AI Strategist: o que faz o profissional que virou peça-chave na estratégia de IA das empresas
O AI Strategist virou peça-chave ao conectar tecnologia, negócio e execução; entenda as funções, habilidades e impacto prático da profissão.
O AI Strategist ganhou espaço porque a adoção de inteligência artificial chegou a um ponto em que escolher uma ferramenta deixou de ser o maior problema. O gargalo agora está em ligar dados confiáveis, processos reais, segurança e uma meta que possa ser medida. A função existe para impedir que a empresa acumule demonstrações de tecnologia sem impacto operacional.
O sinal aparece tanto em pesquisas globais quanto em vagas brasileiras. O World Economic Forum ouviu mais de 1.000 empregadores, que representam mais de 14 milhões de trabalhadores em 55 economias, e registrou que 86% esperam que a inteligência artificial e o processamento de informação transformem seus negócios até 2030. Na prática, essa transformação precisa de alguém que entenda a pergunta da área comercial, a qualidade da base de dados e o limite de uma automação.
A função existe para transformar projeto de IA em resultado mensurável
O AI Strategist começa pelo problema, não pelo catálogo de modelos. Ele observa uma etapa que consome tempo, dinheiro ou capacidade de atendimento, identifica a causa do desperdício e verifica se a inteligência artificial resolve aquela causa. Em alguns casos, um agente com modelo de linguagem faz sentido. Em outros, uma integração simples, uma regra de negócio ou a correção de uma planilha entrega mais resultado.
Esse profissional também constrói a ponte entre áreas. A equipe de dados precisa saber quais fontes serão consultadas e com que frequência. A segurança da informação precisa avaliar acessos, exposição e rastreabilidade. O jurídico precisa entender a finalidade do tratamento. A diretoria precisa saber quanto custa testar, quanto tempo o teste leva e qual indicador autoriza a continuidade.
- Mapear o processo: registrar entradas, decisões, responsáveis, exceções e tempo gasto em cada etapa;
- Definir o caso de uso: escolher uma tarefa com usuário, dado disponível e resultado observável;
- Comparar alternativas: colocar lado a lado automação tradicional, modelo de linguagem, agente e operação manual;
- Estabelecer um teste: definir amostra, prazo, métrica de qualidade, custo máximo e regra de interrupção;
- Preparar a operação: documentar quem aprova, quem corrige respostas e como o sistema será monitorado;
- Medir depois do lançamento: acompanhar tempo, erro, adesão, custo por tarefa e efeito sobre receita ou atendimento.
Uma vaga da Riachuelo mostra que o cargo combina dados, agentes e negócio
Um caso concreto ajuda a separar a função do discurso genérico. Em uma vaga publicada pela Riachuelo, o título é Especialista Estratégia de IA. A descrição informa que a área de E-commerce Dados trabalha com agentes e fluxos conectados a Planejamento Comercial, Comercial, Growth, CRO e Estoque e Logística.
A empresa apresenta uma operação com mais de 33 mil pessoas e mais de 430 lojas das marcas Riachuelo, Casa Riachuelo e Carter's. A descrição da vaga ainda lista centro de distribuição, contact center e a financeira Midway. Esse contexto importa porque o estrategista precisa lidar com múltiplas fontes, prioridades diferentes e grande volume transacional.
Há uma conta simples que dimensiona o desafio, sem transformar a média em uma regra operacional: dividir 33 mil pessoas por 430 lojas resulta em aproximadamente 77 pessoas por loja. A média inclui profissionais de toda a organização e, portanto, não descreve o quadro real de cada unidade. Ela serve para mostrar por que uma solução de IA voltada a estoque, comércio eletrônico ou atendimento pode afetar uma rede distribuída e exigir controle de acesso, qualidade e treinamento em escala.
Na mesma vaga, a empresa pede SQL avançado, Python, modelagem de dados, pipelines, experiência com RAG, text-to-SQL e orquestração de agentes. Também pede governança para dados sensíveis, comunicação com públicos não técnicos e articulação com Engenharia de Dados, Segurança da Informação e áreas de negócio. O retrato é claro: o cargo pode ter estratégia no nome, mas exige capacidade técnica para testar e capacidade de negócio para priorizar.
As empresas ainda precisam sair do piloto para capturar valor
O problema que esse profissional tenta resolver aparece na pesquisa The state of AI in 2025, da McKinsey. A edição informa que quase nove em cada dez participantes dizem que suas organizações usam IA regularmente, enquanto quase dois terços afirmam que a empresa ainda não começou a escalar a tecnologia por toda a organização.
Essa diferença entre uso e escala muda a natureza do trabalho. Um funcionário pode usar um assistente para resumir documentos e, mesmo assim, a empresa não ter governança, orçamento, padrão de segurança ou métrica para transformar esse uso em processo oficial. A escala começa quando o caso de uso tem dono, integração com o trabalho existente, critério de qualidade e custo conhecido.
A McKinsey também registra uso de IA em mais de uma função em muitas organizações, mas aponta que a captura de valor continua desigual. Para o AI Strategist, isso significa trabalhar no intervalo entre a experiência individual e o resultado institucional. A pergunta deixa de ser quantas pessoas testaram uma ferramenta e passa a ser quantas tarefas foram concluídas com menos erro, em menos tempo e com custo aceitável.
A carreira combina alfabetização técnica com pensamento analítico
O relatório do World Economic Forum coloca pensamento analítico como a competência central mais procurada pelos empregadores em 2025. O documento também aponta resiliência, flexibilidade, agilidade, liderança e influência social entre as capacidades importantes. IA e big data aparecem no topo das habilidades com crescimento mais rápido até 2030, acompanhadas por redes, cibersegurança e letramento tecnológico.
