Claudio Barrientos
Claudio Barrientos

Traduzir a IA em valor empresarial

A IA,
convertida em
valor empresarial mensurável.

Ajudo organizações a converter IA e dados em decisões, ações e resultados de negócio mensuráveis, por meio de liderança, governança e execução em escala.

Impacto gerado no EBITDA
~USD 40M
Impacto gerado no EBITDA
ROI em programas de IA industrial
300%+
ROI em programas de IA industrial
Soluções de IA em operação na mineração
600+
Soluções de IA em operação na mineração
em IA, dados e tecnologia
20+ anos
em IA, dados e tecnologia

Trajetória: indústria e academia

CIO · CDO · Executivo de IA · Pesquisador · Conselheiro de boards e C-level

  • Honeywell
  • Agrosuper
  • KPMG
  • Oncoger.ai
  • IBR LATAM
  • Equifax
  • Navigo Mining
  • Universidad de Chile
  • Harvard-Smithsonian CfA
  • Chalmers University of Technology
  • Universidad de los Andes
  • Universidad Diego Portales
  • CORFO
  • Instituto Balseiro

Experiência em liderança, transformação e assessoria na indústria, na tecnologia, na saúde e na academia.

Resultados

Impacto, não cronologia.

Casos selecionados, cada um apresentado como problema, intervenção e resultado.

  1. 300%+ ROI

    2024 – Atual

    Mineração

    Honeywell

    Regional Head of Data Science & Innovation, CoE Mineração LATAM

    Problema
    Processos de mineração complexos e não lineares, com alta variabilidade e longos ciclos de entrega de IA.
    Intervenção
    Formei uma equipe multidisciplinar de IA com 35+ pessoas e implantamos controle adaptativo com ML, visão computacional, gêmeos digitais e uma plataforma de agentes de IA operacionais.
    Resultado
    ROI acima de 300%, medido contra a linha de base e validado pelo cliente e sua área de processos, com payback inferior a um mês em três das maiores mineradoras do mundo; 600+ soluções de IA empacotadas (visão computacional, controle com IA, agentes de recomendação e otimização, entre outras), cada uma operando em um processo específico, em 10+ operações; prazo de implantação reduzido de 8 para 3 meses.
  2. ~USD 40M EBITDA

    2022 – 2023

    Alimentos e consumo

    Agrosuper

    Chief Information Officer — Head de Tecnologia e Dados

    Problema
    Uma multinacional de USD 5 bi+ que precisava de uma transformação completa de tecnologia, dados e cibersegurança.
    Intervenção
    Redesenhei o modelo operacional em 8 funções especializadas, lancei a governança de dados baseada em DAMA e modernizei a cibersegurança sob o CIS18.
    Resultado
    ~USD 40M de impacto em EBITDA; estrutura de custos de longo prazo otimizada em mais de 35%; ~10% de aumento no NPS dos clientes.
  3. 7+ hospitais

    2022 – Atual

    Saúde

    Oncoger.ai ↗

    Cofundador, CTO e Pesquisador Principal de IA

    Problema
    Os médicos não tinham ferramentas baseadas em evidências para decidir a intensidade do tratamento em idosos com câncer.
    Intervenção
    Projetei uma plataforma de apoio à decisão clínica com ML multivariado e agentes, apoiada pela CORFO.
    Resultado
    PROTEGER, apoio à decisão de terapia sistêmica em pessoas idosas com câncer: em validação em mais de 7 hospitais do Chile, Peru e Brasil, mais de 1.000 pacientes incluídos nos modelos de machine learning, AUC 0,84 em validação externa. O estudo foi publicado no Journal of Geriatric Oncology (2026).
  4. +20% margem

    2020 – 2022

    Serviços / BPO

    IBR LATAM

    Chief Data Officer — Head of Advanced Analytics, Comitê Executivo

    Problema
    Desempenho operacional em queda nas operações de BPO.
    Intervenção
    Estratégia de contato baseada em analytics, modelo de segmentação e um Centro de Operações Integrado unindo analytics, BI e operações.
    Resultado
    Margens operacionais melhoradas em mais de 20%.
  5. 30+ profissionais

    2016 – 2020

    Consultoria

    KPMG Chile

    Senior Manager — Head of Advanced Analytics & Big Data

    Problema
    Sem capacidade de analytics avançado nem governança de dados dentro da firma.
    Intervenção
    Fundei do zero as práticas de Advanced Analytics e Data Governance, além do Insight Center.
    Resultado
    30+ profissionais em 6 linhas de serviço; soluções de IA em 5+ setores, de detecção de fraude a otimização de mineração.

