CAIO: liderança estratégica ou terceirização da responsabilidade pela IA?

Recentemente, participei de algumas conversas com uma empresa que pretendia criar a função de Chief AI↳Inteligência artificial440 conteúdosUX e IA: Transformando Experiências Digitais com Inteligência ArtificialProduto & UX · jan 2025MCP: O que é e por que você vai ouvir falar disso em breve?AI · jul 2025IA generativa e a urgência de reconstruir nossa relação com a verdadeAI · jun 2025Ver tudo em AI → Officer, o CAIO. A proposta parecia fazer sentido. A inteligência artificial havia ganhado importância estratégica, diferentes áreas começavam a desenvolver aplicações e a liderança considerava necessário ter um executivo responsável pelo tema.

Já havia debatido aqui no LinkedIn a criação dessa função, seus desafios e o risco de transformá-la em mais um título executivo sem um mandato claramente definido. As conversas me levaram a aprofundar a reflexão.

À medida que discutíamos o desenho da função, uma questão se tornou central: qual problema organizacional a criação do CAIO deveria resolver?

Ele seria responsável pela estratégia de IA? Pela governança? Pela escolha de modelos e plataformas? Pela priorização dos investimentos? Pela transformação dos processos? Pelos resultados econômicos? Pela segurança dos agentes? Ou por tudo isso ao mesmo tempo?

O risco estava em imaginar que a nomeação de um executivo resolveria questões que a própria organização ainda não havia enfrentado.

Tenho observado situações semelhantes em outras empresas. Projetos de IA se multiplicam, ferramentas são contratadas, agentes começam a executar tarefas, mas frequentemente faltam critérios comuns de priorização, responsabilidades claras e mecanismos para avaliar resultados.

Minha visão é que o CAIO não deveria ser definido pelas tecnologias que administra, mas pela transformação empresarial que ajuda a viabilizar.

Considere uma operadora de telecomunicações que desenvolve um modelo preditivo capaz de identificar clientes com maior probabilidade de cancelamento. O algoritmo apresenta excelente desempenho estatístico, mas a retenção não melhora. A área comercial não dispõe de ofertas adequadas, os canais de atendimento demoram a agir e ninguém avaliou se o custo das ações supera o benefício econômico. O problema não é tecnológico. É de integração entre dados, marketing, atendimento, operações e finanças.

Nesse cenário, o CAIO deveria ajudar a redesenhar o processo, estabelecer critérios de priorização e assegurar que o resultado fosse medido pela redução economicamente sustentável do churn, e não pela precisão do algoritmo. A responsabilidade comercial, entretanto, continuaria com o executivo de negócio.

Outro exemplo aparece no setor bancário. Uma instituição implanta agentes para analisar documentos de crédito. O tempo de leitura cai drasticamente, mas o prazo total de concessão permanece praticamente inalterado porque as etapas de aprovação, verificação cadastral e análise de risco continuam funcionando como antes. O ganho tecnológico existe, mas fica aprisionado em um processo que não foi redesenhado.

O CAIO deveria identificar esse desalinhamento e articular as mudanças necessárias. Mas não poderia simplesmente determinar que os controles de risco fossem eliminados para acelerar a operação. A transformação precisa preservar as responsabilidades regulatórias, a segregação de funções e os mecanismos de supervisão.

Há ainda o caso de uma indústria que pretende utilizar IA generativa para prever falhas de equipamentos. O entusiasmo com os LLMs pode desviar a discussão daquilo que realmente importa: sensores confiáveis, histórico de manutenção, modelos preditivos adequados e integração com o planejamento operacional.

Um CAIO tecnicamente competente deveria reconhecer que, nesse caso, modelos tradicionais de machine learning podem ser mais adequados para a previsão, enquanto a IA generativa poderia auxiliar na consulta a manuais, interpretação de registros e orientação dos técnicos. Liderar IA também significa saber quando não utilizar IA generativa.

Esses exemplos mostram por que considero insuficiente definir o CAIO como responsável por modelos, plataformas, fornecedores e projetos.

