Governança de IA: o risco que ainda não entrou no balanço

*Marcelo Crespo

Os investimentos em IA continuam crescendo em ritmo acelerado e já figuram entre as prioridades estratégicas de empresas de praticamente todos os setores. Esses números costumam aparecer com frequência nas apresentações corporativas e nos relatórios de resultados. O que raramente entra nessa conta é o custo da ausência de governança.

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Um exemplo recente veio da Anthropic. Durante os testes de um de seus modelos experimentais mais avançados, a empresa relatou capacidades de pesquisa e exploração de vulnerabilidades significativamente superiores às inicialmente esperadas. O episódio chamou atenção porque demonstrou como sistemas de IA podem apresentar comportamentos e competências emergentes difíceis de antecipar integralmente, mesmo por seus próprios desenvolvedores.

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Isso mostra um dos maiores desafios contemporâneos da governança da IA: sistemas avançados podem desenvolver capacidades que transcendem os objetivos originalmente definidos por seus criadores sem que isso seja percebido por eles.

Nesse contexto, analisar e compreender apenas aquilo que a IA foi programada para fazer deixa de ser suficiente. Nesse ponto, muitas organizações incorrem em um equívoco estratégico relevante: tratar a IA apenas como mais uma tecnologia a ser administrada por meio dos mecanismos tradicionais de gestão de riscos, segurança da informação ou compliance digital. Governar sistemas capazes de produzir comportamentos emergentes, operar de forma probabilística e influenciar decisões críticas exige uma abordagem substancialmente diferente.

Governança de IA não se resume à existência de políticas corporativas. Ela pressupõe inventário dos sistemas utilizados, definição de responsabilidades, avaliação contínua de riscos, mecanismos de supervisão humana, auditoria dos resultados produzidos, gestão de fornecedores e capacidade de resposta diante de falhas. Em outras palavras, trata-se de criar estruturas capazes de demonstrar não apenas que a empresa utiliza IA, mas que compreende, monitora e controla os riscos decorrentes desse uso. 

O impacto financeiro da governança de IA

A relação entre governança e retorno financeiro já começa a aparecer nos dados. Estudos recentes indicam que organizações que estruturam mecanismos formais de governança para IA tendem a capturar mais valor dos investimentos realizados e a enfrentar menos obstáculos relacionados à qualidade dos resultados, à adoção interna e à gestão de riscos. O problema, portanto, não costuma estar na tecnologia em si, mas na ausência das estruturas necessárias para administrá-la adequadamente.

A pressão econômica encontra um segundo vetor igualmente concreto: o jurídico. Legislações ao redor do mundo deixaram de ser promessa e passaram a ter calendário. O EU AI Act estabelece multas de até €15 milhões ou 3% do faturamento global para determinadas infrações e de até €35 milhões ou 7% para práticas proibidas.

Nos Estados Unidos, mais de 1.100 propostas legislativas relacionadas à IA tramitavam em 2025. O Gartner projeta que, até 2030, regulamentações específicas cobrirão três quartos das economias globais. No Brasil, o PL 2338/2023 segue em tramitação e poderá definir as regras que separarão empresas com estruturas efetivas de governança daquelas expostas a riscos regulatórios, operacionais e reputacionais crescentes.

O cenário regulatório aponta, de forma consistente, para uma ampliação progressiva das obrigações relacionadas à IA.

Ter políticas de IA não é o mesmo que governá-la. A diferença entre uma coisa e outra não será medida apenas por indicadores de conformidade, mas pela capacidade de gerar valor de forma sustentável, reduzir riscos e preservar confiança. Nos próximos anos, essa diferença deixará de ser um tema tecnológico para se tornar uma variável econômica relevante. E, como toda variável econômica relevante, acabará aparecendo no balanço.

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