CAIO virou cargo estratégico
Mas a maioria das empresas ainda não sabe o que fazer com ele. Sua ascensão expõe um paradoxo: a posição cresce três vezes mais rápido que a capacidade de usá-la para transformar o negócio de fato
O cargo de diretor de IA (Chief AI Officer, ou CAIO) pode ser o que mais cresce no mundo corporativo. Em um relatório do IBM Institute for Business Value (IBM IBV), 76% das organizações pesquisadas afirmaram ter um CAIO em 2026, contra 26% em 2025. Empresas como Heineken, WPP e Nike estão reformulando a alta administração para um mundo no qual a IA é prioridade. Mas apenas 10% delas dizem que a IA já é seu principal motor de crescimento.
A mudança tem lastro em dados. 69% dos CEOs afirmam que a IA já altera aspectos que consideram centrais ao negócio, e 77% dizem que os papéis de liderança em talento e tecnologia estão convergindo. O CAIO é a resposta organizacional mais visível a essa pressão, e há correlação mensurável entre a existência do cargo e o desempenho: empresas cujos CEOs reformularam a alta liderança com foco em IA escalaram, em média, 10% mais iniciativas de IA em toda a organização do que as demais. O grupo que o IBM IBV classifica como “AI-first” (aquele que adota as cinco práticas identificadas no estudo) registrou crescimento de receita 17% superior nos últimos três anos em comparação com todas as outras organizações. O IBM IBV registra ainda que organizações com um CAIO obtiveram retorno 5% maior sobre seus investimentos em IA.
O que o cargo passou a ser
A função do CAIO mudou de perfil. Jacob Dencik, diretor de pesquisa do IBM IBV, descreve o movimento em declaração ao Think 2026, evento anual da IBM: o cargo passou de “evangelista” para executor de transformação, responsável por mover organizações do piloto para a escala. Segundo o estudo, quando o CAIO tem autoridade real sobre prioridades, padrões e gates de financiamento de IA, a organização consegue assumir riscos calculados de forma mais sistemática. O estudo de 2025 do IBV sobre CAIOs indica que esses profissionais combinam, em geral, formação sólida em dados e estratégia de negócio, perfil que os habilita a definir metas de transformação e estabelecer guardrails para que equipes acelerem sem perder controle.
Todos os CEOs entrevistados esperam que a influência do CAIO aumente até 2030. A mesma expectativa se aplica a todos os outros membros do C-suite, mas com gradações: funções onde a adoção de IA já está madura, como marketing e RH, apresentam projeções menores de crescimento de influência do que áreas onde a integração ainda está em curso.
O papel do Chief Human Resources Officer (CHRO) acompanha esse movimento de forma paralela e complementar. 59% dos CEOs entrevistados pelo IBM IBV esperam que a influência do CHRO aumente nos próximos anos. Uma pesquisa do Everest Group com 105 líderes sênior de RH, publicada em abril de 2026 com patrocínio da Cognizant, documenta o que essa expansão de mandato implica na prática: o CHRO está deixando de gerenciar processos de pessoas para orquestrar trabalho humano e habilitado por IA em escala. O estudo registra que 77% das empresas pesquisadas já pilotam ou escalam IA em processos de RH. Mas menos de 2% afirmam ter a tecnologia plenamente integrada. O diagnóstico do Everest Group converge com o do IBM IBV: o gargalo não é ambição, é coerência de modelo operacional.
O Everest Group identifica quatro lacunas estruturais que limitam o impacto em escala: fragmentação de responsabilidade (a accountability estratégica sobre força de trabalho cresce, mas a autoridade sobre execução de IA permanece dispersa entre RH, TI e negócio); tetos de modelo operacional (centralização melhora controle, mas não gera agilidade nem decisões integradas); gargalos de inteligência (dados estão cada vez mais disponíveis, mas capacidade analítica e fluência em IA restringem a influência estratégica de RH); e pressões de governança (à medida que a IA avança sobre decisões de força de trabalho, transparência, explicabilidade e responsabilização tornam-se pré-requisitos para escala). A maturidade digital de RH reflete esse quadro: 60% das organizações operam com automação transacional e analytics descritivo básico. Apenas 3% atingiram o nível de operações AI-augmented e estrategicamente otimizadas.