Esse conjunto explica por que o AI Strategist não se resume a saber escrever prompts. A alfabetização técnica permite entender como uma resposta é produzida, quais dados alimentam um sistema e onde pode surgir uma alucinação. O pensamento analítico permite desmontar o problema e testar hipóteses. A visão de negócio conecta o projeto a custo, margem, conversão, retenção, produtividade ou satisfação.
A comunicação completa o perfil. O profissional precisa apresentar uma limitação técnica para a diretoria, explicar uma necessidade de negócio para a equipe de dados e transformar um risco jurídico em uma regra prática para quem opera o sistema. Gestão de projetos entra no mesmo pacote: uma solução pode falhar por falta de alinhamento, mesmo quando o modelo entrega respostas tecnicamente boas.
Programar ajuda, mas o trabalho depende de decisões anteriores ao código
Conhecer Python, SQL e APIs amplia a autonomia do estrategista. Ele consegue montar um protótipo, ler uma consulta, avaliar uma integração e identificar uma promessa incompatível com a arquitetura da empresa. Ainda assim, programação não responde sozinha qual problema merece investimento, quem assumirá a responsabilidade e qual resultado justifica a manutenção.
Na vaga da Riachuelo, a exigência técnica é alta porque o cargo precisa construir e evoluir soluções que integrem diferentes fontes de dados. Já a vaga de Deployment Strategist da ElevenLabs para o Brasil descreve um profissional que entende profundamente os problemas do cliente, mapeia fluxos, trabalha com engenheiros e leva agentes até a produção com resultados mensuráveis. Os nomes variam, mas a lógica é semelhante: interpretar o contexto, escolher o uso e acompanhar a entrega.
Em uma startup, a mesma pessoa pode acumular produto, estratégia e prototipação. Em uma empresa maior, o cargo pode ficar próximo da transformação digital, da estratégia ou da área de dados. O título não garante o escopo. A descrição da responsabilidade, das métricas e da autoridade para interromper um projeto revela o que a empresa realmente espera.
Governança precisa entrar na primeira reunião do projeto
Um projeto de IA que usa dados de clientes não pode deixar privacidade e segurança para a fase final. O GuIA Unificado de Inteligência Artificial do Governo Digital organiza projetos em sete etapas, da prospecção à desativação. A orientação inclui avaliar se o desafio realmente precisa de IA, verificar disponibilidade dos dados, classificar informações, checar LGPD, definir indicadores, testar desempenho e preparar monitoramento.
Embora o guia seja voltado ao setor público, a lógica é útil para empresas. Antes de subir uma base para uma ferramenta externa, o dono do projeto precisa saber qual dado será usado, para qual finalidade, por quanto tempo e com quais acessos. Também deve registrar como uma pessoa contesta ou corrige uma saída do sistema. Sem essa trilha, a organização não sabe explicar uma decisão nem investigar um incidente.
O AI Strategist atua como coordenador dessas perguntas. Ele pode não ser o responsável jurídico ou o administrador da infraestrutura, mas precisa convocar essas áreas antes do piloto. Governança não significa impedir experimentos. Significa definir um ambiente de teste, reduzir exposição e deixar claro o que será necessário para chegar à produção.
O primeiro projeto deve ser pequeno, medido e ligado a uma dor real
Para uma empresa que está começando, o caminho mais seguro é selecionar uma tarefa repetitiva com escopo limitado. Um exemplo seria classificar solicitações recebidas pelo atendimento, gerar um rascunho para revisão humana ou consultar uma base interna com respostas rastreáveis. O projeto precisa ter uma linha de base: tempo médio atual, taxa de erro, custo por solicitação e volume mensal.
Depois, a equipe define um teste com prazo e critérios. Se o atendimento manual leva oito minutos por solicitação, o objetivo pode ser reduzir o tempo de preparação para cinco minutos sem aumentar a taxa de correção. A solução só avança se a economia de tempo compensar licenças, infraestrutura, revisão humana e manutenção. Uma resposta que parece boa em uma demonstração não prova ganho operacional.
O dono do negócio também deve registrar exceções. Solicitações sensíveis, clientes vulneráveis, reclamações jurídicas ou valores altos podem exigir revisão integral por uma pessoa. O sistema precisa indicar quando não sabe responder. A qualidade deve ser medida em amostra real, com casos comuns e casos difíceis, nunca por exemplos escolhidos para a apresentação.
O que o dono do negócio faz na segunda-feira
Na segunda-feira, reúna uma pessoa de operações, uma de tecnologia ou dados, uma de segurança e o responsável pelo indicador que será melhorado. Escolha um processo que apareça toda semana e escreva, em uma página, cinco itens: problema atual, volume, tempo gasto, dado necessário e resultado desejado.
Em seguida, peça três alternativas com custo e prazo: manter o processo, automatizar com regras ou testar IA. Defina uma amostra, um responsável pela revisão e uma data de decisão. Não envie dados pessoais para uma ferramenta antes de confirmar a finalidade e o acesso. Ao final do teste, compare a linha de base com o resultado observado e registre também o que piorou.
Esse roteiro transforma o AI Strategist em uma função de execução, não em um cargo decorativo. A empresa passa a decidir onde a tecnologia entra, onde não entra e quais evidências justificam escalar. É esse trabalho de tradução entre ambição tecnológica, processo e número que diferencia uma agenda de inovação de um investimento com chance real de retorno.
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empreendedor na área de tecnologia, com atuação no desenvolvimento de produtos digitais, inovação e segurança da informação. Ao longo da sua trajetória, tem se dedicado a criar soluções que resolvem problemas reais, conectando tecnologia, mercado e comportamento. É fundador de diversas startups , onde desenvolve projetos que utilizam inteligência artificial e novas tecnologias para gerar impacto prático na vida das pessoas.
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