Para um profissional de tecnologia, dizer que usa IA ajuda pouco se a candidatura não mostra o que ele consegue entregar. Um projeto ganha força quando permite explicar o problema, a contribuição pessoal e como o resultado foi conferido. Essa é uma forma prática de tornar a experiência avaliável.
Em uma análise sobre competências em IA, a Robert Half relata que empregadores de tecnologia procuram candidatos que tenham aplicado a ferramenta em projetos, portfólios ou produtos. A mesma análise destaca comunicação e entendimento do negócio nas etapas de seleção. São observações da recrutadora sobre seu mercado, não uma garantia de contratação.
A notícia de 29 de setembro de 2026, publicada pela Onrec, acrescenta um contexto recente: no recorte de tecnologia de uma pesquisa britânica da Robert Half, 38% dos profissionais relataram validar resultados gerados por IA. A coleta ocorreu em junho, dentro de uma pesquisa com 500 gestores e 1.000 profissionais de várias áreas. Esse dado descreve trabalho declarado no Reino Unido; não permite concluir como empresas brasileiras estão contratando.
O projeto precisa mostrar a sua decisão
Minha leitura é que o portfólio pode deixar mais visível o que permanece sob responsabilidade de quem trabalha. Uma demonstração bonita mostra uma saída. Uma explicação útil também mostra por que aquela saída resolve o problema e onde ela ainda falha.
Imagine uma automação que classifica solicitações de suporte. Em uma entrevista, o profissional pode apresentar exemplos fictícios, mostrar como organizou as categorias e explicar um caso ambíguo que precisou de revisão. A contribuição pessoal aparece nas escolhas: o que delegou à IA, o que corrigiu e quando decidiu interromper a automação.
Para preparar essa apresentação, proponho quatro pontos:
- Descreva o problema e quem precisava da solução.
- Mostre uma entrega que possa ser executada ou inspecionada.
- Separe o que a IA produziu das decisões que você tomou.
- Apresente uma falha encontrada, a correção e um limite que continua aberto.
Use dados fictícios ou material autorizado. Se o projeto nasceu no trabalho, não publique código, documentos ou informações de clientes sem permissão. Também não transforme um protótipo em um resultado de produção no currículo.
Esse preparo se conecta à prática de IA que termina com algo testável e à tradução de experiência sem inventá-la. O próximo passo é pequeno: escolha uma entrega existente e escreva cinco frases que um entrevistador consiga questionar e verificar.
Fontes: análise da Robert Half e cobertura da pesquisa pela Onrec.