Com 77% dos CEOs afirmando que as funções de liderança em talento e tecnologia estão convergindo, o CHRO se posiciona como par estratégico do CAIO na reconfiguração do trabalho. A separação entre TI e RH, que o IBM IBV descreve como barreira crítica, começa a ser tratada como problema de arquitetura organizacional, não de cultura.
A lacuna entre capacidade e uso
A existência do cargo, porém, não resolveu o problema central que o motivou. 86% dos CEOs afirmam que seus funcionários têm as habilidades para colaborar com IA. Apenas 25% da força de trabalho usa IA regularmente no trabalho. O IBM IBV classifica esse intervalo como problema de design organizacional.
Essa leitura tem implicações diretas para o papel do CAIO. Se a barreira fosse técnica, a solução seria treinamento. Como a barreira é estrutural (processos não redesenhados, fluxos de trabalho que não integram IA, critérios de performance que não recompensam o uso), a função exige capacidade de redesenho operacional, não apenas conhecimento técnico. O Everest Group aponta as principais barreiras identificadas pelos líderes de RH: resistência à mudança entre equipes e gestores, qualidade de dados e integração de sistemas, alinhamento de iniciativas de IA e ausência de expertise técnica interna. São obstáculos organizacionais e de governança, não tecnológicos.
O estudo registra outro descompasso: em 2026, apenas 10% das organizações afirmam que a IA está sendo o principal motor de crescimento, contra 49% que esperavam esse resultado em 2024. A adoção real ficou abaixo das projeções em dois ciclos consecutivos. Para 2030, 72% dos CEOs esperam que a IA seja o principal motor de crescimento. O padrão de otimismo recorrente seguido de revisão para baixo é um elemento que o próprio estudo não problematiza, mas que merece atenção em qualquer leitura estratégica dos dados.
Uma análise da McKinsey Quarterly, publicada em abril de 2026, oferece uma explicação econômica para esse intervalo. Ganhos de produtividade obtidos com IA tendem a beneficiar os clientes, não as empresas, porque a concorrência erode essas vantagens rapidamente. A pesquisa da McKinsey The State of AI in 2025, publicada em novembro de 2025, registra que 94% das empresas que adotaram IA em ao menos uma função de negócio afirmam não ver valor significativo desses investimentos. Para a McKinsey, produtividade é a aposta de entrada na competição. O valor real acumula no redesenho de ofertas, modelos de negócio e estruturas de mercado.
A pressão cresce com o horizonte de 2030. Entre agora e 2028, o IBM IBV estima que 29% dos funcionários precisarão de requalificação para uma função diferente, e outros 53% precisarão aprimorar habilidades para desempenhar melhor a função atual. São projeções que exigem redesenho de processos antes de qualquer investimento em treinamento. O Everest Group projeta que, nos próximos 12 a 18 meses, 78% das empresas verão surgir novos papéis especializados em RH: AI Trainer, People Data Translator e Skills Architect. Ao mesmo tempo, 41% esperam que RH se aproxime estruturalmente de TI e equipes de inovação, convergência que o IBM IBV já registra como tendência declarada por 77% dos CEOs.
Ganesh Harinath, fundador e CEO da Fiducia AI, ofereceu uma perspectiva prática no IBM Think 2026: a adoção acelera quando a IA deixa de ser ferramenta opcional e passa a operar como camada padrão dentro dos sistemas que os funcionários já usam. Na Fiducia AI, afirma Harinath, mais de 95% do trabalho é apoiado por ferramentas com inteligência artificial e mais de 90% do código é gerado ou acelerado por desenvolvimento assistido por IA. O patamar não é a norma do mercado, mas indica a direção.
Estrutura de decisão
O estudo identifica uma mudança em curso na arquitetura de decisão corporativa. Hoje, 25% das decisões operacionais são tomadas por IA sem intervenção humana, em áreas como atualização de preços, alocação de estoque e remediação de incidentes. A projeção dos CEOs é que esse percentual chegue a 48% até 2030. 79% dos CEOs dizem estar descentralizando a tomada de decisões.
