Salários de Especialistas em IA em 2024–2025: Um Relatório Abrangente

Fontes: Dados auto-relatados do Glassdoor resumidos por 365DataScience ^{[39] [40]}, Analytics Insight via CalTech CTME ^[41].Os valores incluem salário base mais bônus.Os salários reais variam de acordo com a experiência e a cidade (por exemplo,salários nas principais cidades dos EUAas cidades estão acima da média nacional).

Outras Regiões: Fora da América do Norte, Europa e Ásia, os dados salariais de IA são mais escassos, mas indicam oportunidades crescentes. Na Austrália, o salário médio de ciência de dados é em torno de $79.000 (AUD ~120 mil) ^[42], comparável aos níveis europeus. O Oriente Médio começou a oferecer pacotes atraentes para atrair talentos em IA (frequentemente isentos de impostos); por exemplo, países como Emirados Árabes Unidos e Israel investiram em polos de IA e podem oferecer salários competitivos (embora os valores exatos variem bastante). Na África, os salários geralmente são muito mais baixos – por exemplo, na África do Sul o cientista de dados mediano ganha cerca de $44.436 ^[43], enquanto no Egito é apenas $14.368 ^[44]. Essas diferenças ressaltam uma tendência global: a especialização em IA garante um prêmio salarial em todo lugar, mas as condições econômicas locais e a maturidade da demanda influenciam fortemente os níveis absolutos de remuneração. Notavelmente, ao ajustar pelo poder de compra, algumas dessas diferenças diminuem; como um relatório aconselha, considere o custo de vida juntamente com o salário, já que “um dólar em Nova York tem um poder de compra diferente de um dólar em Mumbai ou na Europa Oriental” ^{[45] [46]}.

(Veja a Tabela 1 abaixo para um resumo dos salários médios em IA/Ciência de Dados por país.)

Tabela 1. Salário Anual Médio para Especialistas em IA / Cientistas de Dados, Países Selecionados (2024–25) ^{[47] [48]}

Como mostrado acima, os salários norte-americanos lideram o mundo (com os EUA muito à frente), a Europa Ocidental e as nações asiáticas avançadas formam um nível intermediário, e as regiões em desenvolvimento oferecem remuneração absoluta mais baixa para especialistas em IA. No entanto, o crescimento na demanda é global – até mesmo regiões com salários mais baixos estão vendo aumentos rápidos na contratação e salários de IA ano após ano, à medida que a adoção de IA se espalha ^{[49] [50]}. Por exemplo, a força de trabalho em IA da Índia é uma das maiores do mundo (~600.000 profissionais) e estima-se que irá dobrar até 2027, o que está impulsionando os salários para cima (junto a uma lacuna significativa de talentos que ainda existe) ^{[51] [52]}. Na Europa, as menções a habilidades de IA generativa em vagas de emprego saltaram 330% de 2019 a 2024, refletindo uma demanda crescente que pressionará a remuneração para cima ^{[53] [54]}. Assim, embora ainda existam disparidades regionais de pagamento, a tendência geral é de um aumento robusto nos salários de IA em todos os principais mercados, à medida que organizações de todo o mundo competem por talentos em IA.

Divisão Salarial por Função e Experiência

Por Função: Diferentes funções em IA possuem faixas salariais diferentes, dependendo de suas responsabilidades e da escassez de habilidades. De modo geral, funções que envolvem trabalho mais especializado ou voltado para pesquisa (por exemplo, cientistas de pesquisa em IA) ou que têm impacto direto na receita do produto (por exemplo, engenheiros de aprendizado de máquina em grandes empresas de tecnologia) tendem a ganhar salários mais altos do que funções mais generalistas. Abaixo estão alguns cargos-chave e seus níveis típicos de remuneração:

• Engenheiro de Machine Learning: Engenheiros de ML projetam e implantam modelos e infraestrutura de ML. Eles estão em altíssima demanda em empresas de tecnologia e outros setores. Nos EUA, Engenheiros de ML costumam começar em torno de $100.000 e podem ganhar $180.000+ com experiência, especialmente em mercados competitivos ^{[55] [56]}. Globalmente, este cargo comanda um dos maiores salários medianos: uma grande pesquisa de empregos em IA/ML encontrou uma mediana de $189.000 para cargos de “Engenheiro de Machine Learning” (dados de mais de 4.500 entrevistados) ^{[57] [58]}. Isso está no mesmo nível ou acima de muitos cargos de engenharia de software, refletindo o valor das habilidades em ML.
• Cientista de Dados: Cientistas de dados (que analisam dados e constroem modelos preditivos) têm sido uma função de destaque há anos e continuam sendo bem remunerados. Nos EUA, cientistas de dados ganham em média cerca de US$ 116.000 (Glassdoor), com faixas comuns de aproximadamente US$ 90 mil a US$ 150 mil ^[59]. Com experiência ou em setores que pagam melhor, cientistas de dados nos EUA podem ganhar mais de US$ 150 mil ^{[60] [61]}. Globalmente, cargos de “Cientista de Dados” apresentam um salário mediano em torno de US$ 152.000 ^[62] – embora esse número, de um índice global, provavelmente seja puxado para cima pelos salários altos dos EUA. Na Europa, os salários dos cientistas de dados são um pouco menores (mediana de €67 mil na Alemanha ^[63]), mas mesmo lá, com dez anos de experiência, pode-se chegar a cerca de €90.000 (US$ 100 mil) por ano ^[64]. Dr. Tobias Zimmermann, especialista do mercado de trabalho da Stepstone, observa: “Cientistas de dados estão em alta demanda… Não é surpresa que sejam bem pagos. Com dez anos de experiência, eles podem esperar ganhar cerca de 90 mil euros por ano” ^[65].
• Cientista de Pesquisa em IA / Pesquisador: Estes são os especialistas de nível doutorado que estão avançando as fronteiras da IA (muitas vezes trabalhando em equipes de P&D ou laboratórios). Eles recebem salários muito altos, especialmente nas principais empresas. A mediana global para cargos de “Cientista de Pesquisa” (IA) é de cerca de $184.300 ^{[66] [67]}, com base em milhares de dados. Na prática, em grandes empresas de tecnologia dos EUA, um cientista de pesquisa pode começar com uma remuneração total de cerca de $200 mil e chegar a valores muito maiores. Por exemplo, no Google, um Cientista de Pesquisa pode variar de cerca de $193.000 no nível inicial (L3) até $893.000+ para níveis sênior (L8) ^[68]. Cargos de pesquisa em IA na indústria geralmente incluem uma quantidade significativa de ações, o que eleva sua remuneração total. (Seções posteriores discutirão como pesquisadores de ponta em laboratórios de elite podem receber pacotes superiores a sete dígitos.) Na academia ou em organizações sem fins lucrativos, pesquisadores de IA ganham muito menos (veja “Academia vs Indústria” abaixo), o que faz com que muitos dos melhores pesquisadores migrem para cargos na indústria.
• Programador de IA/Machine Learning / Engenheiro de Software: Desenvolvedores que se especializam em integrar modelos de IA ao software (às vezes chamados apenas de engenheiros de IA ou desenvolvedores de software de IA) têm salários comparáveis aos de outros engenheiros de software, com um adicional se possuírem habilidades em IA altamente demandadas. Nos EUA, desenvolvedores de software de IA normalmente começam em torno de $85 mil e podem ultrapassar $130 mil em cargos sênior ^{[69] [70]}. Segundo uma fonte, engenheiros de IA (um termo amplo) recebem cerca de 5% a mais de salário e 10–20% mais participação acionária do que outros engenheiros de software em startups, devido às habilidades especializadas ^{[71] [72]}. Uma pesquisa global aponta a mediana salarial de “Engenheiro de IA” em torno de $152.000 ^[73]. Da mesma forma, “Cientistas Aplicados” (frequentemente um título para desenvolvedores de algoritmos de IA em empresas) têm salários medianos de cerca de $160.000 ^[74]. Em resumo, um engenheiro com forte conhecimento em IA/ML geralmente terá salários superiores aos de engenheiros comparáveis sem essa especialidade.
• Cargos Emergentes (Engenheiro de Prompt, Especialista em Ética de IA, etc.): A revolução da IA generativa deu origem a novos cargos como “Engenheiro de Prompt” (responsável por criar e otimizar prompts para grandes modelos de linguagem) – funções que mal existiam há alguns anos. Notavelmente, algumas dessas posições oferecem salários extremamente altos. Em 2023, vagas para engenheiros de prompt de IA anunciavam salários de $200.000 até mais de $300.000 ^[75], com empresas como a Anthropic supostamente pagando entre $250.000 e $375.000 para engenheiros de prompt experientes ^[76]. Embora nem todo “engenheiro de prompt” vá ganhar tanto, isso mostra como habilidades em IA generativa estão em alta. Da mesma forma, organizações estão contratando Diretores de Ética em IA e especialistas em políticas de IA para garantir o desenvolvimento responsável da tecnologia. Esses cargos pagam bem, embora não tanto quanto funções técnicas de P&D – nos EUA, um Diretor de Ética em IA pode começar em torno de $95.000 e chegar a $135.000+ dependendo da senioridade ^[77]. (A importância desses cargos cresce com as novas regulamentações de IA, mesmo que ainda não atinjam salários de nível de engenharia.)
• Outras Funções Relacionadas: Existem muitos outros cargos especializados em IA: Engenheiros de MLOps (operações de machine learning) que gerenciam a implantação de modelos de IA (normalmente pagos de forma semelhante a engenheiros de software/DevOps, na faixa de seis dígitos baixos a médios nos EUA), Engenheiros de Dados que cuidam dos pipelines de dados para IA (média global de ~$140k ^[78]), Engenheiros de Visão Computacional (nos EUA geralmente na faixa de ~$100k–$150k) ^[79], Engenheiros de Robótica (~$80k–$140k nos EUA) ^[80], etc. Um nicho interessante é a IA na Cibersegurança: funções como “Especialista em Segurança de IA” estão surgindo, com salários médios nos EUA em torno de $130k–$180k, já que exigem habilidades tanto em IA quanto em segurança ^{[81] [82]}. Em resumo, qualquer cargo que combine expertise em IA com outro setor (seja segurança, saúde, finanças, etc.) tende a ser altamente valorizado, pois essas combinações de habilidades são raras.

Por nível de experiência: A experiência é um fator importante na remuneração em IA. Como na maioria das carreiras, profissionais em início de carreira começam com salários significativamente menores do que os de nível intermediário ou sênior — mas, em IA, até mesmo o salário inicial pode ser bastante alto em relação à média nacional, e a curva de crescimento é acelerada.

Nos Estados Unidos, dados do Glassdoor sugerem que um profissional em início de carreira (0–1 ano) como cientista de dados pode esperar cerca de US$ 117.000 de remuneração total ^[83]. À medida que ganham alguns anos de experiência, o salário sobe rapidamente — aqueles com 4–6 anos recebem uma mediana de cerca de US$ 141.000 ^[84], e ao atingir 7–9 anos (nível sênior de colaborador individual) recebem cerca de US$ 153.000 ^[85]. Especialistas com muita experiência (mais de 10 anos) ou aqueles em cargos de liderança podem chegar ou superar US$ 180–190 mil em funções de ciência de dados ^[86]. Na verdade, a média para profissionais com 15+ anos de experiência chegou a quase US$ 190.000 nos EUA, segundo uma análise ^[87]. Essa trajetória — praticamente dobrando o salário do nível inicial ao sênior — é um forte incentivo para profissionais de IA permanecerem e crescerem na área. É um “ótimo estimulador de motivação”, como observou o relatório da 365DataScience, demonstrando a “importância da persistência” para construir uma carreira ^{[88] [89]}.

