O Generative AI Adoption Index, estudo da AWS em parceria com a Access Partnership, mostra que 56% das organizações já contam com um Chief AI Officer (CAIO) e outras 31% pretendem contratar esse executivo até 2026. O número por si só já diz muito sobre a velocidade com que a IA generativa e agêntica deixou de ser projeto de laboratório para virar prioridade de conselho. O problema é que criar o cargo de Chief AI Officer não resolve, sozinho, nenhum dos dilemas que motivaram sua criação. Em muitas organizações, a chegada desse executivo tem gerado disputas internas de território, sobreposição de mandatos com CIO, CTO e CDO, e uma expectativa de que uma única pessoa vai destravar o valor da IA para o negócio inteiro.
Essa foi a discussão central do episódio #360 do nosso podcast, que recebeu Francisco Massaro, coordenador do MBA em Chief AI Data Officer da FIAP, para debater a chegada desse novo executivo às empresas. O ponto de partida da conversa é direto: o cargo virou tendência mais rápido do que a clareza sobre seu mandato, e é essa clareza, não o título em si, que decide se o Chief AI Officer destrava valor real ou vira apenas mais uma linha no organograma.
O que motivou a chegada do Chief AI Officer às empresas
Durante anos, a resposta corporativa para ondas tecnológicas foi ajustar o escopo do CIO. Foi assim na migração para nuvem, quando o conceito de Cloud First redesenhou prioridades de investimento e forçou áreas de tecnologia a repensar arquitetura, fornecedores e velocidade de entrega. Com a IA generativa, o mesmo movimento se repete, mas em escala maior e com um agravante: a tecnologia toca simultaneamente produto, atendimento, operações, jurídico e recursos humanos. Isso torna difícil concentrar a decisão em uma única cadeira sem gerar atrito com quem já responde por partes desse território.
A criação do cargo de Chief AI Officer nasce, portanto, menos de um modismo e mais de uma necessidade real de coordenação. Sem alguém com mandato claro para conectar iniciativas de IA que nascem espalhadas pela empresa, o risco é multiplicar experimentos isolados, sem padrão de governança, sem métrica comum de retorno e sem visão de risco compartilhada entre as áreas.
O erro mais comum: tratar o CAIO como “salvador” da IA
O equívoco mais recorrente não está na criação do cargo, mas na forma como ele é comunicado internamente. Quando a liderança apresenta o novo executivo como a figura que vai “resolver a IA” da empresa, cria-se uma expectativa impossível de sustentar. Nenhuma pessoa sozinha muda a maturidade analítica de times inteiros, redesenha processos legados e ainda entrega resultado financeiro em poucos trimestres. Esse tipo de promessa, ainda que não seja dita explicitamente, costuma estar implícita no discurso de anúncio do cargo, e é a receita mais direta para o insucesso.
Sinais de que a empresa está cometendo esse erro
Alguns sintomas aparecem cedo e merecem atenção da liderança.
- O primeiro é a ausência de orçamento próprio: um Chief AI Officer sem verba dedicada normalmente vira um cargo consultivo sem poder de execução.
- O segundo é a falta de definição sobre o que acontece com iniciativas de IA que já rodavam dentro de outras áreas antes da chegada do executivo, se elas continuam soltas, o cargo vira só um título a mais no organograma.
- O terceiro sinal é quando o sucesso do CAIO é medido por número de pilotos lançados, em vez de valor de negócio efetivamente capturado.
Da era do Cloud First para a era da IA agêntica: a evolução do papel do CIO
O papel do CIO não desaparece com a chegada do Chief AI Officer, ele se transforma. Na era do Cloud First, o CIO precisou aprender a negociar com hyperscalers, migrar arquiteturas monolíticas e sustentar operações híbridas. Na era da IA agêntica, a exigência é diferente: entender como agentes autônomos tomam decisões, quais dados alimentam esses agentes e que tipo de controle é necessário para que uma ação automatizada não vire um incidente de negócio.
Esse é o pano de fundo do conceito de CIO ambidestro: um executivo capaz de manter a operação estável enquanto patrocina experimentação constante. Quando a empresa cria o cargo de Chief AI Officer sem esclarecer como ele se relaciona com esse CIO ambidestro, o risco de sobreposição e disputa de poder aumenta consideravelmente.
O que muda na governança de IA
Governança de IA deixou de significar apenas política de uso aceitável de ferramentas como assistentes de escrita. Ela passa a incluir ciclo de vida de modelos, auditoria de decisões tomadas por agentes autônomos, controle de acesso a dados sensíveis usados em treinamento e ajuste fino, e critérios claros de quando uma decisão automatizada precisa de validação humana antes de produzir efeito real no negócio. Esse é território natural de atuação do Chief AI Officer, mas raramente funciona bem se ele não tiver interlocução direta com jurídico, segurança da informação e as áreas de negócio que sofrem o impacto direto das decisões automatizadas.
