O que é um desenvolvedor de IA?

Por exemplo, um desenvolvedor de IA que trabalha em um chatbot de processamento de linguagem natural (NLP) para uma empresa de serviços financeiros pode começar o dia revisando logs que monitoram como o chatbot lidou com as consultas dos clientes. Ele analisa padrões no comportamento dos usuários e ajusta a lógica ou os componentes de IA do chatbot para melhorar a precisão. Se o chatbot apresentar dificuldades com perguntas vagas relacionadas a contas, o desenvolvedor de IA pode modificar a integração do modelo com um sistema de geração aumentada por recuperação (RAG) para buscar informações mais relevantes no banco de dados da empresa.

Ao longo do dia, o desenvolvedor de IA aprimora as respostas do chatbot ajustando a lógica dos prompts, refinando chamadas de API ou integrando um módulo de análise de sentimento para avaliar melhor a satisfação dos clientes. Também pode otimizar o desempenho do chatbot aprimorando sua interação com serviços de IA em nuvem ou melhorando sua capacidade de encaminhar problemas não resolvidos para um representante humano. Diferente do engenheiro de aprendizado de máquina, que se concentra em retreinar o modelo ou modificar sua rede neural, o desenvolvedor de IA garante que o modelo interaja sem dificuldades com outros componentes e esteja alinhado aos objetivos de negócio.

Desenvolvedores de IA colaboram frequentemente com desenvolvedores de software, gerentes de produto e cientistas de dados para aprimorar recursos impulsionados por IA. Eles realizam testes, monitoram o desempenho da IA em ambientes de produção e refinam modelos para melhorar a precisão e a eficiência.

Um desenvolvedor de IA bem-sucedido precisa de uma combinação de conhecimento técnico e habilidades sociais. Os desenvolvedores de IA também trabalharão em estreita colaboração com a linguagem de máquina e os engenheiros de IA e devem estar familiarizados com os fundamentos desses campos

Desenvolvedores de IA precisam dominar linguagens de programação como Python, Java e C++. Python é amplamente utilizado graças às suas bibliotecas de aprendizado de máquina e deep learning, como TensorFlow, PyTorch e sci-kit-learn. Java é comum no processamento de big data e em aplicações corporativas de IA, enquanto C++ é preferido para tarefas de computação de alto desempenho.

Desenvolvedores de IA precisam ter conhecimento em arquitetura de software, ferramentas de controle de versão como Git e GitHub e práticas recomendadas de gerenciamento de projetos em desenvolvimento de IA. Ter experiência com frameworks de desenvolvimento web e integração de API também é importante, principalmente para implementar modelos de IA em aplicações reais.

Desenvolvedores de IA devem compreender modelos de aprendizado de máquina e arquiteturas de deep learning, incluindo redes neurais, árvores de decisão e máquinas de vetor de suporte. Entender modelagem preditiva é essencial para criar sistemas de IA que reconheçam padrões, classifiquem dados e gerem respostas inteligentes. Embora esse domínio seja, em geral, do engenheiro de aprendizado de máquina, o desenvolvedor de IA precisa dominar os fundamentos. Também é importante explorar a IA generativa, que impulsiona ferramentas como o ChatGPT e outras aplicações baseadas em texto.

Desenvolvedores devem ter habilidade em análise de dados, técnicas de limpeza e pré-processamento, incluindo o trabalho com conjuntos de dados estruturados e não estruturados, visualização de dados e uso de bancos de dados SQL e NoSQL. Apesar de algumas dessas atividades serem mais comuns entre cientistas de dados, os desenvolvedores de IA precisam dominar os fundamentos.

Desenvolvedores de IA precisam ter sólidas habilidades de resolução de problemas para enfrentar desafios complexos no design e na otimização de sistemas de IA. Eles devem analisar saídas geradas por IA, corrigir erros e aprimorar modelos de aprendizado de máquina. Pensar de forma crítica permite que tomem decisões acertadas ao escolher arquiteturas de IA e algoritmos de aprendizado de máquina.

O desenvolvimento de IA vai além da programação: exige criatividade. Desenvolvedores de IA precisam criar soluções que aprimorem a automação, a análise preditiva de dados e a tomada de decisões nos setores de saúde, finanças e robótica. Inovar em aplicações de visão computacional e otimizar softwares de IA demanda conhecimento técnico aliado a pensamento criativo.

O campo da IA evolui rapidamente, com novas descobertas e tecnologias surgindo o tempo todo. Para se manterem competitivos, desenvolvedores precisam acompanhar os avanços em aprendizado de máquina, deep learning e IA generativa. A aprendizagem contínua envolve ler artigos acadêmicos, participar de comunidades de IA, fazer cursos online e testar softwares de IA. Explorar plataformas como OpenAI, Hugging Face e Kaggle ajuda a aprimorar habilidades técnicas e a acompanhar a inovação em IA.