A função exige uma combinação pouco comum de competências: compreensão dos negócios, discernimento tecnológico, capacidade de avaliar riscos e habilidade para conduzir mudanças organizacionais. Um excelente cientista de dados↳Engenharia de dados43 conteúdosResolvendo desafios de Big Data com Ciência de Dados na UberData · abr 2019Análise de dados com Python e tabelas dinâmicas com PandasData · mai 2019Ferramentas para análise de dados são cada vez mais fundamentais para auxiliar pessoas desenvolvedorasData · jun 2024Ver tudo em Data → não se transforma automaticamente em um executivo de transformação. Da mesma forma, um entusiasta da tecnologia pode conhecer os modelos mais recentes e ainda assim ter dificuldade para avaliar investimentos, negociar prioridades ou interromper projetos sem retorno.

Outro ponto importante das discussões foi a relação do CAIO com as funções executivas existentes. O CIO e o CTO continuam responsáveis pelas atribuições tecnológicas previstas em seus mandatos. O CDO contribui para a estratégia e a governança dos dados. O CISO e as funções de risco e conformidade mantêm suas responsabilidades de segurança e controle.

Criar um CAIO sem esclarecer essas fronteiras pode produzir estruturas paralelas, disputas por orçamento e conflitos de autoridade.

Imagine que a área comercial contrate autonomamente um agente de IA para negociar condições com clientes. O CIO descobre que a solução acessa sistemas corporativos sem passar pelos padrões de integração. O CISO identifica permissões excessivas. O Jurídico questiona a utilização dos dados e o CFO não consegue estimar os custos operacionais. Quem deveria ter evitado essa situação?

O CAIO pode estabelecer, junto às demais lideranças, uma arquitetura comum de governança, critérios de aprovação e mecanismos de acompanhamento. Mas não deveria substituir o CIO na arquitetura tecnológica, o CISO na segurança ou o executivo comercial na responsabilidade pelas negociações.

Por isso, tenho defendido um modelo federado para organizações complexas: as áreas de negócio desenvolvem e utilizam IA, mas dentro de padrões corporativos compartilhados.

A expansão dos agentes torna essa disciplina indispensável. Um agente que responde incorretamente a uma pergunta pode causar problemas. Um agente que altera cadastros, executa transações ou concede descontos indevidos cria uma categoria diferente de risco.

Esses sistemas precisam de identidade própria, permissões limitadas, responsáveis identificados, trilhas auditáveis, avaliações contínuas e mecanismos de interrupção e reversão. Também precisam ser atualizados, reavaliados e eventualmente desativados.

O CAIO pode coordenar a construção dessas capacidades, mas considero essencial preservar a independência das funções de controle. O executivo encarregado de acelerar a adoção da IA não deveria ser o único a decidir se os riscos dessa adoção são aceitáveis.

Existe ainda uma dimensão econômica que considero subestimada. Imagine uma empresa que implanta agentes para atendimento ao cliente. Inicialmente, os resultados parecem excelentes: o custo por interação diminui e o volume de atendimentos automatizados cresce.

Entretanto, quando a operação ganha escala, surgem chamadas adicionais aos modelos, consultas a bases de conhecimento, tentativas repetidas, transferências para humanos e custos de supervisão. Alguns atendimentos aparentemente resolvidos retornam dias depois porque o problema original não foi solucionado.

Se a empresa medir apenas o custo por chamada ao modelo ou a quantidade de atendimentos automatizados, poderá concluir equivocadamente que o projeto é um sucesso. A avaliação deveria considerar o custo por problema efetivamente resolvido, a reincidência, a satisfação do cliente, os erros operacionais e o impacto financeiro total.

É nesse ponto que o CAIO precisa trabalhar com o CFO, o CIO e os responsáveis pelos processos para desenvolver mecanismos de AI FinOps e relacionar consumo tecnológico a benefícios econômicos verificáveis.

Mas seria igualmente equivocado avaliar toda a estratégia de IA apenas pela redução de despesas. Uma empresa de seguros, por exemplo, pode utilizar IA para melhorar a avaliação de riscos, acelerar a personalização de produtos e desenvolver serviços que antes seriam economicamente inviáveis. O valor pode estar no crescimento da receita, na qualidade da carteira e na experiência do cliente, não apenas na redução de horas de trabalho. Uma liderança excessivamente orientada à eficiência corre o risco de utilizar uma tecnologia potencialmente transformadora apenas para automatizar atividades existentes.

