A urgência da governança de IA

O uso de inteligência artificial nas empresas brasileiras saltou de 13% para 17% entre 2024 e 2025, atingindo metade das grandes corporações. No entanto, a dependência externa é crítica: 80% dos sistemas adquiridos são prontos, com regras definidas pelo fornecedor. Esse cenário expõe os negócios a custos imprevisíveis e perda de autonomia estratégica.

Guilherme Friol, CEO da Friol Enterprise, alerta que a governança deixou de ser tema exclusivo de TI ou Jurídico. Ela se tornou responsabilidade direta do dono, que precisa auditar processos em vez de apenas usar ferramentas. A falta de preparo técnico pode resultar em contratos onerosos e bloqueios operacionais.

Competência 1: Governança de dados

Saber quais informações alimentam cada decisão automatizada é a primeira barreira de defesa. Não se trata de um projeto de infraestrutura, mas de clareza empresarial sobre origens e acessos. Uma lista simples revela duplicidades, dados sem responsável e violações potenciais da LGPD.

Com a tramitação do PL 2338/2023 no Congresso, a exigência por transparência nos critérios algorítmicos tende a aumentar. Empresários que não mapeiam seus ativos digitais correm risco legal direto ao não conseguirem justificar decisões tomadas por máquinas.

Competência 2: Leitura de arquitetura

Entender onde roda cada função da IA separa o que é commodity do que é diferencial competitivo. Um mapa de uma página deve indicar onde processa os dados, qual regra de negócio está embutida e quem autoriza mudanças.

Empresas que compram pacotes inteiros sem essa leitura frequentemente descobrem tarde demais que sua lógica interna foi terceirizada. Controlar o código crítico mantém a propriedade intelectual sob gestão própria, enquanto tarefas genéricas podem permanecer em plataformas externas.

Competência 3: Gestão de risco de fornecedor

O caso de uma montadora de autopeças, cujos custos de IA quadruplicaram em dois anos, ilustra o perigo da dependência unilateral. Fornecedores alteram preços e disponibilidade sem aviso prévio, colocando operações em risco.

A gestão desse risco exige um plano B para cada função crítica: definir responsabilidades e prazos de recuperação caso o serviço seja descontinuado. Com projeções da Gartner indicando cancelamento de 40% dos projetos de IA até 2027 por falhas de controle, a resiliência operacional é vital.