No CTO AI Masterclass, líderes de tecnologia defenderam que a inteligência artificial chegou a uma nova etapa nas empresas: menos experimentação isolada e mais aplicação real em processos, produtos e decisões. Para CTOs e CIOs, o desafio agora é transformar agentes, AI Coding e automações em valor mensurável, sem perder governança, segurança e controle sobre dados corporativos.
As entrevistas que embasam este artigo foram realizadas durante a cobertura do portal Itshow no CTO AI Masterclass, evento realizado no dia 11 de junho, na cidade de São Paulo, com 150 participantes, entre CTOs, CIOs, executivos, fundadores e lideranças técnicas.
Em conversa com o Itshow, os co-realizadores Hugo Dória, CTO e fundador da Popcode; Rodrigo Silva, CIO da Nitro; e Guilherme Junqueira, CEO da Delta Academy, analisaram como a inteligência artificial está deixando de ser apenas uma ferramenta de produtividade para se tornar uma força de transformação operacional nas empresas.
A tese central do encontro é direta: a IA está invertendo uma lógica que sustentou a tecnologia corporativa por décadas. O modelo tradicional, em que o humano executa e o sistema registra, começa a dar lugar a uma nova arquitetura, na qual agentes executam, humanos validam e sistemas aprendem.
Essa mudança impacta desenvolvimento de software, governança, segurança, gestão de pessoas, desenho de processos, produtividade e geração de valor. Para a alta liderança de tecnologia, o debate marca uma virada importante: a pergunta já não é apenas qual ferramenta de IA usar, mas como incorporar a tecnologia ao modelo operacional da empresa.
Isso envolve definir políticas de uso, proteger dados sensíveis, preparar times, redesenhar workflows e construir indicadores capazes de mostrar retorno real sobre os investimentos.
Segundo Hugo Dória, a criação do evento nasce justamente da necessidade de dar profundidade a uma discussão que ainda aparece de forma superficial em muitos fóruns corporativos.
“A IA está muito, muito rápida. Essa transformação está acontecendo em uma velocidade que nem todas as empresas estão conseguindo acompanhar”, afirmou. Para ele, o objetivo do CTO AI Masterclass foi reunir especialistas e executivos para mostrar os bastidores de empresas que já estão aplicando IA de forma concreta. “Nada de oba-oba, nada superficial. A gente queria ir mais profundo.”
Da curiosidade ao impacto operacional
A primeira grande mensagem do CTO AI Masterclass é que a fase de encantamento com a inteligência artificial precisa ser superada. Nos últimos meses, muitas empresas criaram pilotos, testaram assistentes, liberaram acessos individuais a ferramentas generativas e avaliaram plataformas de automação.
Mas a distância entre experimentar IA e operar com IA ainda é grande.
Rodrigo Silva resume essa diferença de forma objetiva. Para ele, uma empresa que apenas testa inteligência artificial costuma ficar presa à avaliação de ferramentas, sem necessariamente gerar impacto para o negócio. Já uma empresa que opera com IA conecta tecnologia a processos, indicadores e resultados.
“Uma empresa que só testa IA, ela só experimenta ferramentas e não visualiza valor. Agora, uma empresa que utiliza, ela consegue capturar o valor ou o benefício esperado, seja eficiência operacional, ROI ou outros indicadores que façam sentido para as organizações”, afirmou.
Essa distinção é especialmente relevante para CTOs e CIOs. A adoção de IA não pode ser medida apenas pelo número de licenças contratadas, pela quantidade de prompts executados ou pela presença de iniciativas em apresentações internas.
A maturidade aparece quando a tecnologia melhora ciclos de entrega, reduz gargalos, aumenta precisão decisória, automatiza fluxos relevantes ou abre novas possibilidades de receita.
Na prática, isso pode significar usar um agente para acelerar o onboarding de clientes, uma camada de IA para revisar contratos com critérios definidos, um copiloto corporativo conectado a bases internas ou uma automação capaz de tratar solicitações recorrentes de atendimento sem perder rastreabilidade.
O ponto central é que a IA precisa sair do campo do teste isolado e entrar no desenho da operação.
No ambiente corporativo, isso exige uma mudança de postura. O líder de tecnologia precisa sair da posição de observador das novidades e assumir o papel de arquiteto da transformação. A agenda deixa de ser “qual ferramenta usar?” e passa a ser “qual problema de negócio será redesenhado com IA, com quais dados, quais controles e quais métricas?”.
Rodrigo defende que esse é o momento de avançar para a implementação. “Eu acho que é menos experimentação agora e mais deploy”, disse.
