Como avaliar profissionais de tecnologia na era da IA: o teste técnico precisa mudar?

Como avaliar profissionais de tecnologia na era da IA: o teste técnico precisa mudar?

Por Taina Besvoglio | 29/09/2026

Durante anos, uma das formas mais comuns de avaliar profissionais de tecnologia foi relativamente simples: apresentar um problema e observar como o candidato o resolvia. Para desenvolvedores, isso frequentemente significava escrever código. Para profissionais de dados, analisar uma base. Para Product Managers, resolver um case. A premissa era clara: se queremos saber se alguém consegue executar determinado trabalho, precisamos vê-lo fazendo algo parecido.

A inteligência artificial tornou essa lógica mais complicada. Hoje, ferramentas conseguem escrever código, encontrar erros, sugerir arquiteturas, criar queries, analisar dados, documentar sistemas e propor soluções em poucos segundos. Uma tarefa que antes poderia demonstrar conhecimento técnico agora também pode demonstrar apenas que alguém sabe utilizar uma ferramenta.

Isso não significa que testes técnicos perderam sua utilidade. Significa que precisamos repensar o que exatamente estamos tentando medir.

Essa discussão já aparece de maneira concreta no mercado. O State of Tech Hiring 2026, da CoderPad, mostra que empresas continuam contratando profissionais técnicos, principalmente desenvolvedores full-stack, back-end e especialistas em inteligência artificial e machine learning. Ao mesmo tempo, o relatório coloca uma questão cada vez mais relevante para recrutadores e lideranças: se a IA faz parte do trabalho cotidiano dos profissionais, faz sentido construir um processo seletivo que proíba seu uso?

Talvez a pergunta mais importante não seja mais “essa pessoa consegue fazer isso sem IA?”, mas “essa pessoa sabe chegar a uma boa solução utilizando os recursos que terá disponíveis no trabalho?”

O problema não é a IA. É não saber o que queremos avaliar

Antes da inteligência artificial, os processos seletivos de tecnologia já tinham limitações. Desafios algorítmicos, live coding sob pressão, cases extensos e exercícios realizados em ambientes artificiais nem sempre reproduziam aquilo que o profissional realmente faria depois de contratado.

Um engenheiro de software pode passar grande parte de sua rotina lendo código existente, entendendo sistemas, investigando problemas, tomando decisões de arquitetura, revisando soluções de outras pessoas e discutindo trade-offs. Ainda assim, durante uma entrevista, pode ser avaliado principalmente pela velocidade com que resolve um algoritmo em 45 minutos.

Existe uma diferença importante entre avaliar conhecimento técnico e simular um vestibular técnico.

Com a IA, essa diferença ficou ainda mais evidente. Se o trabalho real envolve documentação, pesquisa, ferramentas de desenvolvimento, copilotos e modelos generativos, retirar todos esses recursos do processo seletivo pode criar uma situação artificial que mede algo diferente daquilo que será exigido depois.

O desafio, portanto, não é simplesmente impedir que candidatos utilizem inteligência artificial. É construir avaliações nas quais usar IA não seja suficiente para demonstrar competência.

Se a IA consegue escrever código, o que devemos avaliar em um desenvolvedor?

Essa talvez seja uma das principais perguntas do recrutamento tech atualmente.

Código continua importante. Mas produzir código nunca foi a única responsabilidade de um bom engenheiro de software. Antes mesmo da IA, existia uma diferença enorme entre conseguir fazer um código funcionar e construir uma solução adequada para um sistema real.

Agora essa diferença ganha ainda mais peso.

Uma ferramenta pode gerar uma função rapidamente. Mas alguém precisa avaliar se aquela solução está correta, se escala, se introduz riscos de segurança, se cria dívida técnica, se faz sentido dentro da arquitetura existente e se resolve de fato o problema que deveria resolver.

Uma pesquisa da Karat com 400 líderes de engenharia nos Estados Unidos, Índia e China identificou que essas lideranças estimam, em média, um ganho de produtividade de 34% com IA. O mesmo levantamento sugere, porém, que esses ganhos não acontecem igualmente entre todos os profissionais, reforçando a importância da qualidade do engenheiro que utiliza a tecnologia.

Isso muda o foco da avaliação. Em vez de olhar apenas para a capacidade de produzir uma resposta, passa a ser mais relevante observar como o candidato chegou até ela, quais decisões tomou, o que questionou, quais riscos identificou e se consegue reconhecer quando uma solução aparentemente boa está errada.

A IA consegue gerar código. O profissional continua responsável pelo código que decide colocar em produção.

