Como organizar uma equipe de IA?

Nos últimos anos, a Inteligência Artificial deixou de ser um tema apenas acadêmico para se tornar um verdadeiro divisor de águas nos negócios. Hoje, o maior desafio não é mais ter acesso à tecnologia, mas sim usá-la de forma eficiente para obter resultados reais. 

Não é exagero dizer que estamos vivendo a maior revolução desde a internet. E, com uma taxa de crescimento anual prevista de 36,6% entre 2023 e 2030, essa revolução só vai acelerar.

Mas existe um problema: tentar aplicar os modelos de equipe tradicionais, squads de software focadas só em código ou consultorias que entregam apenas planejamento,  simplesmente não funciona no ritmo nem na complexidade que a IA exige.

Não adianta contratar dezenas de cientistas de dados se a empresa não tiver um time multidisciplinar, flexível e realmente orientado a impacto.

A grande virada de chave está aqui: IA não serve só para acelerar tarefas; ela serve para criar estratégias inteligentes, criativas e humanizadas. O futuro não é escolher entre IA e pessoas, é construir times híbridos, onde dados, máquinas e humanos trabalham juntos para gerar resultados mais rápidos.

O papel de uma equipe de IA

Uma equipe de IA não existe para programar. Ela existe para transformar dados em inteligência, e inteligência em crescimento real.

No dia a dia, essa equipe precisa:

1. Identificação de necessidades

Conversar com a empresa, entender dores, conectar áreas. IA sem alinhamento estratégico vira tecnologia solta e tecnologia solta não gera ROI.

2. Gestão de dados

A base de tudo. Dados limpos, consistentes e acessíveis são o combustível da IA.

3. Desenvolvimento de algoritmos

Do design ao deployment, garantindo que cada algoritmo tenha propósito claro.

4. Construção e treinamento de modelos

Modelos bem treinados mudam a forma como uma empresa opera. Modelos mal treinados geram só retrabalho.

5. Integração e monitoramento

IA não pode ser um “projeto”. Ela precisa viver no fluxo da empresa, funcionando, melhorando e sendo monitorada.

6. Automação

Automação não é sobre substituir pessoas, e sim liberar tempo para que elas criem, pensem e inovem.

7. Pesquisa e Inovação

IA envelhece rápido. É preciso estudar sempre e experimentar sempre.

Quais profissionais compõem o time de IA?

Quando falamos de Inteligência Artificial, muita gente imagina que é preciso montar um time enorme, cheio de cargos complexos. Na prática, não é bem assim.

O que realmente faz a IA gerar valor não é a quantidade de profissionais, mas a forma como eles se envolvem com o problema. E existe um papel que resume muito bem essa mentalidade: o Forward Deployed Engineer (FDE).

O FDE é, essencialmente, um engenheiro de software que trabalha muito perto do cliente. Ele fica na linha de frente, entendendo o contexto do negócio, os desafios do dia a dia e onde a tecnologia realmente pode ajudar. Seu foco não é só construir soluções, mas garantir que elas funcionem na vida real.

Diferente de um consultor tradicional, o FDE não aparece apenas para dar recomendações e ir embora. Ele acompanha o projeto de perto, assume responsabilidade pelos resultados e aprende com cada desafio. Esse aprendizado volta para dentro da empresa, ajudando a melhorar o produto e os próximos projetos.

Nem sempre, porém, esse cargo existe formalmente com o nome de Forward Deployed Engineer. Na New Rizon, por exemplo, não existe essa função oficialmente. Ainda assim, o papel do FDE acontece todos os dias. Ele é exercido por Product Owners, Engenheiros de Dados, Desenvolvedores e Designers de UX, que trabalham lado a lado com o cliente, entendendo suas dores e buscando soluções práticas.

Mais do que cargos, o que faz a diferença é levar essa mentalidade de FDE para dentro dos projetos, especialmente nos projetos de IA

Alguns papéis que ajudam isso a acontecer na prática são:

• Product Owner: atua como o guardião do projeto, definindo prioridades, conectando a equipe a outras áreas da empresa, identificando barreiras e facilitando o fluxo do trabalho, removendo obstáculos operacionais.
  
