O fim de uma moeda

Durante duas décadas, o certificado foi a moeda de confiança da TI. Com a IA generativa respondendo em segundos o que antes exigia semanas de estudo, essa moeda começou a perder valor.

Nesta entrevista, Giovani Perotto Mesquita explica por que acredita que o modelo de negócio baseado em memorização está com os dias contados, o que muda para a TI e seus profissionais, e quais dados ainda relativizam essa tese.

O título fala em “morte” da indústria de certificados. Não é exagero?

É uma tese direta, mas não é sobre o fim do conhecimento. É sobre o fim de uma forma específica de provar conhecimento, baseada em memorização e em provas de múltipla escolha. O certificado dizia ao recrutador que alguém dominava o manual do fornecedor e tinha passado numa prova. Hoje, qualquer pessoa obtém em segundos a sintaxe de um comando, o passo a passo de uma configuração ou a resposta de um simulado. Saber de cor deixou de ser diferencial.

Por que a IA atinge justamente o certificado?

Porque o que a prova mede é exatamente o que a máquina faz melhor. Pesquisadores de Stanford destacam a proficiência da IA em trabalho baseado em conhecimento codificado, aquele registrado em manuais, livros e procedimentos escritos. ^[1] O manual do fornecedor é conhecimento codificado por definição.

E o mercado já está reagindo?

Já, com nuances. Segundo a Foote Partners, os prêmios salariais caíram pelo terceiro ano seguido, tanto para certificações quanto para habilidades não certificadas, e estas continuam pagando, em média, cerca de 3 pontos percentuais do salário base a mais. ^{[3] [4]} Em cibersegurança, as empresas também estão investindo menos: só 73% se dizem dispostas a pagar certificações dos funcionários, contra 89% em 2023. ^[5]

Vantagem das não certificadas

Cerca de 3 pontos do salário base

Dispostas a pagar (cibersegurança)

73% em 2025, contra 89% em 2023

Prêmio médio, 1º tri 2026

9,3% não certificadas × 6,5% certificações

O futuro da TI

Se o certificado perde valor, o que acontece com a própria área de TI?

A TI deixa de ser a área que executa tarefas técnicas e passa a ser a área que orquestra resultados. Codificar, configurar e documentar viram atividades cada vez mais assistidas ou delegadas a agentes de IA.

De que escala de mudança estamos falando?

Grande. Empregadores ouvidos pelo Fórum Econômico Mundial esperam que 39% das habilidades centrais mudem até 2030. ^[11] O Gartner projeta que a IA generativa vai criar novos papéis em engenharia e operações, exigindo a requalificação de 80% dos engenheiros até 2027. ^[6]

Na prática, o que muda no dia a dia?

O trabalho central passa a ser definir o problema, revisar o que a IA produziu e garantir que a solução é segura e sustentável. O foco sai da ferramenta isolada e vai para o processo de ponta a ponta. E há uma inversão importante: como produzir código ficou barato, decidir o que vale a pena construir ficou caro.

Toda TI sobrevive a essa transição?

Não. A TI que sobrevive é a que fala a língua do negócio. A TI que se limita a “abrir chamado e entregar” tende a ser absorvida por plataformas e agentes.

O futuro do profissional

Como muda a forma de avaliar um profissional de TI?

Ele passa a ser avaliado pelo que entrega, não pelo que sabe recitar. A pergunta de entrevista muda de “você tem a certificação X?” para “mostre um problema real que você resolveu e como resolveu”.

Já existem sinais concretos disso no emprego?

Sim, e eles atingem principalmente quem está começando. Pesquisadores de Stanford analisaram dados de folha de pagamento da ADP nos Estados Unidos. Na versão de 2025 do estudo, o emprego de desenvolvedores de 22 a 25 anos já tinha caído quase 20% em relação ao pico do fim de 2022. Na revisão de 2026, o emprego de jovens em ocupações expostas à IA está 19% abaixo de onde estaria se tivesse acompanhado o dos colegas menos expostos, enquanto os experientes não mostram diferença equivalente. ^[1]

Então a IA elimina vagas?

Depende do tipo de uso, e esse é o ponto decisivo. Onde a IA substitui tarefas, as vagas de entrada encolhem. Onde ela complementa o trabalho, o emprego se mantém ou cresce, sobretudo para quem tem experiência.

E o salário acompanha essa tendência?

No valor, sim, mas a vantagem vem diminuindo. No 1º trimestre de 2026, habilidades não certificadas rendiam prêmio médio de 9,3% do salário base, contra 6,5% das certificações. ^[4] Em IA a diferença é ainda maior: 14,5% para habilidades não certificadas contra 8,3% para certificações. Só que, em IA, são as certificações que mais crescem: quase 12% em um ano, enquanto as habilidades não certificadas caíram 1%. ^[9]

Quais competências ganham peso, então?

