Inovar com inteligência artificial sem perder controle virou vantagem competitiva

A inteligência artificial escala rápido e a governança corporativa chega comparativamente tarde. É uma conta que estoura no colo das lideranças empresariais. O mercado já escolheu a escala como norma e, quando escala vira padrão, improviso se torna risco sistêmico.

Em pesquisa recente, 88% das organizações afirmaram uso regular de inteligência artificial em ao menos uma função de negócio, acima dos 78% do ano anterior. O salto traz um recado: a adoção deixou de ser experimento e passou a operar como infraestrutura. Só que infraestrutura exige regra, prova, registro e responsabilidade. Sem isso, o argumento da inovação perde valor e ganha ruído, especialmente no mundo B2B, em que cada entrega precisa caber em compliance, orçamento, segurança e reputação.

O primeiro engano surge de uma crença que a inteligência artificial premia ousadia pura. Recompensa sim, mas dentro de limites. O problema aparece quando empresas confundem velocidade com maturidade e consideram governança como “freio” em vez de tratá-la como “motor” de continuidade. A pesquisa também mostra que 51% das organizações já viram ao menos uma consequência negativa associada ao uso de inteligência artificial. Risco real já integra a operação, mesmo quando o discurso interno insiste em chamar tudo de piloto.

Risco em escala tem várias faces. A mais óbvia envolve privacidade, vieses e decisões opacas. Modelos que funcionam bem em média podem falhar em grupos, processos e dias específicos. A “caixa-preta” interessa pouco ao regulador, ao auditor e ao cliente corporativo que precisa justificar decisões. A outra face, menos glamourosa e mais corrosiva, envolve operação: qualidade de dados, integrações frágeis, dependência de fornecedores, deriva de modelo, falhas de monitoramento. Quando a inteligência artificial entra em cadeia crítica, um erro deixa de ser estatística e vira incidente.

Incidente já tem escala própria. O AI Index 2025, estudo elaborado pela Stanford University, registra 233 incidentes em 2024, com alta de 56,4% sobre 2023. O risco que parecia “teórico” encontra caminho para o mundo físico e para o mundo jurídico. Esse ponto altera a governança de qualquer CIO eficiente. Em vez de discutir só desempenho do modelo, o debate precisa incluir rastreabilidade, controles de acesso, evidências de validação humana, trilhas de auditoria e um plano de resposta a incidentes que trate inteligência artificial como superfície de ataque.

O ambiente regulatório reforça esse movimento. Ainda segundo o AI Index 2025, agências federais dos Estados Unidos introduziram 59 regulações relacionadas a inteligência artificial em 2024. Regulação, aqui, serve menos como ameaça e mais como termômetro. Ela sinaliza que o ecossistema já considera a tecnologia parte do tecido econômico. Para empresas globais ou com cadeias internacionais, a conversa sobre responsabilidade vira requisito de mercado, do mesmo modo que privacidade e segurança cibernética viraram.

E há, claro, o incentivo financeiro. A projeção de gastos globais com inteligência artificial generativa (genAI, generative artificial intelligence) chega a US$ 644 bilhões em 2025, com crescimento de 76,4% sobre 2024. Quando esse volume entra no tabuleiro, o discurso “governança atrasa” perde sustentação. O que atrasa, de verdade, é escalar sem controle e depois remendar reputação, reprocessar decisão, refazer arquitetura, renegociar contratos e explicar vazamentos.

Aliás, vazamento precisa entrar no centro da equação. O custo médio global de uma violação de dados ficou em US$ 4,4 milhões. Em ambientes com inteligência artificial, dados deixam de ser insumo passivo e passam a ser ativo operacional com alto grau de exposição. Sem governança de dados, consentimento, minimização e segmentação, o risco se multiplica. Segurança deixa de ser camada final e assume papel estrutural.

O caminho, portanto, pede ambição com método. Governança de inteligência artificial funciona quando aparece com mandato claro e desenho pragmático com política de uso aceitável, critérios para seleção de casos, matriz de risco, responsabilidades, além de um comitê capaz de decidir com rapidez, sem virar tribunal. Transparência precisa de instrumentos como documentação do modelo, avaliações de impacto, registro de dados e auditorias independentes quando o caso exige. A empresa que trata isso como processo cria confiança, reduz atrito comercial, acelera aprovação interna e sustenta ROI (Return on Investment) ao longo do tempo.

Na prática, a métrica central deixa de ser “tempo até o protótipo” e passa a ser “tempo até o valor com evidência”. Isso muda a cultura. Produto, jurídico, segurança e negócio deixam de operar como ilhas. A inteligência artificial vira agenda de gestão, com métricas de qualidade, risco e impacto, revisão periódica e educação interna focada em responsabilidade. Essa postura viabiliza parcerias com provedores e consultorias, a partir da exigência de certificações e contratos que protegem dados, modelos e resultados.

O ponto final incomoda, pois exige renúncia a uma fantasia de que inovação surge do atalho. Inovação em escala aparece do oposto. Ela nasce de disciplina, clareza e coragem para medir consequências. A recompensa da inteligência artificial existe e já atrai capital, talento e ambição. Só que a vantagem competitiva real pertence a quem impõe governança antes que o mercado imponha punição. Essa escolha, definitivamente, separa empresas que só adotam tecnologia de empresas que dirigem o futuro com grande responsabilidade.

Por Rodrigo Guercio, vice-presidente de Negócios Corporativos da Positivo Tecnologia.