  

• Arquiteto de dados: transforma os dados em algoritmos aplicáveis, operacionalizando os modelos de IA e garantindo que funcionem dentro da infraestrutura e dos sistemas da empresa.
  
  

• UX Designer: Responsáveis por projetar a interface do usuário da aplicação de IA para torná-la o mais intuitiva e acessível possível. Eles também coletam feedbacks de clientes e outros membros da equipe para otimizar a UX o máximo possível.
  
  

• Cientista de dados: explora os dados, gera insights e apresenta análises claras para apoiar decisões estratégicas. Atua com análises preditivas, que identificam tendências futuras, e prescritivas, que avaliam consequências de diferentes ações.
  
  

• Engenheiro de Dados: O sucesso de qualquer projeto de IA depende diretamente da qualidade dos dados. Dados limpos, estruturados e confiáveis são a base para que algoritmos funcionem bem. O Engenheiro de Dados assegura a qualidade e integração dessas informções, manipulando bancos SQL e NoSQL e preparando-os para análises avançadas.
  
  

• Desenvolvedores de software: Sua função na equipe é desenvolver e implementar os componentes de software do sistema de IA. Eles também podem lidar com a integração e implantação de bancos de dados, APIs e interfaces de usuário.

Quando essas peças trabalham juntas, você não tem só um time. Você tem um motor de inovação contínua.

O desafio de montar tudo isso internamente

Existe uma frase clássica chamada Lei de Conway:

“Organizações projetam sistemas que refletem sua própria estrutura de comunicação.”

Isso significa que, ao montar um time interno de IA, você estará criando produtos que são reflexo direto da maturidade digital da sua empresa.

E montar esse time custa caro, não só em salários, que podem facilmente passar de R$ 40 mil por mês para alguns especialistas, mas também em recrutamento, estrutura, treinamento, ferramentas, gestão e retenção.

Criar uma equipe madura leva tempo. E tempo, no universo de IA, é caro.

Quando uma parceria faz mais sentido

Um estudo recente do MIT, mostrou que 95% dos projetos de IA generativa não conseguem gerar um valor claro e mensurável e apenas 5% conseguem realmente impulsionar o crescimento da receita de maneira significativa. O grande obstáculo não está na capacidade dos próprios modelos de IA, mas na forma como eles são utilizados pelas organizações. Empresas que poderiam estar crescendo com o apoio da inteligência artificial muitas vezes enfrentam dificuldades ao tentar fazer tudo internamente, devido à falta de maturidade digital, processos bem definidos e uma estrutura adequada.

É por isso que, muitas vezes, contratar uma empresa especializada é o caminho mais inteligente. Você reduz riscos, acelera entregas e, em muitos casos, economiza até 60% comparado ao time interno.

A terceirização (Body Shop ou Alocação de Profissionais de TI) te dá acesso rápido a profissionais muito bons, que são escolhidos a dedo com testes técnicos e de comportamento para se encaixarem na sua empresa e no que o projeto precisa.

Na New Rizon, por exemplo, atuamos como uma AI House, combinando visão de negócio, desenvolvimento de software e soluções de IA para entregar resultados de forma ágil, estruturada e alinhada aos objetivos do cliente. Afinal, nem todo avanço é sustentável se não for pensado com responsabilidade técnica e alinhamento estratégico.

Somos diferentes de uma software house tradicional e diferentes de uma consultoria estratégica. Nós unimos o que há de melhor dos dois mundos, com IA no centro.

O que considerar na decisão final?

A escolha final entre uma equipe interna ou um parceiro estratégico depende do grau de maturidade digital da sua organização, da complexidade do projeto e da urgência em gerar resultados. O objetivo final é transformar IA em valor de negócio, garantindo que o seu time não apenas utilize a tecnologia, mas também desenvolva a capacidade de inovar de forma autônoma e sustentável.

Para ajudar as empresas a entenderem onde estão nessa jornada, criamos o AI Score, uma ferramenta simples que oferece um diagnóstico inicial e orienta os próximos passos na implementação de IA.

Quer entender o nível de maturidade da sua organização e identificar os próximos passos com clareza? Comece pelo AI Score e, se quiser aprofundar o diagnóstico, estamos à disposição para orientar.