Eu destacaria cinco:

• Pensamento sistêmico: entender como tecnologia, pessoas e processo se conectam.
• Formulação de problemas: saber pedir bem, seja a um colega, a um cliente ou a um agente de IA.
• Julgamento técnico: identificar quando a resposta da IA está errada, insegura ou inadequada.
• Domínio do negócio: conhecer o setor em que atua tanto quanto a stack.
• Prova de execução: portfólio, repositórios públicos e resultados mensuráveis no lugar de selos. Um especialista ouvido pela Dice resume: um bom repositório no GitHub convence muito mais que um item no currículo. ^[3]

Por que o julgamento técnico merece destaque?

Porque a sensação de produtividade engana. Num experimento controlado com 16 desenvolvedores experientes de projetos open source, as tarefas feitas com IA levaram 19% mais tempo, mas eles acreditavam ter sido 20% mais rápidos. ^[7] Os autores alertam que é um retrato do início de 2025, num contexto específico. Saber avaliar o que a ferramenta entrega vale mais do que usá-la muito.

O certificado desaparece de vez?

Não completamente. Ele sobrevive onde há exigência regulatória ou contratual, como segurança e infraestrutura crítica. Mas deixa de ser porta de entrada e vira, no máximo, um complemento.

O novo agile

O que é o “novo agile”?

O agile nasceu para encurtar o ciclo entre ideia e entrega. A IA encurta esse ciclo ainda mais, a ponto de tornar parte dos rituais tradicionais lenta demais. E há uma ironia: o agile também virou uma indústria de certificados. Muitas empresas trocaram agilidade real por cerimônias, papéis e frameworks aplicados de forma burocrática. O novo agile resgata o espírito do manifesto original: pessoas, software funcionando e resposta à mudança.

Como funciona esse ciclo?

Ele parte de um objetivo de negócio, não de um item de backlog. Como o protótipo sai em horas, a validação acontece antes de qualquer grande investimento.

O que muda em relação ao agile tradicional?

Quase tudo o que é operacional:

Mais velocidade não traz mais risco?

Traz, se não houver critério. O estudo do METR mostrou que a sensação de rapidez com IA pode enganar até profissionais experientes. ^[7] Por isso o novo agile mede resultado, não volume de entregas.

E o papel do líder?

Muda também: menos facilitação de cerimônias e mais definição clara de objetivos, limites e critérios de qualidade, para humanos e máquinas.

Customizar ou evoluir o processo

Se customizar ficou barato, isso não é uma boa notícia?

É uma armadilha. Quando cada área pode pedir um sistema sob medida e recebê-lo em dias, a tentação é automatizar o processo como ele está, inclusive seus defeitos. Automatizar um processo ruim só produz erro em escala. O dilema central da TI deixa de ser “comprar ou construir” e passa a ser “adaptar a ferramenta ao processo ou evoluir o processo”.

Como decidir?

Duas perguntas bastam.

Customize apenas o que é diferencial competitivo, algo que o concorrente não faz igual. Se a IA elimina etapas inteiras, redesenhe o fluxo do zero. Nos demais casos, como financeiro, RH e compras, evolua o processo com boas práticas e ferramentas padrão.

Qual é o papel do profissional nesse momento?

Fazer a pergunta incômoda antes de escrever uma linha de código: “por que esse processo existe?”. Customizar sem essa pergunta gera uma nova geração de dívida técnica, agora produzida em velocidade de IA.

Os próximos anos

Como você enxerga a transição até 2030?

Não será instantânea, mas o sentido é claro. O Fórum Econômico Mundial estima que 170 milhões de postos serão criados e 92 milhões deslocados até 2030, um saldo de 78 milhões. ^[11] Trata-se de transformação, não de extinção do trabalho. A título de projeção, vejo três fases.

Quais são essas fases?

A primeira é a adoção, em 2026 e 2027: agentes de IA viram parte do dia a dia de desenvolvimento, suporte e operações, e as empresas passam a avaliar candidatos por desafios práticos, com uso de IA liberado.

A segunda é a reorganização, em 2028 e 2029: times de TI ficam menores e mais multidisciplinares, e a avaliação troca a múltipla escolha por laboratórios e simulações, movimento que já começa na preparação para as provas. ^[3]

A terceira é a fusão com o negócio, de 2030 em diante: a distância entre “quem pede” e “quem constrói” diminui, e credenciais passam a ser portfólios verificáveis e históricos de entrega. O Gartner projeta que, no longo prazo, as organizações precisarão de ainda mais engenheiros qualificados para atender à demanda por software com IA. ^[6]

E no Brasil?