A frase traduz uma pressão crescente sobre áreas de tecnologia: entregar resultado com IA deixou de ser uma promessa futura e passou a fazer parte das expectativas de negócio.
O CTO como integrador entre tecnologia, negócio e governança
A ascensão da IA redefine o papel do CTO. Se antes a função estava fortemente associada à arquitetura técnica, à sustentação de plataformas e à entrega de sistemas, agora ela exige uma atuação mais ampla, conectada a processos de negócio, gestão de risco e estratégia corporativa.
Rodrigo Silva avalia que o CTO precisa continuar técnico, mas não pode se limitar ao domínio da tecnologia. O novo cenário exige capacidade de tradução entre áreas, visão de negócio e liderança sobre a jornada de adoção.
“Eu vejo o CTO agora como um grande integrador. Se antes ele tinha um know-how mais técnico, agora cada vez mais ele vai precisar falar mais de processos de negócio”, afirmou.
Essa visão dialoga com uma mudança estrutural nas organizações. A IA reduz barreiras para construção de soluções, acelera o desenvolvimento de produtos e permite que áreas de negócio se aproximem mais da criação tecnológica.
Ao mesmo tempo, aumenta a complexidade sobre segurança, dados, compliance, arquitetura e governança.
O CTO, portanto, passa a ocupar uma posição de equilíbrio. Precisa habilitar velocidade sem permitir descontrole. Precisa aproximar negócio e tecnologia sem abrir mão de critérios técnicos. Precisa estimular experimentação, mas com políticas claras. E precisa transformar IA em vantagem competitiva sem tratar a tecnologia como solução mágica.
Guilherme Junqueira reforça esse ponto ao afirmar que tecnologia não pode ser tratada como uma área meramente executora. Para ele, líderes técnicos precisam participar das decisões estratégicas da empresa, especialmente em um momento em que IA pode alterar modelos de receita, produtividade e organização do trabalho.
Na avaliação do CEO da Delta Academy, o mercado ainda convive com muito ruído e pouca referência prática. Há excesso de discursos genéricos, especialistas sem casos reais e empresas tentando aplicar IA sem clareza de onde está o valor.
Nesse contexto, o papel do CTO é construir uma ponte entre visão, execução e governança.
Governança deixa de ser freio e vira condição para escala
Um dos temas mais sensíveis da adoção corporativa de IA é a governança. Durante muito tempo, parte do mercado tratou governança como sinônimo de burocracia ou desaceleração. No contexto da inteligência artificial, porém, ela passa a ser condição para escalar com segurança.
Hugo Dória afirma que o evento buscou discutir justamente o uso corporativo da IA generativa com mais maturidade. O ponto central é evitar que a tecnologia seja usada apenas em nível individual, sem controle da empresa sobre dados, riscos ou padrões de uso.
“A gente quer mostrar como eles conseguem usar essa IA generativa com governança, com segurança, com preocupação com os dados da empresa e dos seus clientes”, disse.
Esse tema ganha urgência porque a IA entrou nas empresas muitas vezes pela porta lateral. Colaboradores passaram a usar ferramentas públicas, contas pessoais e soluções não homologadas para acelerar tarefas do dia a dia.
O resultado é um cenário de produtividade informal, mas também de risco.
Guilherme Junqueira cita o Shadow AI como um dos erros mais preocupantes observados no mercado. O conceito se refere ao uso desgovernado de ferramentas de inteligência artificial por colaboradores, sem conhecimento ou aprovação das áreas responsáveis.
“O principal deles é o Shadow AI, que é o uso desgovernado de inteligência artificial pelos colaboradores, colocando dentro dos LLMs dados privados das pessoas, dos clientes, sendo usado em contas pessoais”, afirmou.
Para a liderança de TI, a resposta não pode ser simplesmente bloquear o uso. A proibição tende a empurrar a prática para canais ainda menos visíveis. Por outro lado, liberar sem políticas claras amplia riscos de vazamento de dados, uso indevido de informações, custos não previstos e baixa rastreabilidade.
O caminho mais consistente passa por criar guardrails: ambientes corporativos aprovados, diretrizes de uso, classificação de dados, capacitação dos usuários, modelos de autorização, controles de custo e mecanismos de auditoria.
A governança, nesse contexto, deixa de ser barreira e passa a ser infraestrutura de confiança.
Pessoas, processos e dados formam o tripé da IA corporativa
Apesar do caráter técnico do tema, os entrevistados convergem em uma avaliação: a adoção madura de IA depende menos da ferramenta em si e mais da capacidade organizacional de mudar.
