5 questões que toda empresa deveria ter antes de investir em IA

Por Allan Ravagnani — Carta Capital

Indústria amplia uso de inteligência artificial, mas governança recebe a menor nota entre os critérios avaliados e trava a passagem de testes para produção

O uso de IA avança nas empresas brasileiras em ritmo mais rápido que a capacidade delas de organizar regras, responsabilidades e controles para a tecnologia. Na indústria, a fatia de companhias que recorrem à inteligência artificial saltou de 16,9% para 41,9% em dois anos, segundo a Pesquisa de Inovação Semestral (Pintec), do IBGE.

Em números absolutos, o total de empresas industriais com a tecnologia passou de 1.619 em 2022 para 4.261 em 2024, alta de 163%. O levantamento considera companhias com 100 ou mais funcionários.

Por outro lado, a gestão não acompanhou a mesma velocidade. Em pesquisa da Fiesp, a governança de inteligência artificial na indústria recebeu nota média de 2,8 em uma escala até 5, a menor entre todos os critérios avaliados.

Esse descompasso aparece com frequência nos diagnósticos de maturidade feitos pela Premiersoft, empresa de modernização de operações digitais. Segundo a companhia, protótipos funcionam e testes avançam, mas os problemas de estrutura surgem na hora de levar os sistemas para produção 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.

De acordo com a empresa, os entraves se concentram em três frentes. A primeira é cultural, com equipes que resistem à tecnologia ou não têm preparo para usá-la no dia a dia. A segunda envolve a governança de dados, pela falta de controles de segurança e privacidade.

Já a terceira diz respeito à qualidade, com a ausência de critérios para medir a confiabilidade do que os sistemas entregam.

A partir dessas lacunas, Hülsenbeck lista cinco perguntas que a liderança deveria responder antes de ampliar o investimento ou o escopo de uso da inteligência artificial. “Identificamos essas lacunas de forma recorrente ao trabalhar com empresas de diferentes portes e setores”, diz.

A primeira questão é se a empresa sabe qual problema de negócio quer resolver com IA. Segundo o executivo, muitas companhias adotam a tecnologia porque “todo mundo está fazendo”, sem definir o resultado que esperam alcançar.

Sem esse ponto de partida, o projeto vira experimento, sem retorno que possa ser medido.

Em seguida, vem a avaliação do que os sistemas produzem. Ferramentas de IA generativa podem entregar respostas que parecem corretas, mas contêm erros.

Sem critérios de validação e revisão feita por pessoas, essas falhas passam despercebidas até provocar danos na operação ou na reputação da empresa.

A terceira pergunta trata de responsabilidade. A governança de inteligência artificial exige que alguém responda pelo monitoramento de riscos, vieses e desempenho dos sistemas.

Isso inclui saber quem acompanha se a ferramenta funciona conforme o previsto, quem identifica distorções nos resultados e quem age quando algo sai do controle. Sem essas definições, a tecnologia opera sem supervisão.

Além disso, a empresa precisa garantir que as informações usadas pelos sistemas não exponham propriedade intelectual ou dados de clientes. Alimentar modelos com dados da companhia sem controle de acesso abre brechas para vazamentos.

Por isso, as políticas de segurança da informação precisam evoluir no mesmo ritmo da adoção da tecnologia.

Por fim, a última questão envolve as pessoas. Se as equipes não confiam na ferramenta, não sabem usá-la ou resistem à mudança, o sistema fica subutilizado e o investimento não se converte em resultado.

Segundo Hülsenbeck, o acesso à IA deixou de ser a barreira. “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”, afirma.

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