Proibir IA no processo seletivo pode criar uma avaliação distante do trabalho real

Existe uma analogia útil aqui. Imagine avaliar um analista financeiro proibindo o uso de Excel porque queremos descobrir se ele realmente sabe fazer cálculos. Ou avaliar um designer sem permitir o uso das ferramentas que utilizará todos os dias.

Em determinadas situações, retirar ferramentas pode fazer sentido para verificar fundamentos. Mas isso não deveria acontecer automaticamente.

Se a empresa permite ou até incentiva que seus desenvolvedores utilizem GitHub Copilot, ChatGPT, Claude ou outras ferramentas no trabalho, existe uma contradição em construir todo o processo seletivo como se elas não existissem.

O State of Tech Hiring 2026 da CoderPad mostra justamente essa transição. A discussão sobre avaliações técnicas está migrando de “devemos permitir IA?” para “como devemos permitir IA?” e “o que representa competência autêntica nesse novo contexto?”.

Permitir IA também abre possibilidades interessantes de avaliação. Um candidato pode receber uma solução gerada por inteligência artificial e precisar revisá-la. Pode identificar bugs, questionar escolhas de arquitetura, melhorar o código ou explicar por que não utilizaria determinada abordagem.

Nesse cenário, a IA deixa de ser uma forma de “burlar” o teste e passa a fazer parte dele.

Um bom teste técnico deveria se aproximar do trabalho real

Existe um princípio simples que pode melhorar bastante a avaliação de profissionais de tecnologia: quanto mais próximo o processo estiver do trabalho que será realizado, mais relevantes tendem a ser as evidências coletadas.

Isso não significa entregar um projeto real da empresa para um candidato trabalhar gratuitamente. Também não significa criar cases que consomem um final de semana inteiro. Significa selecionar problemas suficientemente próximos da função para que a avaliação consiga revelar as competências que realmente importam.

Para um desenvolvedor back-end, pode fazer mais sentido analisar uma API, encontrar problemas e discutir como melhoraria a solução do que resolver uma sequência de algoritmos abstratos. Para um profissional de dados, talvez seja mais relevante receber informações incompletas e explicar quais perguntas faria antes de iniciar uma análise. Para um Product Manager, priorizar demandas conflitantes e defender os critérios utilizados pode mostrar muito mais do que apresentar um framework decorado.

O objetivo não é necessariamente chegar à resposta perfeita. Em muitos casos, o raciocínio utilizado para chegar à resposta revela mais do que a resposta em si.

É justamente nesse ponto que avaliação técnica e skills-based hiring se encontram. Se uma empresa sabe quais competências realmente importam para aquela função, consegue construir situações que permitam observá-las.

Live coding, case ou entrevista técnica: qual formato funciona melhor?

Não existe um único formato capaz de avaliar todas as posições de tecnologia. O melhor método depende do que a empresa precisa descobrir.

Live coding pode ser útil quando é importante observar como o profissional raciocina, depura problemas e reage a novas informações. O problema aparece quando a dinâmica se transforma em uma prova de velocidade ou memória, especialmente diante de entrevistadores observando cada linha digitada.

Take-home cases oferecem mais liberdade e podem reproduzir melhor a maneira como alguém trabalha normalmente. Por outro lado, cases extensos criam uma carga significativa para candidatos e, com IA generativa, ficou ainda mais difícil saber quanto do resultado representa diretamente a capacidade da pessoa.

Entrevistas técnicas estruturadas permitem explorar experiências anteriores, decisões e profundidade de conhecimento, mas precisam ir além de perguntas conceituais. Saber definir um conceito não significa necessariamente saber utilizá-lo em situações reais.

System design pode ser particularmente relevante para posições mais seniores porque permite observar arquitetura, trade-offs, escalabilidade e tomada de decisão. Ainda assim, precisa estar calibrado ao nível e às responsabilidades da vaga.

A melhor resposta frequentemente não é escolher apenas um desses métodos, mas combinar poucas etapas que revelem informações diferentes. Um processo com uma conversa técnica estruturada e uma avaliação prática curta pode produzir sinais melhores do que cinco entrevistas repetindo perguntas semelhantes.

O teste técnico não deveria ser mais difícil do que o próprio trabalho

Existe uma lógica curiosa em alguns processos seletivos: quanto mais difícil o teste, melhor ele parece ser.

Mas dificuldade não é sinônimo de capacidade de avaliação.

Se um desafio elimina excelentes profissionais porque exige conhecimento que raramente será utilizado na função, talvez ele esteja selecionando as pessoas que se prepararam melhor para aquele tipo de entrevista e não necessariamente aquelas que desempenhariam melhor o trabalho.

