Intervalos salariais para funções emergentes: como definir a remuneração sem dados de mercado

Definir intervalos salariais para funções emergentes significa atribuir um valor a uma função antes de o mercado ter um benchmark fiável para ela: constrói-se o intervalo a partir de funções proxy consolidadas, ponderadas pelas competências de que a nova função realmente precisa, e acrescenta-se um prémio apenas quando as provas mostram que é necessário. É assim que se define o salário de uma nova função, como AI engineer, prompt engineer ou responsável de governação de IA, de uma forma que pode explicar à gestão, aos candidatos e, cada vez mais, aos reguladores.

O problema é real. Os dados de anúncios de emprego da TalentUp mostram que os anúncios com designações de IA em sete países europeus passaram de cerca de 10 para 32 por cada 100 anúncios de engenheiro de software entre 2024 e 2026. No entanto, para muitas destas designações, menos de 20 anúncios por país indicam um salário, demasiado poucos para um benchmark fiável. Este guia apresenta um método de cinco passos com funções proxy, os prémios salariais de 2026 que observamos nos anúncios, um exemplo prático e a documentação de que vai precisar quando a Diretiva europeia de transparência salarial for transposta.

Porque é que o benchmarking tradicional falha nas novas funções

O benchmarking tradicional associa uma designação de função a um conjunto de dados, lê os percentis 25, 50 e 75 e constrói uma banda à sua volta. Funciona quando a designação é usada de forma coerente e a amostra é suficientemente grande. Nas funções emergentes, nenhuma das duas condições se verifica.

• As designações significam coisas diferentes. O “prompt engineer” de uma empresa redige e testa prompts para um chatbot; o de outra constrói fluxos de agentes com vários passos ligados aos sistemas centrais. “AI engineer” abrange desde um estagiário até um founding engineer com 180 000 £ mais participação no capital, ambos visíveis na nossa amostra de 2026.
• As amostras são escassas. Entre janeiro e setembro de 2026, a TalentUp encontrou 272 anúncios de prompt engineer, 441 de governação/ética de IA e 874 de AI product manager em sete grandes mercados europeus, mas nenhum país tinha mais de 20 anúncios com salário para qualquer uma destas três designações.
• Os candidatos preenchem o vazio. Sem um ponto de referência, os gestores de contratação ancoram-se no valor do candidato, o que leva a pagar demasiado (e a compressão salarial face aos colaboradores atuais), a pagar pouco e perder a contratação, ou a atrasar a proposta.

A solução não é esperar que os inquéritos se atualizem, mas usar um método que não dependa de uma correspondência de designação. Para perceber como estão a surgir estas funções, consulte os nossos guias sobre IA em RH e fluência em IA.

Tyria Taylor-Matthews, executiva de Total Rewards e tecnologia de RH na Zeus, defende que a solução é acrescentar uma camada de competências à arquitetura de funções em vez de a abandonar:

O que mostram os dados da TalentUp sobre a remuneração das funções de IA em 2026

Fonte: base de dados de anúncios de emprego da TalentUp, janeiro–setembro de 2026. Medianas dos salários anuais anunciados, sem duplicados.

Comparámos os salários anunciados para as novas designações de IA com os seus proxies mais comuns nos países europeus com anúncios com salário suficientes. Só são apresentadas as células com pelo menos 40 anúncios com salário.

Salário bruto anual mediano anunciado em EUR (Reino Unido e Polónia convertidos da moeda local), todos os níveis de senioridade.

Há quatro conclusões importantes para quem tem de definir a remuneração de uma nova função:

1. O prémio de IA é real, mas não universal. Ronda um quinto no Reino Unido e em Espanha, é pequeno na Polónia e inexistente em Itália. Aplicar um único “prémio de IA” em todos os países seria errado na maioria deles.
2. Designações semelhantes não se comportam da mesma forma. Em Espanha, os anúncios de ML engineer foram anunciados 18,2% abaixo dos de engenheiro de software, enquanto os de AI engineer estavam 20,5% acima. Por si sós, as designações são um sinal fraco do salário, e é por isso que o passo 1 é importante.
3. O prémio diminui com a senioridade. Na Polónia, o mercado com a maior amostra com salário, os anúncios de AI engineer de nível intermédio estavam 15,4% acima dos de engenheiro de software do mesmo nível (60 924 €, n = 87 vs. 52 774 €, n = 332), mas os de nível sénior apenas 1,5% acima (69 047 €, n = 155 vs. 67 998 €, n = 481).
4. Os intervalos não são mais amplos nas novas funções. Na Polónia, a amplitude mediana do intervalo anunciado era de 25,4% para AI engineer (n = 251), 23,6% para MLOps engineer (n = 42) e 35,0% para ML engineer (n = 124), face a 32,8% para engenheiros de software (n = 798) e 29,8% para data scientists (n = 114). Os empregadores não estão a usar intervalos mais amplos para cobrir a sua incerteza.