O movimento deve ter ritmo próprio. Setores regulados e o setor público tendem a manter exigências formais de certificação por mais tempo; startups e empresas de tecnologia devem abandonar esse critério mais cedo.

Os contrapontos

O que poderia enfraquecer a sua tese?

Um argumento forte precisa reconhecer os dados que o relativizam, e há alguns:

• O certificado voltou a valorizar. No 1º trimestre de 2026, os prêmios por certificação subiram 1,8%, a maior alta trimestral em dez anos, puxados por infraestrutura, segurança e arquitetura. No mesmo período, os das habilidades não certificadas caíram 2,2%, a maior queda desde 2002. ^{[4] [10]} O selo resiste, sobretudo onde há exigência técnica ou regulatória.
• Gestores ainda preferem certificados. Na pesquisa da Fortinet, 89% dos gestores de TI disseram preferir contratar profissionais de cibersegurança certificados. ^[5]
• Empresas de tecnologia ainda contratam credenciados. Elas raramente exigem credenciais nas vagas, mas são as que mais contratam profissionais com credenciais. ^[2]
• Correlação não é causa. Os próprios autores do estudo de Stanford alertam que os resultados são descritivos, não causais. Eles testam explicações alternativas, como juros, escolaridade e trabalho remoto, e o efeito diminui quando se controla a escolaridade. ^[1]
• A produtividade com IA ainda é difícil de medir. O METR mudou o desenho do estudo em 2026 porque muitos desenvolvedores já recusam trabalhar sem IA. ^[8]

Para fechar

Que conselho você daria a quem trabalha com TI hoje?

Investir menos em colecionar selos e mais em construir um histórico de entregas que fale por si. O que substitui o certificado é mais exigente: capacidade de resolver problemas reais, de questionar processos e de usar a IA com critério.

A IA não decreta o fim da TI. Decreta o fim da TI que só executa, e abre espaço para uma TI que pensa, decide e transforma.

Referências

1. Brynjolfsson, E.; Chandar, B.; Chen, R., “Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence”, Stanford Digital Economy Lab, revisão de agosto de 2026, digitaleconomy.stanford.edu (PDF de 2026; PDF de 2025).
2. Burning Glass Institute e OneTen, “Credential Fluency: The Hiring Advantage in the Race for Skills”, resumo por Brian Heger, março de 2026, brianheger.com.
3. Dice, “Pay for IT Skills, Certifications on the Decline”, outubro de 2025, dice.com.
4. Foote Partners, “IT Skills and Certifications Pay Index”, 2º trimestre de 2026, abril de 2026, PDF.
5. Fortinet, “Cybersecurity Skills Gap Report 2025”, fortinet.com.
6. Gartner, “Generative AI will Require 80% of Engineering Workforce to Upskill Through 2027”, outubro de 2024, gartner.com.
7. METR, “Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity”, julho de 2025, metr.org.
8. METR, “We are Changing our Developer Productivity Experiment Design”, fevereiro de 2026, metr.org.
9. Network World, “AI certifications outpace non-certified AI skills in pay growth”, outubro de 2025, networkworld.com.
10. Network World, “IT certification pay surges as noncertified skills slump”, abril de 2026, networkworld.com.
11. World Economic Forum, “Future of Jobs Report 2025”, janeiro de 2025, weforum.org.

The end of a currency

For two decades, certification was the currency of trust in IT. With generative AI answering in seconds what once took weeks of study, that currency has started to lose its value.

In this interview, Giovani Perotto Mesquita explains why the business model built on memorization is living on borrowed time, what changes for IT and its professionals, and which data still qualify that thesis.

The title speaks of the “death” of the certification industry. Isn’t that an exaggeration?

It is a blunt thesis, but it is not about the end of knowledge. It is about the end of one specific way of proving knowledge, based on memorization and multiple-choice exams. A certificate told a recruiter that someone had mastered the vendor’s manual and passed a test. Today, anyone can get a command’s syntax, a step-by-step configuration or the answer to a practice test in seconds. Knowing things by heart is no longer a differentiator.

Why does AI hit certification in particular?

Because what the exam measures is exactly what the machine does best. Stanford researchers highlight AI’s proficiency with codified knowledge work, the kind recorded in manuals, textbooks and written procedures. ^[1] A vendor’s manual is codified knowledge by definition.

Is the market already reacting?

