A Google DeepMind está a dar mais importância à forma como os candidatos continuam a aprender, acumulam experiência em diferentes áreas e colaboram em ambientes incertos. Os diplomas continuam a ser uma parte relevante do currículo, mas estas capacidades passaram a influenciar cada vez mais as decisões de contratação de investigadores, engenheiros e profissionais de outras áreas, afirmou Lila Ibrahim, chief AI readiness officer da empresa, num almoço com jornalistas em setembro.
Segundo Ibrahim, um único diploma mostra, em geral, o que uma pessoa estudou. Várias qualificações, cursos complementares e experiências fora da sala de aula podem indicar com mais clareza a disponibilidade e a capacidade para continuar a aprender. A responsável afirmou ter observado que os recém-licenciados incluem cada vez mais nos currículos projetos desenvolvidos fora do ensino formal, bem como competências adquiridas em paralelo com a formação académica e a experiência profissional.
Vários percursos de aprendizagem ganham peso
Para Ibrahim, os recrutadores não estão simplesmente a acrescentar mais certificados ao processo de seleção. O objetivo é encontrar sinais de curiosidade e de capacidade de adaptação a uma aprendizagem contínua. À medida que as ferramentas de inteligência artificial facilitam a procura de informação e a geração de conteúdos, a capacidade de fazer perguntas de qualidade torna-se, na sua opinião, mais difícil de encontrar.
“Muitas pessoas não aprendem realmente na escola como fazer perguntas, como fazer boas perguntas ou como continuar a perguntar por que razão algo é de determinada forma”, afirmou Ibrahim. Com a IA a assumir uma parcela crescente das tarefas de pesquisa e produção de conteúdos, compreender e definir um problema, testar uma resposta e avaliar os seus limites podem tornar-se fatores mais importantes na forma como os profissionais utilizam estas ferramentas.
Entre as características valorizadas pela Google DeepMind estão a curiosidade, a confiança para enfrentar tarefas desconhecidas e imprevisíveis, a capacidade de trabalhar num ambiente em mudança e a disponibilidade para colaborar. Estes critérios não se limitam às funções técnicas: também abrangem posições que ligam investigação, desenvolvimento de produto e execução organizacional.
DeepMind aproxima tecnologia e humanidades
Ibrahim tornou-se chief operating officer da Google DeepMind em 2018 e assumiu o cargo de chief AI readiness officer no início de 2026. A posição foi criada para responder ao aumento da distância entre a velocidade do desenvolvimento da IA e a capacidade de adaptação da sociedade, das empresas e dos trabalhadores.
O fundador da Google DeepMind, Demis Hassabis, já afirmou que a informática e outras disciplinas STEM continuam a ser importantes, mas que a próxima fase do desenvolvimento da IA também exigirá contributos de áreas como filosofia, economia e ética. Ibrahim disse que a colaboração entre neurocientistas, especialistas em ética e biólogos já ajudou a DeepMind a avançar em parte do seu trabalho técnico.
A responsável acrescentou que a empresa contratou vários filósofos. As suas perspetivas, contudo, precisam de ser combinadas com profissionais capazes de transformar ideias em execução antes de produzirem efeitos concretos na organização.
Na avaliação de Ibrahim, o Reino Unido está atualmente bem posicionado para encontrar este tipo de talento interdisciplinar. Comparando com a sua experiência de trabalho no Silicon Valley há mais de 30 anos, afirmou que o Reino Unido atribui maior importância à filosofia, à política e a competências relacionadas, o que contribui para uma combinação mais diversificada de percursos profissionais.
Empresas implementam IA mais depressa do que formam equipas
A discussão sobre recrutamento também evidenciou a distância entre a adoção empresarial de IA e a preparação da força de trabalho. À medida que a tecnologia passa a integrar as tarefas diárias, as preocupações com perdas de emprego em grande escala diminuíram parcialmente. O foco deslocou-se para a redefinição das funções e para a forma como as empresas e as equipas de recursos humanos podem combinar capacidades humanas com competências em IA.
Um estudo que abrangeu mais de 300 milhões de pessoas registadas nas plataformas Coursera e Udemy concluiu que as empresas estão a implementar IA mais depressa do que os trabalhadores conseguem aprender a utilizá-la de forma eficaz. Quase 75% das organizações já implementaram ou estão a testar tecnologias relacionadas, mas apenas 18% afirmaram que a maioria dos seus trabalhadores participou em programas de atualização ou reconversão de competências em IA no último ano.
Para a Google DeepMind, esta diferença implica mudanças simultâneas nos critérios de contratação e na formação interna. Os diplomas continuam a fornecer um sinal inicial de capacidade, mas o histórico de aprendizagem contínua, a experiência em diferentes disciplinas e a capacidade de formular perguntas sólidas são cada vez mais usados para avaliar se um candidato consegue contribuir de forma eficaz num local de trabalho apoiado por IA.