Para engenheiros e pesquisadores de IA, existe um padrão semelhante (ou até mais acentuado). Um engenheiro de aprendizado de máquina de nível inicial (recém-formado em uma grande empresa de tecnologia) pode ter uma remuneração total em torno de US$150 mil a US$200 mil, enquanto um engenheiro de ML ou cientista pesquisador em nível sênior, com uma década de experiência na mesma empresa, pode ganhar bem mais de US$300 mil por ano em remuneração total (incluindo ações). Por exemplo, um principal ou lead cientista de dados nos Estados Unidos pode ganhar mais de US$240.000 por ano ^[90], e um engenheiro ou pesquisador de IA de topo, considerado “Distinto” (mais de 15 anos, em uma grande empresa), pode receber pacotes acima de US$500 mil (mais sobre esses casos extremos na próxima seção). Em contraste, aqueles em nível inicial com habilidades em IA, apesar de bem pagos, podem ganhar em torno de US$100 mil (o que já é elevado em comparação a muitas áreas, mas ainda uma fração do que os veteranos de alto nível recebem).

Vale destacar também que o caminho de carreira importa: aqueles que avançam para funções de gestão ou executivas (por exemplo, líderes de equipes de IA, diretores de IA) podem alcançar salários ainda maiores que os de contribuintes individuais com experiência similar. No entanto, 2024 trouxe uma tendência interessante, em que alguns salários de nível gerencial diminuíram levemente em áreas de dados/IA ^[91] (possivelmente devido a reestruturações nas empresas e cautela em aumentar cargos de gerência). Ainda assim, gerentes experientes de IA (por exemplo, com mais de 10 anos de experiência incluindo liderança) podem receber salários muito altos, especialmente em grandes empresas de tecnologia ou startups unicórnio – muitas vezes comparáveis a cargos seniores técnicos, somados a um adicional de gestão. Por exemplo, o cargo de “Head of Machine Learning” teve um salário médio global de cerca de US$336.500 em 2024 (embora com uma amostra pequena) ^[92]. Da mesma forma, cargos como “Director of Machine Learning” giravam em torno de US$205.800 de média global ^[93]. Esses números ilustram que galgar posições de liderança em IA pode ser extremamente lucrativo.

Exemplo de início de carreira vs. sênior: Para ilustrar de forma concreta, considere engenheiros de software em uma empresa focada em IA como a OpenAI. De acordo com dados da Levels.fyi, um L2 (nível iniciante) Engenheiro de Software na OpenAI tem remuneração em torno de $238K, enquanto o pacote de um Engenheiro de Software L6 (sênior/staff) é cerca de $1,34M por ano ^[94]. Esse nível sênior provavelmente corresponde a alguém com uma década ou mais de experiência e desempenho excepcional. A mediana na OpenAI em todos os níveis foi reportada como ~$875K ^[95], mostrando como ela é influenciada pelos profissionais de alto escalão. Embora a OpenAI seja um ponto fora da curva na escala salarial, ela exemplifica como os ganhos de um especialista em IA podem explodir nos níveis mais altos de experiência e responsabilidade.

Em resumo, especialistas em IA apresentam crescimento salarial significativo com a experiência. Profissionais em início de carreira já recebem salários elevados em relação a muitas outras áreas, mas aqueles que chegam aos cargos sênior de contribuição individual ou papéis de liderança em IA podem ver sua remuneração multiplicar. Isso é ampliado pelo fato de que muitas empresas utilizam remuneração baseada em ações – o que significa que uma pessoa sênior que começou cedo em uma empresa de IA de sucesso pode possuir hoje um patrimônio que vale milhões. Mais à frente neste relatório, vamos explorar como essa dinâmica acontece em Big Tech e nos principais laboratórios, onde especialistas experientes em IA estão recebendo salários sem precedentes.

Diferenças por Setor: Big Tech vs Startups vs Academia vs Outros

O talento em IA é necessário praticamente em todos os setores, mas nem todos pagam o mesmo. Há diferenças marcantes na remuneração dependendo se a pessoa trabalha em uma grande empresa de tecnologia, uma startup, uma instituição acadêmica, uma firma financeira, setor de saúde, governo etc. Abaixo detalhamos algumas tendências importantes de remuneração em IA baseadas no setor:

