Por Wilian Domingues
Nas empresas que enxergam a tecnologia como estratégia do negócio, o CIO sempre foi cobrado por impulsionar o negócio, viabilizar projetos e contribuir com a estratégia.
Mas eu sinto que, quando o tema é IA, uma parcela grande desses diretores de tecnologia ainda se sente desconfortável. Alguns achavam que se tratava de hype e não deram muita importância, outros dependem de suas matrizes que elaboram planos de governança quase impraticáveis e há ainda os que acreditavam que ler um ou dois artigos seria suficiente para poder falar e propagar o tema na empresa.
Acredito que muitos CIOs e empresas foram surpreendidos com a velocidade com que a coisa toda foi tracionada. Embora parecesse óbvio: uma tecnologia nova, que achatava a pirâmide de soluções, trazia sem dúvida uma brecha gigante para se ganhar muito dinheiro. Essa tecnologia seria explorada ao máximo.
O resultado é que algumas áreas de negócio começaram a avançar sem o CIO. Ficava claro para
o negócio que a IA era algo como um Lego que cada um poderia comprar e montar do seu jeito,
mas logo a realidade seria outra para muitas empresas.
Enquanto era apenas PROMPT, tudo bem. Mas quando as discussões começaram a ir para vendas, inadimplência, churn etc., muitas empresas perceberam que não estavam com seus modelos de dados prontos para usar em projetos de Machine Learning.
Algumas empresas viviam uma realidade em que se contentavam em extrair dados de modelos
de BI e complementar com dados de planilhas de Excel, que em tese a área de negócio confiava
mais do que no próprio modelo de BI. Mas acontece que o Excel não é um banco de dados para
projetos de Machine Learning.
Do dia para a noite, aquele bom e velho sistema legado ou ERP, responsável por todas as
entradas de dados, começou a ganhar novamente protagonismo em consultorias e
customizações para garantir, pelo menos, mais qualidade nos dados — e eu nem estou falando
sobre o que fazer com os dados legados do passado.
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Chegava a hora, para muitas empresas, de rever seus processos gigantescos de ETL, em que as
falhas operacionais eram corrigidas com infinitos DE/PARAS. E o mais frustrante: postergar
aquele projeto que muitos acreditavam que poderia contribuir com a estratégia do negócio e,
quem sabe, mover em alguns percentuais os ponteiros da empresa.
Algumas empresas voltaram a investir em ERP, o que não era previsto, porque chegaram à conclusão — que bom — de que era preciso modificar a base e não gastar dinheiro em ETL que faz uma correção, digamos, satisfatória, mas não totalmente eficaz.
Com todos esses elementos acontecendo, ainda vejo alguns CIOs ou até palestrantes falando
sobre a “chegada da inteligência artificial”. A verdade é dura: essa narrativa já soa ultrapassada.
A IA não está no futuro, está no presente — escrevendo códigos, aprovando créditos, analisando
exames médicos, respondendo clientes e otimizando cadeias logísticas.
Com um olhar para um futuro de curtíssimo prazo, ou seja, 2026, a grande questão não é mais se a tecnologia vai transformar os negócios, mas quem terá coragem de escalar com responsabilidade e foco.
Estamos, há tempo demais, celebrando pilotos que nunca saíram do laboratório. Esse ciclo precisa acabar. Projetos isolados de IA até brilham em apresentações, mas sem escala eles são apenas apresentações.
Outro ponto inescapável é a confiança. O dilema deixou de ser “funciona ou não funciona”. A pergunta que importa é: podemos auditar e confiar nessas decisões? Me parece que a transparência algorítmica será um divisor de águas. Empresas que não construírem governança clara enfrentarão resistência dos consumidores, desconfiança interna e, inevitavelmente, a mão pesada dos reguladores. Em empresas auditadas, será crucial explicar de forma clara por que o algoritmo decidiu pelo caminho A ou pelo caminho B.
Tenho ouvido também que C-Levels, de modo geral, não têm medo da IA em si; têm medo de
líderes de tecnologia que não sabem o que fazer com ela, ou que não tracionam discussões com
o negócio sobre como a IA pode ser usada.
E, para colocar mais um elemento crítico nessa estratégia, existe o ativo estratégico chamado
talento.
A retenção não virá de discursos inspiradores, mas de ações práticas: requalificação acelerada, espaços reais de experimentação e comunicação transparente sobre o futuro dos papéis. Automação não pode ser sinônimo de substituição, mas de evolução — e isso precisa estar claro já.
Por fim, me parece que 2026 será um ano importante para os CIOs. Não que outros anos não
sejam importantes, mas em 2026 a inteligência artificial não será um tema de inovação, mas de
sobrevivência. O tempo da curiosidade acabou, agora é tempo de coragem. Ou líderes assumem
o desafio de transformar pilotos em prática, colocar a governança em primeiro plano e manter o
humano no centro, ou descobrirão que, neste presente em rápida mutação, não há espaço para
quem insiste em olhar para o futuro como se ele ainda não tivesse chegado.
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