A procura cresceu depressa. Em Espanha, no Reino Unido, na Alemanha, em França, nos Países Baixos, em Itália e na Polónia, os anúncios com designação de IA (AI, ML, LLM e MLOps engineers, prompt engineers, AI product managers e funções de governação de IA) passaram de 9,9 por cada 100 anúncios de engenheiro de software em 2024 para 18,3 em 2025 e 32,1 em 2026 (janeiro–setembro de cada ano). Face ao total de anúncios, passaram de 12,9 para 35,0 por cada 10 000.

Como definir o salário de uma nova função: cinco passos

Passo 1: definir a função e atribuir-lhe um nível

Redija uma definição breve da função antes de consultar quaisquer dados salariais. Deve indicar que decisões a pessoa toma de forma autónoma, que competências técnicas são exigidas e a que nível de profundidade, o âmbito do impacto (uma equipa, um produto, toda a empresa) e como é um bom resultado ao fim de seis meses. Depois, atribua-lhe um nível na sua arquitetura de funções atual.

O nível importa tanto como a designação. Os nossos dados da Polónia mostram que o prémio de IA no nível intermédio é dez vezes maior do que no nível sénior, pelo que um intervalo para um “AI engineer sénior” definido com provas de nível intermédio ficará acima do devido.

Passo 2: escolher funções proxy com dados sólidos

Escolha duas ou três funções consolidadas que partilhem as competências essenciais, a complexidade e o âmbito da nova função, e que tenham uma amostra fiável no seu país e no seu nível.

Use dados de proxies do mesmo país e nível da contratação. As diferenças salariais entre países são grandes: na nossa amostra, os anúncios de engenheiro de software foram anunciados com 74 500 € no Reino Unido e 50 000 € em Itália. O nosso guia de benchmarking salarial internacional explica como manter o método coerente entre países.

Passo 3: decompor as competências e ponderar os proxies

Divida a função em blocos de competências e atribua a cada bloco uma ponderação que reflita a parte do trabalho que cobre. Multiplique a mediana de cada proxy pela respetiva ponderação e some os resultados para obter uma âncora combinada. As ponderações devem resultar da definição da função do passo 1, e não do resultado que pretende obter.

Combine proxies apenas quando cada competência for uma parte duradoura da função. Se 90% do trabalho for engenharia de software com algumas ferramentas de IA acrescentadas, use o benchmark de engenheiro de software e trate a componente de IA como um possível prémio no passo 4.

Passo 4: testar com provas se existe um prémio de escassez

Um prémio acima da âncora combinada só se justifica quando o mercado o mostra. Algumas provas úteis:

• Anúncios por designação, quando existam: compare a mediana da nova designação com a do proxy no mesmo nível e no mesmo país (como na tabela acima).
• Os seus próprios resultados de contratação: propostas recusadas por causa do salário, tempo de preenchimento da vaga face à função proxy e percentagem de candidatos que atingem o nível técnico exigido.
• Propostas concorrentes que os candidatos consigam comprovar.

Defina o prémio a partir dessas provas e limite-o para que o novo intervalo não ultrapasse funções consolidadas mais seniores sem uma razão que consiga explicar. Os nossos dados de 2026 sugerem prémios entre cerca de 0% e 23% consoante o país, e menores nos níveis seniores. Se nenhuma das suas provas apontar para escassez, use a âncora tal como está.

Brandon Patterson, executivo norte-americano de Total Rewards e compensação, defende o mesmo contra um prémio generalizado para o trabalho com IA:

Passo 5: construir a banda e fixar uma data de revisão

Transforme a âncora numa banda da forma habitual: ponto médio na âncora, com um mínimo e um máximo à sua volta. O nosso guia sobre como criar bandas salariais aborda a amplitude, a sobreposição e a progressão dos pontos médios; use a penetração na banda para decidir onde deve ficar cada contratação.

Depois, fixe uma data de revisão de seis meses ou menos. A remuneração das funções emergentes evolui mais depressa do que os ciclos de revisão anuais, e um ciclo curto é uma forma mais barata de gerir a incerteza do que um intervalo muito amplo.

Exemplo prático: definir o salário de um AI engineer de nível intermédio em Espanha

As medianas dos proxies abaixo são dados de anúncios de emprego da TalentUp de 2026; as ponderações, o prémio e a amplitude da banda são escolhas ilustrativas para mostrar o método, e não recomendações.

Função: AI engineer de nível intermédio que desenvolve funcionalidades baseadas em LLM num produto existente, em Espanha. Cerca de 60% de engenharia de software, 25% de avaliação de modelos e trabalho com dados e 15% de colaboração com as equipas de produto e de negócio.

