Uma pesquisa recente da Cisco revelou que 92% das empresas no Brasil planejam implementar agentes de IA. Além disso, mais da metade (52%) espera que a tecnologia já esteja em funcionamento no próximo ano. Com a crescente disponibilidade de ferramentas que facilitam a criação e integração desses agentes, é possível que, em 2026, um número ainda maior de empresas tenha acesso a esses recursos.
O que são agentes de IA e como impactam a governança?
Agentes de IA representam uma mudança significativa nos fluxos de trabalho, expandindo a governança corporativa para áreas onde a responsabilidade, rastreabilidade e controle dependem de sistemas que aprendem autonomamente. Esses sistemas podem ter sucesso ou falhar rapidamente, em uma velocidade que nenhum gestor humano pode igualar.
Diferentemente da automação tradicional, os agentes autônomos de IA não se limitam a roteiros fixos. Eles planejam, raciocinam e agem conforme o contexto. Essa adaptabilidade os distingue da RPA (Automação Robótica de Processos), onde um robô segue etapas pré-programadas. Um agente de IA combina percepção, raciocínio e ação, ajustando seu comportamento à medida que executa tarefas.
Segundo projeções da Gartner, até 2028, aproximadamente 33% dos softwares corporativos incluirão IA com autonomia embutida, um aumento significativo em relação a menos de 1% em 2024. No mesmo período, espera-se que 15% das decisões diárias de trabalho sejam tomadas autonomamente por sistemas de IA.
Os quatro pilares da governança corporativa em xeque
A chegada dos agentes de IA, embora prometa revolucionar a eficiência, também redefine os pilares da governança corporativa: transparência, prestação de contas, conformidade regulatória e gestão de riscos. Tradicionalmente, esses pilares pressupõem que as decisões importantes são tomadas por pessoas ou comitês identificáveis, que podem ser responsabilizados por seus atos. Mas o que acontece quando um algoritmo toma uma decisão crítica?
Cada um desses princípios enfrenta questionamentos fundamentais:
- Transparência e explicabilidade: Como garantir transparência em decisões tomadas por IA?
- Prestação de contas: Quem é o responsável legal por uma decisão ou erro de um agente de IA?
- Conformidade regulatória: Como garantir que um agente de IA, ao se adaptar autonomamente, não viole regras sem que ninguém perceba?
- Auditoria: Como auditar decisões algorítmicas que não seguem um fluxo linear pré-definido?
Essas questões já não são teóricas, e reguladores globais reconhecem que os frameworks de governança atuais são insuficientes para lidar com a IA autônoma. A União Europeia, por exemplo, está finalizando sua Lei de IA (AI Act), que classificará sistemas de alto risco e imporá exigências de documentação, explicabilidade e monitoramento algorítmico às empresas.
Riscos e a necessidade de adaptação
Além disso, entidades técnicas estão estabelecendo guias. O NIST, instituto americano de padrões, lançou um Framework de Gerenciamento de Risco em IA detalhando metodologias para auditar e mitigar riscos algorítmicos. No Brasil, discute-se no Congresso uma proposta de Marco Legal da IA, visando estabelecer princípios e diretrizes para o uso responsável de inteligência artificial.
Riscos à continuidade dos negócios
Agentes autônomos ampliam a superfície de ataque e introduzem comportamentos difíceis de prever. Decisões por inferência podem gerar falhas não documentadas, como isolar servidores de produção por falso positivo ou aprovar código malicioso via prompt injection. A segurança deve incluir o próprio agente e seu ecossistema: prompts, dados de contexto, APIs, credenciais e permissões.
Ademais, o viés algorítmico e a opacidade de modelos podem gerar impactos legais e reputacionais, com risco à continuidade dos negócios. A dependência excessiva sem planos de contingência pode paralisar operações. Não surpreendentemente, 69% das empresas da Fortune 500 já listam IA como fator de risco.
Governança precisa de guarda-corpos algorítmicos, validação e testes contínuos com cenários adversariais, observabilidade em tempo real e trilhas de auditoria que registrem o raciocínio do agente.
— Sylvio Sobreira Vieira, CEO & Head Consulting da SVX Consultoria
Em suma, para endereçar esses desafios, a governança precisa de mecanismos de proteção algorítmica, validação e testes contínuos com cenários adversariais, monitoramento em tempo real e trilhas de auditoria que registrem o raciocínio do agente. Isso exige equipes capacitadas em IA, segurança, ética e dados, além de uma estrutura organizacional que trate a IA como parte integrante do negócio.
Prepare-se: o futuro da governança com IA
O próximo passo é transformar a IA em pauta do conselho, instituindo salvaguardas algorítmicas com a atuação de analistas humanos, formalizando trilhas de auditoria e métricas de risco, treinando equipes multidisciplinares e testando continuamente os modelos em cenários adversos. Empresas que se prepararem agora capturarão eficiência com segurança jurídica, continuidade operacional e reputação preservada.
Aquelas que negligenciarem esses cuidados descobrirão, da pior forma, que autonomia sem controles não é inovação, mas vulnerabilidade. É o que afirma Sylvio Sobreira Vieira, CEO & Head Consulting da SVX Consultoria.