Guilherme Junqueira sintetiza essa visão em três pilares: pessoas, processos e dados. Sem pessoas capacitadas, a IA vira recurso subutilizado. Sem processos mapeados, agentes e automações operam sobre fluxos frágeis. Sem dados organizados e acessíveis com segurança, a tecnologia perde contexto e precisão.
“Pessoas, processos e dados fazem parte do tripé de fazer com que a inteligência artificial gere eficiência mesmo”, afirmou.
Esse ponto é decisivo para empresas brasileiras que ainda tentam aplicar IA em estruturas pouco documentadas, com sistemas fragmentados e baixa maturidade de dados. A inteligência artificial pode acelerar processos, mas também evidencia falhas existentes.
Se o fluxo é confuso, a automação tende a amplificar a confusão. Se os dados são ruins, a resposta será limitada. Se as pessoas não entendem o objetivo, a adesão será baixa.
Por isso, Guilherme afirma que a grande lacuna continua sendo gestão da mudança. Para ele, a transformação não acontece por decreto tecnológico, nem pela simples contratação de plataformas. Ela exige liderança, repetição, clareza e educação.
“É bem menos sobre tecnologia e bem mais sobre pessoas”, disse.
Hugo Dória compartilha a mesma visão ao defender que IA precisa ser incorporada à cultura da empresa. Não basta liberar uma ferramenta e esperar que cada área descubra sozinha como utilizar.
A liderança precisa dar exemplo, criar plano de adoção, treinar equipes e estabelecer objetivos comuns.
“A cultura da empresa como um todo precisa ser mudada. E o líder de tecnologia, o presidente da empresa, o diretor da empresa, ele precisa também ser um exemplo disso”, afirmou.
AI Coding acelera entregas e muda a economia do software
Entre os impactos mais imediatos da inteligência artificial está a transformação do desenvolvimento de software. Ferramentas de AI Coding já começam a alterar a forma como produtos digitais são concebidos, desenhados, testados e entregues.
Hugo Dória, que lidera uma empresa focada em produtos digitais com IA, afirma que a mudança é profunda. Segundo ele, a inteligência artificial já consegue atuar em diferentes etapas do ciclo de desenvolvimento, reduzindo prazos e ampliando a capacidade de entrega.
“Agora você tem uma IA que consegue fazer um ciclo completo de desenvolvimento, desde a concepção do produto até o design, a implementação do design, os testes automatizados e a liberação para o cliente”, disse.
Essa evolução tem impacto direto na operação de tecnologia. Ciclos que antes levavam semanas ou meses podem ser encurtados para dias ou horas, dependendo da complexidade do projeto e do nível de governança envolvido.
Além disso, práticas que muitas vezes eram sacrificadas por custo ou prazo, como testes automatizados mais robustos, podem se tornar mais acessíveis.
Outro efeito importante está na modernização de sistemas legados. Empresas que convivem com aplicações antigas, baixa documentação e dificuldade de evolução podem usar IA para acelerar diagnósticos, refatorações, criação de interfaces, documentação e testes.
Isso não elimina a necessidade de engenharia qualificada, mas muda a alavanca de produtividade dos times.
Ao mesmo tempo, a velocidade traz novos riscos. Código gerado por IA precisa ser revisado, validado, testado e analisado sob critérios de segurança. A automação do desenvolvimento não substitui arquitetura, responsabilidade técnica ou governança.
Pelo contrário, torna esses elementos ainda mais importantes.
Para CTOs, o desafio é repensar a composição dos times. A pergunta deixa de ser apenas quantos desenvolvedores são necessários para uma entrega e passa a incluir como humanos, agentes e ferramentas de IA podem trabalhar juntos dentro de um fluxo controlado.
Agentes autônomos exigem arquitetura, rastreabilidade e controle
A discussão sobre agentes autônomos foi um dos eixos do CTO AI Masterclass. O tema aparece como uma fronteira importante porque desloca a IA do campo da assistência individual para a execução de tarefas dentro de processos corporativos.
Assistentes ajudam usuários a escrever, resumir, analisar ou criar conteúdos. Agentes, por sua vez, podem executar etapas, interagir com sistemas, acionar fluxos, consultar bases, tomar decisões dentro de limites definidos e aprender com validações.
Essa diferença muda o nível de responsabilidade da arquitetura.
Rodrigo Silva destacou que, com a era dos agentes, a liderança precisa acompanhar a execução, monitorar resultados e assegurar os guardrails. Ou seja, a adoção não pode ocorrer de forma solta.