Como estruturar a função de Chief AI Officer com clareza
A diferença entre um Chief AI Officer que gera valor e um que vira apenas um título de vaidade corporativa está no desenho do mandato. Isso passa por três decisões concretas: que orçamento e que autoridade de priorização o cargo tem sobre iniciativas de IA já existentes; como ele se reporta e se articula com CIO, CTO e CDO sem gerar zonas cinzentas de responsabilidade; e que métrica de sucesso será usada, de preferência ligada à resultado de negócio, não a volume de projetos-piloto.
Perguntas que a liderança deve responder antes de criar o cargo
Antes de anunciar a posição, vale a liderança se perguntar: “quem hoje é dono de cada iniciativa de IA em andamento, e o que muda para essas pessoas com a chegada do novo executivo? Que decisões esse cargo pode tomar sozinho, e quais dependem de aprovação de outras áreas? Como o resultado desse trabalho será medido daqui a doze meses, de forma que todo mundo concorde com o critério?” Sem respostas objetivas para essas três perguntas, o cargo tende a nascer com ambiguidade, e ambiguidade em posição executiva quase sempre se transforma em disputa política.
Multidestria: a habilidade que passa a valer mais do que especialização isolada
Um conceito que ganha força junto com a discussão sobre Chief AI Officer é o de multidestria: a capacidade de um profissional ou de uma liderança transitar com competência entre múltiplas frentes ao mesmo tempo, em vez de dominar apenas uma disciplina isolada. Isso não significa virar generalista raso. Significa desenvolver profundidade suficiente em mais de uma área, por exemplo, dados, produto e operações, para conseguir tomar decisões coordenadas sem depender de tradutor entre times.
Esse traço se torna especialmente relevante para quem assume a cadeira de Chief AI Officer, já que o cargo naturalmente exige diálogo constante com áreas tão distintas quanto jurídico, engenharia, marketing e atendimento. Um executivo que só enxerga IA pela lente técnica corre o risco de propor soluções tecnicamente corretas, mas inviáveis do ponto de vista de processo ou de cultura organizacional. Da mesma forma, um executivo que enxerga IA apenas pela lente de negócio pode subestimar riscos técnicos e regulatórios que só aparecem quando alguém entende a arquitetura por trás da promessa.
Equipes híbridas e o novo desenho de carreira em IA
Outra consequência direta da chegada do Chief AI Officer é a necessidade de repensar como times são formados. Equipes híbridas, combinando especialistas de dados, engenheiros, profissionais de negócio e, cada vez mais, agentes de IA operando tarefas específicas, exigem um desenho de carreira diferente do modelo tradicional de especialização vertical. Profissionais que conseguem transitar entre entendimento técnico e leitura de negócio tendem a ganhar relevância nesse novo arranjo, assim como gestores capazes de coordenar entregas que combinam trabalho humano e automação de forma fluida.
Isso também reposiciona a formação executiva. Programas voltados a preparar lideranças para lidar com dados e IA de forma integrada, e não apenas como disciplina técnica isolada, respondem a essa demanda crescente por profissionais capazes de transitar entre estratégia, governança e execução técnica. Áreas de recursos humanos que ainda desenham trilhas de carreira separando rigidamente “técnico” de “gestão” tendem a sentir esse descompasso primeiro, já que os profissionais mais disputados do mercado são justamente aqueles que não cabem inteiramente em nenhuma das duas caixas.
Vale notar também que essa mudança de desenho de carreira não se limita a quem trabalha diretamente com IA. Times de vendas, jurídico e atendimento ao cliente passam a precisar de letramento mínimo em como agentes automatizados tomam decisões, simplesmente porque vão conviver com esses sistemas no dia a dia de trabalho. Ignorar essa camada de capacitação é um dos motivos pelos quais iniciativas de IA tecnicamente bem construídas falham na adoção. O problema não está no modelo, está na distância entre quem constrói e quem usa.
O que isso significa para quem lidera tecnologia hoje
O dado de que mais da metade das empresas já criou a posição de Chief AI Officer é um indicador de urgência, não de solução pronta. Para quem lidera tecnologia, o convite é claro: antes de correr atrás do título, vale garantir que a empresa já resolveu as perguntas de mandato, orçamento e métrica de sucesso. Cargos criados para responder a uma pressão de mercado, sem esse alicerce, tendem a durar pouco e a deixar como herança mais um ciclo de desconfiança em relação a iniciativas de IA. Já organizações que tratam a criação do cargo como um exercício de desenho organizacional, e não como um anúncio de marketing interno, têm mais chance de transformar a nova cadeira em capacidade real de execução.
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