A IA ainda não roubou o seu emprego. Talvez tenha escrito a entrevista.

Durante anos, profissionais de tecnologia ouviram uma previsão repetida quase como inevitável: a inteligência artificial iria roubar os seus empregos.

Talvez tenhamos imaginado a cena errada.

A máquina não precisaria necessariamente de se sentar na cadeira do programador. Bastaria instalar-se do outro lado da mesa.

Hoje, um engenheiro de software experiente pode passar os seus dias a resolver problemas bastante concretos: compreender sistemas legados, investigar incidentes, rever código, discutir decisões arquiteturais, escrever testes, integrar APIs, melhorar performance, negociar dívida técnica, orientar profissionais menos experientes e decidir quando não vale a pena utilizar a tecnologia mais sofisticada disponível.

Mas, ao procurar outro emprego, pode encontrar uma realidade diferente.

Primeiro vem a entrevista com recrutamento. Depois uma conversa técnica. Depois um teste. Depois live coding. Depois arquitetura. Talvez um desafio para casa. Talvez uma conversa com o cliente final. E, dependendo da empresa, uma sucessão de perguntas que atravessa estruturas de dados, concorrência, redes, bases de dados, cloud, containers, segurança, padrões de projeto, escalabilidade e particularidades de frameworks.

A pergunta legítima deixou de ser apenas se o candidato sabe trabalhar.

Passou a ser: quantos exames precisa fazer para conseguir demonstrar isso?

E há uma ironia especialmente contemporânea nisso: enquanto profissionais de software são advertidos de que não podem depender excessivamente de inteligência artificial, nunca foi tão fácil para quem recruta utilizar tecnologia para produzir perguntas, exercícios, matrizes de avaliação, descrições de vagas e filtros cada vez mais extensos.

O candidato precisa provar que pensa sem a máquina.

A máquina, entretanto, já pode estar ajudando a avaliá-lo.

O paradoxo do “talento escasso”

Há algo que não fecha completamente na narrativa do mercado.

Empresas europeias continuam a reportar dificuldades para encontrar especialistas em tecnologias da informação. Segundo o Eurostat, 57,5% das empresas da União Europeia que tentaram recrutar especialistas em TIC em 2023 tiveram dificuldades para preencher essas vagas.

Ao mesmo tempo, a presença desses profissionais continua a crescer. Em 2024, havia mais de 10 milhões de especialistas em TIC empregados na União Europeia, equivalentes a 5% de todo o emprego no bloco.

Em Portugal, o próprio discurso das empresas de recrutamento continua centrado na escassez de competências. A Hays descreve o mercado qualificado de 2026 como marcado pela dificuldade de atrair talento e pela necessidade de desenvolver competências internamente, em vez de depender exclusivamente de novas contratações.

Portanto, duas coisas aparentemente contraditórias convivem.

• →As empresas dizem que não encontram determinadas competências.
• →Profissionais experientes dizem encontrar processos seletivos cada vez mais exigentes.

Uma hipótese merece ser considerada: talvez parte do problema não seja simplesmente falta de talento, mas a forma como decidimos reconhecer talento.

Quando contratar um programador virou vestibular

Engenharia de software nunca foi sinónimo de memorizar documentação.

Um profissional sénior não é valioso porque consegue reproduzir de cabeça todos os métodos de uma framework ou porque recorda imediatamente a complexidade de cada algoritmo estudado na universidade.

Experiência aparece sobretudo na capacidade de tomar decisões.

• →Saber que determinada arquitetura é tecnicamente elegante, mas excessiva para aquele produto.
• →Perceber que o bug aparentemente trivial está ligado a concorrência.
• →Questionar um requisito antes de escrever três semanas de código.
• →Reconhecer que um serviço não precisa de microserviços.
• →Evitar uma otimização prematura.
• →Ler código escrito por outra pessoa há cinco anos e modificá-lo sem destruir o sistema.
• →Explicar a uma equipa por que determinada solução cria uma vulnerabilidade.
• →Dizer “não sei” e saber exatamente onde procurar.

