A IA define o espírito desta década. Atualmente, os níveis de maturidade da IA na maioria das grandes empresas já avançaram significativamente para além da fase exploratória. De facto, num inquérito, 67% das empresas a nível mundial atribuíram à IA a capacidade de desbloquear uma melhoria de dois dígitos na margem bruta.
Perante números como estes, não admira que as empresas se estejam a esforçar para garantir os melhores líderes na área da IA. Entre 2019 e 2023, as funções de «Responsável pela IA» triplicaram e quase metade das empresas do FTSE 100 já nomeou um Diretor de IA. Além disso, estão a verificar-se tendências semelhantes em empresas de média e grande dimensão de todos os principais setores.
Mas o que está a impulsionar este dinamismo? E de que forma irá a função de CAIO transformar a capacidade de engenharia subjacente às empresas modernas? Continue a ler.
A corrida ao ouro por detrás da contratação de CAIOs
Durante anos, a adoção da IA nas empresas esteve limitada a casos de utilização táticos, como a automatização do marketing ou os chatbots. Estes projetos permaneciam frequentemente confinados a um único departamento, com supervisão limitada e valor a curto prazo. Mas essa era está a chegar ao fim. Com o crescimento da IA agêntica, as empresas estão agora a integrar inteligência na própria estrutura das suas operações: I&D, otimização da cadeia de abastecimento, manutenção preditiva, automatização de DevOps e deteção de fraude.
Esta mudança criou um novo problema: quem é responsável pela agenda de IA quando esta abrange todas as funções da empresa? Para que a IA tenha impacto em grande escala, não pode ser tratada como um projeto secundário. Precisa de executivos no topo que possam dar estrutura e orientação aos projetos de IA e até definir sucesso empresarial mensurável.
«Para que a IA funcione para os nossos clientes, temos de fornecer soluções de IA em grande escala, não apenas experimentar com IA», explica Philippe Rambach, CAIO da Schneider Electric.
Para ele, isto significou assumir o papel de facilitador do negócio, identificar casos de utilização de elevado impacto, reunir equipas multifuncionais e traduzir o potencial abstrato da IA em ROI mensurável: uma entrada mais rápida no mercado, custos operacionais mais baixos e menos incidentes.
Sem esta ponte central, os esforços de IA dispersam-se frequentemente em demasiadas direções, com duplicação de esforços, falta de coordenação e, pior ainda, ausência de um plano sólido de implementação.
A Dra. Rosha Pokharel, Arquiteta-Chefe de IA na UST HealthProof, testemunhou isso de perto. «Não terão uma estratégia de IA unificada, nem uma responsabilidade clara, nem uma governação dos riscos, da ética ou da reutilização», explica. «As equipas também tinham demasiadas POC de IA sem clareza quanto à execução, ou vários projetos-piloto falhados.»
Este padrão não é raro. Mostra exatamente por que motivo a função de CAIO é importante.
Estabelecem as salvaguardas adequadas, com protocolos de interoperabilidade, orientações éticas e sistemas de governação para uma implementação responsável da IA. Do ponto de vista técnico, um CAIO coordena sistemas de dados fragmentados, ciclos de vida dos modelos e camadas de infraestrutura, para garantir que os modelos podem ser implementados, monitorizados e continuamente melhorados para as partes interessadas internas e externas.
Como afirma Michael Finley, CTO e cofundador da AnswerRocket, «A IA exige uma estratégia que abranja ambos os aspetos: a forma de impulsionar a adoção interna para aumentar a eficácia e o posicionamento competitivo, e a IA externa para melhorar todos os aspetos da empresa voltados para o exterior.»
O âmbito é vasto e as exigências não se enquadram claramente numa única função. «Há demasiado trabalho e é demasiado diferente de qualquer outra função da direção; tem de operar transversalmente a todas elas.»
Dentro do arsenal dos CAIOs modernos
Para Philippe Rambach, a IA não se limita à ciência de dados ou à engenharia. Estende-se a todas as camadas do desenvolvimento de software e da implementação. «Tem de abranger as equipas de TI, digitais, de operações e até jurídicas», explica. Este alcance constitui um forte argumento para que os CAIOs combinem literacia empresarial, conhecimento do setor e uma curiosidade genuína pela ciência.
«Temos de começar por conhecer primeiro o nosso negócio e os nossos clientes, porque é muito fácil entusiasmar-se com novas técnicas de IA, criar provas de conceito apelativas e emitir comunicados de imprensa, quando é importante trabalhar naquilo que terá realmente impacto no negócio», comenta Philippe. «Em segundo lugar, é necessário ter conhecimentos científicos suficientes para compreender esta tecnologia, perceber o que é uma ilusão e o que é verdadeiro.»
Este equilíbrio entre literacia tecnológica e bom senso empresarial é também destacado por Camille Fetter, CEO da Talentfoot Executive Search & Staffing. A sua empresa ajuda organizações a identificar talento em IA, e Camille observa frequentemente que as competências interpessoais distinguem os profissionais de elevado desempenho dos restantes.
"Precisam de uma compreensão fundamental das capacidades da IA, mas, mais importante ainda, têm de ser excelentes comunicadores, capazes de liderar conversas éticas entre as áreas jurídica, de RH e de operações,” afirma. “A gestão da mudança, a governação de dados e a capacidade de inspirar o alinhamento entre diferentes áreas são o que distingue os CAIOs de maior impacto.”