• Big Tech (Grandes Empresas de Tecnologia): As Googles, Metas, Amazons e Microsofts do mundo são notórias por oferecerem os salários mais altos e pacotes robustos de ações para talentos em IA. As empresas de Big Tech geram lucros substanciais e competem ferozmente por especialistas em IA para manter sua vantagem, resultando em remunerações muito generosas. Por exemplo, um cientista ou engenheiro de pesquisa em IA em uma empresa FAANG pode facilmente ter uma remuneração total (salário + bônus + ações) na casa dos seis dígitos médios a altos anualmente. Dados internos de níveis do Google mostram Cientistas de Pesquisa recebendo de aproximadamente US$ 193 mil (nível de entrada) até cerca de US$ 893 mil (sênior) em remuneração direta ^[96]. Além disso, pesquisadores de IA de nível intermediário a sênior em Big Tech hoje costumam ver pacotes totais entre US$ 500.000 e US$ 2.000.000 por ano – significativamente mais altos do que há apenas alguns anos ^[97]. O Financial Times relatou que esses níveis (meio milhão a múltiplos milhões em pagamentos) para cientistas de pesquisa aumentaram em relação aos cerca de US$ 400 mil de alguns anos atrás ^[98]. Na Big Tech, as concessões de ações podem ser um enorme componente: empresas como Google, Meta e Microsoft frequentemente concedem ações que, para profissionais seniores de IA, podem dobrar o componente em dinheiro do salário ^[99]. Segundo uma fonte de dados, “os principais engenheiros das grandes empresas de tecnologia” (nem mesmo exclusivamente de IA) recebem em média US$ 281.000 em salário mais US$ 261.000 em ações anualmente – cerca de US$ 542.000 no total ^[100]. Especialistas em IA, sendo alguns dos profissionais mais valorizados, frequentemente superam até mesmo esses valores (especialmente em funções diretamente ligadas ao desenvolvimento ou pesquisa de produtos de IA).
  • Dentro da Big Tech, Laboratórios de Pesquisa em IA (como Google DeepMind, Meta AI, Microsoft Research, etc.) oferecem alguns dos salários mais impressionantes. Esses grupos às vezes operam de forma semiindependente e pagam o que for necessário para atrair PhDs de classe mundial. Vamos detalhar exemplos específicos na próxima seção, mas não é incomum ouvir falar de pesquisadores principais de IA na Big Tech ganhando rendas de sete dígitos. Como observou um recrutador de tecnologia, “cientistas de pesquisa de nível intermediário a sênior podem hoje esperar um total de remuneração entre US$ 500 mil e US$ 2 milhões nos grupos de Big Tech” ^[101]. Essa corrida armamentista elevou os salários para níveis nunca antes vistos no setor de tecnologia (chegando a rivalizar em alguns casos com traders de fundos de hedge ou atletas profissionais).
• Startups: Empresas startups também buscam talentos em IA, mas suas estratégias de remuneração diferem das Big Techs. Startups em estágio inicial podem não ter o capital para oferecer salários no nível FAANG, mas frequentemente oferecem equity (participação acionária) que pode ser muito lucrativa se a startup tiver sucesso. No mercado aquecido de 2021–2022, algumas startups de IA bem financiadas pagaram salários muito altos para competir por talentos. Já em 2024, as startups geralmente adotaram uma abordagem mais enxuta – “fazer mais com menos” – focando em eficiência e contratações cuidadosas ^{[102] [103]}. Segundo dados da Carta (via SignalFire), os salários médios em startups de tecnologia voltaram a subir em 2024 após uma pequena queda, mas as concessões de equity caíram cerca de 35% desde o pico ^{[104] [105]}. Ainda assim, as funções em IA seguem como um ponto de destaque: “Engenheiros de IA são o grande destaque para 2025, recebendo um prêmio salarial de 5% e um prêmio de equity de 10–20% sobre outros cargos de engenharia” ^{[106] [107]}. Na prática, isso significa que uma startup pode pagar a um engenheiro de IA talvez um pouco menos em dinheiro do que o Google pagaria, mas tentará compensar isso com opções de ações (embora as opções de startups sejam mais arriscadas). Por exemplo, uma startup Série A pode oferecer a um especialista em IA um salário de US$ 150 mil mais equity que (no papel) pode valer muito se a empresa crescer. Uma tendência: o pagamento baseado em localização nas startups está se tornando menos extremo – cerca de 85% das startups ainda ajustam o pagamento pela localização, mas a diferença está diminuindo à medida que o trabalho remoto se normaliza. Algumas cidades menores dos EUA agora pagam cerca de 85–90% dos salários de São Francisco para cargos de tecnologia ^{[108] [109]}. Isso significa que um engenheiro de IA em uma startup, por exemplo, em Austin ou Charlotte pode receber quase o mesmo pagamento que no Vale do Silício, algo que antes era menos comum. No geral, a remuneração em startups pode variar: startups “unicórnio” de alto nível às vezes pagam salários próximos aos das grandes techs para contratações-chave em IA (e, em casos raros, até mais, se o talento for crucial), mas muitas startups vão oferecer um valor em dinheiro moderado e apostar que o potencial de crescimento e equity atrairá talentos.
• Academia (Universidades & Institutos de Pesquisa): Em forte contraste com a indústria, os salários acadêmicos para especialistas em IA são muito mais baixos. Professores e pesquisadores em universidades frequentemente ganham uma fração do que poderiam receber no setor privado. Nos EUA, um professor assistente típico em ciência da computação/IA pode ganhar algo em torno de US$ 120 mil–US$ 150 mil (salário base de nove meses) em uma boa universidade ^[110]. Professores titulares em instituições de ponta podem receber cerca de US$ 250 mil–US$ 350 mil (e apenas os “superstars” com múltiplas bolsas ou funções administrativas podem chegar perto de US$ 500 mil) ^[111]. Uma estimativa publicada para docentes de IA em Stanford: professor assistente ~US$ 150–200 mil; professor associado ~US$ 200–300 mil; professor titular ~US$ 300–500 mil+ (com apenas os melhores ultrapassando US$ 500 mil) ^[112]. Portanto, mesmo os professores mais bem pagos (talvez US$ 400 mil) ganham uma ordem de grandeza a menos do que os principais pesquisadores da indústria (que, como mencionado, podem chegar a US$ 4 milhões+ no total). Mais comumente, novos doutores muitas vezes fazem um período como pesquisador pós-doutoral na academia que pode pagar apenas US$ 60 mil–US$ 80 mil ao ano ^[113] – essencialmente uma ordem de grandeza a menos do que um PhD poderia ganhar em um grande laboratório. Essa diferença levou a um conhecido “brain drain” de acadêmicos de IA para laboratórios da indústria. Como um usuário do Reddit ironicamente observou, “US$ 60 mil para um pós-doc… US$ 500 mil para um pesquisador [da indústria] renomado com décadas de experiência” ^[114]. Mesmo laboratórios públicos de pesquisa e organizações sem fins lucrativos não conseguem competir com a indústria: o governo dos EUA, por exemplo, possui níveis salariais rígidos que não podem legalmente igualar os salários que empresas privadas pagam a especialistas em IA ^[115]. Como resultado, muitos cargos em IA no governo não passam de ~US$ 180 mil ^[116], e as agências têm dificuldade em atrair os melhores talentos – levando à dependência de contratados. A disparidade é tão grande que os principais professores de IA frequentemente suplementam sua renda com consultorias ou abrindo empresas. Não é incomum um professor de IA tirar uma licença e se juntar a uma empresa como Google ou OpenAI por um pacote multimilionário – algo simplesmente impossível de ganhar dentro da academia. O lado positivo da academia é diferente: liberdade para seguir seus próprios interesses de pesquisa, capacidade de publicar abertamente e moldar a próxima geração através do ensino. Mas, em termos puramente salariais, a academia está muito atrás da indústria em IA. (Uma possível vantagem: muitos governos e universidades estão buscando formas de oferecer bolsas, cargos vitalícios financiados ou outros incentivos para reter docentes de IA, mas a diferença ainda é grande.)
• Empresas de Finanças & Quantitativas: Além das grandes empresas de tecnologia, o setor financeiro (especialmente hedge funds, bancos de investimento e empresas de trading quantitativo) é conhecido por pagar extremamente bem por talentos em IA e dados. Empresas como Jane Street, Citadel, Two Sigma, etc., contratam especialistas em IA/ML (frequentemente chamados de pesquisadores quantitativos ou cientistas de dados) e podem oferecer pacotes que rivalizam com os da Big Tech. De fato, para cargos de quant de nível inicial (que podem envolver IA/aprendizado de máquina em trading algorítmico), os salários podem ser altíssimos: por exemplo, foi reportado que a Jane Street ofereceu US$ 325.000 para engenheiros de software/quant recém-formados em 2023 ^[117]. Essas empresas normalmente pagam salários base altos, além de bônus generosos. Um profissional de IA de carreira intermediária em finanças pode ganhar de US$ 500 mil a mais de US$ 1 milhão por ano se estiver gerando lucro para a empresa. O setor financeiro vê a IA como uma vantagem competitiva para coisas como algoritmos de trading, modelagem de risco e inovação em fintech. Assim, competem pelos mesmos PhDs estatísticos e especialistas em ML. Embora os cargos financeiros possam não ter o mesmo perfil público que os de IA na Big Tech, a remuneração costuma ser equivalente. Vale destacar também que alguns grandes bancos agora estão contratando engenheiros de IA e cientistas de dados diretamente para modernizar suas operações, embora normalmente pagando menos que os hedge funds (as vagas de bancos podem estar mais em linha com as de outras grandes empresas – boa remuneração, mas geralmente sem chegar aos extremos tech/quant). Em resumo, finanças oferece alguns dos pacotes salariais mais elevados para especialistas em IA, especialmente em hedge funds e trading de alta frequência, onde um algoritmo brilhante de ML pode gerar lucros enormes.
• Saúde & Biotecnologia: O setor de saúde (incluindo empresas farmacêuticas, fabricantes de dispositivos médicos e startups de healthtech) adotou a IA para descoberta de medicamentos, imagens médicas, análise de dados de pacientes, etc. A remuneração em saúde para funções de IA é variável. Grandes empresas farmacêuticas (p.ex. Roche, Novartis) e empresas de biotecnologia que contratam pesquisadores de IA podem pagar bem, embora frequentemente não tão alto quanto as empresas puramente tecnológicas – talvez valores entre a faixa baixa e média de seis dígitos para cientistas de IA experientes. Startups de saúde podem ter mais restrição de caixa, mas se houver investimento significativo, podem oferecer pacotes competitivos (além do apelo de trabalhar em tecnologia que salva vidas). Um exemplo é IA na descoberta de medicamentos: um PhD em IA trabalhando para P&D de uma grande farmacêutica pode ganhar um salário base de US$ 150 mil e, com bônus, talvez ultrapasse US$ 200 mil, um valor sólido mas ainda abaixo de um salário tipo FAANG. Em IA para imagens médicas, hospitais e empresas de healthtech contratam especialistas em IA para desenvolver algoritmos de diagnóstico; esses cargos podem pagar similar a outras funções de software em saúde (possivelmente na faixa de US$ 100 mil a US$ 150 mil para profissionais experientes, indo além em grandes cidades ou empresas de maior porte). No geral, saúde é uma grande área de crescimento para empregos em IA (hospitais agora contratam cientistas de dados, etc. ^[118]), mas os salários são muitas vezes um pouco contidos pelos orçamentos das organizações de saúde e pelo fato de várias vagas serem em ambientes sem fins lucrativos ou clínicos. Ainda assim, à medida que o setor privado de healthtech cresce, vemos uma aproximação dos salários de tecnologia – por exemplo, um cientista biomédico de IA em uma startup de genômica de ponta no Vale do Silício pode, de fato, ser remunerado como qualquer outro engenheiro de IA dali (ou seja, valores altos de seis dígitos se for sênior).
• Governo & Setor Público: Agências governamentais e o setor público têm grande necessidade de talentos em IA (para defesa, políticas, serviços públicos, etc.), mas normalmente oferecem a menor remuneração entre os setores. Como mencionado, o governo dos EUA enfrenta obstáculos porque as faixas salariais federais para especialistas (mesmo nos níveis mais altos de GS ou SES) atingem valores bem abaixo dos salários do setor privado – frequentemente na faixa dos US$ 100 mil. Uma vaga para “especialista em IA” em um órgão governamental pode ser anunciada, por exemplo, por US$ 120 mil ao ano, o que não é competitivo diante de empresas privadas que contratariam essa mesma pessoa por US$ 300 mil. Um comentarista do Hacker News observou que “o governo dos EUA não pode legalmente pagar os salários necessários para contratar especialistas em IA neste momento”, destacando que grande parte desse trabalho vai para contratadas que podem pagar valores de mercado ^[119]. Essas contratadas (Booz Allen, etc.) então pagam um pouco melhor, mas mesmo assim as funções de IA em contratos governamentais podem ficar na faixa intermediária ou alta dos US$ 100 mil. Fora dos EUA, alguns governos (como certos países europeus ou organizações da ONU) também têm salários fixos e moderados. Por exemplo, uma função de conselheiro de IA em um ministério europeu pode pagar o equivalente a US$ 80 mil. Há exceções – por exemplo, projetos de defesa ou zonas econômicas especiais podem oferecer bônus – mas, em geral, governo é o caminho com menor remuneração para um especialista em IA. Pessoas que entram normalmente o fazem por senso de missão ou influência, e não por ganhos financeiros. Recentemente, foram feitos apelos para criar faixas salariais especiais para especialistas técnicos no governo (para atrair talentos em IA) ^[120], mas tais medidas levam tempo. Até lá, agências governamentais correm o risco de perder talentos em IA para o setor privado, a menos que se associem a contratadas ou ofereçam outros benefícios não monetários.
• Academia e Organizações Sem Fins Lucrativos: (Já abordado acima no tópico de academia – remuneração igualmente baixa em relação ao setor privado. Laboratórios sem fins lucrativos ou ONGs podem pagar um pouco melhor que universidades, mas estão longe dos valores das grandes empresas de tecnologia. Por exemplo, o Allen Institute for AI (AI2) ou organizações de caridade que atuam em ética em IA podem oferecer valores na casa das centenas de milhares para os melhores pesquisadores, mas normalmente dependem do apelo de uma missão.)
• Outros Setores: Praticamente todos os setores agora estão contratando especialistas em IA de alguma forma. Empresas de manufatura contratam engenheiros de IA e robótica (normalmente com salários semelhantes aos de outros engenheiros de manufatura – o que tende a ser menor do que em software, talvez na faixa de US$ 100 mil nos EUA). Empresas de varejo contratam cientistas de dados para motores de recomendação, empresas de telecomunicações para otimização de redes, etc. Pesquisas salariais do setor mostram que as indústrias que pagam melhor para cargos em ciência de dados/IA nos EUA incluem telecomunicações (~US$ 163 mil), tecnologia da informação (TI) (~US$ 161 mil), seguros (~US$ 160 mil) e serviços financeiros (~US$ 158 mil) ^{[121] [122]} – essencialmente setores onde dados e IA impactam diretamente na geração de receita. Setores com salários mais baixos (relativamente falando) incluem áreas como agricultura (US$ 136 mil) ou educação (US$ 120 mil) ^{[123] [124]}. Mas mesmo nesses setores “baixos”, empregos em IA ainda costumam pagar acima da média do setor; por exemplo, um especialista em IA na educação ganhando US$ 120 mil recebe muito mais do que um professor típico. Isso ressalta que habilidades em IA agregam um prêmio em toda parte: um prêmio salarial de cerca de 56% em média, segundo uma análise da PwC, indicando que funções ligadas à IA pagam mais da metade acima de outras funções com experiência semelhante ^[125].

Em resumo, onde você trabalha importa muito para o salário em IA. Grandes empresas de tecnologia e o setor financeiro podem transformar profissionais de IA em milionários; startups podem oferecer alto potencial de crescimento, mas um pagamento atual um pouco menor (com exceções evidentes para startups bem financiadas); academia/governo oferecem recompensas intelectuais, mas exigem uma redução salarial. Muitos especialistas em IA escolhem o setor com base em prioridades pessoais (por exemplo, ganhos de curto prazo vs. liberdade de pesquisa vs. impacto em políticas públicas). No entanto, estamos vendo uma certa convergência: indústrias tradicionais como telecomunicações, seguros e consultorias estão aumentando salários para atrair talentos em IA, diminuindo a diferença em relação ao setor de tecnologia ^{[126] [127]}. Por exemplo, firmas de consultoria agora montam equipes de IA de forma agressiva e pagam salários altíssimos a cientistas de dados porque precisam aconselhar seus clientes sobre IA ^[128]. O efeito geral é que os especialistas em IA têm abundância de escolha – e muitos optam por rodar entre setores (por exemplo, começar na academia, migrar para big tech ou startup, e talvez mais tarde atuar no governo) ao longo da carreira, aproveitando seu valioso conjunto de habilidades de diferentes maneiras.

Referências de Empresas de Destaque: OpenAI, DeepMind, Meta, Microsoft, etc.

Uma maneira elucidativa de entender os extremos salariais em IA é observar algumas empresas e laboratórios notáveis conhecidos pelo trabalho em IA. Estes incluem empresas dedicadas à pesquisa em IA e divisões de IA de grandes empresas de tecnologia. Aqui, destacamos referências salariais e relatos de alguns dos principais players:

