Inteligência artificial nas empresas: inovação exige governança, segurança e controle de custos

A inteligência artificial generativa deixou de ser uma tecnologia experimental e passou a fazer parte da rotina dos profissionais. Hoje, já apoia atividades como análise de documentos, geração de conteúdo, desenvolvimento de software, pesquisa de informações e automação de tarefas.

À medida que os ganhos de produtividade se tornam mais evidentes, cresce também a demanda por novas ferramentas, modelos e aplicações. Em muitos casos, porém, a velocidade de adoção supera a capacidade das empresas de avaliar, homologar e governar as soluções disponíveis. O desafio passa a ser viabilizar o uso da IA de forma segura, controlada e alinhada à estratégia da organização.

A facilidade de acesso a essas ferramentas mudou a dinâmica de adoção tecnológica nas empresas. Muitas soluções estão disponíveis diretamente na internet, oferecem versões gratuitas ou podem ser contratadas individualmente em poucos minutos. Com isso, um profissional pode começar a utilizar uma nova ferramenta antes mesmo que a organização tenha conhecimento desse uso.

Esse movimento contribui para o chamado Shadow AI: a utilização de ferramentas, modelos ou aplicações de inteligência artificial fora dos ambientes formalmente homologados. Na maioria dos casos, o objetivo é ganhar produtividade ou agilidade, mas a falta de visibilidade pode criar riscos importantes.

Contratos, relatórios financeiros, códigos-fonte, dados pessoais, informações de clientes e documentos estratégicos podem ser processados por plataformas externas sem que a empresa tenha clareza sobre armazenamento, retenção, localização dos dados ou uso dessas informações pelo fornecedor.

O Gartner destaca que a adoção de IA introduz novos desafios relacionados a confiança, risco, segurança e terceiros, reforçando a necessidade de alinhar o uso da tecnologia aos objetivos e controles definidos pela organização. Nesse contexto, diretrizes corporativas precisam ser acompanhadas de uma estrutura de governança capaz de orientar o uso e oferecer alternativas adequadas aos profissionais.

Isso envolve conhecer quais soluções estão sendo utilizadas, classificar diferentes níveis de risco, definir quais informações podem ser processadas por cada ferramenta e estabelecer critérios claros para homologação e acesso. O Gartner também recomenda o inventário das soluções de IA, políticas de uso aceitável e a revisão dos controles de classificação, proteção e acesso às informações.

Além da segurança, o custo da inteligência artificial começa a ganhar relevância. Enquanto o uso individual de um chatbot pode ter impacto financeiro relativamente previsível, o cenário muda quando a empresa passa a utilizar APIs, grandes volumes de documentos, modelos multimodais, mecanismos avançados de raciocínio e agentes que realizam múltiplas chamadas de forma automatizada.

Nesse ambiente, o consumo deixa de estar restrito ao licenciamento e passa a envolver custos variáveis de processamento, tokens, inferência e volume de utilização. O Gartner estima que, até 2028, os custos agregados de inferência representarão pelo menos 70% do custo total do ciclo de vida dos modelos e projeta que parte relevante dos projetos de GenAI poderá ultrapassar seus orçamentos por escolhas arquiteturais inadequadas e falta de conhecimento operacional.

Por isso, as empresas precisarão compreender não apenas quem possui acesso à IA, mas também quem está consumindo recursos, quanto está consumindo, para qual finalidade e qual valor está sendo gerado. Nem todos os casos de uso exigem os modelos mais sofisticados, e a escolha entre diferentes soluções passa a fazer parte tanto da arquitetura tecnológica quanto da governança financeira.

Nesse cenário, ganham espaço mecanismos como os AI Gateways, destacados pelo Gartner como uma camada intermediária entre aplicações e modelos de inteligência artificial. Essas soluções podem centralizar acessos, proteger chaves de API, aplicar políticas, acompanhar consumo e direcionar solicitações entre diferentes modelos, ampliando a observabilidade sobre segurança e custos.

Essa evolução reforça uma mudança de perspectiva: a IA deixa de ser apenas uma coleção de ferramentas individuais e passa a ser tratada como uma nova camada da arquitetura corporativa.

Ao mesmo tempo, nenhuma estrutura de governança será eficaz sem orientação adequada aos profissionais. Treinamentos recorrentes precisam explicar quais ferramentas podem ser utilizadas, quais informações podem ser processadas, como validar resultados e em quais situações é necessária avaliação prévia das áreas responsáveis. Mais do que estabelecer restrições, é necessário criar condições para que a tecnologia seja utilizada de forma segura e produtiva.

A governança também precisa acompanhar o nível de autonomia das soluções. Um assistente utilizado para resumir documentos não apresenta necessariamente o mesmo nível de risco de um agente conectado a sistemas corporativos e capaz de executar ações. Quanto maior a autonomia, maior a necessidade de controles proporcionais.

Por fim, a adoção responsável de IA não pode ser tratada apenas como uma agenda de tecnologia. Segurança da Informação, Jurídico, Compliance, Finanças, áreas de negócio e liderança precisam participar desse processo, cada uma contribuindo para a gestão de riscos, custos, responsabilidades e geração de valor.

As organizações que conseguirem combinar inovação, treinamento, segurança, gestão de custos e governança estarão mais preparadas para transformar a inteligência artificial de uma coleção de iniciativas isoladas em uma capacidade empresarial sustentável. À medida que o uso da tecnologia se amplia, a questão central passa a ser a capacidade da organização de compreender onde, como, com quais dados, com quais riscos e a que custo a IA está sendo utilizada.