Governança da Inteligência Artificial: Resultados Reais

Há uma contradição no avanço da inteligência artificial que merece mais atenção das empresas: nunca foi tão fácil experimentar a tecnologia, mas ainda é difícil transformá-la em resultado concreto. De um lado, organizações testam ferramentas, desenvolvem pilotos e anunciam iniciativas de IA. De outro, uma parcela muito menor consegue levar esses projetos para uma operação rentável e escalável.

É nesse intervalo entre o entusiasmo e a execução que está surgindo um novo desafio para as empresas: não basta mais saber usar inteligência artificial. É preciso saber governá-la.

A experiência que tenho vivido reforçou essa percepção. Se queremos ajudar outras organizações a colocar IA em produção, precisamos começar por nós mesmos. Por isso, trouxemos a tecnologia para dentro da própria rotina da liderança.

Passei a trabalhar com um agente de inteligência artificial como uma espécie de assistente executivo. Ele analisa dados de mercado, cruza informações sobre concorrentes e organiza insumos para apoiar decisões estratégicas. Mas existe uma diferença importante entre simplesmente conversar com uma IA e colocá-la de fato dentro de um processo decisório: é preciso estabelecer limites.

O agente foi configurado para trabalhar apenas com fontes previamente selecionadas, não inventar informações e apresentar resultados dentro de objetivos claramente definidos. Também recebeu uma orientação que considero essencial: não deve apenas concordar comigo.

Uma inteligência artificial que confirma tudo o que o executivo pensa pode ser confortável, mas não necessariamente é útil. Em decisões estratégicas, precisamos de sistemas capazes de questionar premissas, apontar inconsistências e apresentar argumentos sustentados por dados. A tecnologia precisa ampliar a capacidade crítica do líder, não substituí-la.

Essa mudança na liderança também nos obrigou a repensar o papel dos profissionais de tecnologia.

Durante muito tempo, a ideia de produtividade em desenvolvimento de software esteve associada à capacidade de escrever mais código em menos tempo. Com a evolução dos agentes de IA, essa lógica começa a perder força. Cada vez mais, a máquina consegue executar parte significativa da programação. O diferencial humano passa a estar em outro lugar: na arquitetura, na análise crítica, na definição dos critérios e nos testes.

Isso não significa que o desenvolvedor perdeu relevância. Significa exatamente o contrário: seu trabalho se torna mais estratégico.

Quando uma IA produz código, alguém precisa avaliar se aquela solução realmente resolve o problema, se está segura, se pode escalar, se respeita as regras do negócio e se funcionará em situações que não estavam previstas no momento da criação.

O risco é acreditar que velocidade, sozinha, representa inovação.

Já vimos o que acontece quando uma empresa confunde capacidade de gerar código com capacidade de entregar tecnologia confiável. Sistemas podem ser desenvolvidos rapidamente e, ainda assim, permanecer instáveis, difíceis de auditar ou inadequados para ambientes corporativos. Nesse cenário, o ganho inicial de produtividade pode se transformar em custo quando a solução chega às áreas de segurança, compliance ou operação.

Por isso, acredito que estamos entrando em uma fase diferente da transformação digital. A discussão deixa de ser “como implementar IA?” e passa a ser “como criar as condições para que a IA possa operar com segurança e gerar valor?”.

Essa mudança exige governança, arquitetura e supervisão humana. Exige também uma revisão da formação dos profissionais que trabalham com tecnologia. O profissional do futuro não será apenas aquele que sabe programar, mas aquele que consegue compreender o problema de negócio, orientar agentes, avaliar resultados e testar soluções até encontrar seus limites.

A minha trajetória reforça essa importância da combinação entre velocidade e rigor. Durante a pandemia, aceleramos a entrega de infraestrutura em nuvem para iniciativas de telemedicina e ensino a distância porque os clientes não podiam esperar meses por uma migração. A experiência mostrou que agilidade é fundamental em momentos de ruptura, mas só produz resultado sustentável quando está acompanhada de arquitetura e segurança.

Agora, o desafio se repete em outra escala com a inteligência artificial.

O Brasil não precisa apenas de mais empresas experimentando IA. Precisa de empresas capazes de transformar esses experimentos em infraestrutura real para a economia. E isso não está restrito aos grandes centros financeiros. Há oportunidades importantes no agronegócio, na indústria regional e nos polos produtivos do interior, onde automação, dados e inteligência artificial podem contribuir diretamente para produtividade e competitividade.

O chamado “cemitério de projetos de IA” não será superado com mais pilotos. Será superado quando as empresas entenderem que tecnologia não termina na demonstração de uma ferramenta funcionando.

O verdadeiro teste começa quando ela precisa funcionar todos os dias, com segurança, escala e responsabilidade.

A inteligência artificial já consegue escrever código. O próximo salto não está em fazê-la produzir ainda mais rápido, mas em construir organizações capazes de decidir o que vale a pena construir, como validar o que foi construído e quando é seguro colocá-lo em produção.

É aí que, na minha visão, está a diferença entre experimentar IA e realmente transformar um negócio com ela.

Por Wagner Andrade, CEO