Se você está sendo honesto, a resposta é provavelmente assustadora.

Vivemos a era da inteligência artificial, do big data, da análise preditiva — mas quando o assunto é gente, a maioria das empresas ainda age como se estivesse em 1995.
Contrata-se por instinto. Demite-se por frustração. E o ciclo se repete.

O turnover é só um sintoma

Quando falamos de altos índices de rotatividade, estamos olhando para a febre — não para a infecção.
O problema real é anterior: está na forma como escolhemos as pessoas que colocamos dentro das empresas.

E a verdade é dura: a maioria das contratações é feita sem método, sem critérios objetivos e sem conexão real com a cultura ou com o desafio do cargo.

A falácia da indicação

“Mas foi indicação de confiança.”

Sim, claro. De confiança pessoal, não técnica. E isso importa — muito.
Indicações são atalhos emocionais. Eliminam o esforço da análise, nos confortam com o argumento da “familiaridade”.
Mas atalhos raramente levam aos melhores destinos.

Exemplo clássico:
Uma empresa contrata o primo do gerente comercial para a área de atendimento. Ele é “gente boa”, “trabalhador”, “responsável”. Mas não tem aderência ao ritmo da empresa, não entende o tom da marca, não sabe lidar com pressão. Três meses depois, sai frustrado. E o gerente ainda fica magoado.

Agora multiplique esse erro por dez. Bem-vindo ao seu turnover.

Contratar com dados é o novo normal

Contratar baseado em dados não é desumanizar o processo — é profissionalizar.
É entender que a decisão mais estratégica que uma empresa toma não está no planejamento financeiro, mas na escolha de quem vai executar esse plano.

O que é uma contratação baseada em dados?

1. Mapeamento da cultura real da empresa – não o que está no site, mas o que realmente se vive no dia a dia.
2. Análise comportamental e técnica do cargo – o que essa função exige em termos de competências, atitudes e valores?
3. Criação de um sistema de avaliação personalizado – baseado em testes, entrevistas estruturadas e simulações.
4. Acompanhamento pós-contratação com indicadores claros – performance, engajamento, aderência cultural.

Dados reduzem erros, não pessoas

Vamos a um exemplo real:
Uma startup de tecnologia com alto crescimento implementou um modelo de recrutamento por dados. Criaram um score interno para cada vaga baseado em competências técnicas e culturais. Os candidatos eram avaliados com testes comportamentais, simulações práticas e entrevistas estruturadas com base em critérios objetivos.

Resultado?
O turnover caiu 42% em 1 ano. E a produtividade média por colaborador aumentou 27%.

Agora, compare com uma empresa tradicional que ainda contrata “pela conversa”. Qual dessas está mais preparada para escalar?

Cargo certo, pessoa certa

Não existe talento “universal”. O que existe é alinhamento certo entre pessoa e desafio.

Um profissional criativo, visionário e disruptivo pode fracassar em uma empresa operacional, vertical e burocrática.
E um perfil conservador, metódico e de execução precisa de ambientes estáveis, com pouca margem para experimentação.
Nenhum dos dois está “errado” — só estão fora do lugar certo.

Contratar bem é como montar uma orquestra: não basta talento. É preciso encaixe.

O custo invisível do achismo

Cada contratação errada custa — e muito:

• Treinamento perdido
• Baixa produtividade
• Clima organizacional afetado
• Tempo do gestor
• Impacto em clientes

Segundo a Harvard Business Review, o custo médio de uma má contratação pode chegar a até 3 vezes o salário anual do colaborador.

Agora me diga: ainda vale contratar pelo “feeling”?

Conclusão

Contratar bem não é apenas uma questão de eficiência operacional.
É uma decisão estratégica que molda o futuro da empresa.

Pessoas certas nos lugares certos criam empresas exponenciais. Pessoas erradas nos lugares errados criam crises silenciosas.

Está na hora de parar de contratar por achismo, indicação ou parentesco.
Está na hora de contratar com ciência. Com método. Com dados.

Porque no fim do dia, empresas são feitas de gente. E nada é mais importante do que quem você escolhe para construir o seu sonho com você.

Vamos conversar:
Você sabe exatamente quem é o fit ideal para sua empresa?
Seu processo seletivo é mais emocional ou mais racional?

A infraestrutura de IA é a espinha dorsal das tecnologias que moldam nosso dia a dia. Pense nos servidores que armazenam bilhões de interações, nos algoritmos que otimizam processos em tempo real, e nos sistemas que garantem que um modelo de linguagem, funcione de maneira eficiente para milhões de usuários. Essa base robusta não apenas sustenta as operações, mas define o sucesso ou fracasso de uma solução de IA.

O paradoxo da invisibilidade

Esses profissionais são como o encanador de um arranha-céu. Você só percebe o quão vitais eles são quando algo dá errado. Enquanto o mercado celebra designers de UX e cientistas de dados, os arquitetos da infraestrutura de IA permanecem nas sombras, garantindo que as ferramentas possam lidar com a complexidade e a escala demandadas pela sociedade moderna.

Mas por que falar sobre isso agora? Porque estamos enfrentando uma tempestade perfeita: a escassez de talentos, a explosão da demanda por soluções de IA e a complexidade crescente dos sistemas.

O profissional mais requisitado que você nunca viu

Dados recentes indicam que os salários para engenheiros de infraestrutura de IA ultrapassam frequentemente os US$ 200 mil por ano nos Estados Unidos, com bônus generosos em grandes empresas de tecnologia. Essa valorização ocorre porque encontrar pessoas com a combinação certa de habilidades (cloud computing, arquiteturas distribuídas, DevOps, segurança de dados, entre outras) é como procurar agulhas em um palheiro.

Um exemplo prático: o GPT-4, modelo por trás de muitas interações digitais hoje, requer milhares de GPUs funcionando em sincronia, sustentadas por uma infraestrutura de nuvem altamente otimizada. Sem engenheiros especializados, essas redes simplesmente não poderiam existir.

Compensa seguir essa carreira?

Para quem está escolhendo uma profissão, a infraestrutura de IA oferece um caminho fascinante, mas desafiador. É uma área onde a prática e a experiência valem mais do que títulos acadêmicos extensos, embora uma base sólida em ciências da computação seja indispensável. Empresas valorizam certificações específicas, como AWS Certified Solutions Architect ou Google Cloud Professional Engineer, muitas vezes acima de um doutorado.

No entanto, uma carreira acadêmica ainda pode ser interessante para quem deseja se aprofundar na pesquisa de novas arquiteturas de IA ou na criação de padrões para a próxima geração de tecnologia.

Conclusão: o protagonismo invisível

O futuro será moldado por quem constrói o que ninguém vê. Os profissionais de infraestrutura de IA são os novos “heróis invisíveis” de um mundo cada vez mais automatizado e conectado. É uma profissão para quem deseja ser fundamental sem precisar dos aplausos.

Portanto, para quem está decidindo seu caminho, lembre-se: as coisas mais valiosas geralmente são as que não aparecem na superfície. Escolher essa carreira é como optar por ser o maestro de uma orquestra onde ninguém vê o maestro — mas todos ouvem a música.

E você, já parou para pensar em como algo tão invisível pode ser tão indispensável?