O mercado financeiro assiste a uma corrida desenfreada por relevância em inteligência artificial, com empresas de diversos setores pivotando suas estratégias para capturar o otimismo dos investidores. Um exemplo emblemático dessa tendência ocorreu em abril de 2026, quando a Allbirds, marca conhecida por calçados sustentáveis, viu suas ações dispararem 600% após anunciar uma transição para se tornar a NewBird AI. O movimento, que inclui o abandono do status de empresa de benefício público, ilustra como o rótulo de IA tornou-se o atalho preferencial para valorização imediata em um cenário de escrutínio limitado.

Especialistas em governança corporativa apontam que essa prática, apelidada de "AI washing", espelha a crise de credibilidade enfrentada pelo setor de sustentabilidade há duas décadas. Assim como no "greenwashing", em que corporações priorizavam o marketing ambiental sobre mudanças operacionais, o uso estratégico do termo IA mascara a falta de sofisticação tecnológica e ignora riscos potenciais. A semelhança entre os dois fenômenos sugere que, sem uma estrutura regulatória robusta, o mercado corre o risco de repetir erros que, no passado, minaram a confiança de investidores e a integridade de relatórios corporativos.

A ausência de padrões globais

A proliferação do "AI washing" é sustentada por uma fragmentação normativa que impede a comparação real entre as capacidades das empresas. Enquanto em 2019 existiam cerca de 84 conjuntos de diretrizes éticas para IA, esse número saltou para mais de 200 até 2023, criando um emaranhado de frameworks voluntários sem força vinculante. Nos Estados Unidos, a ausência de uma regulação federal abrangente deixa o campo aberto para que as próprias empresas definam seus parâmetros, um contraste notável com a implementação do AI Act na União Europeia.

No início dos anos 2000, o setor de sustentabilidade enfrentou um dilema idêntico até que iniciativas como a Global Reporting Initiative e o Sustainability Accounting Standards Board estabeleceram métricas padronizadas. A adoção de padrões ESG (Ambiental, Social e Governança) permitiu que investidores identificassem quem realmente entregava resultados e quem apenas utilizava o discurso para atrair capital. A lição histórica indica que a transparência só é alcançada quando metodologias de reporte são unificadas e obrigatórias, dificultando a camuflagem de ineficiências operacionais sob promessas vagas.

O desafio da materialidade e transparência

Um dos pilares que sustentam o "AI washing" é a falta de exigências claras para que as empresas divulguem como a IA afeta seus negócios de forma material. Atualmente, a governança dessa tecnologia é dominada por um círculo restrito de gigantes de tecnologia, que estabelecem seus próprios códigos de conduta sem a participação das comunidades impactadas. Sem uma diretriz de divulgação que obrigue a avaliação de riscos, como viés algorítmico ou impactos nas decisões de mercado, a transparência pública torna-se opcional.

A aplicação de modelos similares à diretiva de reporte de sustentabilidade da União Europeia, que exige que mais de 50 mil empresas avaliem impactos materiais, poderia servir como um antídoto contra essa opacidade. Ao exigir que os riscos da IA sejam tratados com o mesmo rigor que as emissões de carbono ou as condições laborais, os reguladores forçariam uma mudança no cálculo de risco das empresas. A falta de mecanismos de disclosure impede que o mercado diferencie inovações reais de manobras puramente cosméticas.

Auditoria e o custo da fiscalização

A facilidade com que o "AI washing" prospera também decorre da ausência de auditorias independentes e rigorosas. Diferente do ecossistema ESG, que conta com uma rede de parceiros certificados para verificar dados de sustentabilidade, a auditoria de IA ainda é um terreno instável. Enquanto alguns auditores realizam testes exaustivos de dados de treinamento e validação de decisões, outros limitam-se a revisar documentações superficiais, tornando impossível qualquer comparação entre as empresas.

Para que a responsabilidade corporativa seja real, o setor precisaria de sistemas de acreditação de terceiros que garantam a veracidade das alegações. Sem essa camada de verificação independente, as empresas continuam a escolher as métricas que melhor as favorecem, ignorando falhas estruturais. O histórico de escândalos como o da Volkswagen em 2015 demonstra que, sem a ameaça de penalidades legais significativas, a pressão reputacional é frequentemente insuficiente para impedir práticas enganosas quando a rentabilidade está em jogo.

O futuro da regulação e o papel dos investidores

O cenário de enforcement ainda é deficitário, criando uma dinâmica onde o ganho potencial com o "AI washing" supera largamente os riscos de detecção ou punição. Embora órgãos como a Federal Trade Commission tenham iniciado esforços para coibir alegações enganosas, a instabilidade política e a retração de compromissos ESG por grandes instituições financeiras nos Estados Unidos evidenciam que a responsabilidade corporativa exige um suporte político duradouro e consistente.

A tecnologia avança em um ritmo exponencial, muito superior aos 25 anos que o setor de sustentabilidade levou para consolidar normas básicas. A questão central que permanece para o mercado é se o ecossistema de investimentos terá a capacidade de exigir padrões de governança antes que a desilusão com promessas vazias gere uma crise de confiança sistêmica. O monitoramento das próximas movimentações regulatórias e da postura dos investidores institucionais será determinante para definir se a IA será tratada com o devido rigor ou se continuará sendo um veículo para o marketing inflacionado.

O desafio de distinguir a inovação disruptiva da retórica vazia exigirá que o mercado abandone a complacência. À medida que as empresas buscam desesperadamente associar suas marcas à inteligência artificial, o papel dos analistas e reguladores será separar o valor tecnológico dos slogans de conveniência, garantindo que o capital seja alocado com base em competência, não apenas em narrativa.

Com reportagem de [Brazil Valley](/categoria/Inteligência Artificial)

Source · Fortune