Agentes precisam ser desenhados com objetivos claros, permissões adequadas, trilhas de auditoria e critérios de intervenção humana.
Um exemplo prático é o uso de agentes em fluxos de atendimento interno. Em vez de apenas responder perguntas, um agente pode abrir chamados, consultar bases de conhecimento, sugerir classificação de prioridade, encaminhar solicitações e registrar interações. Mas, para isso funcionar em ambiente corporativo, é preciso definir limites, aprovações e rastreabilidade.
O mesmo vale para áreas como financeiro, jurídico, RH, vendas e operações. A IA pode acelerar análises, preparar documentos, cruzar informações e automatizar etapas repetitivas. Porém, quanto mais próxima a tecnologia estiver de decisões relevantes, maior será a necessidade de controle.
A empresa não substitui simplesmente pessoas por agentes. Ela redesenha a distribuição de tarefas entre humanos e sistemas inteligentes.
Na prática, isso exige revisão de workflows. Processos antes organizados por áreas ou departamentos podem passar a ser estruturados por jornadas, combinando pessoas, dados, sistemas e agentes em fluxos integrados.
Esse tipo de mudança é mais profundo do que a simples automação de tarefas repetitivas.
Guilherme Junqueira chama atenção para esse ponto ao afirmar que empresas mais avançadas estão quebrando paredes entre áreas e reorganizando fluxos de trabalho. A transformação deixa de ser um projeto restrito à TI e passa a envolver marketing, vendas, atendimento, operações, produto, jurídico, financeiro e liderança executiva.
Medir valor será decisivo para sustentar investimentos
A pressão por retorno sobre investimento deve crescer na agenda de IA. Depois de uma primeira onda de entusiasmo, conselhos, diretorias e áreas financeiras tendem a exigir evidências mais claras de impacto.
Rodrigo Silva afirmou que muitas empresas ainda confidenciam não perceber valor proporcional aos investimentos realizados. Essa é uma preocupação legítima. Sem indicadores, a IA pode ser percebida como custo adicional, e não como alavanca de competitividade.
A mensuração precisa ir além de métricas superficiais. Número de usuários ativos, prompts executados ou ferramentas contratadas são indicadores de adoção, mas não necessariamente de valor.
O que interessa para a alta liderança é impacto em produtividade, margem, velocidade, receita, redução de risco, qualidade de atendimento ou capacidade de escalar a operação.
Guilherme Junqueira trouxe para a conversa a métrica de Revenue Per Employee, ou receita por colaborador, como um sinal relevante em empresas que buscam operar de forma mais eficiente com IA.
A lógica é observar quanto valor a organização consegue gerar por pessoa, especialmente quando automações, agentes e novos workflows passam a ampliar a capacidade produtiva.
Esse debate coloca a IA no mesmo nível de outras decisões estratégicas de tecnologia. Cloud, segurança, dados e automação sempre precisaram justificar valor. Com IA, a diferença é que o impacto pode ser mais transversal e, por isso, mais difícil de medir se a empresa não tiver processos bem definidos.
Para CTOs e CIOs, o desafio é construir uma narrativa de valor sustentada por números. Isso inclui definir casos de uso prioritários, estabelecer baseline antes da adoção, acompanhar indicadores de produtividade e demonstrar evolução ao longo do tempo.
Sem esse cuidado, a IA corre o risco de virar uma coleção de iniciativas promissoras, mas desconectadas da estratégia da companhia.
Educação executiva vira defesa competitiva
A velocidade das mudanças em IA torna a educação um componente estratégico. Modelos, ferramentas e plataformas evoluem em ciclos muito curtos, o que dificulta decisões baseadas apenas em tendências ou relatórios externos.
Guilherme Junqueira afirma que líderes precisam aprender de forma prática. Não basta delegar o tema para uma equipe técnica ou acompanhar a discussão à distância. O executivo precisa desenvolver repertório para tomar decisões em um ambiente instável.
“Não é sobre ferramenta, é sobre estratégia, é sobre cultura”, afirmou.
A frase é relevante porque muitas empresas ainda tentam resolver IA com uma abordagem puramente ferramental. Contratam uma solução, liberam acessos e esperam ganho automático.
Mas a maturidade vem da combinação entre capacitação, clareza estratégica e prática contínua.
Guilherme usa uma metáfora para explicar o problema: muitos líderes estão dirigindo na neblina. Sem clareza, reduzem a velocidade por medo de errar. Quando entendem melhor o caminho, os riscos e as proteções necessárias, conseguem avançar com mais segurança.
