Desde o lançamento do chatbot de uso geral ChatGPT da OpenAI há três anos, empresas de todos os portes correram para adotar a inteligência artificial em seus fluxos de trabalho.

Ao mesmo tempo, as empresas também começaram a estudar qual seria a melhor forma de incorporar o conhecimento em IA nas estruturas de liderança.

Com o surgimento da internet, começaram a ser criados cargos de diretor de tecnologia (CTO) e diretor de informação (CIO).

À medida que os aplicativos móveis proliferaram na década seguinte, algumas empresas adicionaram o cargo de diretor digital (CDO - Chief Digital Officer).

Agora, um fenômeno semelhante está acontecendo e as organizações avaliam a possibilidade de designar pessoas para ocupar o cargo de Chief AI Officer ou CAIO.

Embora a maioria dos líderes empresariais pudesse se beneficiar com um maior número de especialistas em IA em suas equipes, a vantagem de se ter um CAIO pode variar, afirma Birju Shah, professor assistente clínico da Kellogg School e diretor executivo de IA da Uber por três anos.

“Nem toda empresa precisa ter um diretor executivo de IA”, diz Shah. “A maioria das empresas, inclusive as da lista Fortune 500, precisa treinar ou substituir seus executivos atuais para que adquiram conhecimento em IA, mas isso não significa necessariamente criar um cargo de diretor executivo de IA”.

Neste artigo, Shah oferece algumas dicas sobre como determinar quando uma organização pode precisar de um CAIO (Chief Information Officer de Inteligência Artificial), como estruturar essa função e como empresas de todos os portes podem otimizar o investimento em IA a longo prazo.

Como saber se há a necessidade de um CAIO?

Com toda a atenção voltada para a inteligência artificial, é acirrada a concorrência por diretores executivos de IA de alto nível— e também cara.

Hoje, o cargo oferece um salário médio superior a US$ 350.000 anuais. As empresas de grande porte oferecem bônus de contratação milionários para atrair os melhores talentos nessa área, sem contar o custo a longo prazo do investimento na infraestrutura necessária para executar uma estratégia de IA de ponta.

Levando em consideração o custo potencial desta função, segundo Shah, as organizações devem usar um critério de três etapas para determinar a necessidade de um CAIO ou se será suficiente outro tipo de alocação de recursos.

Primeiro, Shah afirma que para uma empresa considerar contratar um CAIO, ela precisa ter pelo menos um milhão de clientes.

“Se tiver menos de um milhão de clientes, é mais fácil e menos dispendioso continuar a usar recursos humanos para realizarem o trabalho. Se tiver mais de um milhão de clientes, tudo fica mais complexo”.

Em segundo lugar, a empresa consegue oferecer o mesmo produto a todos os clientes ou está investindo em personalização? Se a empresa aposta em produtos e serviços personalizados, a IA será um investimento fundamental.

“Do ponto de vista do consumidor, a Netflix é o padrão ouro em personalização, utilizando dados de aprendizado de máquina para analisar as estatísticas de streaming de cada usuário”, afirma Shah.

“Isso se baseia no comportamento do usuário — dos diretores e atores de quem gostam, as séries que assistem mais de uma vez, dados sobre quando param ou iniciam uma transmissão — a empresa tem sido a melhor da categoria em recomendar séries e filmes”.

Com a inteligência artificial, a Netflix terá uma capacidade cada vez maior de criar conteúdo personalizado e sob medida para cada usuário. "Isso é algo com que os estúdios sempre sonhavam, mas até agora não conseguiam realizar".

Em terceiro lugar, em termos práticos, as organizações precisam ter recursos e experiência necessários para implementar a IA.

“Este é o maior obstáculo ignorado pelas empresas”, diz Shah. “A empresa precisa ter pessoas que entendam de matemática. Precisa ter pessoas com formação em bioinformática, com experiência em diagnóstico. A maioria das empresas não possui essas habilidades internamente”.

Para empresas que atendem aos três critérios que exigem um CAIO, garantir um foco de longo prazo começa com a busca da pessoa certa.

“Um diretor executivo de IA possui um conjunto de habilidades bastante raro”, diz Shah. “A pessoa precisa de inteligência competitiva. Precisa conhecer infraestrutura, equipamentos de rede, imóveis. Além disso, precisa conhecer os problemas e as limitações da IA”.

Segundo Shah, é preciso que os candidatos a diretores CAIO estejam familiarizados com a origem dos dados em todas as unidades de negócios e sejam capazes de extrair os dados mais importantes para seus objetivos. Isso exige uma rede de contatos interna suficiente para que possam identificar e executar casos de uso que ajudem a empresa financeira e operacionalmente.

O que um CAIO deve fazer?

Frequentemente, em grandes empresas, um novo Diretor Executivo de Inteligência Artificial (CAIO) contrata "equipes de elite" terceirizadas que oferecem aos líderes das linhas de negócios a oportunidade de usar a IA.

Porém seu papel não é decidir se as ferramentas de IA são melhores do que seus processos atuais, afirma Shah.