Antes, fui Head of Analytics Telco na Equifax, e CTO e Head of Innovation na Navigo Mining, onde desenvolvi algumas das primeiras aplicações de machine learning na mineração industrial chilena.

Perfil executivo

Mais de 20 anos levando a IA da estratégia aos resultados.

Transformando os negócios com IA aplicada e estratégia.

Trabalho há mais de 20 anos com tecnologia, dados e inteligência artificial. Sou cofundador e CTO da Oncoger.ai, e antes fui Regional Head of Data Science & Innovation na Honeywell, Chief Information Officer da Agrosuper e Chief Data Officer da IBR LATAM. Atuei em mineração, alimentos e consumo, saúde, telecomunicações e consultoria na América Latina.

Meu trabalho está nas duas pontas da transformação. Com conselhos e equipes executivas, defino onde a IA e os dados mudam o modelo de negócio, e onde não mudam. Com as equipes que lidero, construo as capacidades que transformam essa estratégia em vantagem competitiva: modelos operacionais, Centros de Excelência, governança de dados e de IA, cibersegurança, e práticas ágeis (Scrum) e gestão por objetivos (OKR) que mantêm a execução rápida e com responsáveis claros.

Sou engenheiro eletricista, com estudos de mestrado em Engenharia Elétrica e Astronomia na Universidad de Chile e pesquisa de doutorado no Instituto Balseiro, no Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics e na Chalmers University of Technology. Fui o primeiro profissional incorporado à indústria pelo programa de Inserção de Capital Humano Avançado no Setor Produtivo da CONICYT, para aplicar machine learning na mineração, e desde então levo a IA da pesquisa acadêmica à operação industrial.

“A tecnologia deve deixar de ser uma função de suporte e se tornar um motor de crescimento.”
Claudio Barrientos

Claudio Barrientos

Transformando os negócios com IA aplicada e estratégia.

Trajetória

  1. 01

    Astrofísica e pesquisa

    Fotônica de terahertz e instrumentação na Universidad de Chile, no Instituto Balseiro, na Chalmers e no Harvard-Smithsonian CfA.

  2. 02

    IA industrial e ciência de dados

    Entre as primeiras aplicações de machine learning na mineração chilena; práticas de analytics criadas na Equifax e na KPMG.

  3. 03

    CIO/CDO e transformação empresarial

    Liderança de tecnologia e dados em escala: modelos operacionais, governança, cibersegurança e impacto mensurável em EBITDA.

  4. 04

    Liderança em IA e realização de valor

    Agentes de IA industrial, IA na saúde e um programa de pesquisa sobre como a inteligência se torna valor empresarial.

Em resumo

Cargos
CIO · CDO · CTO · Regional Head of Data Science & Innovation · Conselheiro de boards e C-level
Formação
M.Sc. Engenharia Elétrica · M.Sc. Astronomia (Universidad de Chile) · Pesquisa de doutorado, Instituto Balseiro (Argentina), Chalmers e Harvard-Smithsonian CfA
Indústrias
Mineração · Alimentos e consumo · Saúde · Telecomunicações · Consultoria
Pesquisa
20+ publicações revisadas por pares · Journal of Geriatric Oncology · Hydrometallurgy · SPIE
Reconhecimentos
Fellow, Harvard-Smithsonian CfA · Bolsa de doutorado CONICYT · CORFO Crea y Valida · CORFO Precision-IA
Ensino e instituições
Professor, Engenharia Elétrica · Universidad de los Andes · 2009–2016 · Professor, Engenharia Civil (Computação e Telecomunicações) · Universidad Diego Portales · 2016–2022 · Avaliador convidado, IA e Ciência de Dados · CORFO – Innova Chile · 2013–2022
Trabalhos recentes em congressos
“Non-linear Adaptive APC: ML-Driven Optimization for Copper Mining” · APC Peru, 2025 · “Adaptive APC Strategy using ML for SAG Grinding” · APC Peru, 2024
Especialidades
Estratégia de IA e realização de valor · Governança de dados e de IA · IA industrial e gêmeos digitais · IA generativa e agêntica · Modelos operacionais de tecnologia · IA na saúde

