Entre os dados recentes sobre inteligência artificial e trabalho, o C-Level e Tech, People & Game Strategist, Murilo Moura Alencar, destaca um que deveria preocupar qualquer gestor de tecnologia. Pesquisadores da Universidade Stanford, analisando registros de folha de pagamento nos Estados Unidos, identificaram que o emprego de desenvolvedores de software entre 22 e 25 anos caiu quase 20% entre o fim de 2022 e julho de 2025. No mesmo período, a ocupação de profissionais mais experientes se manteve estável ou cresceu.
Os autores ressaltam que o estudo mostra uma associação, e não uma prova definitiva de causa. Ainda assim, o movimento expõe uma tentação comum: usar a IA para dispensar a contratação de iniciantes. O erro está no que essa escolha provoca alguns anos depois, como mostram os tópicos a seguir.
Por que a troca parece fazer sentido?
Escrever testes automatizados, corrigir pequenos defeitos, documentar funções e ajustar telas simples. Murilo Moura Alencar salienta que, durante anos, essas foram as primeiras tarefas de quem entrava numa equipe de desenvolvimento. Hoje, uma ferramenta de IA resolve boa parte delas em minutos.
Na planilha, a conta fecha rápido. Se o trabalho de entrada pode ser feito por um assistente, contratar alguém para executá-lo parece desperdício. Um profissional experiente com boas ferramentas entrega o que antes exigia uma pequena equipe. A decisão de congelar vagas júnior, sob essa lógica, soa como eficiência pura. Para gestores pressionados por metas de custo, o argumento é difícil de rebater.
Onde nasce um desenvolvedor sênior
O problema é que aquelas tarefas simples nunca foram só produção. Eram também escola. Ao corrigir um defeito pequeno, o iniciante aprende como o sistema está organizado. Ao ter o código revisado por alguém mais experiente, descobre por que uma solução é melhor que outra.
Murilo Alencar observa que a senioridade não se compra pronta: ela se forma em anos de tarefas modestas, erros corrigidos e conversas com quem já passou pelos mesmos problemas. Boa parte desse conhecimento não está escrita em lugar nenhum. É transmitida no dia a dia e só existe enquanto alguém estiver ali para recebê-la.
O custo que aparece só depois
Uma empresa que para de contratar iniciantes não sente o efeito no trimestre seguinte. Sente em cinco ou seis anos, quando precisar de profissionais experientes e descobrir que ninguém foi formado para ocupar essas posições, nem dentro de casa, nem no mercado. Recrutar fora ficará mais caro, porque outras empresas estarão disputando os mesmos poucos nomes.
Enquanto isso, os seniores que ficaram acumulam funções. Além do próprio trabalho, passam a revisar tudo o que a IA produz, sem ninguém para dividir a carga ou herdar o que sabem. O conhecimento se concentra em poucas pessoas, e a saída de uma delas pode travar um sistema inteiro.
Como manter a porta de entrada aberta?
A saída não é ignorar a IA, mas redesenhar o papel de quem está começando. Em vez de produzir código repetitivo, o iniciante pode trabalhar com a ferramenta sob supervisão, com foco em entender, testar e explicar o que foi gerado.
Avaliar juniores pela capacidade de compreender uma solução, e não pelo volume entregue, muda o tipo de profissional que a empresa forma. Programas estruturados de mentoria, com tempo reservado na agenda dos seniores, completam o modelo e tornam o aprendizado parte do trabalho, e não um esforço extra.
Formar gente é decisão de longo prazo
A inteligência artificial reduz o custo de muitas tarefas, mas não reduz a necessidade de pessoas capazes de julgar se o resultado está certo. Esse julgamento é justamente o que se aprende nos primeiros anos de carreira. Uma ferramenta pode escrever o código, mas decidir se ele deve existir continua sendo tarefa humana.
Para Murilo Alencar, cada vaga de entrada fechada hoje é um sênior a menos no futuro, e empresas que continuarem formando talentos enquanto outras cortam tendem a ter uma vantagem difícil de copiar quando o mercado sentir a falta desses profissionais.