Ele cita um relatório recente do MIT que indica que cerca de 95% dos programas piloto de IA generativa das empresas ofereceram pouco ou nenhum benefício para os resultados financeiros das empresas que a utilizou.

Assim, é fundamental iniciar o processo com uma ideia clara sobre como integrar o CAIO na empresa. Shah identifica duas versões comuns dessa implementação.

A primeira versão é o que Shah descreve como uma versão “plataforma”. Nela, o CAIO opera horizontalmente em toda a organização, apoiando todos os casos de uso. Os clientes do CAIO, aqui, são os executivos internos aos quais recorre para entender quais problemas precisam ser resolvidos em larga escala, e não apenas durante a fase de experimentação.

“É preciso ter um conhecimento sólido dos fluxos de trabalho da empresa e ponto final”, diz Shah. “As pessoas que elaboram a estratégia precisam conversar com todos os responsáveis pelos fluxos de trabalho. No caso de uma empresa farmacêutica, por exemplo, é preciso conversar com o chefe de P&D, o gerente de vendas e as pessoas que lideram as interações com os médicos para desbloquear o potencial de novas descobertas de medicamentos e auxiliar na adoção desses medicamentos”.

Durante o tempo em que trabalhou na Uber, Shah foi esse tipo de líder em IA. A Uber Rides, divisão de transporte por aplicativo da empresa, o procurava com ideias para usar IA em precificação dinâmica, redução de cancelamentos ou melhor atendimento ao cliente. Ele processava os dados das viagens com IA para implementar melhorias incrementais.

“A maior parte do que fiz com o Uber Rides pôde ser replicada para os casos de uso do Uber Eats e do Uber de carros autônomos”, diz Shah.

O segundo tipo de implementação é o que Shah chama de estratégia de “parceria”.

“No setor de private equity, por exemplo, a abordagem para reestruturar empresas já não envolve mais mão de obra, mas sim melhores parcerias”, afirma Shah.

Nesse modelo, a organização escolhe o líder de uma linha de negócios com baixo desempenho e o designa CAIO. Essa pessoa tem um orçamento para firmar parcerias com fornecedores de serviços de IA, como Microsoft, OpenAI ou Palantir, para impulsionar resultados insatisfatórios, como o crescimento de vendas, utilizando ferramentas de IA para fechar negócios mais rapidamente.

O CAIO cria um plano de ação que, em seguida, é entregue aos outros líderes da empresa, e o cargo se alterna a cada dois anos, aproximadamente, entre as diferentes unidades de negócios, afirma o autor.

“Em Chicago, por exemplo, a Shore Capital trabalha para fornecer uma plataforma para que as empresas de seu portfólio se unam à sua rede de parceiros com os objetivos que buscam alcançar”, diz Shah.

“Em seguida, a Shore Capital oferece um parceiro e um plano de ação para melhorar esse resultado, seja ele lucro, crescimento da receita, aumento das vendas ou redução de custos”.

Como as empresas de pequeno e médio porte podem implementar IA?

O fato de uma empresa não ser grande o suficiente para precisar de um CAIO não significa que não deva ter uma estratégia de IA.

No entanto, Shah afirma que a abordagem deve ser mais direcionada para empresas de pequeno e médio porte, à medida que buscam capitalizar o potencial dessa nova tecnologia.

Com o aumento dos custos com a IA, as empresas de grande porte geralmente conseguem negociar com seus fornecedores para obter suporte em larga escala. As empresas de pequeno porte não têm o mesmo poder de negociação, assim podem precisar da criatividade.

“As empresas de pequeno e médio porte precisam reconhecer que não vão competir com os fornecedores ou fechar um acordo com a OpenAI, mas podem competir na execução em prol do cliente”, diz Shah.

Para essas empresas, portanto, a implementação da IA pode significar buscar clientes parceiros no desenvolvimento de novas ferramentas valiosas que beneficiem ambos os grupos.

“O sucesso das empresas de pequeno porte", diz ele, "é que elas simplesmente ligam para um cliente e perguntam: 'Podemos usar IA com vocês? Podemos não atingir 100% de sucesso de imediato, mas podemos tentar fazer isso juntos?'"

Devido à estreita ligação com o cliente, as empresas de pequeno porte geralmente conseguem extrair requisitos de personalização mais específicos da empresa e agregar mais valor.

Essas empresas menores que se destacam na área de IA podem então colher os frutos de sua reputação ao divulgarem publicamente essa conquista.

Essa vantagem na execução geralmente se manifesta em funções altamente especializadas. Por exemplo, uma empresa terceirizada de recursos humanos que prestava serviços a empresas de pequeno porte na Califórnia conseguiu demonstrar como utilizava IA para lidar com processos judiciais de forma mais eficiente.

O aplicativo criado pela empresa para essa função foi recentemente vendido por um valor dez vezes maior que o da própria empresa.

“As empresas de pequeno porte não têm o luxo de tratar a IA de forma genérica, como as grandes empresas muitas vezes tentam fazer”, acrescenta.

“Elas se concentram em um problema específico e, quando os funcionários não conseguem resolvê-lo, recorrem à IA. Assim, elas se especializam rapidamente”.