A crescente adoção da inteligência artificial (IA) nas empresas tem gerado preocupação com a falta de governança adequada. Em 2025, a IA sem governança se consolidou como peça central nas estratégias de negócios, mas um desalinhamento se tornou evidente: muitas empresas não se preocupam em governá-la adequadamente.
Riscos da falta de governança em IA
Um relatório da IBM de 2025 revelou que 8 em cada 10 empresas no Brasil ainda não possuem políticas formais de governança para IA. O estudo também apontou que o custo médio de uma violação de dados no país já alcança R$ 7,19 milhões, evidenciando o risco oculto da implementação de IA sem controles e compliance claros.
As empresas buscam na IA eficiência e vantagem competitiva, tratando modelos algorítmicos e dados como ativos intangíveis valiosos. No entanto, sem governança, a IA pode se tornar um passivo oculto. Modelos de IA mal documentados são caixas-pretas difíceis de explicar ou auditar.
Essa situação dificulta correções e melhorias, além de impedir que a empresa demonstre conformidade em auditorias regulatórias ou responda por decisões automatizadas. Consequentemente, os riscos invisíveis de uma IA sem supervisão podem gerar problemas silenciosos e cumulativos.
Cenário hipotético: os perigos da IA sem controle
Imagine uma empresa que implementa um agente de IA para qualificar automaticamente leads de vendas. Aparentemente, tudo corre bem, até que um cliente questiona o uso de seus dados. Descobre-se, então, que o agente cruzava informações de múltiplas fontes sem consentimento e armazenava dados sem política de retenção definida. O resultado pode ser uma notificação da ANPD, multa, perda de confiança dos clientes e a necessidade de rever todos os processos internos.
Além disso, a dependência excessiva de terceiros é outro risco frequente. Empresas que adotam IA sem um plano de governança podem criar dependências tecnológicas sem alternativa, confiando em um único fornecedor ou ferramenta externa, sem portabilidade de dados ou planos de contingência.
A fragmentação da IA e o fenômeno ‘Shadow AI’
A velocidade da inovação muitas vezes supera a maturidade organizacional. Equipes diferentes dentro da mesma empresa implementam ferramentas de IA isoladamente, sem uma coordenação central. Essa fragmentação leva ao fenômeno conhecido como ‘Shadow IA’, que são aplicações de inteligência artificial usadas sem autorização ou supervisão dentro da organização.
Essa situação é perigosa e invisível justamente por ocorrer ‘nas sombras’, com analistas e gestores bem-intencionados utilizando IA sem diretrizes claras.
Conselhos e diretorias em alerta
Atualmente, os conselhos de administração e comitês de risco das empresas estão analisando projetos de IA com a mesma atenção dedicada a grandes aquisições ou contratos estratégicos de tecnologia. O impacto potencial, tanto em ganhos quanto em perdas, é comparável.
Pesquisas recentes indicam que a IA já figura entre as principais preocupações dos conselhos corporativos, ao lado de temas como desempenho financeiro e estratégia. Líderes buscam garantias de que a tecnologia trará retorno e não surpresas desagradáveis.
Gestão de riscos e governança corporativa
A gestão de riscos de IA é vista como parte da boa governança corporativa. No entanto, a realidade mostra que ainda há um longo caminho a percorrer: apenas 22% dos conselhos de empresas públicas afirmam ter políticas formais de governança de IA em vigor.
A expectativa é que essa conscientização cresça rapidamente, impulsionada por casos práticos de fracassos e pelo avanço das regulamentações. Empresas mais maduras já iniciaram movimentos preventivos, exigindo de seus fornecedores evidências de governança de IA antes de fechar contratos.
Investidores também estão questionando sobre segurança algorítmica e uso responsável de IA nos processos de due diligence, buscando garantir que não haja ‘bombas-relógio’ escondidas nos sistemas inteligentes de quem recebe seus recursos.
Transformando IA em ativo confiável
É possível aproveitar os benefícios da inteligência artificial sem cair em armadilhas. Para isso, é necessário encarar a IA como parte integrante da estratégia de negócio e da matriz de riscos da empresa, e não como um experimento isolado do departamento de TI.
Além disso, é fundamental criar uma estrutura de governança, definindo responsabilidades internas, mapeando ferramentas e modelos em uso (inclusive de terceiros) e estabelecendo políticas claras sobre o uso de dados em algoritmos. Critérios mínimos de explicabilidade e segurança devem ser atendidos antes da produção.
Implementar mecanismos de rastreabilidade e auditoria também é crucial. Cada decisão automatizada relevante deve deixar um rastro, indicando qual sistema tomou a decisão, com que dados, em qual momento e qual foi o resultado. Isso facilita a investigação de incidentes e a tomada de medidas corretivas.
Governança de IA não significa engessar a inovação, mas sim habilitá-la com segurança. Empresas com políticas robustas de governança reduzem o impacto financeiro de incidentes.
Empresas que adotam tecnologias de governança de IA conseguem economizar, em média, R$ 629 mil no custo de cada violação de dados, em comparação com as que não adotam. No balanço final, a IA governada tende a ser um ativo valioso que impulsiona a competitividade.
Cuidar da governança da IA hoje é evitar que ela se torne o problema de amanhã. O ativo e o passivo estão nas duas faces da mesma moeda tecnológica. Cabe às empresas decidirem, através da boa governança, em qual lado dessa moeda querem ficar.
— Sylvio Sobreira Vieira, CEO & Head Consulting da SVX Consultoria