• OpenAI: Como criadora do ChatGPT e um dos principais laboratórios de IA, a OpenAI tem, segundo relatos, oferecido remuneração muito generosa aos seus funcionários, especialmente aos cargos seniores. Dados recentes do Levels.fyi indicam que um engenheiro de software na OpenAI recebe uma mediana de remuneração total em torno de US$ 875.000 por ano (nos EUA) ^[129]. A faixa é impressionante – um engenheiro iniciante (L2) ganha cerca de US$ 238 mil, enquanto um engenheiro sênior (L6) pode chegar a US$ 1,34 milhão por ano ^[130]. A OpenAI também possui uma estrutura de participação nos lucros, com “Profit Participation Units” para os funcionários, o que pode aumentar ainda mais a remuneração se a valorização da OpenAI crescer. Segundo a Reuters, “Pesquisadores seniores da OpenAI regularmente recebem pacotes de remuneração superiores a US$ 10 milhões por ano” ^{[131] [132]}. Esse número é impressionante, mas foi corroborado por fontes diante da intensa competição por talentos. Por exemplo, quando alguns pesquisadores da OpenAI foram abordados por concorrentes, a OpenAI ofereceu bônus de retenção de US$ 1 a 2 milhões mais aumentos de equity de US$ 20 milhões ou mais para convencê-los a ficar ^[133]. Esses pacotes de retenção indicam que o valor total da compensação de um pesquisador da OpenAI (salário + ações) pode ser extremamente alto – chegando a oito dígitos em alguns casos. A estratégia da OpenAI tem sido ser competitiva, mas também enfatizar sua missão; um pesquisador, Noam Brown, relatou que, na verdade, aceitou menos dinheiro para trabalhar na OpenAI por conta do trabalho inovador (embora até mesmo esse “menos” provavelmente ainda fosse uma oferta robusta) ^[134].
• Google DeepMind (Alphabet): O braço de pesquisa em IA do Google, agora uma fusão entre Google Brain e DeepMind, é conhecido por pagar muito bem aos seus funcionários. Há alguns anos, vazaram notícias de que o salário médio na DeepMind em Londres era cerca de £295.000 (~$400 mil) incluindo bônus ^[135]. O Google tem bolsos fundos e ofereceu valores impressionantes para garantir talentos. A Reuters relatou que o Google DeepMind já ofereceu pacotes de remuneração de $20 milhões por ano para os principais pesquisadores e até ajustou os cronogramas de aquisição de ações para tornar as propostas mais atraentes ^[136]. Esses seriam casos excepcionais (provavelmente destinados a pioneiros mundiais em IA), mas mostram o que está em jogo. Para efeito de comparação, um Cientista de Pesquisa padrão do Google nos EUA pode chegar a cerca de $900 mil, como mencionado ^[137], mas a DeepMind já pagou acima das faixas normais para atrair especialistas (especialmente antes de se fundir completamente ao Google). Em um caso bastante conhecido, o Google pagou mais de $100 milhões para adquirir uma startup basicamente para contratar um pesquisador de IA específico (Geoff Hinton em 2013) – essencialmente um “acqui-hire” por talento. Agora, com a concorrência esquentando, o Google parece disposto a fazer o que for preciso: concessões de ações fora do ciclo, períodos de aquisição reduzidos e ofertas de vários milhões de dólares para contratações-chave ^[138].
• Meta (Facebook) IA: A Meta aumentou drasticamente seus esforços em IA entre 2023–2025, lançando uma nova iniciativa de “supercomputador de IA” e buscando os melhores talentos. De acordo com rumores do setor, que depois foram discutidos publicamente pelo CEO da OpenAI, a Meta estava oferecendo a alguns pesquisadores pacotes de até US$ 100 milhões (provavelmente distribuídos ao longo de vários anos) ^{[139] [140]}. Em meados de 2025, Sam Altman (CEO da OpenAI) afirmou que a Meta estava tentando atrair pesquisadores da OpenAI com bônus de assinatura de US$100 milhões e salários anuais ainda maiores ^{[141] [142]}. Embora essa afirmação fizesse parte de uma narrativa (e a Meta não tenha comentado), análises posteriores sugerem que a Meta de fato ofereceu mais de US$10 milhões por ano a determinados líderes em IA ^{[143] [144]}. Na verdade, diz-se que o CEO da Meta, Mark Zuckerberg, abordou pessoalmente candidatos de destaque com ofertas de US$10 milhões ou mais para que se juntassem ao laboratório de IA da Meta ^[145]. A Meta também teria ultrapassado a marca de US$2 milhões/ano para ofertas de rotina a pesquisadores de alto escalão até 2025 ^[146]. Apesar de tais valores, a OpenAI e outras empresas conseguiram reter talentos, indicando como o dinheiro sozinho nem sempre é decisivo nesse nível tão elevado – mas certamente destaca como “laboratórios de IA encaram a contratação como um jogo de xadrez… dispostos a pagar muito por candidatos com expertise especializada” ^[147]. (Essa frase marcante é de Ariel Herbert-Voss, uma ex-pesquisadora da OpenAI, descrevendo a guerra por talentos ^[148].) Vale destacar os níveis na Meta: para cargos mais comuns, engenheiros de software da Meta (Facebook) com foco em IA podem ganhar algumas centenas de milhares (nível E5 na Meta pode ser cerca de US$300-400 mil). Mas o grupo de Pesquisa em IA da Meta (FAIR) historicamente pagava muito bem e frequentemente incluía bônus de assinatura e bolsas de pesquisa.
• Microsoft Research / Microsoft AI: A Microsoft investiu pesadamente em IA (incluindo uma parceria de mais de US$10 bilhões com a OpenAI). A própria remuneração da Microsoft para cargos em IA é competitiva com outras grandes empresas de tecnologia, embora talvez um pouco abaixo de Google/Meta nos níveis mais altos. Um líder de IA no nível “Partner” da Microsoft pode ter uma remuneração total na faixa de US$1 milhão ou mais, mas menos pessoas atingem os valores astronômicos vistos na OpenAI/Google. A Microsoft viu alguns talentos saírem para empresas dedicadas exclusivamente à IA (por exemplo, Sébastien Bubeck deixou a MSR para se juntar à OpenAI em 2023 ^[149]), indicando que laboratórios menores às vezes conseguem superar os grandes incumbentes. No entanto, a Microsoft costuma incluir outros incentivos (por exemplo, financiamento para pesquisas próprias e, agora, através da parceria com a OpenAI, a chance de trabalhar de perto com tecnologias de ponta). Números concretos: o Levels.fyi mostra que um “Researcher” nível 66 (aproximadamente sênior) pode ganhar cerca de US$300 mil, e um Partner-level (executivo) pode chegar a cerca de US$800 mil até US$1 milhão, incluindo ações. Adicionalmente, a Microsoft frequentemente vincula bônus ao desempenho dos produtos de IA (por exemplo, o pagamento de um especialista em Azure AI pode incluir bônus de vendas). Em resumo, a Microsoft paga salários de primeira linha para IA, mas não tem sido tão destacada na mídia quanto as guerras de ofertas entre OpenAI, Meta e Google. Provavelmente porque a Microsoft utiliza estrategicamente seu investimento na OpenAI – terceirizando, na prática, alguns dos pesquisadores mais bem pagos para a folha de pagamento da OpenAI, enquanto se beneficia das inovações deles.
• Amazon e outros: A Amazon (AWS) emprega muitos engenheiros de IA (para serviços de IA da AWS, Alexa, etc.) e normalmente paga de forma semelhante a outras big techs para cargos seniores (centenas de milhares altos). A Apple também faz parte do cenário – os cargos de IA/ML da Apple são, segundo dizem, um pouco menos remunerados em relação aos concorrentes (a Apple tende a ter uma cultura mais secreta e às vezes oferece menos ações, mas ainda assim paga centenas de milhares por ano). A Nvidia, uma empresa-chave de chips de IA, também tem atraído pesquisadores de IA e pago bem, mais pelo lado da engenharia.
• Startups de IA de destaque: Algumas startups de IA de ponta chamaram atenção pela alta remuneração. Por exemplo, a Anthropic, rival da OpenAI, teria oferecido salários de várias centenas de milhares para engenheiros de carreira intermediária. Mais dramaticamente, quando a startup xAI (empreendimento de Elon Musk) foi lançada, presumivelmente precisou igualar essas ofertas altas para atrair talentos dos concorrentes. Uma startup menor normalmente não pode pagar US$10 milhões/ano para alguém, mas pode atrair profissionais com equity que pode valer dezenas de milhões se a startup for bem-sucedida. A newsletter Smythos resumiu: “Em 2025, a Meta ultrapassou a marca de US$2 milhões em ofertas e ainda assim estava perdendo talentos para concorrentes… A Meta não está competindo dentro do mercado – está tentando remodelá-lo ao inventar um patamar maior de remuneração” ^{[150] [151]}. Isso sugere que mesmo startups (com grandes investimentos) podem conquistar talentos se ultrapassarem as normas salariais existentes. Um exemplo: a Lightmatter (startup de hardware de IA) contratou os principais pesquisadores de ML do Google oferecendo a eles participação acionária semelhante à de cofundador. Embora os salários exatos não sejam públicos, isso mostra como a remuneração pode ser criativa em startups.

Em conclusão, o teto salarial da IA está sendo constantemente redefinido por um pequeno grupo de empresas-chave. Em 2024–2025, alguns referenciais concretos são:

• Engenheiros de IA de topo na OpenAI: ~US$1 milhão de média, com faixa de ~US$240 mil a US$1,3 milhão do júnior ao sênior ^[152].
• Pesquisadores de topo na OpenAI: >US$10 milhões/ano para alguns “superastros” (segundo a Reuters) ^[153].
• Google DeepMind: ofereceu até US$20 milhões/ano para certos pesquisadores ^[154].
• Meta AI: ofertas nominais de até US$10–$25 milhões totais para talentos cobiçados (por exemplo, contratos de vários anos ou bônus únicos muito altos) ^{[155] [156]}.
• Cientista pesquisador de IA sênior típico em uma Big Tech (mas não no topo absoluto) atualmente: US$500 mil – US$800 mil de remuneração total é comum ^{[157] [158]}.
• Em contraste, especialista típico em IA em uma empresa menor ou fora do topo: US$150 mil – US$300 mil dependendo do cargo e localização, o que ainda é muito alto em relação à maioria dos empregos.

Esses números podem soar inacreditáveis, mas refletem a realidade de uma “escassez de talentos” em uma área tecnológica que líderes acreditam que definirá o futuro de setores inteiros. Como uma análise afirmou: “o talento de IA de ponta agora comanda um preço antes reservado para empresas inteiras” ^[159]. A próxima seção explorará por que isso está acontecendo – a demanda, a escassez de talentos e como tendências como o trabalho remoto influenciam o cenário.

Fatores dos Tendências Salariais: Demanda em IA, Escassez de Talentos & Trabalho Remoto

Os salários extraordinários e tendências discutidos são sintomáticos de forças maiores no mercado de trabalho em IA. Três grandes impulsionadores são: a explosiva demanda por habilidades em IA (em todos os setores), a escassez de talentos experientes em IA e padrões de trabalho em evolução, como o trabalho remoto, que ampliam a concorrência. Aqui analisamos como cada fator influencia a remuneração:

Demanda crescente por habilidades em IA: Desde o avanço do ChatGPT no final de 2022 e a onda da IA generativa, a demanda por especialistas em IA disparou. Empresas de todos os tipos – de grandes empresas de tecnologia a bancos e varejistas – estão correndo para integrar IA em seus produtos e operações ^{[160] [161]}. Essa mentalidade de corrida do ouro (“precisamos de pessoas de IA para ontem!”) levou a guerras de ofertas por qualquer um com expertise comprovada em IA. Uma análise do LinkedIn mostra que as vagas de emprego em IA aceleraram drasticamente: por exemplo, funções em IA como percentual dos empregos em tecnologia nos EUA saltaram de 8,8% em 2019 para 14,3% em meados de 2024 ^{[162] [163]}. Com todos os setores agora contratando (finanças, saúde, manufatura, consultoria, etc., todos recrutando fortemente talentos de IA ^{[164] [165]}), o número de vagas abertas supera em muito o número de candidatos qualificados. A economia simples entra em ação: quando a demanda supera a oferta, os preços (salários) sobem.

Crucial, a IA é vista como uma imperativa estratégica – as empresas temem ficar para trás se não conseguirem implementar a IA mais avançada e, por isso, investem agressivamente em talentos. Essa urgência se traduz em pacotes salariais que lembram atletas profissionais ou estrelas de Hollywood para os principais especialistas em IA. Como uma dúzia de insiders contou à Reuters, desde o lançamento do ChatGPT, a contratação de pesquisadores de IA “escalou para níveis de atletas profissionais” ^[166]. Um dos motivos é que as empresas percebem que um pesquisador de IA de alto nível pode literalmente criar inovações bilionárias (o conceito do chamado “engenheiro 10x”, ampliado para o “pesquisador 10.000x” em IA ^[167]). Sam Altman brincou sobre “esses pesquisadores 10.000x” no Twitter ^[168] – insinuando que a contribuição de um único indivíduo em IA pode ser ordens de magnitude maior do que a média. Se uma empresa acredita que contratar um especialista específico em IA pode determinar seu sucesso ou fracasso, ela pagará praticamente qualquer valor – como vemos nas ofertas acima de $10M.

