A inteligência artificial está presente no dia a dia das empresas, mas muitas ainda não sabem como medir se ela realmente está trazendo resultados. Em vez de olhar apenas para o consumo de recursos, o foco deve estar no valor que a tecnologia entrega para o negócio, como produtividade, redução de erros e segurança dos dados.
Luiz Claudio
A rápida incorporação da inteligência artificial ao ambiente corporativo tem transformado a forma como profissionais executam tarefas, produzem conteúdo, analisam informações e tomam decisões. Diferentemente de outras tecnologias, porém, a IA não entrou nas organizações exclusivamente por grandes projetos conduzidos pelas áreas de tecnologia. Em muitos casos, sua adoção ocorreu de maneira espontânea, impulsionada pelos próprios colaboradores em busca de mais produtividade. Esse movimento acelerou ganhos operacionais, mas também trouxe novos desafios relacionados à governança, segurança da informação e conformidade.
- 75% dos trabalhadores já usam IA no trabalho, mas 63% das empresas não têm regras claras para o uso da tecnologia.
- 97% das empresas que sofreram ataques ou vazamento de dados não tinham controle sobre o uso da IA.
- Só olhar para o consumo de tokens não mostra se a IA está gerando valor ou apenas sendo usada sem critério.
- Normas internacionais como ISO 42001 e NIST ajudam a criar regras para usar IA de forma segura e responsável.
- É importante medir coisas como redução de retrabalho, tempo economizado e exposição de dados sensíveis.
Dados do Microsoft Work Trend Index mostram que 75% dos trabalhadores do conhecimento já utilizavam inteligência artificial em suas atividades, enquanto 78% afirmavam recorrer a ferramentas pessoais no ambiente corporativo, prática conhecida como Bring Your Own AI. Ao mesmo tempo, o IBM Cost of a Data Breach Report 2025 aponta que 63% das organizações ainda não possuíam políticas específicas de governança para gerenciar o uso de IA ou reduzir os riscos associados à chamada shadow AI. Entre as empresas que registraram incidentes de segurança relacionados à tecnologia, 97% não contavam com controles adequados de acesso.
Por isso, muitas organizações passaram a acompanhar indicadores técnicos, como o consumo de tokens por usuário, para controlar custos e monitorar a utilização das ferramentas. Embora essa métrica seja relevante para estimar volume de processamento e despesas, ela oferece uma visão limitada sobre o impacto real da inteligência artificial no negócio. O número de tokens utilizados não revela se a tecnologia está sendo aplicada em atividades estratégicas, se as respostas são confiáveis ou se houve ganhos efetivos de produtividade.
Em vez de avaliar apenas quanto a tecnologia foi utilizada, torna-se mais importante compreender onde ela está sendo aplicada, quais problemas busca resolver, quais informações são compartilhadas com os modelos e quais riscos podem surgir desse uso. Também passa a ser fundamental identificar se existe revisão humana nas respostas, se as ferramentas adotadas foram homologadas pela organização e se há mecanismos capazes de registrar e auditar as interações realizadas.
Essa necessidade ganha ainda mais relevância à medida que os sistemas evoluem para agentes inteligentes com maior grau de autonomia. Soluções conectadas a bases de dados, sistemas internos e aplicações corporativas passam a executar tarefas, acessar informações sensíveis e apoiar decisões operacionais. Nesses casos, o nível de supervisão precisa ser proporcional ao risco envolvido, combinando controles técnicos, políticas internas e processos claros de responsabilização.
A ISO/IEC 42001, primeira norma voltada à gestão de sistemas de inteligência artificial, estabelece requisitos para implementação, monitoramento e melhoria contínua da governança de IA. O NIST AI Risk Management Framework propõe diretrizes para identificação e mitigação de riscos associados à tecnologia, enquanto o OWASP Top 10 para aplicações com grandes modelos de linguagem alerta para ameaças como vazamento de informações sensíveis, manipulação de prompts, excesso de autonomia e dependência inadequada das respostas geradas pelos modelos.
O controle do uso de IA deve ir além dos custos operacionais e se basear em indicadores que reflitam seu impacto real sobre o negócio. Além de acompanhar despesas, as organizações podem monitorar métricas como a adoção de casos de uso aprovados, a redução de retrabalho, o tempo economizado em processos específicos, a qualidade das entregas, a exposição de dados sensíveis, o uso de ferramentas não homologadas, os incidentes evitados e o nível de maturidade dos usuários. Paralelamente, práticas como autenticação corporativa, gestão de acessos, inventário de aplicações, treinamentos contínuos, auditorias e revisão humana em decisões críticas passam a compor um modelo de governança mais robusto e alinhado ao uso responsável da inteligência artificial.
Portanto, à medida que a inteligência artificial se consolida como parte da rotina empresarial, o principal desafio das organizações passa a ser garantir que seu uso esteja alinhado aos objetivos do negócio, às exigências regulatórias e aos princípios de segurança da informação. Para isso, estabelecer políticas claras, monitorar riscos e adotar métricas capazes de avaliar o valor efetivamente gerado pela IA tornam-se elementos essenciais para uma governança eficiente. Mais do que uma prática de controle, essa abordagem representa um diferencial competitivo para empresas que buscam incorporar a tecnologia de forma sustentável, segura e responsável.
