De acordo com relatórios da McKinsey & Company, 55% das organizações globais já utilizavam IA (inteligência artificial) em ao menos uma função de negócio em 2023. Esse número saltou para 72% em 2024 e atingiu 88% em 2025, impulsionado principalmente pelos avanços da inteligência artificial generativa. Ainda segundo a consultora, no início de 2024, 65% das organizações já haviam adotado IA generativa em alguma área de suas operações.
Diante desse cenário, quando chega a hora de montar um time para trabalhar com IA, surge uma dúvida clássica: vale mais a pena contratar novos profissionais, treinar quem já está na casa ou terceirizar essa competência? A verdade é que não existe uma resposta única, e a escolha certa depende do momento, dos objetivos e da maturidade digital de cada negócio. Saiba mais!
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Contratar: quando a IA é parte do core do negócio
Para empresas em que a inteligência artificial ocupa um papel central no produto ou serviço oferecido, investir em contratação direta costuma ser o caminho mais sólido.
Ou seja, quando a organização desenvolve modelos ou pipelines de IA proprietários, acumula dados estratégicos ou precisa de inovação contínua nessa área, contar com profissionais dedicados faz toda a diferença.
Essa abordagem se torna especialmente indicada nas seguintes situações:
- A empresa quer desenvolver produtos ou plataformas baseadas em IA;
- Há volume de trabalho contínuo que justifica uma squad fixa;
- O negócio lida com dados sensíveis que exigem governança de dados e de modelos, contemplando versionamento, auditabilidade, viés algorítmico e conformidade regulatória como a LGPD.
Vale destacar, porém, que o mercado de talentos em IA para empresas é altamente disputado. Por isso, contar com um parceiro especializado em alocação de profissionais de TI pode acelerar significativamente esse processo.
Treinar: quando o ativo já está dentro de casa
Requalificar profissionais que já conhecem os processos, a cultura e o negócio da organização pode ser a decisão mais inteligente e econômica em alguns contextos.
Essa alternativa se destaca, por exemplo, em aplicações voltadas à automação de rotinas, análise de dados, assistentes de escrita e automação de fluxos com LLMs (Large Language Model ou Grande Modelo de Linguagem), situações em que o treinamento interno costuma entregar ótimo retorno sobre investimento.
Essa opção é mais indicada quando:
- A empresa já conta com profissionais de base técnica, como analistas, desenvolvedores e cientistas de dados, que podem ser aprimorados;
- O objetivo é adotar soluções de IA off-the-shelf, e não as desenvolver do zero;
- Há tempo e orçamento disponíveis para um processo gradual de capacitação.
No entanto, esse processo envolve mudança de processos, integração com sistemas legados e gestão da mudança, o que merece um ponto de atenção.
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Terceirizar: quando velocidade e flexibilidade são prioridade
A terceirização, seja por meio de consultorias, squads especializados ou alocação de profissionais, representa a rota mais ágil para empresas que precisam de resultados no curto prazo sem arcar com a burocracia de uma contratação permanente.
Além disso, essa modalidade é especialmente indicada para projetos pontuais ou para organizações que ainda mapeiam onde a IA pode gerar mais valor.
Entre os cenários em que essa escolha se destaca, estão:
- A empresa quer implementar uma solução específica de IA com prazo definido;
- Ainda não há clareza sobre o tamanho ou o perfil do time ideal;
- O negócio precisa escalar ou reduzir a operação com agilidade;
- Falta internamente a senioridade técnica necessária para liderar o projeto.
Nesse modelo, profissionais bem selecionados e com experiência em projetos de IA para empresas, costumam entregar resultados rapidamente.
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A combinação certa para cada fase
Na prática, as organizações mais bem-sucedidas na adoção de IA não se limitam a uma única abordagem. Ao contrário, combinam as três estratégias de forma inteligente: terceirizam para iniciar com agilidade, treinam o time interno para absorver o conhecimento adquirido e contratam à medida que identificam lacunas de conhecimento.
Então, em qualquer cenário, o ponto de partida é o mesmo: ter clareza sobre os objetivos do negócio e contar com os parceiros certos para executar essa jornada.
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