IA nas empresas exige políticas internas claras para evitar riscos invisíveis

O uso da Inteligência Artificial (IA) na rotina das empresas vem deixando de ser experimental para integrar, de forma cada vez mais estruturada, processos, decisões e estratégias do negócio. Segundo a Pesquisa de Inovação Semestral (Pintec), do IBGE, 41,9% das empresas com 100 ou mais colaboradores utilizam algum tipo de tecnologia baseada em IA. Ainda assim, a velocidade da implementação não tem sido acompanhada pela mesma maturidade em governança.

No último ano, houve um crescimento exponencial no volume de dados enviados a aplicações de IA generativa por usuários corporativos – um aumento de 30 vezes, segundo levantamento da Netskope. Entre essas informações estão dados regulados, senhas, chaves de acesso, propriedade intelectual e outras informações sensíveis. Ao mesmo tempo, o uso de ferramentas sem aprovação ou supervisão da área de TI, conhecido como shadow AI, tornou-se um dos principais desafios das equipes de segurança. Estima-se que 9 em cada 10 ferramentas de IA nas empresas operem sem supervisão formal, enquanto 72% dos usuários corporativos acessam aplicações generativas por meio de contas pessoais.

Na prática, isso significa que dados sensíveis estão sendo processados em ambientes que a organização não controla, sob políticas de privacidade que nunca foram avaliadas internamente. É um cenário de risco invisível e muitas vezes subestimado.

Essa ausência de governança em Inteligência Artificial expõe as empresas a três frentes críticas. A primeira é a de segurança e privacidade. Sem diretrizes claras, colaboradores podem inserir informações estratégicas em ferramentas públicas sem dimensionar as consequências. Aqui, vale uma regra simples para ajudar na compreensão: nenhum dado deveria ser inserido em uma IA pública se não pudesse, hipoteticamente, estar estampado em um outdoor.

A segunda frente é operacional. A IA tem potencial para ampliar produtividade, mas, sem propósito definido, pode gerar ruído em vez de eficiência. Isso implica em ferramentas utilizadas sem critérios claros que multiplicam cenários, análises e recomendações que nem sempre estão alinhadas à estratégia do negócio. Além disso, decisões automatizadas que não podem ser explicadas, como a negativa de crédito ou o descarte de um candidato em um processo seletivo, criam vulnerabilidades jurídicas relevantes. Transparência e rastreabilidade passam a ser exigências, não diferenciais.

A terceira e última frente é regulatória. Com a Lei Europeia de IA já em vigor e outras regulamentações em discussão ao redor do mundo, incluindo no Brasil, a responsabilização pelo uso da tecnologia tende a se tornar cada vez mais objetiva. A governança deixará de ser apenas uma boa prática para se consolidar como obrigação legal. As empresas serão responsabilizadas pelos impactos de seus algoritmos, inclusive quando o uso tiver ocorrido de forma descentralizada e sem supervisão formal.

Em meio às muitas discussões, torna-se essencial nas empresas uma política interna clara e objetiva sobre o uso da tecnologia. Um documento que estabeleça quais ferramentas são aprovadas e para quais finalidades, que tipos de dados podem ser utilizados, quem é responsável por validar novos casos de uso e como será feito o monitoramento. Também deve garantir transparência nas interações com clientes e colaboradores sempre que houver uso de sistemas automatizados.

Mais do que restringir, uma política bem estruturada viabiliza o uso seguro e estratégico da tecnologia. Governança não significa frear a inovação, mas criar condições para que ela aconteça de forma sustentável. Em um ambiente regulatório mais rigoroso e digitalmente exposto, ignorar essa necessidade não é apenas um risco operacional, mas uma escolha estratégica que pode comprometer o futuro do negócio.

Por Rogerio Rutledge, DPO da Runtalent