A rápida adoção de agentes de IA pelas empresas brasileiras redefine a governança corporativa. Uma pesquisa recente da Cisco revelou que 92% das empresas no Brasil planejam implementar agentes de IA, e mais da metade (52%) espera que a tecnologia esteja em funcionamento no próximo ano.
O impacto dos agentes de IA na governança
De acordo com Sylvio Sobreira Vieira, CEO & Head Consulting da SVX Consultoria, os agentes de IA transformam os fluxos de trabalho e expandem a governança corporativa para um território onde responsabilidade e controle dependem de sistemas que aprendem sozinhos.
Os agentes autônomos de IA planejam, raciocinam e agem conforme o contexto, diferenciando-se da RPA tradicional pela adaptabilidade. Enquanto um robô de processo segue passos pré-programados, um agente de IA combina percepção, raciocínio e ação, ajustando seu comportamento.
Projeções da Gartner indicam que, até 2028, cerca de 33% dos softwares corporativos incluirão IA com autonomia embutida, um salto significativo em relação a 2024. Espera-se que 15% das decisões diárias de trabalho sejam tomadas autonomamente por sistemas de IA.
Desafios e riscos na governança corporativa
Apesar da promessa de eficiência, a chegada dos agentes de IA também desafia os alicerces da governança corporativa. Modelos tradicionais baseiam-se em transparência, prestação de contas, conformidade regulatória e gestão de riscos, presumindo decisões tomadas por pessoas identificáveis.
No entanto, como garantir transparência e explicabilidade em decisões tomadas por IA? A questão jurídica também se torna delicada: quem é o responsável legal por uma decisão ou erro de um agente de IA?
Muitas vezes nem os próprios desenvolvedores conseguem dissecar o complexo raciocínio estatístico de um modelo de deep learning. E se nem o agente “sabe” explicar seu processo, a empresa responde como aos reguladores e clientes?
Conformidade regulatória e auditoria
A conformidade regulatória ganha complexidade, pois os agentes de IA podem alterar seu comportamento ao aprender com novos dados. A auditoria de decisões algorítmicas torna-se um desafio, dada a natureza probabilística e dinâmica dos agentes de IA.
Reguladores globais reconhecem que os frameworks de governança atuais são insuficientes para a IA autônoma. A União Europeia finaliza sua Lei de IA (AI Act), que classifica sistemas de alto risco e impõe exigências de documentação e monitoramento algorítmico.
Nos EUA, órgãos como a SEC publicaram orientações para que empresas divulguem os riscos de IA e adotem controles robustos. No Brasil, discute-se no Congresso um Marco Legal da IA, que poderá estabelecer diretrizes para o uso responsável da inteligência artificial.
Ameaças à continuidade dos negócios
Agentes autônomos ampliam a superfície de ataque e introduzem comportamentos difíceis de prever. A segurança deve incluir o próprio agente e seu ecossistema, sob o risco de se tornarem “insiders” automatizados.
Além disso, o viés algorítmico e a opacidade dos modelos podem gerar impactos legais e reputacionais, afetando a continuidade dos negócios. A dependência excessiva sem planos de contingência pode paralisar operações.
Para endereçar o quadro, 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
Preparando-se para o futuro da IA
Empresas que investirem em infraestrutura, governança e segurança desde o início integrarão os agentes aos controles corporativos, reduzindo a exposição e colhendo ganhos operacionais superiores.
O passo seguinte é transformar IA em assunto de conselho, instituir guardrails algorítmicos com analistas humanos, formalizar trilhas de auditoria e métricas de risco, treinar equipes multidisciplinares e testar continuamente os modelos. Agindo agora, as empresas capturarão eficiência com segurança jurídica e reputação preservada.
