Em 2026, investir em dados e inteligência artificial (IA) deixará de ser um diferencial competitivo e se tornará um requisito básico para empresas que desejam se manter no mercado. A afirmação é de Patrícia Pasquali, Chief Data Officer (CDO) da Nio, que destaca a necessidade de uma nova estratégia de Recursos Humanos para formar talentos, desenvolver líderes e transformar dados em decisões de negócio.

Déficit global de talentos pressiona RH

O déficit global de talentos em dados, IA e machine learning já pressiona as estratégias de RH. No Brasil, essa pressão tende a ser ainda mais intensa, considerando a velocidade com que a demanda cresce em relação à formação de novos profissionais. Segundo Patrícia, o desafio não pode ser tratado apenas como um problema de recrutamento.

As empresas precisarão repensar sua forma de construir capacidades internamente, combinando upskilling, requalificação e trilhas contínuas de desenvolvimento. Na prática, a disputa deixa de ser somente por currículos prontos. Passa a ser por profissionais com potencial de aprendizagem, capacidade de adaptação e condições de transitar entre tecnologia, negócio e produto.

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RH como corresponsável pela transformação digital

Essa mudança altera o papel do RH. A área deixa de atuar apenas como operadora de vagas e passa a ser corresponsável pela construção das competências que sustentarão a transformação digital do negócio. A ascensão da área de dados também muda sua posição dentro das empresas.

Durante muito tempo, dados foram tratados como uma função de suporte, voltada à geração de relatórios, análises operacionais ou acompanhamento de indicadores. Agora, eles passam a orientar decisões estratégicas. Patrícia explica que os dados permitem compreender melhor o cliente, antecipar comportamentos e direcionar decisões com mais precisão. Quando bem estruturados e governados, deixam de ser apenas apoio e passam a gerar vantagem competitiva.

Governança de dados como tema estratégico

Esse reposicionamento exige que empresas avancem em governança, qualidade, curadoria e integração de dados. Sem essa base, o uso de IA pode produzir análises frágeis, enviesadas ou pouco confiáveis. Com a popularização da IA generativa, esse cuidado se torna ainda mais crítico. Modelos só são tão bons quanto as informações que recebem.

Por isso, governança e qualidade de dados deixam de ser temas técnicos restritos à área de tecnologia e passam a ser assuntos estratégicos para o negócio. A demanda por talentos em dados também está mudando o perfil desejado pelas organizações.

Competências comportamentais como diferencial

Do ponto de vista técnico, continuam sendo importantes competências como engenharia de dados, modelagem, analytics e familiaridade com inteligência artificial. Mas, para Patrícia, o diferencial competitivo está nas competências comportamentais. Pensamento crítico, comunicação clara, visão de negócio e capacidade de transformar dados em narrativa passam a ser habilidades essenciais. Isso acontece porque a análise só gera valor quando se transforma em decisão.

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• Por Mundo RH (www.mundorh.com.br)