Isso é engenharia.

Um processo seletivo pode perfeitamente testar fundamentos técnicos. Deve fazê-lo quando eles forem importantes para a função.

O problema começa quando a avaliação deixa de procurar evidências de competência e passa a procurar cobertura enciclopédica.

Queremos alguém com Java, mas também Spring, Kubernetes, AWS, Kafka, Terraform, SQL, NoSQL, CI/CD, observabilidade, arquitetura distribuída, segurança, testes automatizados, metodologias ágeis e inglês fluente.

Preferencialmente com experiência no setor.

E, naturalmente, excelentes soft skills.

A vaga deixou de descrever uma pessoa.

Começou a descrever um departamento.

A inteligência artificial entrou no recrutamento

Aqui o trocadilho deixa de ser apenas provocação.

A utilização de inteligência artificial em recrutamento tornou-se suficientemente relevante para que a própria União Europeia tenha decidido regulá-la.

O Regulamento (UE) 2024/1689, o AI Act, enquadra determinados sistemas de IA destinados ao recrutamento e seleção — incluindo análise e filtragem de candidaturas e avaliação de candidatos — entre utilizações consideradas de alto risco. A razão indicada pelo legislador europeu é bastante concreta: essas tecnologias podem afetar carreiras, meios de subsistência e direitos dos trabalhadores, além de reproduzir padrões históricos de discriminação.

Isso não significa que utilizar ChatGPT para sugerir cinco perguntas sobre Java transforme automaticamente um processo seletivo num sistema de IA de alto risco. O enquadramento depende da função efetivamente desempenhada pelo sistema.

Mas mostra que a questão deixou de ser futurista.

A própria Comissão Europeia apresenta como exemplo um sistema que analisa CVs, competências e experiência, atribui pontuações e produz rankings utilizados pelos recrutadores para selecionar candidatos.

A Europa já não está discutindo apenas se a IA vai trabalhar connosco.

Está discutindo como ela poderá decidir quem trabalha.

E há um risco menos espetacular, porém importante, anterior à substituição do trabalhador: a inflação artificial das expectativas.

Uma ferramenta generativa consegue produzir em segundos cinquenta perguntas para entrevistar um senior backend engineer. Também consegue criar um exercício de system design, uma lista de competências desejáveis ou um desafio de programação.

O facto de conseguir gerar essas perguntas não significa que todas sejam necessárias para avaliar aquele emprego.

A facilidade de produzir avaliação não é prova da qualidade da avaliação.

O candidato enfrenta uma máquina de requisitos. O salário continua humano.

É aqui que a contradição se torna económica.

Os salários tecnológicos portugueses cresceram nos últimos anos. Portanto, seria incorreto pintar o setor como se estivesse simplesmente em queda salarial.

O Tech Talent Trends 2025 estimou em €41.830 brutos anuais a remuneração média de um software engineer de experiência intermédia e mostrou uma progressão significativa associada à senioridade.

Em 2026, o estudo conjunto da Landing.Jobs e Damia aponta um salário bruto anual médio de aproximadamente €53.671 no setor tecnológico português, com crescimento de apenas 0,9% no último ano. O mesmo levantamento assinala diferenças importantes conforme empresa e modelo de trabalho; empresas de produto tendem a pagar mais do que consultoras.

O relatório de 2025 já revelava outra característica decisiva: profissionais em Portugal trabalhando remotamente para empresas estrangeiras apresentavam remunerações significativamente superiores às pagas localmente.

Portanto, “salário baixo” precisa sempre de contexto.

Mas existe uma pergunta que qualquer empresa deveria conseguir responder:

A remuneração oferecida é proporcional ao profissional descrito na vaga?

Porque não faz sentido construir um processo seletivo destinado a identificar alguém que domina arquitetura, cloud, DevOps, segurança, desenvolvimento backend, bases de dados, liderança técnica e sistemas distribuídos — para depois apresentar uma remuneração correspondente a uma função muito mais estreita.

Se a empresa procura um engenheiro excepcional, o mercado permite que ele também procure uma empresa excepcional.

