Diretor de IA na Crescimentum: o que isso ensina sobre estratégia de IA para empresas

Diretor de IA na Crescimentum: o que muda para quem opera o negócio

A nomeação de um diretor de IA na Crescimentum, empresa brasileira de educação corporativa do Cegos Group, é um sinal de que o tema ganha relevância estratégica. A empresa anunciou Raúl Javales como Diretor de Estratégia, Inovação, IA e Futurismo, com a missão de conectar estratégia e transformação digital a novos modelos de negócio. O movimento coloca em pauta uma questão prática para quem define o papel de um diretor de IA empresa: como estruturar a área sem criar mais um silo organizacional.

Para quem opera PMEs e médias empresas, a pergunta não é "quando vou contratar um diretor de IA?". A pergunta é "o que essa movimentação me ensina sobre como estruturar IA sem criar mais um silo organizacional?". A resposta passa menos por tecnologia e mais por governança, algo que vejo todo dia na operação com clientes. Estratégia de IA para empresas começa antes da ferramenta, começa no desenho de quem decide, como mede e quem aprova. Essa discussão sobre escolher a ferramenta certa também passa por comparar opções, como o Gemini vs Claude para uso empresarial, onde a decisão raramente é técnica.

Por que a Crescimentum criou um cargo de diretor de IA?

A Crescimentum atua no desenvolvimento de lideranças e formação de executivos. Ao trazer Javales, que tem 36 anos de trajetória com passagens por Volkswagen, Citibank, HSM e SingularityU Brazil, a empresa sinaliza que IA não é um projeto de ferramenta. É uma capacidade estratégica.

O executivo também atua como Chief Strategy Officer da SOUV e fundador da TNVG. Na Crescimentum, o foco declarado é formar executivos e líderes. Ou seja, a contratação não é para construir um produto interno de IA. É para ensinar o mercado a pensar IA como parte da estratégia.

A citação oficial da empresa reforça o ponto: "Inteligência artificial e inovação não podem ser tratadas apenas como assuntos técnicos ou como responsabilidade de uma área específica. Elas se tornaram capacidades estratégicas para as organizações que desejam crescer, competir e gerar valor de forma consistente."

Na minha leitura, o movimento reflete uma tendência clara. Empresas estão criando cargos de liderança em IA não para gerenciar servidores, mas para traduzir tecnologia em decisão de negócio. Quem não fizer esse movimento, mesmo em escala menor, vai usar IA de forma pontual e sem retorno consistente.

O que é estratégia de IA para empresas e por que ela importa?

Estratégia de IA para empresas é o plano que conecta o uso de tecnologia aos objetivos do negócio. Não é comprar uma assinatura de ChatGPT e liberar para o time. É definir onde a IA vai gerar valor, como vai ser medida e quem responde por ela.

A diferença entre usar IA pontualmente e ter estratégia é a diferença entre remar e navegar. Uso pontual resolve uma tarefa aqui, outra ali. Estratégia cria um sistema onde cada projeto de IA responde a uma meta de negócio, seja redução de custo, aumento de conversão ou melhoria de experiência.

Os benefícios aparecem em três frentes principais:

• Eficiência operacional: automatizar tarefas repetitivas de atendimento, follow-up e análise de dados.
• Inovação de modelo: criar serviços que não existiam antes, como suporte preditivo ou personalização em escala.
• Vantagem competitiva: responder mais rápido que o concorrente, com base em dados que já estão na empresa.

O risco de não ter estratégia é concreto. Sem ela, os investimentos em IA viram despesa sem retorno. As iniciativas surgem isoladas, cada área usa uma ferramenta diferente, e ninguém consegue medir se aquilo realmente mudou alguma coisa. Pior: sem governança, problemas éticos e de privacidade viram passivo.

Como estruturar a área de IA na sua empresa sem criar um departamento isolado

Criar um "departamento de IA" separado é o erro mais comum que vejo. A IA precisa estar no processo, não ao lado dele. O caminho que funciona na prática tem seis passos.

Comece pelo diagnóstico. Mapeie onde a IA pode gerar mais valor no seu negócio. Atendimento? Vendas? Follow-up comercial? Análise de dados? Não tente fazer tudo ao mesmo tempo. Escolha um processo com dor clara e volume suficiente para valer a pena.