It is, with nuances. According to Foote Partners, pay premiums have fallen for the third year in a row, for both certifications and non-certified skills, and the latter still pay, on average, about 3 percentage points of base salary more. ^{[3] [4]} In cybersecurity, companies are also investing less: only 73% say they are willing to pay for their employees’ certifications, down from 89% in 2023. ^[5]

Non-certified advantage

About 3 points of base salary

Willing to pay (cybersecurity)

73% in 2025, down from 89% in 2023

Average premium, Q1 2026

9.3% non-certified × 6.5% certifications

The future of IT

If certification loses value, what happens to IT itself?

IT stops being the area that executes technical tasks and becomes the area that orchestrates outcomes. Coding, configuring and documenting become activities increasingly assisted by, or delegated to, AI agents.

What scale of change are we talking about?

A large one. Employers surveyed by the World Economic Forum expect 39% of core skills to change by 2030. ^[11] Gartner projects that generative AI will create new roles in engineering and operations, requiring 80% of engineers to upskill by 2027. ^[6]

In practice, what changes day to day?

The core work becomes defining the problem, reviewing what AI has produced and making sure the solution is secure and sustainable. The focus moves from the isolated tool to the end-to-end process. And there is an important reversal: since writing code has become cheap, deciding what is worth building has become expensive.

Does all of IT survive this transition?

No. The IT that survives is the one that speaks the language of the business. The IT that limits itself to “open a ticket and deliver” tends to be absorbed by platforms and agents.

The future of the professional

How does the way we assess an IT professional change?

Professionals come to be judged by what they deliver, not by what they can recite. The interview question shifts from “do you have certification X?” to “show me a real problem you solved and how you solved it”.

Are there already concrete signs of this in employment?

Yes, and they mostly affect people who are starting out. Stanford researchers analyzed ADP payroll data in the United States. In the 2025 version of the study, employment of developers aged 22 to 25 had already fallen nearly 20% from its late-2022 peak. In the 2026 revision, employment of young workers in AI-exposed occupations stands 19% below where it would be had it kept pace with their less-exposed peers, while experienced workers show no comparable gap. ^[1]

So AI eliminates jobs?

It depends on how it is used, and that is the decisive point. Where AI replaces tasks, entry-level jobs shrink. Where it complements the work, employment holds steady or grows, especially for those with experience.

And does pay follow the same trend?

In level, yes, but the advantage is shrinking. In Q1 2026, non-certified skills earned an average premium of 9.3% of base salary, against 6.5% for certifications. ^[4] In AI the gap is even wider: 14.5% for non-certified skills against 8.3% for certifications. In AI, however, it is certifications that are growing fastest: nearly 12% in a year, while non-certified skills fell 1%. ^[9]

Which skills gain weight, then?

I would highlight five:

• Systems thinking: understanding how technology, people and process connect.
• Problem framing: knowing how to ask well, whether of a colleague, a client or an AI agent.
• Technical judgment: spotting when an AI answer is wrong, insecure or inappropriate.
• Business domain knowledge: knowing your industry as well as your stack.
• Proof of delivery: portfolios, public repositories and measurable results instead of badges. As an expert interviewed by Dice puts it, a good GitHub repo is way more convincing than a bullet point on a résumé. ^[3]

Why does technical judgment deserve special attention?

Because the feeling of productivity is deceptive. In a controlled experiment with 16 experienced open-source developers, tasks done with AI took 19% longer, yet the developers believed they had been 20% faster. ^[7] The authors caution that this is a snapshot of early 2025, in one specific setting. Knowing how to evaluate what the tool delivers is worth more than using it a lot.

Does certification disappear altogether?

Not completely. It survives where there are regulatory or contractual requirements, such as security and critical infrastructure. But it stops being the way in and becomes, at most, a complement.

The new agile

What is the “new agile”?

Agile was born to shorten the cycle between idea and delivery. AI shortens that cycle even further, to the point of making some of the traditional rituals too slow. And there is an irony: agile also became a certification industry. Many companies traded real agility for ceremonies, roles and frameworks applied bureaucratically. The new agile recovers the spirit of the original manifesto: people, working software and responding to change.

How does this cycle work?

It starts from a business goal, not from a backlog item. Since the prototype comes out in hours, validation happens before any major investment.

What changes compared with traditional agile?

Almost everything operational:

Doesn’t more speed bring more risk?

It does, without judgment. The METR study showed that the sense of speed with AI can mislead even experienced professionals. ^[7] That is why the new agile measures outcomes, not the volume of deliveries.

And the leader’s role?

It changes too: less facilitation of ceremonies and more clear definition of goals, boundaries and quality criteria, for humans and machines alike.

