O dono da IA nas empresas tem nome: CAIO (Chief AI Officer)

Depois do CIO, do CDO e do CISO, um novo cargo começa a disputar espaço no alto escalão das empresas: o CAIO, sigla para Chief Artificial Intelligence Officer. A função nasce da constatação de que a inteligência artificial já entrou nas organizações, mas ainda não foi incorporada, na mesma velocidade, aos sistemas formais de decisão, risco, governança e geração de valor.

O movimento tem escala global. Pesquisa da McKinsey mostra que 88% das organizações já usam IA regularmente em ao menos uma função de negócio. Ao mesmo tempo, o AI Index 2025, de Stanford, aponta que o investimento privado global em IA generativa chegou a US$ 33,9 bilhões em 2024, alta de 18,7% sobre o ano anterior.

A pressão já chegou à mesa dos CEOs. Levantamento com 469 presidentes e executivos sêniores indica que 80% esperam que a IA force mudanças médias ou altas nas capacidades operacionais das empresas.

É nesse contexto que Dimitri de Melo, CEO da Beyond Hospitality Brasil, mestre pela Fundação Dom Cabral e doutorando em IA e Machine Learning pela USP, defende que o CAIO será um dos cargos mais relevantes da nova arquitetura corporativa. Autor do livro CAIO: Chief Artificial Intelligence Officer: Manual de Governança de IA, ele afirma que o executivo de IA não deve ser visto como comprador de plataformas, mas como o "engenheiro da ponte" entre tecnologia, negócios e governança.

"O erro das empresas é imaginar que a IA falha apenas por problema técnico. Muitas vezes, ela falha porque não tem dono, métrica, risco classificado, governança ou caminho de escala", diz Dimitri, consultado para esta reportagem. Para ele, a pergunta central deixou de ser "como usamos IA?" e passou a ser "como governamos a inteligência que colocamos em operação?".

A tese ganha força porque a IA deixou de ser apenas tema de tecnologia. Modelos já recomendam ofertas, priorizam clientes, analisam contratos, automatizam atendimento, apoiam crédito, escrevem comunicações e participam de decisões que afetam receita, reputação, compliance e confiança. No livro, Dimitri sustenta que uma solução com bom modelo, mas sem dono, falha; com dono, mas sem métrica, falha; com métrica, mas sem controle, pode gerar risco; e com controle, mas sem adoção, não gera valor.

A regulação também empurra o tema para o C-level. Nos Estados Unidos, memorando da Casa Branca determinou que agências federais designassem um Chief AI Officer para coordenar o uso de IA, inovação e gestão de riscos. Na União Europeia, o AI Act entrou em vigor em 2024, com aplicação progressiva de obrigações sobre práticas proibidas, letramento em IA e modelos de propósito geral.

No Brasil, o PL 2338/2023, que trata do uso ético e responsável da IA, está em tramitação na Câmara. A Agência Nacional de Proteção de Dados (ANPD) também incluiu inteligência artificial entre os temas da Agenda Regulatória 2025-2026, enquanto o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial prevê R$ 23 bilhões em investimentos em quatro anos.

Para Dimitri, esse ambiente cria uma nova obrigação executiva: transformar IA em capacidade institucional, não em coleção de pilotos. "O CAIO precisa organizar portfólio, régua de risco, políticas, rituais de decisão, métricas comuns, fornecedores, capacitação e reporte ao conselho. Sem isso, a responsabilidade compartilhada vira responsabilidade difusa", afirma.

A função, porém, não deve centralizar tudo. O CAIO não substitui CIO, CTO, CDO, CISO, jurídico, compliance, riscos, privacidade, auditoria, RH ou líderes de negócio. Seu papel é orquestrar essas áreas para que cada iniciativa de IA tenha problema claro, valor esperado, responsável técnico, dono de negócio, classificação de risco, controles proporcionais e monitoramento contínuo.

Na prática, o cargo tende a ganhar mais força em setores intensivos em dados, regulação e experiência do cliente — bancos, saúde, seguros, varejo, educação, telecom, indústria e serviços. Nesses ambientes, uma IA mal governada pode escalar vieses, expor dados, automatizar erros, comprometer decisões e gerar passivos reputacionais ou regulatórios.

O desafio será evitar dois extremos. Um CAIO fraco vira evangelista sem mandato. Um CAIO centralizador vira gargalo. Um CAIO técnico demais pode se desconectar do negócio. Um CAIO genérico demais pode não entender as limitações reais dos modelos. O perfil ideal, diz Dimitri, é ambidestro: fluente o bastante em tecnologia para discutir dados, modelos, arquitetura e agentes; e estratégico o bastante para falar de valor, risco, processos, clientes e resultado.

A disputa competitiva da próxima década não estará apenas em acessar modelos de IA poderosos. Muitas empresas terão as mesmas ferramentas. A diferença estará em saber integrá-las ao negócio, redesenhar processos, preparar pessoas, proteger dados, medir valor, governar riscos e prestar contas.

Nesse novo cenário, o CAIO surge como resposta a uma pergunta que conselhos e presidentes terão de enfrentar: a empresa está apenas usando IA ou sabe governar a inteligência que colocou para trabalhar?