Embora a adoção de Inteligência Artificial (IA) na indústria brasileira tenha saltado 163% entre 2022 e 2024, segundo dados do IBGE, um erro de DNA organizacional pode impedir que o investimento se converta em lucro real: a insistência em manter a tecnologia sob o guarda-chuva exclusivo da área de tecnologia da informação.
Para Ricardo Villaça, CAIO da DLR AI, tratar o recurso como uma extensão técnica pode comprometer a profundidade da transformação corporativa. Segundo ele, o setor não opera apenas no nível de infraestrutura, mas na camada estratégica de decisão e geração de vantagem competitiva.
“A TI continua sendo fundamental para garantir segurança, escalabilidade e confiabilidade. Mas a IA altera a lógica de funcionamento da empresa. Ela introduz, além de modelos preditivos, assertividade em um ritmo sem precedentes, transformando empresas em organismos dinâmicos. Isso exige governança específica e responsabilidade executiva clara”, afirma.
Na prática, a distinção é menos técnica e mais organizacional. Enquanto o CIO tem como missão assegurar estabilidade e eficiência operacional, a liderança de IA precisa articular estatística, machine learning, estratégia de negócios e arquitetura corporativa/metodologia de iteração para gerar impacto direto em receita, produtividade e posicionamento de mercado. Em economias mais maduras, como Estados Unidos e Reino Unido, estruturas dedicadas à função de Chief AI Officer começam a se consolidar justamente para evitar que iniciativas fiquem pulverizadas em projetos isolados ou restritas ao escopo tecnológico.
No Brasil, o ritmo acelerado de adoção aumenta a urgência dessa discussão. O crescimento expressivo no setor industrial indica que a tecnologia já está sendo incorporada ao processo produtivo. O desafio agora é transformar experimentação em escala e investimento em retorno mensurável.
De acordo com Villaça, o risco de manter a IA subordinada exclusivamente à TI é que ela seja tratada como ferramenta operacional, e não como ativo estratégico. “Quando a inteligência artificial não tem protagonismo executivo, tende a se limitar a ganhos incrementais. O potencial real está na capacidade de redesenhar processos, criar novos modelos de negócio e ampliar a inteligência organizacional ao longo do tempo”, destaca.
Além do impacto competitivo, há ainda dois temas relevantes: a governança da evolução da IA corporativa e a explicabilidade. À medida que algoritmos passam a influenciar decisões críticas, cresce a necessidade de mecanismos estruturados de explicabilidade (capacidade de tornar as decisões de um algoritmo compreensíveis para seres humanos), controle de vieses e alinhamento ético. Sem uma liderança dedicada, essas responsabilidades podem ficar orientadas a caixas pretas.
Além do impacto competitivo, há dois temas centrais: a governança da evolução da IA e a explicabilidade. À medida que algoritmos influenciam decisões críticas, torna-se essencial que seus critérios sejam claros. Isso exige profissionais capacitados na ciência de dados, e não somente em ferramentas. Sem uma liderança dedicada, essas responsabilidades ficam diluídas e os sistemas operam como verdadeiras caixas-pretas.
Para o executivo, o ponto central não é substituir o CIO, mas reconhecer que a IA inaugura uma nova camada de gestão corporativa. “Não se trata de criar um cargo por tendência. Trata-se de compreender que a Inteligência Artificial representa uma mudança de paradigma. Empresas que estruturam essa função de forma clara tendem a capturar valor de maneira mais consistente. As que não estruturam correm o risco de investir muito e transformar pouco”, ressalta.
Com a tecnologia avançando rapidamente e a pressão competitiva aumentando, a discussão deixa de ser semântica e passa a ser estratégica. O desafio das empresas brasileiras não está apenas em adotar IA, mas em definir quem, no nível executivo, será responsável por convertê-la em vantagem sustentável.
Fonte: DRL AI