O problema se torna ainda maior quando cada entrevistador adiciona seus próprios critérios. Um quer avaliar algoritmo. Outro arquitetura. Outro cultura. Outro faz perguntas sobre uma tecnologia específica. Ao final, a empresa acumulou muitas informações, mas não necessariamente evidências consistentes sobre aquilo que realmente precisava descobrir.

Um processo seletivo técnico deveria começar pelas responsabilidades da posição e trabalhar de trás para frente. O que esperamos que essa pessoa consiga fazer nos primeiros seis ou doze meses? Quais competências são necessárias para isso? Qual é a maneira mais simples de encontrar evidências dessas competências?

Quando essas perguntas não são respondidas, adicionar mais etapas dificilmente resolve o problema.

Senioridade não deveria ser medida apenas pela dificuldade técnica

Esse é outro ponto importante no recrutamento tech.

Conforme um profissional avança na carreira, sua contribuição tende a depender cada vez menos apenas da capacidade individual de executar uma tarefa técnica. Arquitetura, influência, comunicação, priorização, mentoria e capacidade de tomar decisões em ambientes de incerteza passam a ter mais peso.

Um engenheiro Staff pode escrever menos código do que um profissional pleno e ainda assim gerar muito mais impacto. Um Engineering Manager pode não ser a pessoa tecnicamente mais profunda em todas as tecnologias utilizadas pelo time e ainda ser exatamente a liderança necessária.

Por isso, utilizar o mesmo tipo de teste para diferentes níveis de senioridade pode distorcer a avaliação.

Para posições mais seniores, perguntas como “conte sobre a arquitetura mais complexa que você precisou modificar” ou “qual decisão técnica você tomou sabendo que existiam boas alternativas?” podem revelar dimensões que um exercício isolado dificilmente mostraria.

O importante é não confundir profundidade técnica com performance em testes técnicos. Elas podem estar relacionadas, mas não são a mesma coisa.

IA também tornou mais difícil confiar apenas no resultado entregue

Existe outro lado dessa transformação. Se candidatos podem utilizar IA para produzir currículos, responder perguntas, desenvolver cases e escrever código, empresas podem sentir que perderam parte da capacidade de distinguir competência real de uma apresentação muito bem construída.

A resposta mais simples seria aumentar o controle: mais monitoramento, mais testes supervisionados e mais restrições.

Mas existe outra possibilidade: parar de avaliar apenas o resultado final.

Se um candidato apresenta um case, podemos discutir suas decisões. Por que escolheu essa solução? Qual alternativa considerou? O que faria diferente se tivesse mais tempo? Onde estão os principais riscos? O que aconteceria se determinada premissa mudasse?

Uma pessoa que realmente compreende o trabalho tende a conseguir navegar por essas perguntas. Alguém que apenas recebeu uma boa resposta pronta terá mais dificuldade quando o contexto mudar.

Essa lógica vale também para código. Em vez de perguntar apenas “funciona?”, podemos perguntar “por que você estruturou dessa forma?”, “onde isso pode falhar?” ou “como mudaria sua solução se precisássemos processar cem vezes mais volume?”.

O resultado continua importante. Mas a capacidade de explicar, questionar e adaptar o resultado passa a oferecer sinais adicionais de competência.

Velocidade também faz parte de um bom processo de recrutamento tech

Avaliar melhor não significa avaliar mais.

Esse ponto é especialmente importante em tecnologia, onde algumas especialidades continuam difíceis de contratar. Dados da Robert Half para o segundo semestre de 2026 mostram que 65% dos líderes de tecnologia pesquisados dizem que encontrar profissionais qualificados está mais difícil do que um ano antes. O levantamento também aponta impactos da falta de competências em projetos de IA, segurança e desenvolvimento de software.

No Brasil, o Experis Tech Talent Outlook do quarto trimestre de 2026 também indica um cenário de contratação aquecido: o setor de Tecnologia e Serviços de TI registrou Expectativa Líquida de Emprego de 61%, enquanto 73% dos empregadores pesquisados globalmente relatam dificuldade para encontrar os talentos necessários.

Nesse contexto, um processo de seis ou sete etapas não é necessariamente mais seguro. Ele pode simplesmente aumentar o tempo necessário para tomar uma decisão.

Cada etapa deveria responder a uma pergunta diferente. Se duas entrevistas avaliam exatamente a mesma coisa, provavelmente uma delas pode ser eliminada.

Como estruturar uma avaliação técnica melhor

Uma avaliação técnica consistente começa muito antes do candidato receber um desafio. Primeiro, empresa e recrutamento precisam definir o que caracteriza sucesso naquela posição. Depois, transformar isso em poucas competências observáveis e decidir qual etapa será responsável por avaliar cada uma delas.

