UBS avalia agora o salário pela fluência em IA

Uma entrevista de emprego testa agora o que fez com a ferramenta, não se a possui

A UBS confirmou, no início de setembro de 2026, que a forma como um colaborador utiliza realmente a IA alimenta agora diretamente as decisões de contratação, a avaliação de desempenho, os processos de promoção e a remuneração. Para a admissão de licenciados e estagiários de 2027 na divisão global de banca e mercados, os candidatos enfrentam um novo requisito na entrevista: demonstrar, de forma concreta, como usaram a IA para melhorar um resultado de trabalho real ou ganhar eficiência, e não apenas sentirem-se à vontade a abrir um chatbot. A UBS afirma que o requisito será alargado a outras funções recém-publicadas em todo o grupo.

O próprio programa de licenciados da UBS descreve o mecanismo criado para sustentar isto: um 'AI Fluency Pathway' interno que acompanha os novos colaboradores por casos de uso reais, aplicação responsável e, nas palavras do banco, 'juízo sólido' sobre quando confiar num resultado gerado por IA e quando não confiar. A UBS formula a política com cautela, afirmando que 'a literacia em IA complementa, em vez de substituir, as competências académicas, analíticas e interpessoais', e que uma média equivalente a 2:1 e as avaliações já existentes do banco continuam a aplicar-se para além disto.

O mesmo critério decide agora também quem é promovido e quanto ganha

A política não se limita às novas contratações. A UBS tornou a capacidade em IA uma componente permanente da avaliação de desempenho individual do pessoal já no ativo, com, segundo o banco, o mesmo peso dos objetivos financeiros e das competências de relação com o cliente. Como a avaliação de desempenho alimenta as decisões de remuneração, a proficiência em IA passou a ser um elemento variável no cálculo do salário em toda a instituição. Os colaboradores que procuram um cargo de gestão ou um escalão salarial superior têm de demonstrar tanto as qualificações formais já exigidas pela UBS como um historial comprovado de utilização ativa de sistemas de IA no seu trabalho, e não uma familiaridade passiva com eles.

A UBS não é a única a testar especificamente isto. O programa de licenciados de banca corporativa e de investimento do Santander em Espanha procura agora explicitamente aquilo a que chama 'utilizadores avançados de IA'. Nem todos os bancos seguem o mesmo caminho: um responsável do JPMorgan, Conor Hillery, alertou publicamente que o setor precisa de ter cuidado para que esta mudança não leve os colaboradores a perder 'conhecimento fundamental e princípios básicos' que as ferramentas de IA hoje dissimulam. Para o setor bancário português, onde vários bancos disputam os mesmos jovens talentos que a UBS procura, este equilíbrio entre competências de base e uso de ferramentas é igualmente relevante.

Todos os grandes bancos têm o mesmo problema de formação. A UBS escolheu uma resposta diferente

A razão pela qual esta decisão importa é uma tensão estrutural que todo o setor já vive. Goldman Sachs, JPMorgan e Citi têm vindo a reduzir as suas admissões de analistas júnior em até dois terços, à medida que as ferramentas de IA absorvem a modelação financeira, os resumos de investigação e as primeiras versões de materiais para clientes que antes eram trabalho de nível inicial. O presidente da Goldman Sachs, John Waldron, descreveu as operações bancárias tradicionais como uma 'linha de montagem humana' pronta para a automação; o presidente executivo da JPMorgan, Jamie Dimon, disse claramente que a IA 'vai eliminar postos de trabalho'.

A QuantumBlack, da McKinsey, estima que cerca de 62 por cento do talento em IA dos bancos provém precisamente dessas coortes de analistas júnior que agora estão a ser cortadas. Como disse um dos seus sócios seniores, Debasish Patnaik: 'A banca é um negócio de aprendizagem. Os analistas júnior de hoje tornam-se os managing directors de amanhã. O juízo sénior não pode ser fabricado lateralmente.' Reduzir a base júnior não elimina essa necessidade, apenas estreita o canal que deveria preencher esse lugar daqui a uma década. A medida da UBS lê-se como uma resposta direta à mesma pressão: em vez de cortar a classe júnior que a IA substitui, o banco elevou a fasquia do que essa classe tem de provar, e associou o salário a continuar a prová-lo.

A lição da decisão: uma competência presumida não é uma política, uma competência testada, sim

A maioria das empresas diz hoje aos seus colaboradores, informalmente, para 'usarem mais IA'. Praticamente nenhuma a testa, a associa a um escalão salarial, ou define por escrito o que realmente é um 'bom uso', em contraste com copiar a primeira resposta de um chatbot diretamente para uma apresentação ao cliente. A política da UBS destaca-se menos por adotar a IA, algo que qualquer grande empregador já afirma fazer, e mais por tornar essa afirmação verificável: um candidato ou colaborador ou consegue apontar um caso concreto em que usou IA para mudar um resultado real, ou não consegue, e o banco coloca agora a questão diretamente, em vez de presumir a resposta.

Para qualquer responsável a definir uma política de IA dentro da própria organização, a lição transponível não é 'exigir fluência em IA'. É mais restrita: definir o que essa fluência tem realmente de produzir antes de a recompensar, tal como a UBS a definiu como a melhoria de um resultado de negócio concreto e não o mero acesso à ferramenta, ou a política é apenas um slogan com melhor imagem do que aquele que substituiu.

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