Mesmo além dos que estão no topo, a demanda generalizada eleva os salários em todos os níveis. Por exemplo, pequenas e médias empresas que talvez não consigam pagar milhões ainda precisam oferecer salários muito competitivos (e benefícios como trabalho flexível, projetos interessantes) para atrair engenheiros de IA de nível intermediário que podem ter propostas do Google ou de uma startup promissora. Isso faz com que os salários medianos aumentem ano após ano. De fato, em 2024, “carreiras relacionadas à IA estão entre as mais recompensadoras, oferecendo remuneração competitiva que cresce conforme a experiência e expertise” ^[169]. O boom da IA Generativa, especificamente, criou novas funções (por exemplo, Engenheiro de Prompt, Desenvolvedor de LLM) com salários altos, porque a demanda surgiu tão rápido que a oferta não acompanhou. Em abril de 2025, o salário mediano global para cargos em IA foi reportado em torno de $160.000 anuais ^[170] – uma mediana muito alta que reflete o quanto desses cargos estão nos setores de maior remuneração.

Escassez de Talentos (Oferta Limitada): Embora muitas pessoas estejam entrando em áreas relacionadas à IA, especialistas realmente experientes em IA (especialmente aqueles com pós-graduação avançada ou experiência significativa em projetos) ainda são relativamente raros. A IA moderna (deep learning, etc.) é um campo jovem – só na última década ela explodiu. Isso significa que o grupo de profissionais com, por exemplo, mais de 10 anos de experiência em deep learning é muito pequeno. Dependendo de quem você perguntar, o número de pessoas no mundo capazes de construir modelos de IA de ponta está apenas na baixa casa dos milhares ^[171]. Uma fonte da Reuters disse que o grupo de elite pode ser de algumas dezenas a algumas centenas de indivíduos que impulsionaram os principais avanços dos LLMs ^[172]. Essa escassez extrema no topo amplifica os salários nesse nível: esses são os “superstars da IA” que podem escolher qualquer empregador. É por isso que as empresas tratam o recrutamento “como um jogo de xadrez” – estrategizando cuidadosamente e investindo para captar os principais talentos ^[173].

Mesmo em níveis menos elevados, muitas vagas de emprego ficam sem ser preenchidas. Um relatório do Fórum Econômico Mundial identificou uma significativa lacuna de talentos em IA globalmente, com a demanda superando em muito a oferta de habilidades em muitos países ^{[174] [175]}. Em lugares como a Índia, apesar de formar muitos engenheiros, empresas projetam 2,3 milhões de vagas em IA nos próximos 3 anos sem candidatos qualificados suficientes para preenchê-las ^{[176] [177]}. Da mesma forma, a Europa enfrenta dificuldades para reter talentos em IA (metade dos graduados em IA de alguns países mudam-se para os EUA) ^{[178] [179]}. A escassez de talentos força as empresas a fazer duas coisas: pagar mais para conseguir o talento limitado, e considerar contratações não tradicionais (por exemplo, contratar físicos ou matemáticos e transformá-los em pesquisadores de IA) ^{[180] [181]}.

A escassez também levou a abordagens criativas, como empresas criando treinamentos internos (programas de capacitação) e aproveitando a contratação internacional. Mas, no curto prazo, investir dinheiro no problema é a solução mais rápida – por isso os salários tão elevados. Ariel Herbert-Voss descreveu que os laboratórios de IA tratam especialistas como peças valiosas de xadrez – você precisa de torres e cavalos suficientes e está disposto a pagar o que for para não ficar sem uma peça ^[182]. Enquanto a IA continuar sendo a tecnologia transformadora da era, e a expertise não puder ser produzida instantaneamente, o talento escasso desfrutará de um mercado vendedor para suas habilidades.

Trabalho remoto e globalização de talentos: O aumento do trabalho remoto e híbrido acrescentou uma nova dimensão às tendências salariais em IA. Por um lado, o trabalho remoto amplia a base de talentos para os empregadores – as empresas podem contratar além de sua localização geográfica, inclusive acessando regiões com salários predominantes mais baixos. Isso pode exercer uma pressão negativa sobre os salários de alguns cargos caso as empresas optem por contratar remotamente em mercados mais baratos. De fato, algumas empresas tentaram pagar funcionários com base no custo de vida local (salário baseado em localização), o que, em teoria, poderia economizar dinheiro ao contratar em áreas de menor custo. Por exemplo, uma empresa pode contratar um engenheiro de IA na Europa Oriental ou na Índia por uma fração do salário dos EUA. No entanto, o trabalho remoto também intensifica a competição global por talentos, o que significa que profissionais qualificados agora têm acesso aos empregadores que pagam melhor no mundo inteiro, e não apenas localmente. Na prática, isso tem gerado uma pressão positiva sobre os salários em muitas regiões, já que os empregadores locais precisam competir com ofertas estrangeiras.

Observamos evidências de que as disparidades salariais baseadas em localização estão diminuindo. Um estudo de remuneração de startups de 2024 constatou que 85% das startups ainda ajustam o pagamento por localização, mas cidades fora dos polos tradicionais fecharam rapidamente essa diferença – por exemplo, Miami e Charlotte agora oferecem cerca de 85–90% dos salários de San Francisco para cargos de tecnologia ^{[183] [184]}. Até mesmo áreas historicamente com salários mais baixos (Meio-Oeste, etc.) aumentaram os salários de tecnologia para os níveis nacionais mais altos. Isso provavelmente ocorre porque o trabalho remoto permitiu que talentos dessas regiões recebessem ofertas de empresas das costas; para retê-los, as empresas locais precisaram aumentar os salários. Em outras palavras, o trabalho remoto criou um mercado global mais unificado para os principais talentos de IA. Um engenheiro de ML talentoso na Polônia ou na Nigéria agora pode, potencialmente, trabalhar para uma empresa dos EUA sem precisar se mudar, ganhando um salário mais próximo ao padrão americano do que o que uma empresa local pagaria. Na prática, muitas empresas ainda pagam menos nesses casos (citando diferenças no custo de vida), mas a diferença está diminuindo à medida que os trabalhadores têm mais opções.

Do ponto de vista do funcionário, as oportunidades remotas foram uma grande vantagem. Permitem que profissionais de IA vivam em regiões com menor custo de vida enquanto recebem salários altos, ou simplesmente tenham mais opções (o que aumenta seu poder de negociação). Pesquisas indicam que trabalhadores remotos frequentemente recebem salários um pouco menores quando ajustados pela localização (alguns estudos apontam redução de 10-15%, talvez devido à adequação salarial pelas empresas) ^{[185] [186]}. Mas tais ajustes estão diminuindo, como observado. Além disso, o trabalho remoto permitiu que mais pessoas ingressassem na área de IA ao redor do mundo, potencialmente aliviando a escassez de talentos a longo prazo ao espalhar o conhecimento.

Outro aspecto são as preferências de equilíbrio entre vida pessoal e trabalho: Muitos especialistas em IA valorizam a flexibilidade e podem escolher um emprego que ofereça trabalho remoto em vez de um que não ofereça, mesmo que o salário seja um pouco menor. Mas, dado o quão aquecido está o mercado, as empresas muitas vezes precisam oferecer tanto um salário alto quanto flexibilidade para garantir os candidatos. Por exemplo, uma empresa que tenta contratar um engenheiro de ML muito procurado pode acabar oferecendo um salário alto e permitindo trabalho remoto em tempo integral, porque, caso contrário, o candidato tem outras 5 ofertas que também permitem.

Resumindo, o trabalho remoto tornou a remuneração em IA mais competitiva globalmente. Ele reduz algumas diferenças regionais (por exemplo, um desenvolvedor de IA qualificado no Brasil pode agora conseguir um emprego que paga salários no nível dos EUA remotamente, elevando o padrão para empresas brasileiras locais). Isso também significa que as empresas podem contratar de forma mais ampla, potencialmente preenchendo funções que eram difíceis de ocupar localmente (o que pode moderar o crescimento extremo dos salários para determinadas posições, ao adicionar oferta do exterior). No entanto, para as funções mais especializadas, a guerra por talento é tão intensa que remoto ou presencial passa a ser um fator menor – essas pessoas podem ditar os termos e muitas vezes até se mudar, se necessário. Para funções de nível intermediário, o trabalho remoto definitivamente expande as oportunidades e pode impedir que os salários aumentem demais, permitindo a distribuição do trabalho globalmente.

Para resumir: “O trabalho remoto amplia os pools de talentos globalmente, aumentando a concorrência entre empregadores para oferecer melhores benefícios” ^[187]. Isso cria um mercado maior e mais competitivo para habilidades em IA. No curto prazo, essa competição beneficia principalmente os trabalhadores (já que vários empregadores disputam por eles), o que acaba elevando ou equalizando para cima a remuneração. Os empregadores se beneficiam por poderem preencher funções de qualquer lugar, mas não necessariamente conseguem pagar menos pelos melhores talentos – eles simplesmente ganham acesso a mais desses profissionais.

Outros Fatores: Existem influências adicionais que valem ser destacadas:

• Inflação e Custo de Vida: A alta inflação em 2022–2023 levou muitos empregadores a ajustar salários ou conceder aumentos para acompanhar o custo de vida. Os salários de tecnologia, no geral, estagnaram em 2023 após anos de crescimento ^{[188] [189]}, o que efetivamente resultou em uma redução salarial real devido à inflação. Em 2024, a remuneração média em tecnologia subiu apenas cerca de 1,2%, ficando atrás da inflação ^{[190] [191]}. No entanto, em cargos de IA, a demanda aquecida muitas vezes contrariou essa tendência – muitos especialistas em IA ainda receberam aumentos bem acima da inflação devido a promoções ou ofertas concorrentes. Dito isso, a inflação em cidades de alto custo (SF, NYC) também pressionou empresas a oferecer salários nominais mais altos para que os funcionários pudessem manter o padrão de vida. Algumas empresas instituíram ajustes gerais (por exemplo, um aumento de 5%) para compensar a inflação no final de 2022, mas com o aperto no orçamento em 2023, isso não foi universal ^[192]. Assim, a inflação teve um papel, mas secundário; o descompasso entre oferta e demanda em IA é a principal força que impulsiona os salários, não a inflação geral.
• Capital de Risco & Clima de Financiamento: Em tempos de bonança (como 2021), startups abastecidas de dinheiro de investidores de risco ofereciam remunerações muito altas (incluindo grandes pacotes de ações) para contratações de IA. Em momentos mais lentos (como a queda do setor em 2023), algumas startups recuaram nas ofertas. O resultado é um pouco cíclico. Em 2024–2025, com a IA generativa sendo o queridinho dos VCs, o financiamento para startups de IA voltou a disparar, assim como sua capacidade de pagar bons salários. No entanto, os investidores agora incentivam as startups a serem mais eficientes, então vemos contratações seletivas (pagando prêmios apenas para funções cruciais). O relatório da SignalFire observou que “as startups de Série A têm 20% menos funcionários do que em 2020” ^{[193] [194]}, o que significa que contratam menos pessoas, mas ainda investem pesado no engenheiro ou cientista de IA fundamental, pagando salários altos.
• Regulação e Política: Regulamentações emergentes de IA (como a Lei de IA da UE) podem influenciar os salários indiretamente. Por exemplo, requisitos de conformidade criam demanda por especialistas em ética de IA e especialistas jurídicos (vimos faixas salariais de cerca de US$ 95 mil–US$ 135 mil para diretores de ética em IA ^[195]). Se as regulamentações desacelerarem a implementação de IA em uma região, as empresas podem moderar as contratações (possivelmente freando o crescimento salarial). Por outro lado, investimentos governamentais em IA (como a Lei CHIPS e Ciência dos EUA incluindo financiamento para pesquisa em IA, ou estratégias nacionais de IA em vários países) podem criar novos empregos e aumentar a competição por talentos. Políticas de imigração também são importantes: os limites de vistos H-1B dos EUA fazem com que algumas empresas não consigam trazer tanto talento estrangeiro em IA, agravando a escassez e aumentando os salários locais. Canadá e Reino Unido introduziram esquemas de vistos mais abertos para profissionais de IA para atrair talentos, o que pode gradualmente aliviar a pressão (ou, no caso do Reino Unido, ajudar o setor de IA de Londres a crescer, aumentando a demanda local). Em resumo, as políticas são um fator de fundo – podem deslocar o fluxo de talentos, mas a escassez global geral e a alta demanda permanecem.
• Hype do Setor e Benefícios: Vale notar que, além do salário, muitos especialistas em IA recebem benefícios substanciais: opções de ações, orçamentos para pesquisa, bônus de contratação etc. Por exemplo, bônus de retenção em IA têm sido enormes (os bônus de US$ 2 milhões da OpenAI ^[196], ou bônus de contratação generosos em grandes empresas). Muitas empresas também oferecem itens como férias ilimitadas, auxílios para trabalho remoto e outros benefícios para tornar as ofertas mais atraentes. Na academia, para contrapor o apelo do setor privado, universidades às vezes oferecem cargas de ensino reduzidas ou permitem que professores atuem como consultores (o que pode aumentar efetivamente sua renda). Todos esses fatores contribuem para a remuneração total e qualidade de vida, fazendo do salário puro apenas uma parte (embora a maior parte) do quebra-cabeça.