Customize or evolve the process

If customizing has become cheap, isn’t that good news?

It is a trap. When every department can ask for a tailor-made system and get it within days, the temptation is to automate the process as it is, flaws included. Automating a bad process only produces errors at scale. The central dilemma for IT stops being “buy or build” and becomes “adapt the tool to the process, or evolve the process”.

How do you decide?

Two questions are enough.

Customize only what is a competitive differentiator, something your competitors cannot match. If AI removes entire steps, redesign the flow from scratch. In all other cases, such as finance, HR and purchasing, evolve the process with best practices and standard tools.

What is the professional’s role at that point?

To ask the uncomfortable question before writing a single line of code: “why does this process exist?”. Customizing without that question creates a new generation of technical debt, now produced at AI speed.

The years ahead

How do you see the transition up to 2030?

It will not be instantaneous, but the direction is clear. The World Economic Forum estimates that 170 million jobs will be created and 92 million displaced by 2030, a net gain of 78 million. ^[11] This is transformation, not the extinction of work. As a projection, I see three phases.

What are those phases?

The first is adoption, in 2026 and 2027: AI agents become part of the daily work of development, support and operations, and companies start assessing candidates through practical challenges, with AI use allowed.

The second is reorganization, in 2028 and 2029: IT teams become smaller and more multidisciplinary, and assessment moves from multiple choice to labs and simulations, a shift that is already starting in exam preparation. ^[3]

The third is merging with the business, from 2030 onward: the distance between “those who ask” and “those who build” narrows, and credentials become verifiable portfolios and delivery track records. Gartner projects that, in the long run, organizations will need even more skilled engineers to meet the demand for AI-powered software. ^[6]

And in Brazil?

The shift should move at its own pace. Regulated sectors and the public sector tend to keep formal certification requirements for longer; startups and tech companies should drop that criterion sooner.

The counterpoints

What could weaken your thesis?

A strong argument has to acknowledge the data that qualify it, and there are some:

• Certification is gaining value again. In Q1 2026, certification premiums rose 1.8%, the strongest quarterly jump in ten years, driven by infrastructure, security and architecture. Over the same period, premiums for non-certified skills fell 2.2%, the biggest drop since 2002. ^{[4] [10]} The badge holds on, especially where there are technical or regulatory requirements.
• Managers still prefer certified people. In the Fortinet survey, 89% of IT decision makers said they prefer to hire certified cybersecurity professionals. ^[5]
• Tech companies still hire credentialed people. They rarely list credential requirements in job postings, yet they are the most likely to hire credentialed workers. ^[2]
• Correlation is not causation. The Stanford authors themselves caution that their results are descriptive, not causal. They test alternative explanations such as interest rates, education and remote work, and the effect weakens when controlling for education. ^[1]
• Productivity with AI is still hard to measure. METR changed its study design in 2026 because many developers now refuse to work without AI. ^[8]

To close

What advice would you give to people working in IT today?

Invest less in collecting badges and more in building a delivery record that speaks for itself. What replaces certification is more demanding: the ability to solve real problems, to question processes and to use AI with judgment.

AI does not decree the end of IT. It decrees the end of the IT that only executes, and makes room for an IT that thinks, decides and transforms.

References

1. Brynjolfsson, E.; Chandar, B.; Chen, R., “Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence”, Stanford Digital Economy Lab, August 2026 revision, digitaleconomy.stanford.edu (2026 PDF; 2025 PDF).
2. Burning Glass Institute and OneTen, “Credential Fluency: The Hiring Advantage in the Race for Skills”, summary by Brian Heger, March 2026, brianheger.com.
3. Dice, “Pay for IT Skills, Certifications on the Decline”, October 2025, dice.com.
4. Foote Partners, “IT Skills and Certifications Pay Index”, Q2 2026, April 2026, PDF.
5. Fortinet, “Cybersecurity Skills Gap Report 2025”, fortinet.com.
6. Gartner, “Generative AI will Require 80% of Engineering Workforce to Upskill Through 2027”, October 2024, gartner.com.
7. METR, “Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity”, July 2025, metr.org.
8. METR, “We are Changing our Developer Productivity Experiment Design”, February 2026, metr.org.
9. Network World, “AI certifications outpace non-certified AI skills in pay growth”, October 2025, networkworld.com.
10. Network World, “IT certification pay surges as noncertified skills slump”, April 2026, networkworld.com.
11. World Economic Forum, “Future of Jobs Report 2025”, January 2025, weforum.org.

La fine di una moneta

Per due decenni la certificazione è stata la moneta di fiducia dell’IT. Con l’IA generativa che risponde in pochi secondi a ciò che prima richiedeva settimane di studio, questa moneta ha cominciato a perdere valore.

