O LinkedIn deu mais um passo para transformar a forma como profissionais encontram conexões estratégicas na plataforma.

A empresa começou a liberar um sistema de busca por pessoas impulsionado por inteligência artificial, capaz de interpretar consultas em linguagem natural e devolver resultados mais precisos e úteis. As informações foram retiradas de TechCrunch.

Por que a busca precisava mudar

Nos últimos anos, o LinkedIn tem incorporado IA a diversas áreas, mas a busca por pessoas, uma das funções mais usadas do site, permanecia limitada por filtros, títulos específicos e palavras exatas.

A nova ferramenta tenta resolver esse gargalo, permitindo que usuários façam perguntas diretas, como “investidores do setor de saúde com experiência em FDA” ou “quem na minha rede pode me ajudar a entender redes sem fio”.

Segundo Rohan Rajiv, diretor sênior de produto, o modelo tradicional deixava muitos perfis relevantes invisíveis, porque dependia de combinações exatas de termos. A busca com IA pretende reduzir esse atrito.

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IA melhora o networking na plataforma

Em testes iniciais, a empresa observou que usuários passaram a identificar contatos capazes de apoiar transições de carreira, novos negócios e expansão de oportunidades profissionais — um reflexo de como IA vem remodelando a forma como profissionais navegam pelo mercado.

A movimentação ocorre em um cenário de disputa intensa: Google, Bing, Brave, DuckDuckGo e startups especializadas aceleram investimentos em buscas baseadas em IA. Até o Reddit reforçou essa direção.

O LinkedIn, por sua vez, aparece com frequência em demonstrações de agentes e navegadores inteligentes, embora ainda não tenha imposto restrições ao uso de seus dados para treinos de modelos.

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Recurso chega primeiro aos assinantes

O recurso será lançado inicialmente para assinantes premium nos Estados Unidos e deve chegar a outros países nos próximos meses. Usuários habilitados verão a frase “I’m looking for…” no campo de busca.

Apesar dos avanços, a empresa reconhece limitações: consultas parecidas ainda podem gerar resultados distintos, e o sistema nem sempre interpreta termos de forma uniforme, um desafio comum em modelos de IA generativa.

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