A adoção de inteligência artificial (IA) avança nas empresas brasileiras, mas a falta de governança ainda representa um obstáculo para ampliar o uso da tecnologia. Embora as organizações já experimentem ferramentas e desenvolvam projetos-piloto, muitas enfrentam dificuldades para transformar essas iniciativas em soluções integradas às operações. O desafio envolve segurança da informação, controle de qualidade e preparação das equipes.
Dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) indicam que 41,9% das indústrias brasileiras utilizam inteligência artificial, um crescimento de 163% em dois anos. Apesar da expansão, a estrutura de governança não acompanha o mesmo ritmo. Uma pesquisa da Federação das Indústrias do Estado de São Paulo (Fiesp) atribuiu nota média de 2,8, em uma escala de até 5,0, à governança de IA na indústria. O resultado foi o menor entre os critérios avaliados pelo levantamento.
O rápido avanço da inteligência artificial (IA) reconfigura a tomada de decisões, a interação com clientes e a gestão operacional no ambiente corporativo. Embora essa inovação traga avanços expressivos em produtividade, eficiência e competitividade, ela também introduz desafios complexos na gestão de riscos, na governança corporativa e na responsabilidade das empresas. Conforme aponta Marco Antonio da Rocha Tristão Jr., executivo especializado em finanças corporativas, governança, compliance e gestão de riscos em multinacionais do setor de tecnologia, o ponto central do cenário atual reside em harmonizar inovação com atuação responsável.
O rápido avanço da inteligência artificial (IA) reconfigura a tomada de decisões, a interação com clientes e a gestão operacional no ambiente corporativo. Embora essa inovação traga avanços expressivos em produtividade, eficiência e competitividade, ela também introduz desafios complexos na gestão de riscos, na governança corporativa e na responsabilidade das empresas. Conforme aponta Marco Antonio da Rocha Tristão Jr., executivo especializado em finanças corporativas, governança, compliance e gestão de riscos em multinacionais do setor de tecnologia, o ponto central do cenário atual reside em harmonizar inovação com atuação responsável.
Da experimentação à aplicação em larga escala
A diferença entre testar uma ferramenta e incorporá-la à rotina de uma organização está entre os principais desafios da transformação digital. Durante a fase experimental, uma solução pode apresentar resultados satisfatórios em situações controladas. Na operação cotidiana, porém, surgem exigências relacionadas à confiabilidade, à proteção de informações e à definição de responsabilidades.
A Premiersoft, empresa especializada em modernização de operações digitais, identifica dificuldades desse tipo ao avaliar o nível de maturidade das organizações no uso de inteligência artificial. Segundo a companhia, projetos que funcionam em testes nem sempre estão preparados para atender às exigências de uma implementação em larga escala.
“Empresas conseguem experimentar IA rapidamente, mas ao tentar escalar, esbarram em problemas que não são tecnológicos. Falta clareza sobre quem é responsável por monitorar riscos, não existem processos para validar a qualidade do que a IA entrega e dados sensíveis ficam expostos sem governança adequada”, afirma Rodrigo Hülsenbeck, CEO da Premiersoft.
Os obstáculos se concentram em três áreas. A primeira é a cultura organizacional, que envolve a resistência de profissionais e a falta de preparo para incorporar novas ferramentas às atividades diárias. A segunda é a governança de dados, necessária para controlar acessos e proteger informações. A terceira é a garantia de qualidade, que depende de critérios para verificar a confiabilidade dos resultados produzidos pelos sistemas.
Cinco questões para orientar a adoção de IA
Antes de ampliar investimentos ou aumentar o alcance da inteligência artificial, as lideranças precisam avaliar se a organização dispõe de condições para utilizar a tecnologia com segurança. Hülsenbeck aponta cinco questões estratégicas que ajudam a identificar lacunas nessa preparação.
A primeira diz respeito ao objetivo empresarial. A organização precisa estabelecer qual problema pretende resolver e quais resultados espera alcançar. Sem metas definidas, a adoção pode se limitar à experimentação, sem indicadores que permitam avaliar os benefícios obtidos.
A segunda envolve a validação das respostas. Sistemas de IA generativa podem apresentar informações incorretas com aparência de confiabilidade. Por isso, as empresas precisam estabelecer critérios de avaliação, mecanismos de revisão e participação humana nos processos em que falhas possam gerar consequências operacionais ou reputacionais.
A terceira questão é a definição de responsabilidades. A governança exige identificar quem acompanha o desempenho dos sistemas, verifica possíveis vieses e intervém quando os resultados se afastam dos parâmetros esperados. Sem responsáveis definidos, a supervisão fica comprometida.
O quarto ponto envolve a proteção de dados. O uso de informações corporativas em ferramentas de inteligência artificial exige controles de acesso e políticas de segurança capazes de evitar a exposição de dados de clientes, informações estratégicas e propriedade intelectual. A adoção de novas soluções precisa respeitar os limites estabelecidos para o tratamento dessas informações.
A quinta questão trata da preparação das equipes. Os profissionais precisam compreender como utilizar a tecnologia e quais são suas limitações. Quando faltam orientação, confiança ou adaptação aos novos processos, as ferramentas podem permanecer subutilizadas, reduzindo os resultados esperados com o investimento.
Governança como condição para ampliar o uso da tecnologia
A avaliação desses cinco pontos permite identificar se a empresa está preparada para passar dos testes iniciais a uma utilização mais ampla. O processo também ajuda a reconhecer riscos antes que eles afetem atividades operacionais, a segurança dos dados ou a relação com clientes.
A expansão da inteligência artificial, portanto, depende de medidas que vão além da escolha de ferramentas. Processos de validação, regras de acesso, monitoramento contínuo e capacitação profissional precisam fazer parte do planejamento das organizações.
“A tecnologia está acessível. O desafio agora é estruturar governança, definir responsabilidades e preparar as pessoas. Empresas que ignoram essas questões conseguem criar protótipos, mas não conseguem escalar com segurança e previsibilidade”, completa Hülsenbeck.
O avanço da IA nas empresas brasileiras coloca a governança entre os pontos centrais da transformação digital. A capacidade de ampliar o uso da tecnologia depende de estruturas que permitam acompanhar resultados, proteger informações e manter a supervisão sobre sistemas incorporados às operações.
Fonte: Segs
Foto: https://www.magnific.com/br/fotos-gratis/especialistas-que-usam-simulacao-de-computacao-de-ia_157526742.htm
