O Brasil ostenta uma liderança surpreendente na adoção de Inteligência Artificial (IA) no ambiente corporativo. Um estudo global da Sinch, divulgado em agosto, revelou que 76% das empresas brasileiras já mantêm agentes de IA em produção, superando a média mundial de 62% e os 67% dos Estados Unidos. À primeira vista, um dado que inspira orgulho e sinaliza um país na vanguarda da inovação tecnológica. No entanto, essa proeminência esconde um lado sombrio: 80% dessas mesmas organizações já interromperam ou reverteram algum projeto de IA, e em alarmantes 39% dos casos, a causa foi vazamento de dados ou informações pessoais.

Este cenário não é um mero detalhe estatístico, mas sim o reflexo de um país que corre na adoção da IA, mas patina na governança de dados. O entusiasmo inicial pela IA, que antes se limitava a salas de inovação, agora permeia reuniões de diretoria, comitês de estratégia e metas de produtividade. As promessas de ganhos de eficiência, redução de custos e agilidade nas decisões são constantes. Contudo, a pergunta crucial que muitos conselhos de administração deixam de fazer é: sobre quais dados essa inteligência está sendo construída? A resposta a essa questão, que pode parecer técnica, é hoje uma questão de governança corporativa e, em última instância, de sobrevivência empresarial.

A base opaca da inovação

A Inteligência Artificial não opera no vácuo; ela aprende, replica e amplifica os padrões presentes nas bases de dados que a alimentam. Quando essas bases são desorganizadas, duplicadas, desatualizadas ou simplesmente nunca foram submetidas a uma auditoria rigorosa, a empresa não está automatizando decisões eficientes, mas sim automatizando erros em larga escala e em velocidade vertiginosa. O que antes resultava em relatórios imprecisos, hoje se manifesta em algoritmos de crédito que discriminam sem intenção explícita, modelos de precificação que perpetuam vieses históricos e sistemas de compliance que, ironicamente, aprendem a ignorar os sinais de alerta que deveriam capturar. O dano, portanto, deixa de ser pontual para se tornar sistêmico, pois a IA, uma vez treinada com dados falhos, errará de forma consistente até que uma intervenção corretiva ocorra.

O risco fiduciário para a alta gestão

A conexão entre a falha na governança de dados e o Conselho de Administração é direta e preocupante. O problema transcende a esfera da TI, tornando-se uma questão de responsabilidade corporativa. Regulamentações como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil, e frameworks internacionais de IA responsável, já imputam responsabilidade direta à alta gestão por falhas no tratamento de dados pessoais e por decisões automatizadas que causem prejuízos a terceiros. A negligência quanto à origem e qualidade dos dados que sustentam os algoritmos corporativos não é mais apenas um risco técnico, mas sim um risco de sanção legal, de dano reputacional e, fundamentalmente, de violação da responsabilidade fiduciária dos administradores. Ignorar a governança de dados na era da IA é, portanto, expor a empresa a um perigo iminente.

Conformidade e segurança como pré-requisitos estratégicos

A adoção acelerada de IA sem uma base sólida de governança — incluindo políticas claras de acesso, rastreabilidade da origem dos dados, validação de qualidade, classificação de sensibilidade e auditoria contínua — não constitui inovação, mas sim exposição desnecessária. A pergunta que todo conselho deveria fazer antes de aprovar novos investimentos em IA não é sobre o potencial de economia, mas sim sobre a capacidade da empresa de explicar a origem dos dados que sustentam as decisões automatizadas, quem tem acesso a eles e se foram tratados corretamente. Se a resposta for incerta, o problema reside na fundação sobre a qual a IA está sendo construída. Conformidade e segurança da informação, nesse contexto, deixam de ser áreas de retaguarda para se tornarem pré-requisitos estratégicos, integrados desde o início, e não como uma camada posterior. As empresas que priorizarem essa etapa preliminar, em vez de tratá-la como mera formalidade regulatória, serão as que conseguirão escalar a IA com confiança, defender suas decisões perante reguladores e transformar a promessa de produtividade em realidade concreta. As demais, ao ignorarem essa fundação, acumularão uma dívida invisível, com juros que só se manifestam quando a renegociação se torna impossível.

O caminho para uma adoção de IA segura e eficaz passa, invariavelmente, pela robustez da governança de dados. Para os conselhos de administração, a mensagem é clara: a investigação sobre os modelos de IA deve ir além da tecnologia em si e focar nos dados que os sustentam. É na gestão da informação que se determinará se a inovação gerará valor sustentável ou se, ao contrário, corroerá a confiança construída ao longo de anos, detonando a reputação e a solidez da companhia a partir de dentro.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · TIInside