In questa intervista, Giovani Perotto Mesquita spiega perché ritiene che il modello di business basato sulla memorizzazione abbia i giorni contati, cosa cambia per l’IT e i suoi professionisti, e quali dati ridimensionano ancora questa tesi.

Il titolo parla di “morte” dell’industria delle certificazioni. Non è un’esagerazione?

È una tesi netta, ma non riguarda la fine della conoscenza. Riguarda la fine di un modo specifico di dimostrare la conoscenza, basato sulla memorizzazione e sugli esami a scelta multipla. La certificazione diceva al selezionatore che qualcuno padroneggiava il manuale del fornitore e aveva superato un esame. Oggi chiunque ottiene in pochi secondi la sintassi di un comando, una configurazione passo per passo o la risposta a un test di prova. Sapere a memoria non è più un elemento distintivo.

Perché l’IA colpisce proprio la certificazione?

Perché ciò che l’esame misura è esattamente ciò che la macchina fa meglio. I ricercatori di Stanford sottolineano la competenza dell’IA nel lavoro basato sulla conoscenza codificata, quella raccolta in manuali, libri di testo e procedure scritte. ^[1] Il manuale del fornitore è, per definizione, conoscenza codificata.

E il mercato sta già reagendo?

Sì, con qualche sfumatura. Secondo Foote Partners, i premi retributivi sono calati per il terzo anno di fila, sia per le certificazioni sia per le competenze non certificate, e queste ultime pagano ancora, in media, circa 3 punti percentuali dello stipendio base in più. ^{[3] [4]} Nella cybersecurity anche le aziende investono meno: solo il 73% si dice disposto a pagare le certificazioni dei dipendenti, contro l’89% del 2023. ^[5]

Vantaggio delle non certificate

Circa 3 punti dello stipendio base

Disposte a pagare (cybersecurity)

73% nel 2025, contro l’89% del 2023

Premio medio, 1º trim. 2026

9,3% non certificate × 6,5% certificazioni

Il futuro dell’IT

Se la certificazione perde valore, cosa succede all’IT stessa?

L’IT smette di essere l’area che esegue compiti tecnici e diventa l’area che orchestra risultati. Programmare, configurare e documentare diventano attività sempre più assistite o delegate ad agenti di IA.

Di che portata di cambiamento stiamo parlando?

Grande. I datori di lavoro intervistati dal World Economic Forum si aspettano che il 39% delle competenze chiave cambi entro il 2030. ^[11] Gartner prevede che l’IA generativa creerà nuovi ruoli nell’ingegneria e nelle operazioni, richiedendo la riqualificazione dell’80% degli ingegneri entro il 2027. ^[6]

In pratica, cosa cambia nel quotidiano?

Il lavoro centrale diventa definire il problema, rivedere ciò che l’IA ha prodotto e garantire che la soluzione sia sicura e sostenibile. Il focus si sposta dallo strumento isolato al processo end-to-end. E c’è un’inversione importante: poiché scrivere codice è diventato economico, decidere cosa valga la pena costruire è diventato costoso.

Tutta l’IT sopravvive a questa transizione?

No. L’IT che sopravvive è quella che parla la lingua del business. L’IT che si limita ad “aprire un ticket e consegnare” tende a essere assorbita da piattaforme e agenti.

Il futuro del professionista

Come cambia il modo di valutare un professionista IT?

Viene valutato per ciò che consegna, non per ciò che sa recitare. La domanda del colloquio passa da “hai la certificazione X?” a “mostrami un problema reale che hai risolto e come l’hai risolto”.

Ci sono già segnali concreti nell’occupazione?

Sì, e colpiscono soprattutto chi sta iniziando. I ricercatori di Stanford hanno analizzato i dati sulle buste paga di ADP negli Stati Uniti. Nella versione del 2025 dello studio, l’occupazione degli sviluppatori tra i 22 e i 25 anni era già calata di quasi il 20% rispetto al picco di fine 2022. Nella revisione del 2026, l’occupazione dei giovani in occupazioni esposte all’IA è il 19% sotto il livello che avrebbe se avesse tenuto il passo dei colleghi meno esposti, mentre i più esperti non mostrano un divario analogo. ^[1]

Quindi l’IA elimina posti di lavoro?

Dipende dal tipo di utilizzo, ed è questo il punto decisivo. Dove l’IA sostituisce compiti, i posti junior si riducono. Dove integra il lavoro, l’occupazione tiene o cresce, soprattutto per chi ha esperienza.

E lo stipendio segue questa tendenza?