“Quando você tem clareza, a coragem vem de brinde”, disse.
Essa clareza não surge apenas em cursos conceituais. Ela vem da exposição a casos reais, da troca com pares, da construção de pilotos bem desenhados, da análise de erros e da capacidade de traduzir aprendizados para a realidade da própria empresa.
No contexto brasileiro, esse ponto é ainda mais importante. Muitas companhias operam com legados complexos, equipes enxutas, restrições orçamentárias e ambientes regulatórios exigentes. A adoção de IA, portanto, precisa considerar a realidade operacional de cada organização.
O que CTOs precisam decidir ainda em 2026
Ao final das entrevistas, os co-realizadores foram questionados sobre qual decisão o CTO precisa tomar ainda em 2026 para não ficar para trás. As respostas apontam para uma combinação de foco, execução e capacitação.
Hugo Dória defende que a liderança precisa escolher uma ferramenta, criar um plano de adoção de 90 dias, treinar os colaboradores e iniciar a jornada com governança.
A decisão não significa apostar cegamente em uma única tecnologia, mas evitar a paralisia causada pelo excesso de opções.
“A principal decisão é escolher uma ferramenta de IA para botar na empresa. Escolhe uma, foca nisso, faz um plano de 90 dias para a empresa, treina e capacita todos os seus colaboradores”, afirmou.
Rodrigo Silva reforça que o CTO precisa começar a utilizar ferramentas e testar agentes dentro de uma estratégia clara. Para ele, muitas organizações ainda estão em estágios iniciais ou excessivamente céticas. O problema é esperar uma maturidade ideal antes de iniciar a jornada.
Guilherme Junqueira, por sua vez, coloca a liderança no centro da transformação. Para ele, o líder é o teto do time. Se o executivo não aprende, não pratica e não compartilha, a organização dificilmente avançará com consistência.
Essa combinação forma uma agenda objetiva para CTOs e CIOs em 2026: definir prioridades, criar governança, educar pessoas, mapear processos, organizar dados, medir valor e transformar IA em capacidade operacional.
A decisão mais relevante não é apenas tecnológica. É organizacional.
Um movimento voltado à alta liderança técnica
O CTO AI Masterclass foi desenhado como um evento brasileiro voltado especificamente a CTOs e líderes de tecnologia que estão no centro da transformação AI-first. A programação combinou trilhas técnicas, workshops práticos, discussões sobre agentes autônomos, AI Coding, automação inteligente, governança, roadmap de IA e painel executivo com casos reais.
A proposta se diferencia de eventos generalistas sobre inteligência artificial ao focar em decisões que lideranças técnicas precisam tomar agora. O debate não se limita ao potencial da tecnologia, mas avança sobre stack, arquitetura, segurança, cultura, pessoas, processos e retorno de investimento.
Para o ecossistema de tecnologia, o encontro reflete uma mudança de maturidade. A IA deixa de ser tratada apenas como pauta de inovação e passa a ocupar espaço nas discussões sobre modelo operacional, governança corporativa e competitividade.
O recado para o mercado brasileiro
A cobertura do CTO AI Masterclass deixa uma mensagem clara para empresas brasileiras: a inteligência artificial já entrou na agenda estratégica, mas ainda precisa entrar de forma mais estruturada na operação.
O próximo ciclo não será definido por quem acumular mais ferramentas, mas por quem conseguir transformar IA em método de trabalho. Isso exige liderança preparada, governança proporcional ao risco, dados confiáveis, processos redesenhados e métricas de valor.
Para CTOs e CIOs, o desafio é liderar a transição sem cair em dois extremos: nem bloquear a inovação por medo, nem liberar o uso de IA sem controle. O caminho mais consistente está no equilíbrio entre velocidade e responsabilidade.
A inteligência artificial muda a produtividade, mas também muda a gestão. Muda o desenvolvimento de software, mas também muda a forma como áreas colaboram. Muda a arquitetura tecnológica, mas também muda o papel da liderança.
Como afirmou Hugo Dória, a adoção de IA é “um caminho sem volta”. Para o público executivo de tecnologia, a pergunta mais importante já não é se a empresa deve adotar inteligência artificial.
A pergunta é como transformar essa adoção em vantagem operacional, com segurança, governança e resultado mensurável.
Esse é o ponto que torna a discussão urgente para o mercado brasileiro: IA não será diferencial apenas para quem testar primeiro, mas para quem conseguir operar melhor, medir melhor e liderar melhor.
IA já não é teste de laboratório: é decisão de liderança, arquitetura operacional e vantagem competitiva para empresas.
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