Crie um comitê de IA com pessoas de áreas diferentes. TI, operações, vendas, atendimento, jurídico. O comitê não implementa nada. Ele prioriza, questiona e aprova. É o primeiro mecanismo de governança.

Defina um líder de IA que não precisa ser diretor. Pode ser um gerente sênior com visão de negócio e conhecimento técnico mínimo. O essencial é que essa pessoa consiga traduzir o que a IA faz para o board e para os times operacionais.

Estabeleça um roadmap com metas claras. Não adianta dizer "vamos usar IA no atendimento". É preciso definir qual volume será tratado por agente, qual será o tempo de resposta esperado e como a satisfação do cliente será medida.

Invista em capacitação. O time precisa aprender a usar IA no dia a dia, não só o líder. Treinamento prático, com casos reais da operação, vale mais que curso genérico.

Promova cultura de experimentação com métrica. Teste pequeno, meça, ajuste, escale. E sempre com aprovação humana antes de colocar um agente para operar de verdade.

IA na educação corporativa: o que a Crescimentum pode ensinar

A movimentação da Crescimentum mostra como a IA pode transformar o setor de educação corporativa. Na minha operação, vejo três aplicações práticas que funcionam para qualquer empresa que treina equipes.

Personalização de trilhas de aprendizado é a primeira. A IA analisa o histórico do profissional e sugere conteúdos específicos para as lacunas dele. Em vez de empurrar o mesmo curso para todo mundo, o time aprende o que precisa.

Chatbots de suporte ao aluno são a segunda. Dúvidas administrativas, acesso a materiais, prazos. Tudo isso pode ser resolvido por um agente treinado, liberando o time pedagógico para o que exige humano.

Análise de desempenho é a terceira. A IA cruza dados de conclusão de cursos, avaliações e resultados práticos no trabalho. Isso permite ajustar o programa antes que o problema vire evasão.

O papel de um diretor de IA em uma empresa como a Crescimentum é unir pedagogia e tecnologia. Não basta conhecer modelo de linguagem. É preciso entender como pessoas aprendem, o que motiva um líder e como medir eficácia de treinamento.

Liderança em IA: habilidades e perfil de um diretor de IA

O caso de Javales ajuda a desenhar o perfil. A carreira dele combina indústria tradicional, como Volkswagen e Citibank, com pontas de inovação, como SingularityU Brazil. Essa mistura é o que define um bom líder de IA.

O diretor de IA precisa de três competências centrais:

• Visão estratégica: enxergar onde IA cria valor no modelo de negócio, não só onde automatiza tarefa.
• Conhecimento técnico suficiente: entender o que é possível e o que é hype, sem precisar programar.
• Comunicação: traduzir tecnologia para o board em linguagem de negócio e para os times em linguagem de processo.

As responsabilidades do cargo incluem definir a visão de IA, priorizar projetos, gerenciar riscos e medir resultados. O diferencial está na capacidade de fomentar mudança cultural. IA não se implanta por decreto. Se o time não confia no agente, não usa. Se o board não entende o retorno, corta o orçamento.

Governança de IA em empresas: primeiros passos práticos

Governança não é burocracia. É o que separa projeto de IA de dor de cabeça. Na minha experiência, todo agente de IA que opera processo precisa de quatro camadas de controle: medir antes, modo sombra, aprovação humana e auditoria.

Medir antes significa registrar o estado atual do processo. Tempo médio de resposta, taxa de conversão, custo por atendimento. Sem isso, não há como saber se a IA melhorou algo.

Modo sombra é colocar o agente para operar em paralelo, sem impacto real no cliente. O agente sugere resposta, o humano aprova ou corrige. Isso gera dados de acerto e cria confiança no time.

Aprovação humana vale para os primeiros meses e para casos sensíveis. Cliente reclamando, situação de cobrança, promessa de prazo. Esses cenários exigem supervisão até o agente provar consistência.

Auditoria contínua envolve revisar as interações do agente, os dados que ele acessa e as respostas que dá. É o mecanismo que pega viés, erro e desvio antes de virar crise.

Na prática, os primeiros passos de governança são:

• Criar políticas de uso de IA cobrindo ética, privacidade e viés.
• Definir quem responde pela supervisão de cada projeto de IA.
• Estabelecer métricas de sucesso antes de iniciar qualquer piloto.
• Envolver jurídico e compliance desde o início, não depois.
• Manter-se atualizado sobre regulamentações como LGPD e AI Act.