Paulo Laurentys, COO da A3Data, analisa por que 95% das organizações ainda não capturam valor real com inteligência artificial
Apesar da forte aceleração dos investimentos em inteligência artificial, 95% das empresas ainda não conseguem gerar retorno efetivo com a tecnologia. O dado, levantado pelo MIT, aponta para uma contradição que começa a chamar atenção no mercado: o problema não está na IA em si, mas na forma como ela é (ou não) integrada às prioridades do negócio.
O papel do CAIO nas organizações
É nesse contexto que o CAIO, Chief Artificial Intelligence Officer, começa a se tornar peça-chave dentro das organizações orientadas a dados. Diferentemente de outros cargos executivos de tecnologia, o CAIO surge com uma missão específica: garantir que os investimentos em IA estejam diretamente conectados à geração de valor, seja por aumento de receita, eficiência operacional ou melhoria de experiência do cliente.
“A maioria das organizações ainda trata a IA como um projeto de TI. O CAIO existe para mudar isso”, explica Paulo Laurentys, COO da A3Data, consultoria especializada em dados e analytics. Segundo ele, o cargo responde à lacuna histórica entre as áreas de tecnologia e as prioridades estratégicas do negócio.
A raiz do problema: excesso de POC sem escala
Entre os principais entraves identificados por Laurentys está o ciclo interminável de provas de conceito (POCs) que nunca evoluem para produção. “As empresas aprovam projetos de IA, investem em equipes e ferramentas, mas as iniciativas morrem na fase de validação porque não há clareza sobre como escalar e sobre quem é responsável por isso”, afirma.
A saída, segundo o executivo, passa por uma governança clara, com o CAIO no centro, definindo prioridades, conectando as equipes de dados aos objetivos de negócio e criando os mecanismos de acompanhamento que permitem às lideranças identificar onde a IA já gera valor e onde ainda há lacunas.
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