O Brasil lidera a adoção corporativa de inteligência artificial (IA), mas essa velocidade esconde uma crise de maturidade. Um estudo global da Sinch, com 2.527 executivos, revela que 76% das empresas brasileiras já usam agentes de IA em produção — número acima da média mundial, que é de 62%. No entanto, o problema está na base: 80% das organizações locais interromperam ou reverteram algum projeto.

Em 39% desses casos, o motivo foi o vazamento de dados. O alerta é claro: a tecnologia não cria conhecimento do nada. Ela aprende com as informações fornecidas. Se esses dados estão duplicados, desatualizados ou incompletos, a empresa acaba automatizando erros em escala e velocidade.

Riscos reais além da tecnologia

Antes, uma base ruim gerava apenas um relatório impreciso. Hoje, pode alimentar modelos de crédito com vieses históricos, sistemas de precificação distorcidos ou ferramentas de compliance que falham em detectar riscos. O erro deixa de ser pontual e passa a influenciar decisões repetidamente.

  • Origem dos dados: É preciso saber de onde vêm as informações usadas pelo modelo.
  • Acesso e proteção: Quem pode acessar os dados? Eles seguem a legislação?
  • Rastreabilidade: É possível explicar uma decisão tomada pela IA diante de um regulador?

Governança deve vir do topo

A governança da IA não pode ficar restrita ao departamento de tecnologia. O assunto precisa chegar ao Conselho de Administração. Projetos que envolvem dados pessoais e decisões automatizadas expõem a organização a riscos regulatórios, financeiros e de reputação. A responsabilidade não desaparece porque a execução foi feita por um algoritmo.

Colocar um modelo em produção rapidamente pode criar imagem de inovação, mas sem política de acesso, classificação de informações e auditoria, a empresa desenvolve um sistema opaco. Conformidade e segurança devem estar na fundação, não serem acrescentadas depois.

As empresas que fizerem esse trabalho ganharão segurança e transformarão promessas em resultados. As que ignorarem a etapa continuarão comprando velocidade com uma dívida invisível, que geralmente aparece só quando o prejuízo já ocorreu.