Para concluir esta seção: O aumento nos salários de IA é fundamentalmente impulsionado pela altíssima demanda e oferta limitada. As empresas veem o talento de IA como investimentos cruciais (daí a frase “Talento de IA vale nove dígitos” ^{[197] [198]} em alguns casos). Até que a escassez de talentos seja resolvida (o que pode levar anos, se é que isso vai acontecer, dado o apetite crescente por IA), podemos esperar que os salários permaneçam elevados. O trabalho remoto, na verdade, intensificou a competição por talentos de ponta globalmente, levando a um patamar salarial mais nivelado (e frequentemente mais alto) entre as regiões. Como aconselha um especialista em remuneração para startups: “Prepare-se para os custos com talentos de IA” e esteja pronto para comunicar claramente o valor da participação acionária aos contratados ^{[199] [200]} – o que implica que salários altos já são realidade, e são as outras partes da oferta que as empresas precisam gerenciar com sabedoria.

Fatores Regionais e Econômicos que Influenciam os Salários

Além da oferta e demanda imediatas do mercado de trabalho de IA, diversos fatores regionais e macroeconômicos também influenciam os salários de especialistas em IA:

• Custo de Vida e Inflação: Regiões com custos de vida mais altos geralmente oferecem salários nominais mais elevados para atrair talentos para esses locais. Por exemplo, a região da Baía de São Francisco – conhecida pelos custos extremos de moradia – normalmente apresenta um prêmio salarial. Como mencionado anteriormente, Califórnia e alguns outros estados pagam acima da média dos EUA (empregos de IA na Califórnia ~14% mais altos, Washington ~10% mais alto, etc.) ^[201]. Da mesma forma, na Europa, cidades como Londres, Zurique, Genebra possuem níveis salariais mais altos para funções de IA do que cidades menores, em parte devido às diferenças no custo de vida ^{[202] [203]}. A alta inflação nos últimos anos pressionou os empregadores a aumentarem salários de forma generalizada. Enquanto muitos trabalhadores de tecnologia viram apenas aumentos modestos de cerca de 4-5% ao ano (aproximadamente igualando a inflação) ^[204], algumas empresas concederam ajustes de mercado adicionais para funções críticas, garantindo que não perdessem talentos para concorrentes que pudessem atrelar ofertas às novas realidades de custo. Por exemplo, no final de 2022, quando a inflação disparou cerca de 8%, houve relatos de empresas concedendo bônus únicos ou aumentos salariais no meio do ano para engenheiros e cientistas de dados-chave. Se a alta inflação persistir, empresas em áreas de menor custo podem ter que elevar ainda mais os salários para manter o poder de compra dos funcionários, aproximando-se assim dos níveis salariais das grandes cidades. Por outro lado, se a inflação estabilizar, poderemos ver os salários reais na tecnologia aumentarem novamente após a leve queda em 2023 ^[205].
• Boons Tecnológicos Locais: Quando uma determinada cidade ou região desenvolve uma reputação como polo tecnológico (frequentemente com apoio governamental ou efeitos de aglomeração), os salários nesse local podem subir rapidamente devido à demanda concentrada. Por exemplo, Montreal, Canadá tornou-se um polo de pesquisa em IA (com Yann LeCun, etc.), levando muitas startups e laboratórios a se instalarem lá – os salários locais em IA aumentaram como resultado (embora ainda menores que nos EUA, a concorrência entre empresas de Montreal por talentos cresceu). Toronto também viu crescimento nos empregos em IA e um aumento nas faixas salariais à medida que empresas como o Google Brain abriram escritórios. Na Europa, cidades como Berlim e Amsterdã surgiram como centros tecnológicos, elevando os padrões salariais nessas localidades para mais próximos aos de Londres. Uma análise da Stepstone na Alemanha destacou a transformação do mercado de trabalho – a demanda por especialistas em IA aumentou em praticamente todos os setores, até mesmo em áreas inesperadas como a construção civil (crescimento de 4x entre 2019 e 2023) ^{[206] [207]}. Essa adoção generalizada exerce pressão para cima nos salários até mesmo em cidades menores, pois empresas locais percebem que precisam pagar mais para contratar ou reter talentos em IA que poderiam facilmente se mudar para uma cidade maior ou trabalhar remotamente. Além disso, alguns países que oferecem incentivos a empresas de tecnologia podem, indiretamente, elevar os salários. Por exemplo, a Irlanda atraiu muitas empresas de tecnologia com baixos impostos; Dublin agora tem um cenário tecnológico próspero e salários compatíveis (embora ligeiramente abaixo dos de Londres). Dubai e Abu Dhabi têm iniciativas para atrair talentos em IA oferecendo zero imposto de renda e instalações de pesquisa luxuosas – um cientista de IA que se mudar para lá pode negociar um salário líquido muito alto, já que não haverá desconto de impostos. Com o tempo, se esses polos emergentes tiverem sucesso, podem se tornar também bolsões de altos salários.
• Fuga de Cérebros vs Ganho de Cérebros: Regiões que sofrem com a fuga de cérebros (perda dos melhores talentos em IA para outros países) podem enfrentar escassez de profissionais localmente, aumentando ironicamente o salário de mercado para quem permanece (mas muitas vezes simplesmente não conseguem preencher as vagas). Por exemplo, nota-se que mais da metade dos formados em IA de Israel foram para os EUA nos últimos anos ^{[208] [209]}. O setor de tecnologia de Israel é robusto, mas comparativamente menor, então para manter os talentos eles podem precisar aumentar salários ou oferecer outros incentivos como participação acionária em startups (Israel já tem salários altos, mas muitos ainda saem em busca de remunerações ainda maiores no Vale do Silício). Alguns países da Europa enfrentam desafios semelhantes para manter doutores tentados pelos salários americanos, que costumam ser o dobro. Essa dinâmica influencia as empresas locais – muitas empresas europeias precisaram começar a oferecer remuneração mais próxima dos padrões americanos para contratações críticas em IA ou corriam o risco de perdê-los. O esforço da UE por “soberania digital” inclui criar empregos atraentes para reter talentos em IA, o que provavelmente significa melhores salários ou financiamento para cargos de pesquisa.
• Regulamentações e Cautela: Curiosamente, regiões com regulamentação pesada ou adoção cautelosa de IA podem desacelerar um pouco a demanda (e, assim, o crescimento salarial). Por exemplo, se a Lei de IA da UE impuser custos rígidos de conformidade, algumas empresas podem adiar projetos de IA, o que pode retardar um pouco a corrida por contratações na Europa em comparação com o ambiente mais laissez-faire dos EUA. No entanto, esse efeito parece pequeno até agora – a demanda europeia por competências em IA ainda está crescendo rapidamente ^[210]. Por outro lado, os requisitos regulatórios criam novos cargos (conformidade, auditoria, ética), como mencionado. Essas funções (auditores de IA, avaliadores de viés, etc.) agora fazem parte do ecossistema de empregos em IA e têm salários razoáveis (muitas vezes de seis dígitos em empresas de tecnologia) – o que aumenta as tendências de remuneração geral.
• Fatores Culturais e de Estilo de Vida: Em alguns casos, preferências de estilo de vida ou culturais de uma região podem influenciar quanto dinheiro é necessário para atrair talentos. Por exemplo, a Europa tende a oferecer mais férias, benefícios e às vezes um melhor equilíbrio entre vida pessoal e profissional, mas salários um pouco mais baixos do que os EUA. Alguns profissionais de IA podem aceitar um pouco menos de remuneração para viver, por exemplo, em Barcelona ou Viena, devido a escolhas pessoais de qualidade de vida. Os empregadores dessas regiões não podem se distanciar demais das taxas globais de mercado se quiserem atrair talentos de ponta, mas podem conseguir contratar alguém por €70 mil que recusou US$120 mil nos EUA por razões pessoais. Essas escolhas individuais não definem o mercado, mas mostram que dinheiro não é o único fator e permitem alguma variação. Ainda assim, como IA se torna uma área estratégica central, as empresas estão focando em recompensas totais – incluindo trabalho flexível, projetos interessantes e impacto social – para atrair talentos, já que nem toda organização pode competir apenas no salário.
• Ciclos Econômicos: A economia em geral também desempenha um papel. Em recessões ou crises tecnológicas, pode-se esperar que os salários fiquem estagnados ou até mesmo caiam se ocorrerem demissões em massa. De fato, as demissões em massa no setor de tecnologia em 2023 e os congelamentos de contratação desaceleraram o crescimento salarial para cargos gerais de software ^[211]. No entanto, cargos em IA foram em grande parte protegidos – muitas empresas que cortaram em outras áreas continuaram contratando para equipes de IA (por exemplo, a Meta demitiu milhares em outros departamentos, mas ao mesmo tempo estava contratando para seu laboratório de IA). Assim, os salários em IA continuaram subindo mesmo em meio a uma economia em desaceleração. Se uma recessão severa ocorrer, talvez até as vagas em IA possam ser afetadas, mas em 2025 o impulso da IA está tão forte que contrabalança as adversidades macroeconômicas. Por exemplo, o salário médio de TI aumentou apenas cerca de 2% em 2024 (praticamente estável) ^[212], ainda assim cargos em IA e segurança continuaram com aumentos e forte demanda, segundo relatos. Os ganhos de produtividade esperados da IA também podem justificar que empregadores paguem mais – um estudo da PwC destacou um grande aumento de produtividade devido à IA e um prêmio salarial de cerca de 56% para quem atua em cargos de IA ^[213]. Assim, as empresas podem racionalizar salários elevados porque esses funcionários geram muito mais valor.

Em essência, fatores regionais e econômicos realmente moldam o contexto dos salários em IA – influenciando para onde o talento vai e como os orçamentos são alocados – mas a tendência global geral é de alta. Locais com ecossistemas de tecnologia em rápido crescimento verão aumentos salariais mais rápidos (o Leste Europeu é um exemplo – começando mais baixo, mas com potencial de grandes aumentos percentuais ano após ano ^[214]). Regiões de alto custo mantêm sua vantagem pagando salários nominais altos, que muitas vezes estabelecem a referência para os demais.

Um desenvolvimento interessante é que os próprios governos estão reconhecendo a importância da remuneração para atrair talentos. Por exemplo, o Reino Unido em 2023 anunciou um “Visto de Talento em IA” e financiamento para 1.000 doutorados em IA, essencialmente com o objetivo de formar e importar talentos, o que com o tempo pode estabilizar os salários ao aumentar a oferta. O Relatório de Talentos em IA da Casa Branca reconhece que os EUA se beneficiam ao atrair estudantes internacionais de IA, que depois trabalham no país ^{[215] [216]}. Assim, políticas que afetam o fluxo de talentos podem, indiretamente, aliviar ou agravar as pressões salariais de uma região.