O caminho para ser um desenvolvedor de IA exige educação formal, prática intensa e o constante aperfeiçoamento das competências técnicas.

Educação e formação acadêmica

Um diploma em ciência da computação, inteligência artificial, ciência de dados, estatística ou áreas relacionadas oferece a base necessária para o desenvolvimento de IA. Muitas universidades já disponibilizam programas especializados em aprendizado de máquina, deep learning e NLP. Títulos avançados, como mestrado em IA ou ciência de dados, aprofundam o domínio em IA generativa, big data e aprendizado por reforço. No entanto, a experiência prática e um portfólio sólido podem ter tanto valor quanto a formação acadêmica.

Desenvolva habilidades em programação e aprendizado de máquina

Desenvolvedores de IA precisam dominar linguagens de programação para construir e implantar modelos de aprendizado de máquina. Compreender técnicas de aprendizado de máquina e deep learning é fundamental para o desenvolvimento de IA. Desenvolvedores iniciantes podem começar pelos fundamentos do aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço antes de avançarem para temas mais complexos, como redes neurais profundas e arquiteturas de transformação.

Ganhe experiência prática por meio de projetos

Experiência prática é essencial para ganhar proficiência em desenvolvimento de IA. Projetos de IA no mundo real ajudam a aprimorar habilidades de resolução de problemas e a aplicar conceitos teóricos de maneira significativa. Exemplos de projetos de IA são:

• Desenvolvimento de um modelo preditivo para forecasting de preços de ações usando dados históricos de mercado
• Criação de uma aplicação de saúde orientada por IA para classificação de imagens médicas
• Construindo um chatbot PLN usando os modelos GPT da OpenAI ou o ChatGPT para atendimento ao cliente
• Projeto de um pipeline de big data para detecção de fraudes em transações financeiras

Explore frameworks e ferramentas de desenvolvimento de IA

É necessária familiaridade com ferramentas e frameworks de desenvolvimento de IA. Desenvolvedores de IA frequentemente trabalham com:

• TensorFlow e PyTorch para construção e treinamento de neural networks
• Hugging Face para trabalhar com modelos de NLP e IA generativa
• scikit-learn para implementar algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina
• Docker e Kubernetes para implementar aplicações de IA em ambientes Escaláveis
• GitHub para controle de versão e colaboração em projetos de software de IA de código aberto

Construa um portfólio e contribua com projetos de código aberto

Um portfólio sólido demonstra expertise e experiência prática. Desenvolvedores de IA costumam usar o GitHub para exibir projetos e implementações de IA. Contribuir para projetos de IA de código aberto também é vantajoso, pois oferece a chance de colaborar com especialistas do setor e conhecer boas práticas de gerenciamento de projetos e engenharia de software.

Obtenha certificações de IA e desenvolvimento profissional

Certificações validam o conhecimento e ajudam desenvolvedores de IA a se destacarem no mercado de trabalho. Certificações reconhecidas no setor abordam conceitos essenciais de IA e aprendizado de máquina, como IA generativa, redes neurais e aplicações de IA em ambientes corporativos. Exemplos incluem:

• Cientista de Inteligência Artificial Certificado (CAIS)
• Artificial Intelligence Engineer (AIE)
• Certificação de Desenvolvedor TensorFlow
• Microsoft Azure AI Engineer Associate
• Certificado Profissional de Engenharia de IA do IBM

Manter-se atualizado sobre pesquisas de IA e tendências do setor

IA é um campo em constante evolução, com novas tecnologias surgindo o tempo todo. Desenvolvedores precisam acompanhar avanços em aprendizado de máquina, deep learning e IA generativa. Ler artigos de pesquisa, participar de conferências do setor e explorar novas soluções de software de IA são maneiras de se manter competitivo. Plataformas on-line como Kaggle, Stack Overflow e LinkedIn também oferecem oportunidades de networking e discussões sobre melhores práticas de desenvolvimento em IA.

Ferramentas como ChatGPT, GPT-4 e Stable Diffusion expandiram os recursos das aplicações de IA, automatizando a criação de conteúdo, acelerando o desenvolvimento de software e transformando a interação das empresas com a IA. Para desenvolvedores de IA, os modelos generativos abrem novas possibilidades de ajuste fino, personalização e integração em sistemas corporativos. Há indícios de que assistentes de código baseados em IA também estão tornando o trabalho dos desenvolvedores mais prazeroso.

