Yuri Pereira (*)
A inteligência artificial já está presente no cotidiano das empresas, muitas vezes antes mesmo da criação de políticas internas de controle e segurança. Ferramentas generativas passaram a ser utilizadas por diferentes áreas para acelerar tarefas, aumentar produtividade e reduzir custos. O problema é que, na maioria das organizações, a velocidade da adoção superou a capacidade de estabelecer governança adequada.
Esse cenário impulsionou o chamado “Shadow AI”, prática em que colaboradores utilizam soluções de IA sem aprovação institucional. O fenômeno não acontece apenas nas áreas operacionais. Estudos recentes mostram que executivos também estão entre os principais usuários dessas ferramentas, ampliando riscos relacionados à exposição de dados, segurança da informação e conformidade regulatória.
Diante disso, o modelo de implementação de IA deixou de ser apenas uma decisão técnica e passou a representar uma estratégia de negócio. O modelo centralizado, normalmente concentrado na área de TI, garante maior controle, mas costuma gerar lentidão e dificultar a escalabilidade. Já o descentralizado oferece autonomia total às áreas, acelerando projetos, porém aumentando riscos de duplicidade, falta de padronização e vulnerabilidades operacionais.
Por esse motivo, o modelo híbrido, conhecido como hub-and-spoke, vem ganhando espaço nas organizações que conseguem escalar a inteligência artificial com mais eficiência. Nesse formato, um núcleo central define padrões, critérios de segurança e ferramentas aprovadas, enquanto as áreas implementam soluções com autonomia supervisionada. A combinação entre controle e velocidade tem se mostrado mais eficiente para empresas que desejam transformar IA em vantagem competitiva real.
Outro desafio recorrente está na dificuldade de transformar pilotos em soluções efetivamente produtivas. Muitas organizações investem em testes isolados sem criar processos claros para implantação, medição de resultados e continuidade operacional. Em diversos casos, problemas que chegam às equipes de tecnologia como demandas de IA poderiam ser resolvidos com revisão de processos ou automações mais simples.
Os dados mais recentes mostram que empresas com liderança ativa na definição da governança conseguem reduzir riscos, acelerar implementações e ampliar a capacidade de escala das iniciativas. A discussão sobre IA já não está restrita à tecnologia, mas à capacidade das organizações de equilibrar inovação, segurança e estratégia em um ambiente cada vez mais orientado por automação e dados.
(*) Gestor de Portos, Engenharia e Capacitação e membro do Conselho de IA da Associação Brasileira de Inteligência Artificial e E-commerce (ABIACOM).
