C-LEVEL

Vem aí o CDAIO

Cargo representa uma mudança na forma como as organizações encaram dados e inteligência artificial. 

16 de janeiro de 2026 - 16:22
Bergson Lopes, CEO e fundador da BLR Data. Foto: divulgação.

Bergson Lopes, CEO e fundador da BLR Data. Foto: divulgação.

Quando surge um novo cargo no topo da organização, a reação costuma ser ceticismo. Mais uma sigla, mais um título, mais uma tendência corporativa. Com o CDAIO (Chief Data & AI Officer) não é diferente. O equívoco está em tratá-lo como rótulo, pois ele não nasce do entusiasmo com a Inteligência Artificial, mas da constatação de que dados, analytics e IA deixaram de ser temas isolados e passaram a influenciar decisões, prioridades e resultados no mais alto nível executivo.

Essa transformação passou a ganhar forma ao longo dos anos 2000, quando as organizações perceberam que informações críticas não podiam mais permanecer dispersas entre sistemas e áreas. A resposta não foi tecnológica, mas de governança, com o  surgimento do CDO (Chief Data Officer), um papel de C-level criado para dar visibilidade, responsabilidade e coerência à gestão dos dados. Desde a sua origem, o CDO nunca foi um cargo operacional, mas uma liderança executiva voltada à coordenação da agenda de dados e ao suporte à tomada de decisão.

À medida que o ambiente regulatório amadureceu, ficou claro que governar dados era uma condição necessária, mas insuficiente. As organizações passaram a exigir dessa liderança mais do que controle, exigindo eficiência operacional, suporte qualificado à tomada de decisão e, sobretudo, contribuição direta para os resultados do negócio. A agenda de dados deixou de ser defensiva e passou a ocupar espaço crescente na estratégia corporativa.

Com esse amadurecimento, tornou-se natural separar, ao menos conceitualmente, responsabilidades dentro da agenda de dados. O avanço das plataformas analíticas impulsionou, então, o surgimento do CDAO (Chief Data & Analytics Officer), focado em transformar dados em valor analítico. Na sequência, a rápida evolução do machine learning e da IA generativa trouxe à tona o CAIO (Chief AI Officer), responsável por acelerar a adoção de IA e estruturar sua governança. Ainda que distintos em suas atribuições, esses papéis passaram a enfrentar o mesmo desafio: gerar impacto real a partir de uma base comum de dados confiáveis.

Não demorou para que essa divisão mostrasse seus limites. Na prática, dados, analytics e IA nunca operaram de forma independente. Iniciativas de IA esbarram em problemas clássicos de qualidade e governança, enquanto esforços de dados perdem relevância quando desconectados da geração de valor. É dessa tensão que emerge o CDAIO (Chief Data & AI Officer), um papel concebido para integrar essas agendas sob uma única liderança executiva, com responsabilidade clara por valor, risco e sustentabilidade.

Mais do que a fusão de títulos, o CDAIO representa uma mudança na forma como as organizações encaram dados e Inteligência Artificial. Seu papel é orquestrar uma agenda integrada, na qual dados sustentam decisões, analytics geram insights acionáveis e a IA escala resultados de forma consistente e responsável.

Hoje, muitas empresas ainda vivem um dilema: concentrar essas responsabilidades em um único papel, o CDAIO, ou dividi-las entre CDAO e CAIO, criando dois C-levels para tratar de desafios profundamente interdependentes. Porém, embora essa estrutura dividida possa funcionar em contextos específicos, ela tende a aumentar a complexidade organizacional e a sobreposição de responsabilidades.

Por esse motivo, a adoção de um CDAIO único é mais simples, natural e alinhada à própria cadeia de evolução dos dados e informações. Dados se transformam em informação; informação gera conhecimento; conhecimento orienta decisões; e decisões são cada vez mais potencializadas por inteligência. Fragmentar essa cadeia em lideranças distintas pode fazer sentido no papel, mas raramente funciona bem na prática.

Mas vale ressaltar que criar o cargo de CDAIO, no entanto, não garante sucesso. Uma armadilha comum é tratá-lo como solução simbólica, sem mandato claro, orçamento ou apoio explícito da alta liderança.

Outro desafio recorrente está na forma como esse papel é posicionado na estrutura organizacional. Funções como CDO, CDAO, CAIO e CDAIO foram concebidas como posições de C-level, com atuação transversal e responsabilidade estratégica. Ainda assim, em alguns contextos, esses títulos acabam sendo alocados abaixo de outras diretorias, como a de TI, o que limita seu alcance e sua efetividade. Quando isso ocorre, a questão não é de nomenclatura, mas de governança e autoridade: sem acesso direto à presidência ou às vice-presidências, a agenda de dados e IA tende a perder autonomia, prioridade e capacidade de influenciar decisões corporativas.

Além da estrutura formal, o papel do CDAIO envolve uma mudança cultural relevante. Integrar dados, analytics e inteligência artificial sob uma única liderança implica rever práticas, redistribuir decisões e alinhar expectativas entre áreas. Como toda transformação cultural, isso gera tensões e conflitos. Em muitos momentos, quem lidera essa agenda precisa ser firme e sustentar prioridades. Quando essa liderança não ocupa os níveis mais altos da administração, o desafio se intensifica, exigindo postura executiva mesmo quando a autoridade formal ainda não está plenamente estabelecida.

Há também expectativas irreais em torno da Inteligência Artificial. Sem dados maduros, arquitetura adequada e uma cultura orientada a decisões baseadas em evidências, a IA tende a ampliar problemas já existentes. Nesse contexto, o papel do CDAIO exige equilíbrio: avançar em inovação sem perder de vista fundamentos como governança, qualidade, segurança, privacidade e responsabilidade. Trata-se de uma liderança que opera no cruzamento entre velocidade e controle, experimentação e consistência, exigindo não apenas domínio técnico, mas, sobretudo, maturidade organizacional e capacidade de articulação executiva.

Lembre-se: o CDAIO não surge porque a tecnologia ficou mais sofisticada, mas porque muitas organizações ainda enfrentam desafios estruturais: dados desalinhados à estratégia corporativa, governança insuficiente e dificuldade em escalar iniciativas de inovação. Quando essas responsabilidades ficam concentradas em uma única liderança executiva, as decisões tornam-se mais consistentes e coerentes, alinhando estratégia, operação e inovação.

Em um mercado no qual todos falam de Inteligência Artificial, o verdadeiro diferencial não está em quem a adota primeiro, mas em quem consegue sustentá-la com dados confiáveis, governança sólida e clareza estratégica. A pergunta final, portanto, não é se sua organização precisa de um CDAIO, mas se ela está preparada para oferecer o mandato, a estrutura e a maturidade que essa liderança executiva exige.

*Por Bergson Lopes, CEO e fundador da BLR Data. Com mais de três décadas de experiência na área, é autor de dois livros sobre o tema e atua na DAMA Brasil.