Aprender ao longo da carreira: vantagens e estratégias

Num mundo de trabalho cada vez mais digital, caracterizado pelo surgimento constante de novas ferramentas tecnológicas, tais como a inteligência artificial (IA), a capacidade de aprender – a learnability – assume-se como uma competência indispensável para os profissionais que queiram evoluir, especialmente na área da tecnologia.

De facto, a rápida transformação exige que o talento se mantenha atualizado para garantir a sua competitividade e relevância. Ser “estudante a vida toda”, isto é, aprender continuamente ao longo de toda a carreira, já não é, por este motivo, apenas uma vantagem, mas uma necessidade para quem pretende não ficar para trás, acompanhar as tendências e desenvolver-se tanto a nível profissional como pessoal.

A aprendizagem ao longo da carreira deve ser encarada de forma holística.

O mundo do trabalho, e especialmente o setor tecnológico, está em constante transformação e as pessoas devem procurar desenvolver uma mentalidade de dinamismo para que consigam dominar as novas tendências do mercado.

Esta capacidade permite evoluir ao longo das diferentes etapas da carreira, adquirindo novas competências essenciais para transitar para funções mais estratégicas. No setor da engenharia informática, por exemplo, a necessidade de dominar múltiplas linguagens de programação e de compreender diferentes setores torna essencial investir no desenvolvimento para integrar soluções tecnológicas eficazes e atuais. Ao desenvolverem a sua learnability, os profissionais conseguirão dominar várias linguagens, bem como conciliar o conhecimento técnico e a visão estratégica, destacando-se no mercado de trabalho.

Ser capaz de dominar estas tendências e tecnologias permite também que os profissionais se tornem multivalentes, aumentando a sua capacidade de adaptação. Neste processo, tornam-se mais informados e capacitados para identificar oportunidades de inovação e aplicar soluções tecnológicas de forma eficiente, impulsionando a transformação e criando novas possibilidades para a otimização de tarefas e processos em diversos setores. Paralelamente, ao manterem-se abertos a críticas construtivas e ao cultivarem uma mentalidade de evolução constante, desenvolvem competências como a capacidade de comunicação, de transmissão de ideias de forma clara e eficaz, e o dinamismo, fundamentais no mundo atual.

Para facilitar a aprendizagem contínua, existem algumas ferramentas úteis. No setor tecnológico, uma das mais relevantes é o GitHub Copilot, um assistente de programação baseado em inteligência artificial que utiliza modelos avançados para sugerir código, completar trechos automaticamente e até gerar funções inteiras conforme o contexto do projeto.

Integrado diretamente em editores como o Visual Studio Code, o Copilot permite aos programadores trabalharem de forma mais eficiente, reduzindo o tempo gasto em tarefas repetitivas e oferecendo soluções baseadas em boas práticas e repositórios de código aberto. Além do GitHub Copilot, a OpenAI disponibiliza modelos voltados para tarefas específicas, como o ChatGPT, que pode auxiliar na pesquisa de informações técnicas, gerar resumos de artigos e até ajudar na documentação de projetos. Estas ferramentas não substituem o conhecimento humano, mas funcionam como aceleradores da aprendizagem e da produtividade, permitindo que os profissionais desenvolvam soluções mais sofisticadas e inovadoras.

No entanto, para aproveitar ao máximo esses modelos de IA, é essencial dominar a prática de prompt engineering. Essa técnica envolve a formulação de comandos (prompts) bem estruturados para guiar a IA na produção de respostas precisas e úteis. Um bom prompt deve conter instruções claras sobre o formato esperado da resposta (por exemplo, código em Python, uma explicação técnica ou uma tabela comparativa). Além disso, fornecer exemplos concretos pode ajudar a IA a compreender melhor o contexto e a gerar sugestões mais alinhadas com as necessidades do utilizador.

Outro ponto essencial no uso destas ferramentas é a fragmentação das solicitações. Em vez de inserir múltiplas perguntas num único comando, o ideal é dividi-las em etapas, garantindo que o modelo consegue responder com maior precisão sem perder flexibilidade criativa. Após obter uma resposta, a revisão crítica é indispensável: validar a qualidade e a exatidão das informações permite refinar interações futuras e evitar erros que possam comprometer o resultado final.

Atualmente, é essencial acompanhar as novas tendências tecnológicas, desenvolvendo a capacidade de aprender de forma ativa. Esta precisa de ser uma responsabilidade não só dos profissionais, mas também das empresas, que devem incentivar a introdução de novas tecnologias e proporcionar oportunidades de formação contínua, de forma a desenvolver o melhor talento, garantir a inovação e assegurar a competitividade num mercado cada vez mais digital.