CIOs se tornam estrategistas de negócios com a ascensão da IA

O papel do Chief Information Officer (CIO) está em profunda transformação, migrando de um foco em confiabilidade e segurança tecnológica para se tornar um agente estratégico essencial no impulsionamento do crescimento e da inovação nas empresas. Essa mudança é impulsionada pela necessidade de gerar resultados de negócios mensuráveis e pela ascensão de tecnologias como a Inteligência Artificial (IA).

Estudos indicam que a principal prioridade para 79% dos líderes de tecnologia é gerar resultados tangíveis para o negócio por meio da tecnologia. No entanto, muitas organizações enfrentam dificuldades em transformar o potencial da IA em valor sustentável, com 42% dos líderes relatando baixo ou nenhum retorno sobre o investimento (ROI) em IA. Essa dificuldade reside na necessidade de adaptar modelos operacionais e competências da força de trabalho.

O CIO como Estrategista de Negócios

A evolução do cargo é evidenciada pelo aumento significativo de CIOs que se reportam diretamente ao CEO, passando de 41% há uma década para 65% atualmente. Essa proximidade com a alta liderança reflete a crescente integração da tecnologia no crescimento, nas operações e na experiência do cliente, com o CIO participando ativamente de discussões estratégicas que transcendem a área de TI.

A IA atua como um catalisador dessa transformação, alterando não apenas as ferramentas disponíveis, mas também a estrutura do trabalho e a colaboração entre humanos e máquinas. CIOs precisam avaliar modelos operacionais, competências da força de trabalho e arquiteturas tecnológicas para garantir uma colaboração produtiva e responsável.

Desafios e Oportunidades na Era da IA

Apesar da confiança de 81% dos líderes de tecnologia em sua capacidade de implementar IA em escala, quase 75% admitem que seus modelos operacionais precisarão de mudanças nos próximos 12 a 18 meses para sustentar o progresso e gerar maior valor. A questão central não é apenas a adoção de novas ferramentas, mas a redefinição de alocação de recursos, tomada de decisões e medição de resultados.

Com a proliferação de líderes de tecnologia em muitas organizações (71% têm cinco ou mais), a necessidade de uma estratégia compartilhada e definições claras de competência de decisão torna-se imperativa. O CIO ampliado precisa traduzir a tecnologia em decisões de negócios, dialogando com CFOs, CEOs e líderes de negócios, desenvolvendo um perfil híbrido que combine profundidade técnica com visão empresarial e influência.

O Futuro do Papel do CIO e a Engenharia de Software

A tecnologia, especialmente a IA, está remodelando o desenvolvimento de software, dados, arquitetura e cibersegurança. Os CIOs precisam de conhecimento técnico para tomar decisões informadas sobre tecnologias emergentes, discernindo quando escalar investimentos e quando não prosseguir. A IA representa uma oportunidade de expansão para CIOs capazes de combinar profundidade tecnológica, visão de negócios e habilidade de orquestração, moldando a forma como as organizações operam e geram valor.

Paralelamente, a engenharia de software está se tornando ainda mais relevante na era da IA. Ferramentas de IA generativa e agêntica aceleram a geração de código, mas o valor se desloca para a capacidade de estruturar problemas, fornecer contexto, avaliar soluções, alinhar pessoas e identificar riscos. A questão não é se a IA substituirá desenvolvedores, mas quais profissionais serão capazes de ampliar seu impacto trabalhando ao lado dessas tecnologias. A formação técnica agora inclui a competência de trabalhar com agentes de IA sem renunciar aos princípios da engenharia de software, focando na orquestração e na tomada de decisões estratégicas.

A verdadeira vantagem competitiva reside na capacidade de se reinventar antes que o mundo o exija. O futuro pertencerá àqueles que entendem que o maior valor da tecnologia surge quando ela evolui com as pessoas, e as pessoas evoluem com ela, impulsionando o desenvolvimento econômico e social. A capacidade de tomar boas decisões, um diferencial humano, continuará sendo fundamental.

IA: Adoção Rápida vs. Transformação Lenta

A corrida pela inteligência artificial criou um paradoxo: nunca foi tão fácil colocar IA para funcionar, mas também nunca foi tão fácil acumular tecnologia sem transformar a operação. Enquanto departamentos usam ChatGPT, copilotos e chatbots, a integração em um sistema que melhora a operação, a tomada de decisão e a receita é o que diferencia adoção de transformação.

Pesquisas globais indicam que, embora 88% das organizações já utilizem IA regularmente, apenas 7% a têm totalmente escalada. Essa distância entre o uso pontual e a transformação completa é onde muitas empresas se encontram, com um excesso de ferramentas, mas falta de inteligência operacional integrada.

Governança e Infraestrutura: Lacunas Críticas no Brasil

No Brasil, a situação é preocupante: quase 42% das empresas não possuem políticas de governança para agentes de IA, e 55% operam sem uma camada centralizada de controle. A pesquisa Panorama da IA no Brasil 2026, da Zappts, revela que a adoção avança mais rápido do que a capacidade de governança, gerando o fenômeno conhecido como Shadow AI (uso de ferramentas sem autorização ou supervisão).

A ausência de uma infraestrutura como AI Gateway, que funciona como ponto único de passagem para registrar chamadas, bloquear conteúdo sensível e medir consumo, é uma lacuna significativa. Cerca de 55,2% do mercado opera sem essa camada, transformando a governança em um documento sem efeito prático.

O Desafio de Traduzir Tecnologia em Valor Financeiro

Especialistas como Leonardo Barros, CEO da Framework Digital, apontam que o principal obstáculo para transformar IA em resultados financeiros não são as ferramentas, mas a dificuldade em redesenhar processos, modificar a cultura organizacional e preparar lideranças. A analogia com a industrialização mostra que a verdadeira produtividade veio do redesenho das fábricas, não apenas da nova tecnologia.

A capacidade de decidir o que construir, planejar e governar torna-se mais valiosa do que a simples execução rápida. A integração de agentes de IA com supervisão humana, regras claras e rastreabilidade é fundamental para garantir qualidade, confiabilidade e valor sustentável, evitando problemas como os vistos em casos como Klarna e Air Canada.