Nel valore sì, ma il vantaggio si sta riducendo. Nel 1º trimestre 2026, le competenze non certificate rendevano un premio medio del 9,3% dello stipendio base, contro il 6,5% delle certificazioni. ^[4] Nell’IA la differenza è ancora maggiore: 14,5% per le competenze non certificate contro l’8,3% per le certificazioni. Però, nell’IA, sono le certificazioni a crescere di più: quasi il 12% in un anno, mentre le competenze non certificate sono calate dell’1%. ^[9]

Quali competenze acquistano peso, allora?

Ne evidenzierei cinque:

• Pensiero sistemico: capire come tecnologia, persone e processi si collegano.
• Formulazione dei problemi: saper chiedere bene, a un collega, a un cliente o a un agente di IA.
• Giudizio tecnico: riconoscere quando la risposta dell’IA è sbagliata, insicura o inadeguata.
• Conoscenza del business: conoscere il proprio settore quanto il proprio stack.
• Prova di esecuzione: portfolio, repository pubblici e risultati misurabili al posto dei badge. Come riassume un esperto sentito da Dice, un buon repository su GitHub convince molto più di una voce nel curriculum. ^[3]

Perché il giudizio tecnico merita particolare attenzione?

Perché la sensazione di produttività inganna. In un esperimento controllato con 16 sviluppatori esperti di progetti open source, i compiti svolti con l’IA hanno richiesto il 19% di tempo in più, ma gli sviluppatori credevano di essere stati il 20% più veloci. ^[7] Gli autori avvertono che si tratta di un’istantanea dell’inizio del 2025, in un contesto specifico. Saper valutare ciò che lo strumento produce vale più che usarlo molto.

La certificazione scompare del tutto?

Non del tutto. Sopravvive dove ci sono requisiti normativi o contrattuali, come la sicurezza e le infrastrutture critiche. Ma smette di essere la porta d’ingresso e diventa, al massimo, un complemento.

Il nuovo agile

Cos’è il “nuovo agile”?

L’agile è nato per accorciare il ciclo tra idea e consegna. L’IA lo accorcia ancora di più, al punto da rendere troppo lenti alcuni dei rituali tradizionali. E c’è un’ironia: anche l’agile è diventato un’industria di certificazioni. Molte aziende hanno scambiato l’agilità reale con cerimonie, ruoli e framework applicati in modo burocratico. Il nuovo agile recupera lo spirito del manifesto originale: persone, software funzionante e risposta al cambiamento.

Come funziona questo ciclo?

Parte da un obiettivo di business, non da un elemento del backlog. Poiché il prototipo esce in poche ore, la validazione avviene prima di qualsiasi grande investimento.

Cosa cambia rispetto all’agile tradizionale?

Quasi tutto ciò che è operativo:

Più velocità non porta più rischio?

Sì, se manca il giudizio. Lo studio di METR ha mostrato che la sensazione di rapidità con l’IA può ingannare anche i professionisti esperti. ^[7] Per questo il nuovo agile misura i risultati, non il volume delle consegne.

E il ruolo del leader?

Cambia anch’esso: meno facilitazione di cerimonie e più definizione chiara di obiettivi, limiti e criteri di qualità, per persone e macchine.

Personalizzare o evolvere il processo

Se personalizzare è diventato economico, non è una buona notizia?

È una trappola. Quando ogni reparto può chiedere un sistema su misura e riceverlo in pochi giorni, la tentazione è automatizzare il processo così com’è, difetti compresi. Automatizzare un processo sbagliato produce solo errori su larga scala. Il dilemma centrale dell’IT smette di essere “comprare o costruire” e diventa “adattare lo strumento al processo o evolvere il processo”.

Come decidere?

Bastano due domande.

Personalizzate solo ciò che è un vantaggio competitivo, qualcosa che il concorrente non sa replicare. Se l’IA elimina intere fasi, riprogettate il flusso da zero. In tutti gli altri casi, come finanza, HR e acquisti, evolvete il processo con buone pratiche e strumenti standard.

Qual è il ruolo del professionista in quel momento?

Porre la domanda scomoda prima di scrivere una sola riga di codice: “perché esiste questo processo?”. Personalizzare senza questa domanda genera una nuova generazione di debito tecnico, ora prodotto alla velocità dell’IA.

I prossimi anni

Come vede la transizione fino al 2030?

Non sarà istantanea, ma la direzione è chiara. Il World Economic Forum stima che entro il 2030 saranno creati 170 milioni di posti di lavoro e ne saranno spostati 92 milioni, con un saldo di 78 milioni. ^[11] Si tratta di trasformazione, non di estinzione del lavoro. A titolo di proiezione, vedo tre fasi.