Ao mesmo tempo, plataformas de desenvolvimento de IA de pouco código e no-code estão tornando a IA mais acessível para quem não possui amplo conhecimento em programação. Serviços como Google AutoML, Microsoft Azure AI e IBM® watsonx ajudam usuários a criar, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina com interfaces intuitivas e templates criados previamente. Essas plataformas reduzem a complexidade do desenvolvimento de modelos, permitindo prototipagem mais rápida e integração em fluxos de trabalho existentes.

Embora as ferramentas de pouco código agilizem o desenvolvimento, elas não oferecem a flexibilidade necessária para criar aplicações de IA complexas que exigem arquiteturas especializadas, ajustes de alto desempenho e adaptações específicas de domínio.

Com mais empresas adotando modelos de aprendizado de máquina e utilizando big data, a demanda por desenvolvedores de IA continuará crescendo. No setor de saúde, a IA apoia diagnósticos médicos, descoberta de medicamentos e monitoramento de pacientes. No varejo, personaliza experiências de compra e otimiza cadeias de suprimentos. A análise preditiva de dados orientada por IA está ajudando empresas a antecipar tendências de mercado e tomar decisões proativas. Até mesmo ferramentas de gerenciamento de projetos estão integrando IA para otimizar fluxos de trabalho e aumentar a produtividade.

A adoção generalizada de IA faz com que empresas busquem desenvolvedores qualificados para construir e manter sistemas de ponta. Especialistas em algoritmos de aprendizado de máquina, IA generativa e big data são especialmente valorizados, já que negócios buscam vantagem competitiva com IA.

Em 2024, o mercado global de IA foi avaliado em aproximadamente R$ 233,46 bilhões. As previsões para 2025 e além estimam que o tamanho do mercado deve atingir entre R$ 243,70 bilhões e R$ 294,16 bilhões¹, enquanto as previsões para 2030 preveem que o mercado se expandirá para entre R$ 826,70 bilhões e R$ 1.811,75 bilhões, com algumas estimativas sugerindo que pode se aproximar de R$ 1 trilhão até 2027².  

Consequentemente, a demanda por especialistas em IA deve crescer de forma significativa. Muitas empresas enfrentam dificuldades para encontrar profissionais com habilidades em programação e experiência em gerenciamento de projetos para liderar iniciativas de IA. Contrariando os temores de que a IA eliminará empregos, o Fórum Econômico Mundial³ prevê que a IA criará 97 milhões de novos empregos no mundo, e desenvolvedores de IA terão papel central nessa transformação.

Os desenvolvedores de IA atuam implementando recursos orientados por IA em aplicações, integrando modelos de aprendizado de máquina e escrevendo o código necessário para disponibilizar essas funções em softwares. Muitas vezes, seu trabalho envolve criar aplicações impulsionadas por IA para necessidades específicas de empresas ou consumidores.

Por outro lado, engenheiros de IA atuam nas áreas de engenharia e implementação dos sistemas de IA. Isso inclui projetar arquiteturas escaláveis, gerenciar infraestrutura em nuvem, otimizar modelos para alto desempenho e garantir a integração eficiente dos sistemas de IA em ambientes corporativos. Eles também atuam frequentemente na pipeline de Machine Learning Operations (MLOps), implementado, monitorando e mantendo os modelos de forma eficaz.

Principais distinções:

• Desenvolvedor de IA: responsável principalmente por programar, testar e integrar modelos de IA em aplicações. Exige proficiência em linguagens de programação como Python e Java, além de conhecimento em frameworks de aprendizado de máquina.
• Engenheiro de IA: Atua na engenharia, otimização e implementação de sistemas de IA. Exige expertise em computação em nuvem, gestão de infraestrutura e escalabilidade de sistemas.

Os desenvolvedores de software constroem aplicações de propósito geral, utilizando linguagens de programação e frameworks para criar produtos que podem ou não contar com funcionalidades de IA.

Desenvolvedores de IA são especialistas em construir e implementar soluções impulsionadas por IA. Seu trabalho inclui integrar modelos de aprendizado de máquina, desenvolver funcionalidades orientadas por IA e aprimorar algoritmos para aplicações. Embora desenvolvedores de software possam usar tecnologias de IA em seus projetos, desenvolvedores de IA focam exclusivamente no design, otimização e implementação de modelos de IA.

Principais distinções:

• Desenvolvedor de software: trabalha com diversos tipos de aplicações, incluindo desenvolvimento de sites, aplicativos móveis e softwares empresariais. Embora possa usar ferramentas de IA, não se dedica ao desenvolvimento de modelos de IA.
• Desenvolvedor de IA: especializa-se em aplicações de IA, focando na integração e implementação de modelos e algoritmos de IA para aprimorar a funcionalidade de softwares.