Se resolução de problemas é importante, precisamos criar uma situação em que ela possa ser observada. Se arquitetura é crítica, precisamos discutir decisões de arquitetura. Se colaboração é indispensável, um exercício individual de programação provavelmente não conseguirá avaliá-la sozinho.

Também é importante definir critérios antes das entrevistas. Quando o scorecard é criado depois de conhecer o candidato, existe um risco muito maior de adaptar inconscientemente os critérios às impressões que já foram formadas.

A IA também precisa entrar explicitamente nessa definição. A empresa deveria estabelecer quando seu uso é permitido, quando não é e, principalmente, por quê. Se queremos avaliar fundamentos sem assistência, isso precisa estar claro. Se queremos observar como o candidato trabalha utilizando IA, isso também precisa ser parte intencional da avaliação.

Transparência evita que o processo se transforme em um jogo no qual candidato e empresa tentam descobrir o que o outro está escondendo.

Recrutamento tech precisa avaliar o trabalho que existe hoje, não o trabalho de cinco anos atrás

A inteligência artificial não eliminou a necessidade de avaliar profissionais de tecnologia. Fez o contrário: tornou uma boa avaliação ainda mais importante.

Quando produzir código, textos, análises e soluções iniciais se torna mais rápido, a diferença entre profissionais passa a aparecer em outras dimensões: qualidade das decisões, capacidade de questionamento, profundidade técnica, entendimento do problema, julgamento e capacidade de utilizar ferramentas sem terceirizar o próprio raciocínio.

Isso exige uma mudança também dos processos seletivos.

Não basta continuar aplicando os mesmos testes e acrescentar uma regra dizendo que ChatGPT não é permitido. Também não basta liberar qualquer ferramenta e considerar o resultado final como prova de competência.

A empresa precisa voltar à pergunta que deveria orientar qualquer processo de recrutamento: o que precisamos descobrir sobre essa pessoa para decidir se ela conseguirá fazer bem este trabalho?

A partir daí, teste técnico, entrevista, case e inteligência artificial deixam de ser o centro da discussão. Eles são apenas ferramentas para encontrar evidências.

Porque, no fim, o objetivo de um processo seletivo não deveria ser descobrir quem é melhor em processos seletivos.

Deveria ser descobrir quem tem maior capacidade de fazer bem o trabalho para o qual está sendo contratado.

Referências bibliográficas

• CoderPad. The State of Tech Hiring in 2026. 2026. Relatório anual sobre recrutamento de profissionais de tecnologia, abordando o impacto da inteligência artificial nas avaliações técnicas, competências mais demandadas e mudanças nos processos de contratação de desenvolvedores. CoderPad. Link: https://coderpad.io/state-of-tech-hiring-2026/
• Karat. Engineering Interviews in 2026: 3 Trends Hiring Leaders Must Prepare For (New AI Survey Data). 2026. Pesquisa realizada com 400 líderes de engenharia nos Estados Unidos, Índia e China sobre inteligência artificial, produtividade de desenvolvedores e transformação das entrevistas técnicas. O estudo aponta, entre outros dados, um ganho médio estimado de produtividade de 34% com IA e que 71% das lideranças pesquisadas consideram que a IA tornou mais difícil avaliar competências técnicas. Karat. Link: https://karat.com/engineering-interview-trends-2026/
• Robert Half. 2026 Technology Job Market: In-demand Roles and Hiring Trends. 2026. Levantamento sobre demanda por profissionais de tecnologia, escassez de competências e tendências de contratação. Segundo a pesquisa, 65% das lideranças de tecnologia consultadas afirmam que encontrar profissionais qualificados está mais difícil do que há um ano. Robert Half. Link: https://www.roberthalf.com/us/en/insights/research/data-reveals-which-technology-roles-are-in-highest-demand
• Experis / ManpowerGroup Brasil. Experis Tech Talent Outlook Q4 2026. Publicado em 15 de setembro de 2026. Estudo sobre tendências de contratação e escassez de talentos de tecnologia. No Brasil, Tecnologia e Serviços de TI registraram Expectativa Líquida de Emprego de 61%, enquanto 73% dos empregadores pesquisados globalmente relataram dificuldade para encontrar os talentos necessários. ManpowerGroup Brasil. Link: https://www.manpowergroup.com.br/insights/estudos/experis-tech-talent-outlook-q4-2026
• Amazon. PARULEKAR, Ashish. How 3 AI innovations are creating a better experience for candidates in Amazon's hiring process. About Amazon, 22 jan. 2026. Apresenta aplicações práticas de inteligência artificial no recrutamento da Amazon, incluindo avaliações técnicas, transcrição de entrevistas e matching de candidatos com oportunidades. Amazon News. Link: https://www.aboutamazon.com/news/workplace/artificial-intelligence-resume-jobs-hiring-amazon