Para que a descentralização funcione, o estudo aponta a necessidade de redesenhar direitos de decisão antes de reorganizar o organograma. A lógica: quem decide o quê precisa estar claro antes de qualquer movimento estrutural. Isso coloca o CAIO em posição de interface entre TI e negócio, função que 77% dos CEOs dizem já considerar convergente.
O IBM IBV identificou uma correlação direta entre abrangência do redesenho e entrega de resultados. Organizações que reformularam cinco áreas centrais — tecnologia, finanças, RH, operações e colaboração interfuncional — tiveram quatro vezes mais probabilidade de atingir os objetivos de negócio declarados em seus business cases. Redesenhos parciais produzem melhorias incrementais; o impacto compõe quando as áreas são tratadas como sistema integrado.
O mandato do CAIO, segundo o IBM IBV, cobre autoridade sobre prioridades, padrões e gates de financiamento de IA, sem propriedade sobre os resultados de negócio, que permanecem com os líderes de linha. Essa separação é o que permite velocidade sem perda de controle em uma arquitetura de decisão descentralizada.
Riscos e limites
O estudo do IBV não discute os riscos de concentrar influência em um cargo criado há menos de dois anos na maioria das organizações, sem benchmark consolidado de governança ou responsabilização. A pergunta sobre o que acontece quando o CAIO toma decisões que afetam toda a empresa e o resultado não é o esperado permanece sem resposta nos dados publicados.
Há também um risco de captura: quando o cargo é criado para sinalizar comprometimento com IA, sem mandato real, o efeito pode ser o inverso do pretendido: isolar a pauta de IA em uma função e reduzir a pressão sobre os demais líderes para integrá-la em seus domínios. O próprio estudo adverte que 85% dos CEOs afirmam que todos os líderes funcionais precisam se tornar especialistas em tecnologia em suas áreas, o que pressupõe que o CAIO não substitui essa responsabilidade, apenas a articula.
O Everest Group acrescenta uma dimensão de governança que os estudos IBM e McKinsey não detalham: à medida que a IA avança sobre decisões de força de trabalho, cerca de 45% das empresas pesquisadas citam ética, governança e viés como desafios centrais na escala de IA em RH, com níveis de preocupação mais elevados entre organizações europeias. Governança embutida nos fluxos de trabalho por design, e não como camada de conformidade adicionada depois, emerge como diferencial entre as funções de RH que conseguem escalar e as que ficam presas em pilotos.
Há um risco mais estrutural que o estudo IBM não endereça: o mandato do CAIO pode estar calibrado para a onda errada de criação de valor. A McKinsey Quarterly identifica três ondas sequenciais: produtividade, diferenciação e redução de custos de transação. A produtividade, métrica central no modelo do IBM IBV, é condição necessária para continuar competindo, mas incapaz de expandir pools de lucro de forma sustentável. A vantagem real acumula nas organizações que usam IA para redesenhar ofertas, modelos de negócio e estruturas de mercado antes que os competidores o façam. Se o CAIO opera principalmente como gestor de escala de iniciativas de produtividade, o cargo resolve o problema errado.
A próxima rodada do estudo IBM IBV, prevista para 2027, vai indicar se a taxa de uso da IA pela força de trabalho avançou além dos 25% atuais. Uma segunda verificação, ainda sem metodologia declarada, será necessária para distinguir se o crescimento de receita de 17% registrado pelo grupo “AI-first” reflete diferenciação sustentável de produto e modelo de negócio, ou ganhos de produtividade que a concorrência tende a igualar nos ciclos seguintes.
O Everest Group oferece um indicador intermediário concreto: se, nos próximos 12 a 18 meses, o percentual de organizações com operações AI-augmented avançar além dos atuais 3%, a hipótese de que o problema é de design operacional ganha sustentação. Se o número estagnar, a explicação precisará ser outra.
Harinath, do Think 2026, oferece um parâmetro adicional: quando as plataformas de IA aprovadas estiverem incorporadas aos fluxos de trabalho principais, a adoção deixa de ser linear. O dado a observar em 2027 é se essa inflexão já começou.
