Gestor de IA: o novo protagonista na integração entre tecnologia e estratégia

A inteligência artificial se tornou um elemento central na estratégia de negócios. Grandes empresas já incorporam inteligência artificial em processos de tomada de decisão, operações, recrutamento e desenvolvimento de produtos. Entretanto, uma questão tem surgido com cada vez mais urgência: quem conduz essa integração de maneira estratégica e responsável? Há uma ponte em construção entre a especificidade dos algoritmos e os objetivos comerciais. Essa ponte tem um nome: Gestor de IA.

Como afirma Jonathan Sampson, presidente da Hays América Latina: “O futuro do trabalho no Brasil será moldado por aqueles que conseguirem equilibrar inovação com intenção.”

Mas intenção sem direção não é suficiente. Não basta contratar especialistas em dados nem multiplicar iniciativas de automação. É preciso alguém que enxergue o todo, que una as áreas, estabeleça regras claras e transforme tecnologia em resultado de negócio.

Na Hays, temos acompanhado de perto esse movimento. Muitas empresas já investem em ferramentas avançadas, mas continuam enfrentando um obstáculo essencial: a falta de uma liderança capaz de conectar a IA ao objetivo corporativo. É aí que entra o Gestor de IA.

Da teoria à pratica: o crescimento do papel do Gestor de IA

O Gestor de IA (ou AI Manager) não é apenas um papel técnico, nem apenas estratégico. Ele é um híbrido necessário, ponte viva entre modelos matemáticos e mercados reais, entre desenvolvedores e diretores de negócios.

Diferentemente de um CIO, o Gestor de IA ocupa um lugar único: ele articula em uma mesma narrativa os interesses de executivos, equipes de dados, jurídico e áreas operacionais. CIO e Gestor de IA são parceiros, mas não substitutos. Um CIO lidera a infraestrutura, a arquitetura de sistemas e a tecnologia corporativa. O Gestor de IA lidera a estratégia de aplicação da inteligência artificial para resolver problemas humanos e de negócio.

Não é por acaso que a Gartner mostra que 70% dos Chief Data & Analytics Officer (CDAO) agora lideram a estratégia de IA, marcando uma mudança decisiva na liderança tecnológica corporativa e elevando o nível de responsabilidade para os executivos de dados.

Os melhores gestores de IA não vêm só de carreiras técnicas. Alguns são ex-gerentes de produtos. Outros vieram de consultorias de negócios e se especializaram em tecnologia. O que eles têm em comum é a capacidade de traduzir potencial técnico em valor de negócio.

Quais são as responsabilidades do Gestor de IA?

Listamos abaixo as principais atribuições do Gestor de IA:

• Consolidar as iniciativas de IA sob uma estratégia única, integrada à visão de negócio e ao planejamento estratégico da organização;
• Reduzir os riscos éticos, reputacionais e regulatórios, antecipando a discussão sobre como tratar o viés algorítmico e uso apropriado dos dados;
• Fazer a ponte entre quem escreve o código e quem toma a decisão estratégica;
• Traduzir o técnico para o prático, ajudando a diretoria a entender o que é útil e o que é buzzword.

A adoção de IA no Brasil impulsiona essa posição

Segundo a Oracle, a adoção de IA na América Latina pode adicionar até US$ 1 trilhão ao PIB da região até 2038, com o Brasil liderando esse avanço. Ainda assim, a função de Gestor de IA ainda é rara, porém cada vez mais urgente.

Segundo o nosso estudo, Análise de Tendências & Salários 2026, 95% das organizações brasileiras afirmam enfrentar escassez de habilidades moderada a extrema em áreas como engenharia, logística e tecnologia. Além disso, 31% das companhias priorizam profissionais que tenham experiência em IA e machine learning. Isso reforça a necessidade de líderes que unam tecnologia e negócio. E é exatamente isso o que faz o Gestor de IA.

Como identificar e recrutar um Gestor de IA

Selecionar um Gestor de IA exige mais do que procurar alguém com competências técnicas, envolve um perfil que tenha os seguintes atributos:

• Liderança interfuncional comprovada: eles precisam conseguir conversar com desenvolvedores e diretores de marketing com a mesma fluidez.
• Visão ética e regulatória de IA: o papel deve incluir responsabilidade sobre impacto social e governança.
• Capacidade de visão estratégica: a habilidade de transformar insights técnicos em decisões que movem o negócio.
• Testes de resiliência e pensamento crítico: a adoção e implementação de algoritmos é repleta de mudanças e incertezas.

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