Conforme informa o CEO da Vert Analytics e especialista em tecnologia, Andre de Barros Faria, o risco de adotar inteligência artificial sem governança tornou-se um tema central à medida que empresas incorporam soluções baseadas em IA de forma acelerada. O entusiasmo com ganhos de eficiência, automação e análise de dados muitas vezes antecede reflexões mais profundas sobre controle, responsabilidade e impacto. Neste artigo, será analisado por que a ausência de governança compromete resultados, quais riscos operacionais e estratégicos surgem nesse cenário, como a falta de diretrizes afeta pessoas e decisões e por que a governança deve acompanhar a inteligência artificial desde sua concepção.
Por que a governança é indispensável no uso da IA?
A governança estabelece limites, responsabilidades e critérios claros para o uso da tecnologia. Sem ela, a inteligência artificial passa a operar de forma fragmentada, com decisões automatizadas sem supervisão adequada. Segundo Andre de Barros Faria, isso cria um ambiente propenso a erros, inconsistências e riscos jurídicos, especialmente quando plataformas inteligentes, como o Main, da Vert Analytics, são adotadas sem diretrizes claras para a atuação dos agentes de IA junto às equipes e aos processos decisórios.
Além disso, a governança garante alinhamento entre tecnologia e estratégia. Quando soluções de IA são adotadas sem diretrizes, cada área tende a utilizá-las de maneira isolada, comprometendo a integração dos processos. O resultado é uma operação menos eficiente e mais vulnerável.
Quais riscos surgem quando a IA opera sem controle?
Como expõe Andre de Barros Faria, um dos principais riscos é a ampliação de vieses. A inteligência artificial aprende com dados históricos, que frequentemente refletem desigualdades e distorções. Sem governança, esses vieses são replicados e escalados, afetando decisões sensíveis. O problema se agrava quando esses resultados passam a ser tratados como neutros ou objetivos. Com isso, práticas discriminatórias podem ser reforçadas de forma automática e silenciosa.
Outro risco relevante está na perda de rastreabilidade. Decisões automatizadas sem registros claros dificultam auditorias e revisões. Em situações de questionamento, a organização pode não conseguir explicar como ou por que determinada decisão foi tomada. Essa opacidade compromete a confiança interna e externa, além de ampliar riscos jurídicos e regulatórios. A ausência de explicabilidade enfraquece a legitimidade do uso da IA.
Há ainda riscos relacionados à segurança da informação. Modelos de IA mal governados podem expor dados sensíveis ou operar fora de padrões mínimos de proteção, aumentando a probabilidade de incidentes. Vazamentos, acessos indevidos e uso inadequado de informações tornam-se mais prováveis nesse cenário. Esses eventos afetam não apenas a operação, mas também a reputação e a credibilidade institucional.
Como a falta de governança afeta a tomada de decisão?
A ausência de governança leva à delegação excessiva de decisões à tecnologia. Gestores passam a confiar cegamente em recomendações automatizadas, sem questionar premissas ou limites. Esse comportamento reduz o senso crítico e enfraquece a responsabilidade humana. Com o tempo, a decisão deixa de ser um ato consciente e passa a ser apenas validação de uma resposta técnica, o que aumenta a exposição a erros sistemáticos.
Além disso, decisões complexas passam a ser tratadas como problemas puramente técnicos, ignorando fatores éticos, sociais e contextuais. A IA, por definição, não avalia impacto humano ou consequências de longo prazo. Quando esses elementos são desconsiderados, a organização corre o risco de tomar decisões eficientes no curto prazo, mas prejudiciais do ponto de vista institucional, reputacional ou social.
Sem governança, a tecnologia deixa de apoiar a decisão e passa a substituí-la de forma inadequada. De acordo com Andre de Barros Faria, esse deslocamento reduz o senso crítico e enfraquece a responsabilidade humana sobre os resultados. Com o tempo, decisões passam a ser aceitas de forma automática, sem questionamento de premissas ou impactos. Esse cenário aumenta riscos operacionais, éticos e estratégicos, especialmente em contextos complexos.
Autor: Anton Smirnov