E Camille tem toda a razão. O CAIO de qualquer organização é responsável por preparar a próxima geração de liderança em IA, promovendo soluções e práticas de IA no resto da organização. Além disso, também precisa de conquistar a confiança das partes interessadas internas e externas, obter o seu apoio e orientá-las para iniciativas de IA. Tudo isto é impossível sem competências humanas e visão de negócio.
No seu cerne, a função de CAIO combina elementos das funções de CTO, CIO e CDO, acrescentando conhecimentos profundos na arquitetura de soluções de IA/ML:
- Um domínio sólido da aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço, juntamente com arquiteturas de aprendizagem profunda, como CNNs, RNNs e Transformers, ajuda a avaliar a viabilidade e a orientar a seleção de modelos.
- Fluência em MLOps, tecnologias de contentores e plataformas de dados baseadas na nuvem para operacionalizar a IA em grande escala.
- Familiaridade com ferramentas de explicabilidade, como SHAP e LIME, métodos de deteção de enviesamentos, métricas de equidade e interpretabilidade de modelos para criar sistemas fiáveis.
- Conhecimentos práticos de ML adversarial, privacidade diferencial, anonimização de dados e aprendizagem federada segura ajudam a garantir a conformidade e a proteger dados sensíveis.
“Antes de mais, penso que os CAIOs bem-sucedidos são pensadores sistémicos que atuam na interseção entre inovação, governação e confiança,” observa Philippe.
A tarefa hercúlea dos CAIOs
Expandir a IA por uma grande organização nunca é tão simples como replicar um projeto-piloto funcional. O que funciona numa área pode muitas vezes fracassar noutra. Um modelo treinado com padrões de compra norte-americanos pode produzir resultados incorretos na região APAC devido a nuances linguísticas, diferenças culturais ou restrições regulamentares.
Mesmo quando a tecnologia funciona bem, implementá-la em grande escala exige o alinhamento das equipas de risco, jurídica e de negócio, cada uma com as suas próprias prioridades e limites inegociáveis. O trabalho do CAIO consiste em navegar por estes ambientes fragmentados e, ainda assim, estabelecer normas comuns para a governação de dados e os investimentos empresariais.
A integração de plataformas traz os seus próprios desafios. Os fluxos de trabalho modernos de IA nem sempre se integram bem com sistemas ERP antigos. Juntando a isto a variação dos níveis de literacia em IA entre as diferentes unidades de negócio, a expansão passa a depender menos da tecnologia e mais da orquestração.
No que diz respeito às pessoas, os CAIOs são frequentemente envolvidos em disputas territoriais sobre a titularidade. “Temos visto as equipas de marketing, produto, TI e digital apresentarem argumentos para assumir a responsabilidade por uma estratégia de IA,” afirma Camille. “Nestas situações, o sucesso do CAIO depende da sua capacidade de atuar como elemento unificador, e não como uma função isolada.”
Em vez de se deixarem envolver em debates sobre titularidade, Philippe Rambach acredita que as organizações devem recuar e repensar as perguntas que estão a fazer sobre a IA. Em vez de perguntarem “o que pode a IA fazer?”, as equipas devem perguntar “que problema empresarial estamos a tentar resolver?” Na Schneider Electric, criaram um quadro que incentiva a inovação dentro de limites claros.
“Cada caso de utilização é avaliado quanto ao impacto empresarial, à explicabilidade e à segurança. Trabalhamos em estreita colaboração com a área jurídica e outras partes interessadas para garantir que a confiança e a conformidade são integradas desde o primeiro dia.”
Serão os CAIOs os novos CIOs ou os próximos CDOs?
O Diretor de IA é fundamental para as organizações que pretendem operacionalizar a IA em grande escala com responsabilidade, clareza e foco estratégico. Embora o futuro da função possa variar entre setores, a sua relevância atual é evidente.
Nos setores orientados para a IA e altamente regulamentados, é provável que o CAIO se mantenha firmemente estabelecido. A sua função é fundamental para orientar a inovação, gerar valor mensurável e assegurar a conformidade. Ao contrário de vagas anteriores de tecnologias emergentes, a IA afeta a responsabilidade jurídica, a ética e a confiança do público – áreas que exigem supervisão executiva contínua.
Tecnologias como os dados ou as ITOps já tiveram o seu momento, mas a IA opera numa camada mais profunda e sensível. À medida que as regulamentações evoluem através de quadros como o RGPD e a CCPA e os riscos se tornam mais difíceis de prever, as organizações precisarão de uma liderança firme ao nível da direção executiva para gerir as consequências e moldar uma adoção responsável. A pressão faz lembrar aquela que, no passado, tornou a função de CIO indispensável durante o auge da transformação digital.
No entanto, nos setores mais orientados para a utilidade, a situação poderá ser diferente. Quando os sistemas de AI amadurecerem e as práticas estabilizarem, o papel do CAIO poderá integrar-se numa área mais abrangente de liderança tecnológica. Os CTO ou CIO poderão assumir a supervisão da AI, tal como os diretores de dados o fizeram quando a literacia de dados se disseminou pelas várias funções.
À medida que as ferramentas de AI se tornam mais acessíveis e deixam de constituir uma vantagem competitiva tão significativa, as empresas poderão começar a questionar se uma função dedicada à liderança da AI continua a ser necessária. Os orçamentos limitados e a sobreposição de responsabilidades também poderão levar as organizações a fundir funções e a simplificar a sua estrutura de liderança tecnológica.
Mas talvez o indicador mais claro do sucesso de um CAIO seja quando a sua estrutura se torna uma memória muscular em toda a organização. Nessa altura, a AI já não precisará de um defensor, porque já fará parte do ADN da empresa. Até lá, o seu trabalho está longe de terminar.
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