No geral, as diferenças regionais nos salários de IA estão diminuindo e fatores econômicos como a inflação são reais, mas secundários em relação aos fatores de tecnologia/talento. O salário de um cientista de dados pode variar muito entre o Vale do Silício e, por exemplo, Varsóvia hoje, mas em cinco anos essa diferença pode diminuir um pouco se o trabalho remoto e o investimento em tecnologia do Leste Europeu continuarem (como observou um analista, o crescente cenário de startups do Leste Europeu pode ajudar a “igualar com a Europa Ocidental” nos salários ao longo do tempo ^[217]). Ainda assim, as condições locais sempre vão importar – provavelmente você não receberá salário de San Francisco em um emprego de IA em um país com custo de vida muito mais baixo a menos que trabalhe remotamente para uma empresa estrangeira.

Tendências Recentes, Notícias e Atualizações de Políticas que Afetam a Remuneração em IA

O campo de IA está evoluindo rapidamente, assim como a conversa sobre remuneração. Aqui estão algumas das tendências e notícias mais recentes (2024–2025) que estão influenciando como os especialistas em IA são pagos e o que podem esperar do mercado de trabalho:

• “Guerra por Talentos em IA” se Intensifica: Como detalhado anteriormente, uma das maiores notícias tem sido a corrida armamentista entre empresas por talentos em IA. No final de 2023 e em 2024, vários veículos de mídia destacaram os pacotes salariais sem precedentes que estão sendo oferecidos. Por exemplo, a Reuters (maio de 2025) publicou uma matéria descrevendo a disputa do Vale do Silício por “pesquisadores estrela”, observando que “os principais pesquisadores da OpenAI podem ganhar mais de US$ 10 milhões por ano” ^{[218] [219]}. O mesmo artigo observou que Google DeepMind e xAI também disputam talentos com grandes concessões de ações ^[220]. O Financial Times (junho de 2023) cunhou o termo “guerras de talentos em IA” com relatos de salários de US$ 500 mil a US$ 2 milhões para cientistas de pesquisa e mesmo profissionais de nível médio vendo aumentos significativos ^[221]. Essa narrativa fez com que os especialistas em IA fossem vistos como os novos astros do rock da tecnologia, com manchetes sobre “salários milionários” tornando-se quase rotineiras na imprensa de negócios ^[222]. Essa publicidade pode, por si só, alimentar a tendência – mais profissionais podem migrar para a IA ao ouvir sobre essas recompensas, e especialistas já atuantes podem negociar salários mais altos sabendo de seu valor de mercado.
• Narrativa Meta vs OpenAI: Um evento muito noticioso foi quando Sam Altman (CEO da OpenAI) acusou publicamente a Meta de oferecer remuneração “insana” para atrair funcionários da OpenAI – citando especificamente ofertas de 100 milhões de dólares ^{[223] [224]}. Isso veio à tona em meados de 2025 em um podcast e foi amplamente divulgado. Embora tais afirmações devam ser analisadas em contexto (podem envolver múltiplos anos ou serem exageradas), serviram para mostrar ao mundo o quão alta é a aposta nessa competição. A ausência de negação por parte da Meta deu credibilidade de que algo nesse sentido estava acontecendo ^[225]. Esse desenvolvimento pode impactar expectativas salariais: se você é um cientista de IA de alto nível, agora sabe que múltiplos empregadores podem valorizá-lo em oito ou nove dígitos, o que certamente fortalece sua posição de negociação. Por outro lado, isso levantou questões sobre sustentabilidade e se estamos em uma “bolha” de IA. Alguns analistas se perguntam se esses níveis salariais são um pico de curto prazo ou o novo normal.
• Ajustes Econômicos no Setor de Tecnologia: 2023 registrou muitas demissões no setor de tecnologia, mas, curiosamente, cargos em IA foram muitas vezes preservados ou até mesmo expandidos. Empresas como Google e Microsoft demitiram trabalhadores em áreas tradicionais, mas ao mesmo tempo anunciaram aumento de investimentos em IA. Essa dicotomia foi observada em pesquisas salariais: o crescimento geral dos salários em tecnologia estagnou em 2023 ^[226], mas a área de IA continuou se destacando. No final de 2024, as contratações voltaram a crescer com a leve melhora da economia; o Relatório Salarial de Tecnologia da Dice de 2024 apontou uma recuperação para profissionais com 3–5 anos de experiência (quase +6% nos salários) após uma queda no ano anterior ^{[227] [228]} – indicando provavelmente que profissionais de nível intermediário em alta demanda (como muitos engenheiros de IA) passaram a receber aumentos novamente. Assim, enquanto cargos genéricos de TI podem ter estagnado, as funções em IA estão em trajetória de crescimento.
• Leis de Transparência Salarial: Nos EUA e em outros países, novas leis exigem que as vagas de emprego incluam faixas salariais (por exemplo, Califórnia e Nova York possuem essas leis). Essa tendência de transparência, em vigor entre 2023 e 2024, tornou visível algumas faixas para cargos de IA que antes eram ocultas. Por exemplo, anúncios de vaga podem indicar publicamente “Engenheiro Sênior de ML: US$ 150 mil–US$ 250 mil de base + bônus”. Isso tem dois efeitos: (1) Empodera os candidatos com informações para negociar (eles veem o teto salarial e buscam alcançá-lo), o que provavelmente leva as ofertas reais ao topo da faixa com mais frequência. (2) Pode levar as empresas a ajustarem suas faixas salariais para se manterem competitivas ao verem as faixas dos concorrentes. Com o tempo, essa transparência pode nivelar anomalias e garantir que as pessoas recebam salários mais próximos à média de mercado. Isso também pode reduzir a discriminação salarial. Em resumo, espera-se que as regras de transparência salarial aumentem a remuneração de pessoas subvalorizadas e tornem o mercado mais eficiente – o que, em um setor de alta demanda como IA, provavelmente significa uma média salarial mais alta, ou pelo menos mais pessoas recebendo o valor máximo da faixa.
• Sindicalização e Advocacy dos Trabalhadores: Embora não seja tão proeminente em IA quanto em outros setores, há um movimento crescente de trabalhadores de tecnologia organizando-se por melhores condições. Por exemplo, incidentes com a equipe de IA Ética do Google (a demissão de Timnit Gebru em 2020, etc.) aumentaram a consciência sobre a voz do trabalhador. Não houve greves ou ações sindicais específicas por salários maiores em IA, mas o movimento trabalhista mais amplo da tecnologia pode influenciar discussões futuras (por exemplo, garantir distribuição justa de bônus ou participação acionária). Alguns pesquisadores podem pressionar contra excessivas horas extras ou o estresse que pode acompanhar esses cargos de alta remuneração. Se o equilíbrio entre vida pessoal e trabalho virar um diferencial, alguns podem até aceitar um salário um pouco menor em troca disso, mas até agora a tendência é que as empresas ofereçam tanto altos salários quanto benefícios para manter os funcionários satisfeitos.
• Tendências de Habilidades Mudando os Salários em IA: Dentro da área de IA, certas habilidades atualmente têm um valor premium. IA generativa e especialização em grandes modelos de linguagem são as competências mais valorizadas – se você já trabalhou com LLMs como o GPT ou similares, é extremamente procurado no mercado. Algumas reportagens mencionam quantos profissionais estão aprimorando habilidades em engenharia de prompt ou ajuste fino de LLMs para aproveitar essa onda. IA em cibersegurança é outra intersecção quente (crescimento de 25% em vagas que exigem IA em funções de cibersegurança ^[229]). Provavelmente, especialistas com essas habilidades de ponta conseguem salários acima da média, até mesmo em relação a outros profissionais de IA. Por outro lado, alguns nichos mais antigos (como IA baseada em regras clássicas ou certos sistemas legados) podem não ter o mesmo valor. Isso gera uma certa estratificação interna: por exemplo, um especialista em visão computacional pode encontrar mais demanda em veículos autônomos e um pouco menos se atuar em setores em declínio como vigilância tradicional (apenas como hipótese). De modo geral, quase todas as subáreas de IA estão crescendo. Porém, neste momento, NLP/LLMs e IA generativa estão em maior ascensão, o que se reflete nas ofertas salariais.
• Educação e Certificação: Houve um aumento nas certificações de IA, cursos online (Coursera, etc.) e até programas de mestrado especializados para formar profissionais de IA. À medida que mais pessoas adquirem esses credenciais, pode-se questionar se isso irá saturar as vagas de nível inicial e pressionar os salários de juniores para baixo. Até agora, não há evidências claras de excesso – a demanda é tão grande que recém-formados com habilidades em IA ainda recebem múltiplas propostas. No entanto, alguns empregadores podem se tornar um pouco mais seletivos (preferindo aqueles com experiência prática em projetos). Notícias recentes da área de educação em tecnologia indicam que as empresas ainda recrutam fortemente nas principais universidades (os formandos em IA de Stanford vão principalmente para big techs ou startups bem financiadas). Portanto, pedigree e habilidade comprovada continuam sendo essenciais para conquistar os salários mais altos. Na verdade, a proliferação da educação em IA é uma resposta ao atrativo dos altos salários – todo mundo vê o alto pagamento e quer entrar nessa área.
• Mobilidade Global de Talentos: Países ao redor do mundo estão atualizando políticas para atrair ou reter talentos em IA. Por exemplo, o Canadá criou uma permissão de trabalho especial para titulares de visto H-1B nos EUA que não foram selecionados na loteria, com o objetivo de atrair profissionais de tecnologia qualificados para o emergente cenário de IA do Canadá (especialmente Toronto/Montreal). O Reino Unido anunciou o “Scale-up Visa” e outras rotas para trazer especialistas em IA rapidamente ao país. Os Emirados Árabes Unidos lançaram o “Coder program”, convidando 100.000 programadores (incluindo especialistas em IA) com vistos dourados e incentivos. Cada uma dessas iniciativas pode redistribuir um pouco o talento. Se mais profissionais forem para o Canadá, por exemplo, os salários lá podem subir inicialmente com a demanda, depois estabilizar conforme a oferta aumenta. Os EUA ainda são o grande polo de atração de talentos – abrigando cerca de 60% dos principais pesquisadores de IA, segundo uma análise ^{[230] [231]} – mas obstáculos de visto têm feito alguns optarem por outros destinos. O efeito líquido ainda é que empresas nos EUA costumam patrocinar e pagar o que for necessário para ter a pessoa na equipe, considerando os custos legais de imigração apenas como mais um custo de fazer negócios em IA.
• Pressão Ética e Social: Há uma narrativa na mídia questionando se é saudável ou sustentável ter especialistas em IA sendo pagos como “jogadores da NBA” enquanto outros trabalhadores de tecnologia são demitidos, etc. Alguns especialistas em ética levantaram preocupações de que salários tão altos podem distorcer incentivos (pesquisadores buscando dinheiro corporativo em vez de pesquisa de interesse público). Há também a questão da diversidade: os cargos de IA altamente remunerados são ocupados de forma desproporcional por certos grupos demográficos (geralmente homens, ocidentais ou do leste asiático). Algumas iniciativas visam ampliar o acesso à educação em IA para diversificar o grupo de talentos. Com o tempo, um grupo de talentos maior e mais diverso pode ajudar a aliviar a escassez e talvez moderar os salários – mas isso provavelmente ainda levará muitos anos. Enquanto isso, temos visto os salários em tecnologia se tornarem tema de discussão pública (por exemplo, críticas de que “os salários em IA são absurdamente altos em comparação ao restante da sociedade” ^[232]). Esse tipo de discurso ainda não resultou em nenhuma política para limitar os salários – trata-se mais de uma observação social. Se houver algum efeito, pode ser o incentivo para que mais pessoas de diferentes origens entrem na área atraídas pelos altos salários, o que pode ser positivo.
• Ganhos de Produtividade e Estratégias das Empresas: Por fim, uma tendência é que as empresas estão buscando usar a IA para aumentar a produtividade, potencialmente reduzindo o número de funcionários necessários para certas tarefas. Ironicamente, se as ferramentas de IA facilitarem algumas tarefas de programação ou análise, pode-se pensar que a demanda por especialistas em IA poderia se estabilizar. No entanto, até agora, as evidências mostram o oposto: a IA automatiza algumas tarefas, mas cria novas (e as empresas ainda precisam de especialistas para construir, manter e interpretar sistemas de IA). Uma pesquisa com diretores financeiros em 2024 indicou que muitos esperam precisar de menos trabalhadores menos qualificados, mas de mais trabalhadores altamente qualificados (em IA) para implementar esses sistemas ^[233]. Portanto, embora a IA possa substituir alguns empregos, ao mesmo tempo ela está aumentando a importância e a necessidade dos próprios cargos de especialistas em IA – o que reforça ainda mais seu alto valor (e salário).

