Agentes de Inteligência Artificial estão sendo adotados em massa, mas a falta de governança pode gerar prejuízos financeiros, operacionais e de reputação. Especialista explica como evitar esse risco.
Daniel Messias, diretor de negócios da Inmetrics
A corrida pela adoção de agentes de Inteligência Artificial (IA) está acelerando. Segundo a McKinsey, 92% das empresas pretendem ampliar seus investimentos em IA nos próximos anos. O entusiasmo é compreensível.
O número demonstra que a IA já faz parte da rotina das organizações do estado. Ao mesmo tempo, quanto maior a adoção de soluções inteligentes, maior também se torna a necessidade de estabelecer mecanismos de governança, monitoramento e controle capazes de garantir que esses agentes atuem de forma segura, confiável e alinhada aos objetivos estratégicos das empresas.
- 92% das empresas querem ampliar investimentos em IA, mas muitas não têm regras claras para seu uso.
- Agentes de IA podem tomar decisões erradas se não forem monitorados corretamente.
- Uma falha na IA pode causar prejuízos financeiros e danos à reputação da empresa.
- É preciso criar um sistema de governança para garantir que a IA seja usada com segurança.
- Empresas que não se prepararem podem ficar para trás no mercado.
Mas existe uma discussão que ainda recebe menos atenção do que deveria. À medida que agentes de IA passam a executar tarefas, recomendar decisões e interagir diretamente com clientes e colaboradores, cresce a necessidade de garantir que esses sistemas operem de forma segura, previsível e alinhada aos objetivos do negócio.
O desafio parece tecnológico. Na prática, é uma questão de governança.
O erro de tratar agentes de IA como sistemas tradicionais
Em uma analogia: confiar a validação de um agente de IA às mesmas estratégias utilizadas para sistemas tradicionais é o mesmo que pedir que um contador faça a auditoria completa de um hospital.
Não se trata de competência. Um contador experiente pode conduzir auditorias complexas e identificar inconsistências financeiras relevantes. Porém, não seria razoável esperar que esse profissional assumisse a responsabilidade por avaliar protocolos clínicos ou processos relacionados à segurança dos pacientes.
O problema não está na capacidade. Está no escopo.
Com agente de IA acontece algo parecido. Muitas organizações estão utilizando estruturas de qualidade desenvolvidas para aplicações determinísticas em sistemas que operam de forma probabilística, interpretam contexto, realizam inferências e tomam decisões a partir de múltiplas variáveis.
É uma diferença fundamental. Enquanto sistemas tradicionais seguem regras previamente definidas, agentes de IA lidam com situações ambíguas, informações incompletas e cenários dinâmicos. Isso exige critérios de avaliação igualmente diferentes.
Quando a IA erra, o impacto vai além da tecnologia
Essa mudança altera também a natureza dos riscos envolvidos. Em aplicações convencionais, uma falha normalmente está associada a um defeito específico que pode ser identificado e corrigido. Já em ambientes de IA, os impactos podem ser mais difíceis de prever e de reproduzir.
O problema é que as consequências não ficam restritas à área de tecnologia. Um agente que interpreta uma solicitação de forma errada, recomenda uma ação não indevida ou opera fora das diretrizes estabelecidas pode gerar consequências financeiras, operacionais, regulatórias e até reputacionais.
Quanto maior a autonomia dos agentes, maior a necessidade de mecanismos capazes de monitorar seu comportamento e garantir aderência às regras do negócio. Por isso, a discussão sobre qualidade em IA deixou de ser um tema exclusivamente técnico. Ela passou a fazer parte da agenda de gestão estratégica das organizações.
O problema não é a IA. É a ausência de governança
Uma das lacunas mais frequentes nos projetos atuais é a ausência de avaliações estruturadas, com a capacidade de medir continuamente o desempenho dos agentes e acompanhar sua evolução ao longo do tempo.
Outro desafio é sobre a regressão comportamental. Quando modelos passam por ajustes, recebem novos dados ou têm o contexto alterado, os comportamentos também podem mudar. Sem o acompanhamento adequado, essas alterações podem passar despercebidas até afetarem clientes e processos críticos.
Há ainda a necessidade de usar outras práticas de validação, por exemplo, simular tentativas de manipulação e cenários adversos para identificar vulnerabilidades antes que elas sejam exploradas em ambientes reais.
AI Operating Model: da experimentação para a escala
É justamente nesse contexto que ganha relevância a discussão sobre um AI Operating Model. À medida que a IA deixa de ser uma iniciativa experimental para se tornar parte da operação das empresas, cresce a necessidade de modelos capazes de conectar tecnologia, governança, processos e responsabilidade corporativa.
É necessário garantir que o agente opere de forma consistente, auditável e alinhada aos objetivos estratégicos da organização. A próxima etapa da evolução será definida pela capacidade das empresas de estabelecer confiança, previsibilidade e governança em sistemas que assumem responsabilidades cada vez mais relevantes para o negócio.
As organizações que conseguirem estruturar um AI Operating Model consistente estarão mais preparadas para transformar a experimentação em vantagem competitiva. As demais correm o risco de descobrir tarde demais que autonomia sem governança é vulnerabilidade.
E na sua empresa, qual é a autonomia do agente de IA