1. Prémio. Em Espanha, os anúncios de AI engineer foram anunciados 20,5% acima dos de engenheiro de software (n = 46 vs. 270). Neste exemplo, perderam-se também duas propostas recentes por causa do salário, por isso aplica-se um prémio de 20%: 44 250 € × 1,20 ≈ 53 000 € de ponto médio.
2. Banda. Com uma amplitude de ±15% em torno do ponto médio, a banda fica em 45 000–61 000 €. O intervalo de contratação anunciado para um novo colaborador vai do mínimo ao ponto médio: 45 000–53 000 €.
3. Verificação interna. O máximo da banda fica abaixo da mediana dos anúncios de engenheiro de software sénior em Espanha (65 000 €, n = 79), pelo que a nova função não ultrapassa os engenheiros seniores.
4. Verificação cruzada com os dados por designação. A mediana de todos os anúncios de AI engineer em Espanha é de 66 250 €, bem acima do ponto médio de 53 000 €. A amostra é pequena (n = 46) e mistura níveis, por isso, neste exemplo, decide-se manter o ponto médio baseado em proxies, registar a diferença e rever dentro de seis meses, ou antes se as duas propostas seguintes forem recusadas por causa do salário.

O resultado não é apenas um número, mas um registo de uma página com os proxies, as ponderações, o prémio, as provas e a data de revisão. É esse registo que torna o intervalo defensável.

Transparência salarial: documentar como foi definido um novo intervalo

A Diretiva europeia de transparência salarial (2023/970) tinha de ser transposta até 7 de junho de 2026, e as suas obrigações aplicam-se através da lei nacional de cada país depois de transposta. Várias delas afetam a forma como define a remuneração de novas funções:

Saber se um prémio motivado pelo mercado conta como justificação objetiva dependerá da legislação e da jurisprudência nacionais, por isso guarde as provas que sustentam cada prémio e reveja-o no prazo previsto. Para a lista completa de obrigações, consulte o nosso guia completo da Diretiva europeia de transparência salarial e use o benchmark salarial gratuito de transparência salarial para verificar os seus intervalos.

Como explicar o intervalo aos gestores de contratação e aos candidatos

Os gestores de contratação precisam do método, e não apenas do número: os proxies, as ponderações, as provas de qualquer prémio e a data de revisão. Quando percebem que o intervalo se baseia em provas e será revisto, é menos provável que aprovem propostas fora dele sob pressão do candidato. Mostre-lhes onde fica o novo intervalo face às funções existentes, para que vejam o equilíbrio entre salários de mercado e equidade interna.

Os candidatos a funções técnicas sabem muitas vezes que os dados para a sua designação são escassos. Uma explicação breve, como “ancorado na remuneração de engenheiros de software e data scientists do seu nível em Espanha, com revisão dentro de seis meses”, mostra que a proposta é fundamentada. Se um candidato referir um valor muito mais alto, pergunte qual o país, a dimensão da empresa e o nível por trás desse valor; trate uma diferença confirmada como prova para a próxima revisão, e não como motivo automático para sair da banda.

Quando passar dos proxies para dados de mercado diretos

Os proxies são um ponto de partida. À medida que uma designação se consolida, os dados por designação tornam-se mais úteis do que uma combinação. Defina a mudança antecipadamente, por exemplo quando encontrar pelo menos 40–50 dados para a designação exata, o nível e o país numa fonte de confiança (o limiar usado para as tabelas deste artigo é de 40 anúncios).

Em cada revisão:

• Compare o seu ponto médio baseado em proxies com os dados por designação, quando existam. Uma diferença superior a cerca de 10% é um sinal para rever as ponderações, o prémio ou o nível.
• Verifique os resultados de contratação: aceitação de propostas, tempo de preenchimento da vaga e recusas relacionadas com o salário.
• Reclassifique a função numa família de funções existente quando as suas responsabilidades e competências tiverem estabilizado e corresponderem a um nível consolidado.
• Corrija os prémios que já não se justificam para novas contratações e planeie como tratar os colaboradores atuais sem criar disparidades não justificadas.

O nosso guia sobre como implementar o benchmarking salarial explica como integrar estas revisões no seu ciclo anual de compensação, e a nossa página de metodologia explica como a TalentUp recolhe e trata os dados salariais.

Fontes

• Base de dados de anúncios de emprego da TalentUp, janeiro–setembro de 2024, 2025 e 2026: salários anunciados para designações de IA e proxies no Reino Unido, Espanha, Polónia e Itália (cerca de 3 600 anúncios com salário sem duplicados) e volumes por designação em sete países europeus (cerca de 19 100 anúncios com designação de IA em 2026). Ver a caixa de metodologia acima.
• EUR-Lex, Diretiva (UE) 2023/970 relativa à transparência remuneratória