Resumindo, as notícias mais recentes confirmam que a remuneração em IA está crescendo fortemente e se tornando parte da discussão mainstream. As empresas estão abertamente competindo entre si com salários; os governos estão correndo para adaptar políticas; e a força de trabalho está mudando via trabalho remoto e qualificação. O consenso no final de 2024 é que essas tendências continuarão em 2025: “Em 2024, as carreiras relacionadas à IA estão entre as mais promissoras, oferecendo remunerações competitivas que aumentam com a experiência e a especialização” ^[234]. Salvo um estouro na bolha da IA ou uma grande entrada de novos talentos, espere que especialistas em IA continuem entre os profissionais mais bem pagos do mercado de trabalho.

Citações de Especialistas e Perspectivas

Para acrescentar mais perspectiva, aqui estão algumas citações importantes de especialistas e líderes do setor sobre salários em IA e o mercado de talentos:

• “Os laboratórios de IA encaram a contratação como um jogo de xadrez… Eles querem se mover o mais rápido possível, então estão dispostos a pagar muito por candidatos com especialização e expertise complementar, assim como as peças de um jogo.” – Ariel Herbert-Voss, CEO de uma startup de IA e ex-pesquisadora da OpenAI ^[235]. (Isso descreve vividamente como os principais empregadores de IA elaboram estratégias e não poupam despesas para montar a equipe certa de especialistas.)
• “Cientistas de dados estão em alta demanda. Eles possuem um conjunto de habilidades altamente relevante que é urgentemente necessário em cada vez mais empresas… Portanto, não é surpresa que cientistas de dados sejam bem remunerados. Com dez anos de experiência, eles podem esperar ganhar cerca de 90.000 euros por ano [na Alemanha].” – Dr. Tobias Zimmermann, especialista em mercado de trabalho da Stepstone ^[236]. (Destacando que mesmo na Europa, onde os salários são menores que nos EUA, profissionais experientes em IA recebem altos salários em relação à média da renda.)
• “Nos principais laboratórios, os salários-base agora chegam a US$ 440.000. Com bônus e ações, muitos pesquisadores ganham mais de US$ 1 milhão por ano. Em 2025, a Meta ultrapassou a marca de US$ 2 milhões em ofertas… Zuckerberg fez propostas pessoais de US$ 10 milhões ou mais. A OpenAI respondeu com bônus de retenção de US$ 2 milhões e pacotes de ações avaliados acima de US$ 20 milhões.” – Ore Bakare, especialista em conteúdo de tecnologia, resumindo relatórios do setor ^{[237] [238]}. (Esta citação, retirada de um artigo da SmythOS, reúne vários fatos impressionantes que ilustram o estado da guerra por talentos em 2025.)
• “Cientistas de pesquisa de nível intermediário a sênior podem hoje esperar pacotes totais de remuneração entre US$ 500.000 a US$ 2 milhões nas grandes empresas de tecnologia, acima dos US$ 400.000 de… [poucos anos atrás].” – Financial Times report (2023) ^[239]. (Enfatizando a rápida inflação dos salários de pesquisadores qualificados em IA em um curto período de tempo.)
• “O salário anual mediano para cargos de IA atingiu US$ 160.056 em abril de 2025… Isso representa [um aumento significativo].” – Lurnable 2025 AI Career Pathways report. (Reforçando que não só os salários do topo, mas também os medianos em IA são muito altos, bem acima de seis dígitos.)
• “Existe a crença de que um número muito pequeno de pesquisadores ‘10.000x’ fez contribuições desproporcionais… e, portanto, poderia determinar o sucesso ou fracasso de um modelo de IA.” – Reuters, parafraseando o sentimento da indústria ^[240]. (Isso fundamenta o motivo pelo qual as empresas estão dispostas a pagar valores astronômicos para certas pessoas.)
• “O trabalho remoto amplia os grupos de talentos globalmente, aumentando a concorrência entre empregadores para oferecer melhores benefícios.” – Insight da WomenTech Network (2023) ^[241]. (Destacando como as tendências de trabalho remoto levam os empregadores a serem mais competitivos na remuneração, já que o talento pode ser contratado de qualquer lugar ou sair para qualquer lugar.)

Essas perspectivas, coletivamente, traçam o retrato de um mercado de trabalho em IA diferente de qualquer outro já visto: um mercado onde o talento especializado é valorizado no mesmo nível que altos executivos e celebridades, onde a geografia é menos uma barreira e onde a demanda supera em muito a oferta. As citações também reforçam que isso não é apenas hype – empresas reais estão de fato pagando esses valores, e especialistas realmente reconhecem a razão (demanda urgente, habilidades escassas).

Como profissional de IA ou alguém considerando essa área, a mensagem é que as oportunidades são imensas. No entanto, com grandes recompensas vêm grandes expectativas – empresas que pagam $300 mil ou $3 milhões esperarão resultados de nível mundial. Isso também sinaliza para empregadores e formuladores de políticas que investir na formação de talentos em IA (através da educação, etc.) é crucial para evitar apenas entrar em guerras de lances.

Conclusão e Perspectivas

Em conclusão, o período de 2024–2025 é marcado por salários excepcionalmente altos e crescentes para especialistas em IA em todo o mundo. As principais conclusões desta análise abrangente incluem:

• Salários em Níveis Recordes: Especialistas em IA e aprendizado de máquina estão entre os profissionais mais bem pagos atualmente. As médias salariais nos EUA estão na faixa dos seis dígitos para muitos cargos ^{[242] [243]}, com posições de entrada muitas vezes começando nos seis dígitos e cargos seniores chegando aos sete dígitos ^{[244] [245]}. Em outras grandes regiões (Europa, Ásia), os salários são mais baixos em termos absolutos, mas ainda assim oferecem um prêmio significativo em relação a outras áreas ^{[246] [247]}.
• Variação por Cargo e Setor: Existe uma estratificação clara – cargos como Engenheiro de ML, Pesquisador de IA e Cientista de Dados lideram as faixas salariais (especialmente nos setores de tecnologia e finanças), enquanto cargos na academia ou governo pagam menos (mas ainda acima da média de empregos não tecnológicos). Grandes empresas de tecnologia estabelecem os patamares superiores, com pacotes de remuneração no Google, OpenAI, Meta, etc., atingindo níveis sem precedentes ^{[248] [249]}. Startups e outros setores também oferecem pacotes lucrativos, ainda que um pouco menores, muitas vezes complementados por participação acionária ^{[250] [251]}.
• Demanda & Escassez: A atual escassez de talentos em IA, juntamente com o aumento da demanda em praticamente todos os setores, é o principal fator desses padrões salariais ^{[252] [253]}. As organizações estão competindo para contratar especialistas em IA para aproveitar novas tecnologias como IA generativa e, ao fazerem isso, estão impulsionando as remunerações cada vez mais para cima.
• Trabalho remoto & Globalização: O trabalho remoto tornou a contratação em IA uma competição global. Profissionais talentosos podem acessar empregos com salários elevados independentemente da localização, forçando empresas do mundo todo a manterem a competitividade salarial ^{[254] [255]}. Isso reduziu as diferenças regionais em certa medida e deu a mais profissionais a chance de alcançar cargos de alta remuneração, ao mesmo tempo que permite às empresas preencher vagas com talentos de todo o mundo.
• Tendências recentes: A narrativa de “guerras por talentos em IA” e salários milionários está em destaque nas notícias recentes ^{[256] [257]}. Respostas políticas (como novos vistos e programas de treinamento) estão surgindo, mas no curto prazo, o ambiente de altos salários vai persistir. Leis de transparência e o aumento da conscientização têm capacitado profissionais de IA a conhecerem seu valor, solidificando ainda mais as expectativas por altas remunerações.

Olhando para o futuro, o que podemos esperar? Salvo uma queda inesperada no interesse por IA, a necessidade de especialização na área continuará crescendo. As projeções de 2026 do Bureau of Labor Statistics dos EUA preveem um aumento de quase 28% no emprego de cientistas de dados até 2026 ^{[258] [259]} – um indicativo de que a demanda não está diminuindo. Com o surgimento de novos subcampos em IA (por exemplo, segurança em IA, ética em IA, direito em IA), provavelmente veremos novas categorias de empregos e padrões de remuneração correspondentes emergirem.

No entanto, também podemos ver os primeiros sinais de normalização: à medida que mais universidades formam graduados em IA e mais trabalhadores se requalificam em IA, o grupo de talentos vai se expandindo aos poucos. Isso pode gradualmente aliviar a escassez extrema de talentos no topo, talvez estabilizando os salários. Mas qualquer efeito desse tipo pode ser compensado pelo escopo cada vez maior da adoção da IA. Em essência, o teto dos salários em IA pode não subir de forma tão explosiva (fica a dúvida: ouviremos falar de ofertas de US$ 50 milhões em breve? Talvez não de forma rotineira), mas o piso e a mediana provavelmente subirão ainda mais à medida que a IA permeia todos os setores.

Para as empresas, o desafio será gerenciar esses custos – nem todo negócio pode pagar um PhD em IA a meio milhão por ano. Podemos ver arranjos mais criativos (contratações temporárias, colaborações com a academia, etc.) para acessar habilidades em IA sem precisar contratar diretamente, o que pode ajudar a modular a pressão salarial. Startups podem focar em equipar engenheiros comuns com melhores ferramentas de IA (AutoML, etc.) para reduzir a dependência de especialistas escassos. Mas, por enquanto e no futuro próximo, quem tem verdadeira expertise em IA está em uma posição invejável.

Para profissionais e recém-formados, literalmente, nunca houve momento melhor para estar na área de IA. A carreira é “uma das mais recompensadoras” financeiramente ^[260] e intelectualmente estimulante. Como colocou uma FAQ: “Cientistas de dados podem ganhar muito dinheiro? Absolutamente… funções sênior frequentemente registram salários acima de US$ 200.000… com as melhores empresas pagando medianas acima de US$ 250.000.” ^[261]. Essa resposta talvez já seja subestimada, diante do que temos visto.

Para resumir, especialistas em IA em 2024–2025 estão colhendo os frutos de uma tempestade perfeita: tecnologia revolucionária, apetite insaciável da indústria e oferta limitada de talentos. Os salários atingiram patamares históricos e viraram notícia de capa de jornal. Embora os mercados possam se reequilibrar no longo prazo, no curto prazo o melhor conselho para organizações é orçar generosamente para talento em IA – e para indivíduos, se especializar em IA e negociar com confiança, pois o poder de barganha está do seu lado. Como diz o ditado, “Talento de qualidade não é caro, é inestimável” – e em IA, as empresas mostram que realmente acreditam nisso, dadas as extraordinárias distâncias (e orçamentos) que percorrem para garantir esse talento.