Bio para eventos e imprensa

Claudio Barrientos Z. é executivo de Tecnologia, Dados e Inteligência Artificial, com foco na transformação de negócios por meio da IA aplicada. É cofundador da Oncoger.ai e conselheiro de conselhos de administração e empresas. Com mais de 20 anos em IA, dados e tecnologia, liderou transformações em mineração, alimentos e consumo, saúde e consultoria na América Latina, e desenvolve a AI Value Realization Theory (AVRT), um programa de pesquisa sobre como as organizações convertem a IA em valor.

Como trabalho

Cinco formas de trabalhar juntos.

Primeiro, uma conversa; depois, um escopo delimitado com um resultado definido.

Conselhos, CEOs e comitês executivos

Assessoria a conselhos e estratégia de IA

Onde a IA muda o modelo de negócio, o que priorizar e como medir o valor. Sessões com o conselho ou o comitê executivo, e acompanhamento da equipe que executa.

O problema
Quase 9 em cada 10 empresas usam IA, mas só 37% veem impacto no lucro operacional (McKinsey, 2026). O conselho aprova investimentos em IA sem um indicador financeiro atribuído nem forma de saber se o valor é capturado.
Escopo
Sessões de trabalho com o conselho ou o comitê executivo: onde a IA muda o modelo de negócio, o que priorizar e como medi-lo; acompanhamento da equipe que executa.
Entregáveis
Diagnóstico com os cinco sinais de Dívida de Liderança em IA, prioridades de investimento com seu caso de negócio e um sistema de medição (funil de conversão e KPIs).
Resultado esperado
Decisões de investimento em IA com responsável, indicador e método de medição definidos.

Ler: Além do AI-First: converter a inteligência artificial em resultados de negócio · Governança de IA: o problema não é que suas equipes usem IA. É que ninguém sabe quem responde.

Conversar sobre assessoria

Empresas, equipes de operações, dados e tecnologia

Consultoria em monetização de IA e IA aplicada

Para empresas no caminho dos pilotos aos resultados mensuráveis: onde está o valor na operação, o caso de negócio e sua medição, e IA aplicada à indústria (controle adaptativo, agentes, apoio à decisão) construída com as equipes que operam o processo.

O problema
Pilotos que funcionam no laboratório e não chegam à operação nem à DRE.
Escopo
O primeiro ciclo completo em sete passos: objetivo e linha de base, decisões recorrentes, diagnóstico do fluxo atual, desenho do processo com IA, piloto delimitado, medição e escala. Na indústria: controle adaptativo, agentes e apoio à decisão construídos com a equipe que opera o processo.
Entregáveis
Mapa das decisões que movem o indicador, caso de negócio com sensibilidade, piloto em operação com critérios de sucesso e medição do valor líquido de custos.
Resultado esperado
Um indicador financeiro ou operacional que se move de forma atribuível, e a capacidade de repetir o ciclo.

Ler: A maioria dos PoCs de IA não falha no laboratório. Falha no modelo operacional. · The AI Value Realization Gap: a lacuna que seu dashboard não mostra

Conversar sobre consultoria

Empresas, conselhos, equipes de dados, jurídico e cibersegurança

Governança de dados e proteção de dados pessoais

Governança de dados em modelos federados e centralizados, seu cruzamento com a nova Lei de Proteção de Dados Pessoais do Chile (Lei 21.719), cibersegurança em IA aplicada e as condições para monetizar a IA sem expor a organização.

O problema
A IA é implantada sobre dados sem responsável, sem regras de acesso nem base legal clara; a nova lei exige responsáveis, consentimento e rastreabilidade, e a organização não sabe por onde começar.
Escopo
Diagnóstico do modelo de governança de dados (federado ou centralizado), lacunas frente à lei e ao DAMA, controles de cibersegurança para sistemas de IA (dados, modelos, agentes) e o desenho do modelo operacional que os sustenta.
Entregáveis
Mapa de dados e responsáveis, modelo de governança com cargos e direitos de decisão, plano de conformidade com a lei priorizado por risco e controles de segurança para os casos de IA em produção.
Resultado esperado
Dados governados que a IA pode usar com base legal e controle, e um caminho para monetizá-la sem expor a organização.

