Grandes empresas preparam o cargo de CAIO: por que o negócio pode precisar de um diretor de IA até 2030

A inteligência artificial nas grandes empresas deixa de ser um conjunto de experimentos isolados e vira uma função de gestão própria. Nesse cenário, as empresas precisam cada vez mais não apenas de um líder técnico, mas de um executivo de nível C-level que responda por onde a IA realmente cria valor, quanto isso custa e como incorporar essas soluções ao dia a dia da companhia. É assim que se descreve o futuro papel do CAIO, o Chief AI Officer, ou diretor de inteligência artificial.

O surgimento desse cargo é lógico em empresas nas quais a IA já afeta não um departamento, mas vários ao mesmo tempo: vendas, marketing, suporte, análise de dados, RH, compras e operações internas. Por ora, a maioria das organizações divide a responsabilidade entre CIO, CTO, CDO e líderes de produto, mas esse arranjo tem um ponto fraco: ninguém responde pessoalmente por um circuito único de gestão da IA. Com isso, algumas equipes compram modelos e serviços sem estratégia comum, outras lançam pilotos sem KPIs claros e outras esbarram em restrições jurídicas e de segurança da informação só depois de começar.

Quanto mais ativamente a empresa adota ferramentas generativas, automação e análise com IA, mais visível fica essa lacuna de gestão.

Nessa configuração, o CAIO não existe por um título bonito, mas para reunir todo o sistema em um só conjunto. Sua área de responsabilidade é escolher os cenários prioritários de implantação e definir onde a IA deve reduzir custos, onde acelerar processos e onde gerar nova receita. Isso inclui orçamento, escolha de fornecedores, política de dados, requisitos de qualidade dos modelos, controle de riscos e coordenação entre negócio, TI, jurídico e segurança.

Na prática, é uma pessoa na interseção entre estratégia, tecnologia e gestão operacional, que tira a conversa sobre IA do campo da moda e a leva para a linguagem do lucro e do efeito mensurável. Para o conselho de administração e o CEO, esse papel é conveniente também porque cria um ponto único de responsabilidade pelo resultado, em vez de um conjunto de iniciativas espalhadas pelas áreas.

Também é importante que o CAIO dificilmente substitua o CIO ou o CTO. É mais uma camada sobre a estrutura de gestão existente: o CIO responde por infraestrutura e sistemas corporativos, o CTO por arquitetura tecnológica e desenvolvimento, o CDO por dados e análise, e o CAIO por garantir que todos esses elementos trabalhem por uma estratégia única de IA. Desse executivo se esperará não só conhecimento técnico, mas também capacidade de calcular a economia dos projetos, conduzir mudanças e negociar com as áreas de negócio.

Sua eficácia provavelmente será medida não pelo número de modelos implantados, mas por métricas mais práticas: redução do tempo dos processos, aumento da produtividade das equipes, menos erros, velocidade de lançamento de produtos e retorno claro das iniciativas.

O cargo faz sentido também porque o mercado sai aos poucos da fase de demonstrações e entra na de escala. Quando a empresa testa um chatbot ou um copilot interno, a equipe existente pode cuidar disso. Mas quando há dezenas dessas iniciativas, elas passam a disputar orçamento, dados, recursos computacionais e a atenção da diretoria. Aí é preciso alguém capaz de definir prioridades e encerrar projetos que não entregam resultado.

O mais provável é que as primeiras a criar um cargo de CAIO em tempo integral sejam grandes corporações de setores com muitos dados, regulação complexa e operações caras: finanças, indústria, telecomunicações, varejo, logística e farmacêutica. Para as médias empresas, essa função pode continuar por muito tempo como parte do papel do CTO, do CIO ou do diretor de dados.

Se a previsão de que o CAIO se espalhe até 2030 se confirmar, isso significará uma mudança importante: a IA deixará de vez de ser vista como ferramenta auxiliar do departamento de TI. Ela passará a ser um objeto próprio de governança corporativa, com orçamento, métricas, riscos e expectativa de retorno concreto para o negócio. Para as empresas, é um sinal de que a próxima etapa da adoção de IA tem menos a ver com a escolha de modelos e mais com a construção de responsabilidade na alta gestão. E é ali, e não numa lista de tecnologias da moda, que se decidirá quem conseguirá transformar a IA em vantagem competitiva sustentável.