Quali sono queste fasi?

La prima è l’adozione, nel 2026 e nel 2027: gli agenti di IA entrano nel lavoro quotidiano di sviluppo, supporto e operazioni, e le aziende iniziano a valutare i candidati con prove pratiche, con l’uso dell’IA consentito.

La seconda è la riorganizzazione, nel 2028 e nel 2029: i team IT diventano più piccoli e multidisciplinari, e la valutazione passa dalla scelta multipla a laboratori e simulazioni, un cambiamento che è già iniziato nella preparazione agli esami. ^[3]

La terza è la fusione con il business, dal 2030 in poi: la distanza tra “chi chiede” e “chi costruisce” si riduce, e le credenziali diventano portfolio verificabili e storici di consegne. Gartner prevede che, nel lungo periodo, le organizzazioni avranno bisogno di ancora più ingegneri qualificati per soddisfare la domanda di software basato sull’IA. ^[6]

E in Brasile?

Il movimento dovrebbe avere un ritmo proprio. I settori regolamentati e il settore pubblico tendono a mantenere più a lungo i requisiti formali di certificazione; startup e aziende tecnologiche dovrebbero abbandonare questo criterio prima.

I contrappunti

Cosa potrebbe indebolire la sua tesi?

Un argomento solido deve riconoscere i dati che lo ridimensionano, e ce ne sono alcuni:

• La certificazione torna a rivalutarsi. Nel 1º trimestre 2026, i premi per le certificazioni sono saliti dell’1,8%, il maggiore aumento trimestrale in dieci anni, trainati da infrastruttura, sicurezza e architettura. Nello stesso periodo, quelli delle competenze non certificate sono calati del 2,2%, il calo più forte dal 2002. ^{[4] [10]} Il badge resiste, soprattutto dove ci sono requisiti tecnici o normativi.
• I manager preferiscono ancora i certificati. Nell’indagine di Fortinet, l’89% dei responsabili IT ha dichiarato di preferire l’assunzione di professionisti della cybersecurity certificati. ^[5]
• Le aziende tecnologiche assumono ancora professionisti con credenziali. Raramente le richiedono negli annunci, ma sono quelle più propense ad assumere professionisti con credenziali. ^[2]
• Correlazione non è causalità. Gli stessi autori dello studio di Stanford avvertono che i risultati sono descrittivi, non causali. Verificano spiegazioni alternative, come i tassi d’interesse, l’istruzione e il lavoro da remoto, e l’effetto si attenua quando si controlla per l’istruzione. ^[1]
• La produttività con l’IA è ancora difficile da misurare. METR ha cambiato il disegno dello studio nel 2026 perché molti sviluppatori ormai rifiutano di lavorare senza IA. ^[8]

Per chiudere

Che consiglio darebbe a chi lavora nell’IT oggi?

Investire meno nel collezionare badge e più nel costruire uno storico di consegne che parli da sé. Ciò che sostituisce la certificazione è più esigente: la capacità di risolvere problemi reali, di mettere in discussione i processi e di usare l’IA con giudizio.

L’IA non decreta la fine dell’IT. Decreta la fine dell’IT che si limita a eseguire, e apre spazio a un’IT che pensa, decide e trasforma.

Riferimenti

1. Brynjolfsson, E.; Chandar, B.; Chen, R., “Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence”, Stanford Digital Economy Lab, revisione di agosto 2026, digitaleconomy.stanford.edu (PDF 2026; PDF 2025).
2. Burning Glass Institute e OneTen, “Credential Fluency: The Hiring Advantage in the Race for Skills”, sintesi di Brian Heger, marzo 2026, brianheger.com.
3. Dice, “Pay for IT Skills, Certifications on the Decline”, ottobre 2025, dice.com.
4. Foote Partners, “IT Skills and Certifications Pay Index”, 2º trimestre 2026, aprile 2026, PDF.
5. Fortinet, “Cybersecurity Skills Gap Report 2025”, fortinet.com.
6. Gartner, “Generative AI will Require 80% of Engineering Workforce to Upskill Through 2027”, ottobre 2024, gartner.com.
7. METR, “Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity”, luglio 2025, metr.org.
8. METR, “We are Changing our Developer Productivity Experiment Design”, febbraio 2026, metr.org.
9. Network World, “AI certifications outpace non-certified AI skills in pay growth”, ottobre 2025, networkworld.com.
10. Network World, “IT certification pay surges as noncertified skills slump”, aprile 2026, networkworld.com.
11. World Economic Forum, “Future of Jobs Report 2025”, gennaio 2025, weforum.org.