A exigência funciona nos dois sentidos.

Talvez estejamos selecionando quem estuda entrevistas

Existe ainda uma consequência pouco discutida.

Quando o processo de seleção se distancia demasiado do trabalho quotidiano, surge uma nova profissão temporária: candidato a engenheiro de software.

Ele passa semanas a resolver exercícios que provavelmente nunca resolverá daquela maneira no emprego. Memoriza algoritmos. Revê perguntas frequentes. Estuda peculiaridades de frameworks. Treina system design segundo formatos esperados. Aprende a responder ao ritual da entrevista.

Nada disso é necessariamente inútil.

O problema é que alguém pode tornar-se extraordinariamente competente em passar entrevistas sem ser extraordinário no trabalho.

E o inverso também é possível.

Um engenheiro que passou dez anos entregando sistemas em produção, resolvendo incidentes às três da manhã, orientando equipas e mantendo software utilizado por milhares de pessoas pode não recordar, sob pressão e diante de uma câmara, determinada definição académica.

Qual dos dois é o melhor engenheiro?

Não existe resposta automática.

Esse é precisamente o ponto.

A IA não criou esse problema

Seria conveniente culpar a inteligência artificial por tudo.

Também seria errado.

Entrevistas técnicas absurdas, vagas com listas intermináveis de requisitos e processos seletivos excessivamente longos existem há muito mais tempo do que os atuais modelos generativos.

A IA apenas reduziu dramaticamente o custo de produzir mais conteúdo, mais filtros e mais avaliações.

Também pode fazer exatamente o contrário.

Pode ajudar recrutadores a estruturar entrevistas melhores, comparar requisitos com as tarefas reais da função, remover perguntas redundantes, preparar cenários técnicos próximos do quotidiano e reduzir trabalho administrativo.

No Tech Talent Trends 2026, 47% dos profissionais tecnológicos inquiridos disseram considerar aceitável a utilização de IA no recrutamento desde que exista supervisão humana. O mesmo estudo aponta que 54% dos developers já utilizam ferramentas de IA para programação no fluxo habitual de trabalho.

O profissional de software não está necessariamente rejeitando a IA.

Ele próprio já trabalha com ela.

O problema é outro: quem supervisiona a máquina que ajuda a supervisioná-lo?

Essa preocupação também chegou às instituições europeias. Em julho de 2026, a Comissão Europeia abriu uma consulta aos parceiros sociais para uma futura iniciativa sobre qualidade do emprego, incluindo especificamente gestão algorítmica e inteligência artificial no trabalho, com atenção à transparência e à supervisão humana.

Talvez a pergunta esteja errada

Durante anos perguntámos: “A inteligência artificial vai tirar o emprego dos programadores?”

Talvez seja cedo para responder definitivamente.

Mas uma mudança já aconteceu.

A IA escreve código. Revê código. Explica documentação. Sugere testes. Produz currículos. Analisa currículos. Ajuda candidatos a preparar entrevistas e ajuda recrutadores a preparar perguntas.

Está dos dois lados da mesa.

Por isso, o diferencial humano talvez esteja justamente onde nunca deveria ter deixado de estar: experiência, julgamento, contexto, responsabilidade e capacidade de resolver problemas reais.

Um bom engenheiro não é uma documentação ambulante.

É alguém que sabe construir quando é preciso construir, investigar quando algo quebra, perguntar quando o requisito não faz sentido e escolher entre dez soluções tecnicamente possíveis aquela que faz sentido para aquele negócio, naquela equipa, naquele momento.

Talvez as empresas que dizem não conseguir encontrar profissionais de tecnologia devam acrescentar uma pergunta ao processo seletivo.

Não ao candidato.

A si próprias:

Estamos realmente procurando engenheiros — ou pessoas capazes de passar na entrevista que inventámos para engenheiros?

Porque, no fim, talvez a inteligência artificial não precise roubar o emprego de ninguém.

Basta ajudarmos a construir um processo tão artificial que pessoas perfeitamente capazes de fazer o trabalho já não consigam chegar até ele.