A inteligência artificial já deixou de ser uma aposta para se tornar realidade no ambiente corporativo. O novo desafio das empresas não é mais implementar a tecnologia, mas garantir que ela opere com segurança, previsibilidade e controle.
Esse descompasso aparece nos números. Pesquisa global recente divulgada pela McKinsey & Company indica que 88% das empresas no mundo já utilizam inteligência artificial em pelo menos uma área. Ainda assim, o mesmo levantamento aponta que menos de um terço chegou a níveis mais avançados de governança e controle, o que limita escala, consistência e continuidade das iniciativas.
Quando faltam regras claras, os problemas raramente nascem da tecnologia isoladamente. Eles surgem na forma como soluções são desenvolvidas, conectadas a sistemas existentes, alimentadas por informações e operadas por equipes sem orientação suficiente sobre limites, riscos e exceções. Sem padronização, projetos tendem a gerar resultados instáveis, abrir brechas de segurança e elevar o custo de manutenção no médio prazo.
No cotidiano, as falhas mais recorrentes incluem automações que executam tarefas com base em bases desatualizadas, recomendações que variam ao longo do tempo e decisões automatizadas que ignoram regras específicas do negócio. Em operações críticas, a ausência de rastreabilidade também pesa: quando não se consegue explicar por que uma saída foi produzida, fica difícil auditar, corrigir, responsabilizar e evitar reincidência. Esse tipo de fragilidade pode gerar prejuízo financeiro, atrito na experiência do cliente e exposição a não conformidade regulatória.
"O risco da inteligência artificial não está no modelo, mas na operação. Sem governança, a empresa até automatiza rápido, mas perde controle, previsibilidade e valor. Assim, o que era promessa de eficiência passa a ser risco operacional em escala", afirma Rodrigo Cruz, vice-presidente de Estratégia de Crescimento e Inovação de Portfólio da Keyrus no Brasil.
Uso informal de IA nas empresas aumenta impactos
O cenário fica mais complexo com a popularização de ferramentas generativas e a facilidade de acesso por áreas fora de tecnologia. O chamado shadow AI, termo usado para descrever uso não governado de soluções por colaboradores, cresce quando aplicações são adotadas sem avaliação de segurança, privacidade e compliance. Nessa dinâmica, aumenta a chance de compartilhamento indevido de informação sensível e cresce o risco de decisões apoiadas em conteúdo impreciso ou descontextualizado.
Um levantamento divulgado pela EY com executivos de grandes empresas aponta que organizações que colocaram inteligência artificial em operação registraram perdas financeiras iniciais associadas a riscos, incluindo falhas operacionais, vieses e problemas de conformidade. No total, essas perdas somaram mais de US$ 4 bilhões, evidenciando que riscos mal geridos em IA impactam diretamente o caixa das empresas.
Nesse mesmo recorte, os impactos mais citados foram não conformidade com regulações de IA, efeitos adversos sobre metas de sustentabilidade e vieses nos resultados. Temas como explicabilidade, responsabilidade legal e dano reputacional tendem a ganhar relevância conforme o uso se torna mais amplo e visível para clientes, parceiros e órgãos reguladores.
Governança em IA proporciona geração de valor
Maturidade de governança não é burocracia adicional. Trata-se de um mecanismo de continuidade, previsibilidade e geração de valor. Dados divulgados pela Gartner indicam que organizações com maior maturidade conseguem sustentar iniciativas em produção por períodos mais longos: 45% mantêm projetos por três anos ou mais, contra 20% entre empresas menos estruturadas. O contraste reforça que a diferença entre piloto e resultado recorrente costuma estar na disciplina operacional.
"Em vez de proibir por reflexo, as empresas precisam de um conjunto simples e executável de controles. Isso inclui classificação de informação, controle de acesso, registro do contexto usado nas interações, testes de qualidade antes da entrada em produção, revisão humana em decisões sensíveis e monitoramento contínuo para detectar deriva, vieses e degradação de performance", complementa Cruz.
Letramento em IA para reduzir improviso e elevar consistência
Além de controles, cresce a relevância do AI Literacy, o letramento em inteligência artificial. A proposta vai além de ensinar a operar ferramentas. Trata-se de preparar equipes para entender limitações, reconhecer vieses, avaliar confiabilidade das saídas e usar a tecnologia com senso crítico, respeitando as diretrizes de privacidade, propriedade intelectual e segurança.
"Governança define o jogo; letramento garante execução. É quando as pessoas entendem os limites da tecnologia que o uso deixa de ser improviso e passa a gerar resultado com responsabilidade. Esse alinhamento reduz incidentes, dá consistência à operação e acelera a captura de valor com mais segurança", conclui Cruz.