Olá, Thatiane! Seja muito bem-vinda ao fórum!
Que reflexão interessante você trouxe. Essa distinção que você fez entre o que era "fundamental" e o que se tornou "obrigatório" é a chave para entender o conceito de Lifelong Learning (aprendizado ao longo da vida).
Há cinco anos, falar inglês ou dominar o pacote Office poderia ser o seu diferencial competitivo em uma entrevista. Hoje, como você bem pontuou, essas são as "ferramentas de entrada". É o ponto de partida, não mais o de chegada.
O Ciclo da Obsolescência e a IA
O seu palpite de que a IA e Dados podem mudar daqui a 5 anos é muito realista. No mundo da tecnologia, vivemos o que chamamos de "Meia-vida das competências": o tempo que leva para metade do que sabemos se tornar obsoleto está ficando cada vez mais curto.
Por onde começar os estudos em IA e Dados?
Já que você identificou esse ponto de estudo agora, aqui estão três pilares que podem te ajudar a não ficar apenas na superfície:
- Literacia de Dados (Data Literacy): Mais do que saber usar uma ferramenta, é a habilidade de ler, trabalhar, analisar e questionar dados. É entender o que os números estão tentando te contar.
- Engenharia de Prompt: Como você viu nos outros tópicos, saber "conversar" com a IA para extrair o melhor dela é uma habilidade de comunicação técnica essencial.
- Pensamento Crítico: Como as IAs podem "alucinar" ou trazer vieses, o seu papel como profissional humano é ser a curadora final, validando se aquela entrega faz sentido para o negócio.
Sua percepção mostra que você já está com o "mindset de crescimento" ligado. O mercado não busca mais quem sabe tudo, mas quem aprende mais rápido.
Espero que possa ter lhe ajudado!
Uma pergunta para o seu plano de autodesenvolvimento: Dentro dessa imensidão que é a Inteligência Artificial, existe alguma tarefa específica do seu dia a dia que você gostaria de automatizar primeiro para ganhar tempo?