Ler: O que é Data Mesh e por que importa para a IA?

Conversar sobre governança de dados

Conselhos, equipes executivas, equipes de operações e tecnologia

Palestras e sessões de conselho

Keynotes, sessões de conselho e workshops executivos que tornam a IA compreensível para um CEO e rigorosa o suficiente para um especialista.

O problema
Equipes de liderança que delegam a IA à tecnologia e oscilam entre superestimá-la e subestimá-la.
Escopo
Keynote de 45 minutos, sessão de conselho de 90 minutos ou workshop executivo de meio dia, adaptados ao setor e ao momento da organização.
Entregáveis
Sessão de conselho: diagnóstico com os cinco sinais e três decisões prioritárias. Workshop: roteiro do primeiro ciclo em sete passos, com responsáveis.
Resultado esperado
Uma linguagem comum sobre IA entre conselho, gestão e tecnologia, e decisões concretas ao sair da sala.
  • Keynote · 45 min

    Onde está o valor da IA no seu setor e como medi-lo?

    O que você leva: Onde buscar valor no seu setor e como medi-lo com o funil de conversão.

  • Sessão de conselho · 90 min

    Que dívida de liderança sua organização está acumulando com a IA?

    O que você leva: Diagnóstico com os cinco sinais e três decisões prioritárias.

  • Workshop executivo · Meio dia

    Como governar a IA sem frear a execução?

    O que você leva: Roteiro do primeiro ciclo em sete passos, com responsáveis e direitos de decisão.

  • Keynote · 45 min

    O que muda quando os agentes de IA entram na operação?

    O que você leva: O que muda no modelo operacional quando os agentes entram na operação e como governá-los.

Solicitar uma palestra

Universidades, centros de pesquisa e empresas que queiram medir

Colaboração em pesquisa

Validação do AVRT e de seus frameworks com dados reais de organizações, coautoria e acesso ao working paper.

O problema
Os referenciais de realização de valor precisam de validação com dados reais de organizações.
Escopo
Medição das cinco métricas do AVRT em uma organização ou coorte, coautoria e acesso ao working paper AVRT.
Entregáveis
Protocolo de medição, relatório de resultados e, quando couber, publicação conjunta.
Resultado esperado
Evidência para a organização sobre onde vaza o valor da sua IA, e mais um caso de validação para o programa.
Propor uma colaboração
Deliberadamente seletivo: todo trabalho começa com uma conversa e uma pergunta clara a responder.

Artigos e pesquisa

Como a IA realmente se transforma em valor empresarial?

Um programa de pesquisa que explora por que organizações com acesso a tecnologias de IA semelhantes produzem resultados econômicos radicalmente diferentes.

A hipótese de trabalho é que a IA não cria valor diretamente: cria potencial de inteligência, e o valor depende de uma cadeia de conversão organizacional que pode ser observada, medida e governada. Os frameworks a seguir são componentes dessa mesma agenda, não um catálogo de ferramentas de consultoria independentes.

Duas portas de entrada

AI Value Realization Theory (AVRT) — working paper em validaçãoDívida de Liderança em IA

A cadeia causal no centro do programa

IAInteligênciaDecisõesAçõesResultados operacionaisValorReinvestimentoCapacidadesMais valoro ciclo se acumula

Por onde começar

Três linhas de pesquisa

01

AI Value Realization

Por que capacidades de IA semelhantes produzem retornos tão diferentes?

Ler

02

IA industrial

Como o machine learning e os agentes mudam o controle de processos físicos complexos?

Ler

03

IA na saúde

O machine learning pode apoiar decisões de tratamento em idosos com câncer?

Ler Conhecer Oncoger.ai ↗Paper (DOI) ↗

Contato

Vamos transformar seu investimento em IA em resultados mensuráveis.

Assessoria a conselhos, consultoria, governança de dados, palestras ou pesquisa: escreva-me e comecemos por uma conversa breve.

Oportunidades executivasAssessoria a conselhosConsultoria em monetização de IA e IA aplicadaGovernança de dados e proteção de dados pessoaisPalestrasColaboração em pesquisa

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