.

A plataforma de integrações da empresa conecta fluxos de trabalho de emprego a sistemas de rastreamento de candidatos, sistemas de informação de RH e sistemas contábeis. Entre as funções documentadas estão a sincronização de informações de candidatos e funcionários, dados sobre folgas e licenças e despesas aprovadas. Uma API também oferece suporte a fluxos de trabalho personalizados. Essas funcionalidades dizem respeito à transferência e à gestão de informações de emprego; não devem ser confundidas com evidências de que um software pode determinar, de forma independente, se um candidato com competências em IA é qualificado.

As conclusões do relatório sobre classificação reforçam essa distinção. Entre os entrevistados cujas organizações recorrem principalmente a prestadores de serviços ou freelancers para cargos de IA, 31% não tinham confiança na classificação correta segundo a legislação trabalhista local ou nunca haviam considerado a questão. A proporção foi de 20% entre aqueles que ocupam principalmente os cargos de IA com funcionários em tempo integral. A incerteza não comprova uma classificação incorreta, mas indica que encontrar talentos e estabelecer a relação de trabalho adequada são desafios distintos.

Para os líderes de RH, o próximo passo útil é tornar concretas as expectativas relacionadas à IA: especificar as tarefas envolvidas, as ferramentas aprovadas, o padrão de verificação dos resultados e a pessoa responsável pelo resultado. Assim, as avaliações de seleção podem testar competências relevantes, enquanto os planos de desenvolvimento podem abordar lacunas identificáveis.

O que as evidências podem — e não podem — dizer aos empregadores

A pesquisa foi realizada por meio da Prolific em agosto de 2026 com profissionais em cargos de gestão ou superiores, responsáveis por decisões de contratação ou de força de trabalho nos Estados Unidos, no Reino Unido, no Canadá e na Europa. Ela registra os relatos dos entrevistados sobre as práticas de suas empresas, e não resultados de emprego auditados de forma independente. A análise da plataforma abrange o período de janeiro de 2022 a 30 de junho de 2026; a maioria das comparações entre cargos e países considera o período de janeiro de 2025 a junho de 2026.

Assim, a pesquisa oferece uma perspectiva sobre como um determinado grupo de empregadores com visão global está se adaptando. Ela não mede todo o mercado de trabalho, não comprova que a IA tenha causado mudanças na remuneração nem estabelece um retorno de produtividade para qualquer estratégia específica de treinamento.

Ainda assim, sua principal mensagem é clara. A IA pode mudar o que um cargo exige antes que uma organização mude a maneira como o descreve. Para reduzir essa diferença, é preciso explicitar as expectativas para os funcionários, avaliar competências com base em tarefas reais e decidir como reconhecer novas contribuições. Ferramentas melhores podem apoiar essas decisões. Cabe aos empregadores tomá-las.