A inteligência artificial (IA) se consolidou como prioridade máxima ou alta para impressionantes 70% dos CIOs no Brasil, conforme aponta um levantamento recente da Premiersoft. No entanto, essa adoção acelerada não vem acompanhada de uma estrutura de governança robusta. A pesquisa, que ouviu 59 líderes de tecnologia de diversos setores, revela um cenário preocupante onde a maioria das empresas avança sem processos formais de teste, auditoria e controle, expondo-se a riscos operacionais e de segurança significativos.
O estudo destaca que 56% das organizações não possuem um processo formal para testar novas capacidades de IA, enquanto 32% admitem que a governança está "correndo atrás" da adoção já em curso. Adicionalmente, 29% das empresas não realizam qualquer tipo de auditoria sobre o uso dessas ferramentas. Essa realidade se torna ainda mais crítica quando se considera a complexidade operacional: 71% já utilizam mais de um modelo ou ferramenta de IA simultaneamente, com 42% operando entre duas e quatro ferramentas e 29% utilizando cinco ou mais.
A Corrida Cega pela IA
A pesquisa da Premiersoft lança luz sobre um paradoxo na adoção de IA: a urgência em inovar versus a ausência de controle. Embora a inteligência artificial seja vista como um motor essencial para a competitividade e eficiência, a pressa em implementá-la tem levado muitas empresas a negligenciar etapas cruciais de governança. Essa falta de estrutura se manifesta de diversas formas, desde a ausência de testes rigorosos até a falta de auditorias regulares, criando um ambiente onde a inovação acontece, mas os riscos associados não são devidamente mitigados. A consequência direta é uma governança reativa, que tenta impor ordem após a tecnologia já ter se espalhado pelas equipes, tornando o processo mais complexo e menos eficaz.
Rodrigo Hülsenbeck, CEO da Premiersoft, ressalta o desafio atual: "O desafio agora é garantir que esse uso de Inteligência Artificial seja seguro, eficiente, rastreável e sustentável do ponto de vista operacional." A pesquisa indica que os problemas de governança se tornam mais agudos quando as soluções de IA migram de projetos piloto para operações críticas. CIOs reconhecem os riscos, mas enfrentam dificuldades práticas em estabelecer controles sem sufocar a inovação em andamento. Na prática, isso significa que ferramentas são implementadas sem uma avaliação adequada de seu impacto em segurança, custos ou compatibilidade com sistemas existentes, gerando o cenário de "governança correndo atrás" onde as equipes de TI tentam organizar o uso disperso de IA que já ocorre.
Mecanismos de Falha na Governança de IA
A pesquisa aponta que quase um terço dos respondentes (32%) admite estar tentando estruturar controles para o uso de IA que já está disseminado em suas equipes. Hülsenbeck adverte que "Empresas que tentam governar IA só depois que ela já está espalhada pela operação enfrentam um desafio muito maior do que aquelas que começam com visibilidade e controle desde o primeiro dia". Parte desse problema está na estrutura organizacional: a falta de um responsável dedicado à governança de IA agrava o cenário. De acordo com o levantamento, 44% das organizações têm o encarregado pela IA acumulando outras funções, e 19% não possuem qualquer supervisor definido. Essa ausência de liderança dedicada compromete a supervisão adequada da adoção e do uso dessas ferramentas no dia a dia.
Além disso, os problemas com auditoria complicam a gestão de riscos. 29% das empresas não realizam qualquer auditoria de uso de IA, enquanto 46% auditam apenas parcialmente. A complexidade aumenta quando uma companhia opera com múltiplos modelos de IA simultaneamente. Cada ferramenta possui sua própria interface, política de uso, estrutura de custos e nível de segurança. Sem uma camada unificada de controle, a TI perde visibilidade sobre orçamento, consumo por área e riscos associados a cada modelo, dificultando uma gestão coesa e eficaz.
Implicações para o Ecossistema Corporativo
A falta de governança na adoção de IA tem implicações diretas para a segurança, a eficiência e a conformidade das empresas. A ausência de processos formais de teste e auditoria pode levar à implementação de soluções com vulnerabilidades de segurança, custos inflados ou incompatibilidades com sistemas legados. Para os reguladores, este cenário representa um desafio, pois a falta de rastreabilidade dificulta a fiscalização e a aplicação de normas. Concorrentes que adotam uma abordagem mais estruturada podem ganhar vantagem competitiva ao garantir maior segurança e previsibilidade em suas operações de IA. Para os consumidores, a falta de governança pode se traduzir em experiências de usuário comprometidas ou em violações de privacidade de dados.
No contexto brasileiro, onde a adoção de novas tecnologias é frequentemente rápida, mas a maturidade em governança pode variar, a pesquisa da Premiersoft serve como um alerta. Empresas que ignoram a necessidade de controle desde o início correm o risco de enfrentar problemas maiores no futuro, desde falhas de segurança até multas por não conformidade. A democratização do desenvolvimento de IA, que permite a criação de protótipos em dias, não deve ofuscar a responsabilidade corporativa de garantir que essas ferramentas sejam implementadas de forma segura e sustentável.
Perguntas em Aberto para o Futuro da IA Corporativa
Diante deste cenário, algumas questões permanecem em aberto. Como as empresas conseguirão equilibrar a necessidade de inovação rápida com a implementação de controles de governança eficazes sem engessar seus processos? Qual será o impacto a longo prazo da adoção de IA sem governança adequada na resiliência e na reputação das organizações? E, mais importante, quais serão as consequências para as empresas que não conseguirem estabelecer uma camada de controle robusta antes que a IA se torne ainda mais integrada às operações críticas?
A Premiersoft sugere três práticas para mitigar esses riscos: conquistar visibilidade antes de impor controle, ir além da barreira burocrática implementando a governança como camada operacional e garantir rastreabilidade desde o primeiro dia. A diferença entre um piloto bem-sucedido e uma operação sustentável reside precisamente nesta camada de controle inicial, essencial para ambientes corporativos complexos e para a IA em escala crítica.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · TIInside