Outra questão que discutiria cuidadosamente é a autoridade do CAIO sobre o portfólio de investimentos. Imagine três áreas solicitando recursos simultaneamente. Marketing deseja ampliar o uso de IA generativa na produção de conteúdo. Operações propõe um sistema preditivo para reduzir falhas. Atendimento pretende implantar agentes capazes de resolver solicitações sem intervenção humana.

As três propostas podem ser tecnicamente viáveis. Mas possuem impactos econômicos, riscos, dependências e graus de maturidade diferentes.

O papel do CAIO deveria ser estabelecer, com o comitê executivo, uma disciplina de avaliação que considere valor esperado, custo total, disponibilidade de dados, riscos, capacidade de execução e necessidade de mudanças nos processos.

Também deveria ter condições de recomendar o encerramento de iniciativas que não demonstram resultados. Uma boa liderança de IA não é aquela que aprova mais projetos, mas aquela que ajuda a empresa a escolher melhor onde investir e quando desistir.

Isso nos leva a outra questão: como avaliar o desempenho do CAIO? Não considero suficiente contar pilotos, agentes, licenças ou profissionais treinados. Esses indicadores mostram atividade e adoção, mas não necessariamente criação de valor. Prefiro avaliar a qualidade do portfólio, os resultados econômicos efetivamente capturados, a capacidade de colocar soluções relevantes em produção, a sustentabilidade operacional e a eficácia da governança.

Mas existe uma condição indispensável: a responsabilidade precisa acompanhar o poder efetivo de decisão. Não seria razoável responsabilizar o CAIO pela redução do churn se a área comercial não executa as ações necessárias. Tampouco cobrar resultados financeiros de um projeto cujo orçamento, processo e operação permanecem integralmente sob responsabilidade de outros executivos.

O CAIO deve responder pela qualidade da coordenação, pela disciplina de priorização e pelas capacidades corporativas que lhe foram atribuídas. Os executivos de negócio continuam responsáveis pelos resultados de suas operações.

Quanto à posição no organograma, não acredito em uma resposta universal. Em algumas empresas, a vinculação ao CIO ou CTO pode funcionar. Em outras, especialmente quando a IA está associada à transformação do modelo de negócio, uma ligação direta ao CEO pode oferecer maior capacidade de articulação.

Mais importante do que a linha formal de reporte é a combinação entre mandato, autoridade, recursos e acesso às decisões estratégicas.

Também não estou convencido de que o CAIO precise necessariamente se tornar uma posição permanente no C-Level. Em determinadas organizações, uma liderança dedicada pode ser particularmente importante durante a construção das capacidades corporativas de IA. Com o amadurecimento dessas capacidades, parte das responsabilidades poderá ser incorporada às funções executivas existentes.

Em empresas cujo negócio depende diretamente de IA, a função pode permanecer estratégica por muitos anos. Em organizações menores, a coordenação pode ser atribuída a um executivo já existente.

O erro seria transformar a nomeação de um CAIO em exigência universal, independentemente do porte, setor, maturidade e estratégia empresarial.

Ao refletir sobre as conversas com aquela empresa, fiquei ainda mais convencido de que a discussão sobre o CAIO revela um problema organizacional mais amplo. Muitas empresas estão tentando resolver com uma nova função executiva dificuldades que envolvem estratégia, cultura, governança, processos e responsabilidade da própria liderança.

O CEO continua responsável pela estratégia empresarial. O CFO, pela disciplina econômica. O CIO e o CTO, pelas atribuições tecnológicas. Os executivos de negócio, pelos resultados de suas operações. E as funções de controle, pela supervisão independente dos riscos sob sua responsabilidade. O CAIO pode conectar essas capacidades, acelerar o aprendizado e transformar iniciativas dispersas em uma competência corporativa consistente.

A empresa não precisa de alguém que seja o dono da inteligência artificial. Precisa de uma liderança capaz de assegurar que a IA tenha propósito, responsabilidade e resultados.

Se uma organização precisa criar um CAIO porque seus demais executivos ainda não assumiram a responsabilidade de compreender e transformar seus negócios com IA, creio que o problema é maior do que a ausência de um novo cargo no organograma. O verdadeiro desafio não é apenas preparar um executivo para liderar a IA. É preparar toda a liderança para administrar uma empresa na qual a inteligência artificial passa a fazer parte da estratégia, das operações e das decisões de negócio.