CIO como catalisador da IA: da experimentação ao impacto nos resultados

Tenho acompanhado de perto a transformação provocada pela inteligência artificial no mundo dos negócios. No centro dessa revolução, o papel do CIO tem evoluído rapidamente. Não basta mais viabilizar tecnologia. É preciso liderar a mudança. E é aqui que mora a diferença entre um CIO operacional e um CIO verdadeiramente transformador.

O CIO que atua apenas como viabilizador técnico da IA perde a parte mais importante da equação: o impacto nos negócios. Claro, segurança da informação, arquitetura de dados e compliance são temas fundamentais, mas não suficientes. A verdadeira transformação ocorre quando a IA é pensada para mudar a forma como a empresa opera, e isso exige a compreensão profunda do modelo de negócio.

Hoje, grande parte do valor da IA generativa está na orquestração de soluções multiagentes, capazes de automatizar processos, tomar decisões em tempo real e mudar a maneira como áreas inteiras trabalham. Para isso, o CIO precisa ir além da TI. Precisa dominar design estratégico, experiência do usuário, jornada de serviço. Só assim é possível alinhar tecnologia com propósito e impacto.

Tal alinhamento ainda é uma barreira para muitos. Segundo o estudo Gartner CIO Agenda 2025, 72% dos CIOs em todo o mundo afirmam que a inteligência artificial está entre as prioridades estratégicas da área de tecnologia. No entanto, apenas 24% conseguem comprovar que estão gerando valor tangível com as iniciativas. Isso evidencia um gap entre intenção e execução, reforçando a necessidade de um papel mais ativo e estratégico do CIO na jornada da IA.

Três competências-chave para sair do laboratório

Se você é CIO e ainda está preso à fase da experimentação, minha sugestão é clara: desenvolva três competências fundamentais para virar o jogo e entregar valor real.

1. Design estratégico e de serviços: Entender como os fluxos de trabalho e as experiências se conectam é essencial para construir soluções de IA que façam sentido dentro do negócio.
2. Experimentação ágil: Nada substitui a capacidade de testar rápido, errar rápido e aprender mais rápido ainda. Modelos como Scrum, Lean e Design Sprint são grandes aliados.
3. Adaptabilidade: A IA muda todo dia. Novos modelos surgem, APIs se transformam, regulações aparecem. O CIO e seu time precisam estar preparados para reconstruir sempre que for necessário. Isso faz parte do jogo.

Inclusive, um estudo recente da MIT Sloan Management Review em parceria com a BCG aponta que apenas 11% das empresas analisadas conseguiram obter retorno financeiro positivo com IA. O que elas têm em comum? Uma forte integração entre tecnologia e estratégia de negócio, além de governança clara e foco em valor desde o início.

Como tenho aplicado isso na prática

Na empresa onde atuo como CIO, nós tomamos a decisão de democratizar o acesso à IA desde o início. Construímos uma plataforma interna, um verdadeiro hub de IA, que conecta diferentes modelos (incluindo as principais LLMs do mercado) em uma única interface, acessível a todos os 900 colaboradores.

A medida evita dois erros comuns: o uso descontrolado de ferramentas públicas (que pode comprometer dados sensíveis) e a limitação do uso da IA a nichos isolados. Aqui, todo mundo tem acesso, do atendimento à liderança.

Além disso, criamos um roadmap público de inovação, atualizado duas vezes por semana, que mostra claramente os projetos em andamento, suas fases, entregas e próximas etapas. Isso gera transparência, engajamento e accountability.

Outra frente são os workshops mensais sobre IA, com temas como agentes autônomos, engenharia de prompts, comparação entre LLMs, entre outros. Mais de 400 pessoas participam ativamente. E o mais importante: temos um conselho de C-Levels que prioriza as iniciativas de IA com base no retorno para o negócio.

Esse tipo de estrutura e iniciativa está cada vez mais presente no Brasil. A IDC Latin America AI Spending Guide 2025 estima que as empresas brasileiras devem investir mais de US$ 1,9 bilhão em soluções de inteligência artificial neste ano. Os principais focos são automação de processos, atendimento ao cliente, análise de dados e suporte à decisão. Ou seja, o mercado local já entende a IA como pilar estratégico, não mais como um experimento isolado.

IA não é mais laboratório — é plataforma de valor

Se eu pudesse dar um conselho a outros CIOs, seria: parem de tratar a IA como um experimento em laboratório. Escolha casos de uso pequenos, com alto impacto potencial e rápida implementação, e coloque-os em produção. Mesmo que imperfeitos, esses testes em campo vão trazer feedback valioso para melhorar a solução.

O verdadeiro salto ocorre quando a equipe de desenvolvimento e os usuários finais trabalham juntos. A colaboração contínua entre tecnologia e negócio gera soluções mais relevantes, eficazes e duradouras.

No fim das contas, IA boa é IA que funciona no mundo real. E o CIO que entende isso, que constrói junto com os usuários, deixa de ser apenas gestor de tecnologia para se tornar protagonista da transformação do negócio.