O avanço da Inteligência Artificial vem pressionando as organizações a revisarem seus controles internos e a forma com as decisões são tomadas. Isso porque a tecnologia passou a influenciar diretamente a alta administração e a definição de responsabilidades internas e externas. Diante disso, a governança ganhou novos desafios, ela precisa ser capaz de lidar com riscos operacionais e jurídicos inéditos, além de responder com precisão a mudanças regulatórias e técnicas que se sucedem em ritmo acelerado.
O Projeto de Lei nº 2.338/2023, aprovado no Senado Federal e enviado para análise da Câmara dos Deputados, propõe a criação de um marco regulatório para IA e vem sendo amplamente discutido em Brasília. O Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI) e o Congresso Nacional reagendaram audiências para discutir o plano nacional de IA e fortaleceram cooperação para a regulação da tecnologia, conforme divulgado no portal do órgão.
Além disso, conforme divulgado pelo Agência Nacional de Telecomunicações (Anatel), durante o evento Futurecom 2025 em São Paulo, foi defendida uma regulação de IA baseada em princípios, com flexibilidade e foco em competitividade digital. Os exemplos acima não são os únicos, diversas entidades e a sociedade como um todo está preocupada com as repercussões do uso da IA e isso vem se refletindo em diversos setores produtivos.
Desafios impostos pela IA na governança corporativa
São muitos os desafios da governança com o uso da Inteligência Artificial. A IA afeta a maneira como as empresas definem estratégias, mensuram resultados e distribuem funções executivas. A análise automatizada de dados e a previsão de cenários alteram a hierarquia das decisões, deslocando parte do controle para sistemas baseados em algoritmos e isso amplia a necessidade de revisão dos processos de supervisão e de alinhamento entre tecnologia e objetivos institucionais.
Outro ponto sensível é a ausência de normas para validação de modelos e gestão de incidentes envolvendo IA, e essa indefinição sobre quem responde por erros algorítmicos, por exemplo, se o fornecedor da tecnologia, o desenvolvedor interno ou a própria companhia, gera insegurança jurídica e expõe as empresas a riscos reputacionais, regulatórios e financeiros.
Gestão de riscos e oportunidades na adoção da IA
A adoção da IA cria pontos de vulnerabilidade, como falhas de modelo, uso inadequado de dados e decisões automatizadas sem validação. O risco não vai desde erros técnicos, até geração de impacto reputacional e regulatório para a organização. Em contrapartida, o uso controlado da IA permite ganhos de tempo, precisão e eficiência em áreas relevantes do negócio, como, por exemplo, a análise financeira e a previsão de demanda. O desafio da governança, neste ponto, é manter equilíbrio entre inovação e controle de risco.
Aspectos éticos, legais e sociais do uso corporativo da IA
O uso de algoritmos decisórios amplia o alcance de temas éticos e jurídicos. As questões como privacidade, viés de dados, rastreabilidade e responsabilidade legal estão no centro das discussões. Por outro lado, a ausência de parâmetros claros sobre autoria de decisões e tratamento de dados pessoais cria brechas que podem custar caro para a organização em termos de dano reputacional e passivos. Além disso, a substituição de funções humanas por sistemas automatizados provoca efeitos sociais que precisam ser analisados sob a ótica da responsabilidade empresarial.
Modelos de governança aplicados à IA
A governança da IA deve definir procedimentos específicos para validação de modelos, revisão de resultados e auditoria de dados. A composição de comitês técnicos com competência multidisciplinar, envolvendo tecnologia, compliance e jurídico é, hoje, uma prática fortemente recomendada. As organizações de maior porte já estão se movimentando para definir processos para rastrear decisões, corrigir desvios e armazenar provas que sustentam a conformidade com normas internas e externas. O objetivo é criar mecanismos verificáveis de controle.
Tendências que influenciam a regulação e o uso da IA
A consolidação do marco legal da IA no Brasil, que, atualmente, está em discussão no Congresso, e o avanço de regulações internacionais reforçam a necessidade de adaptação das empresas. Além disso, cresce o uso de IA generativa e de ferramentas baseadas em modelos híbridos de decisão, exigindo critérios de validação mais rigorosos. A tendência que vem crescendo é de que a governança tecnológica seja tratada como tema permanente de auditoria e conformidade.
Aplicação da IA na tomada de decisão empresarial
Atualmente, a IA já está sendo utilizada para a projeção de cenários, detecção de fraudes, precificação e análise preditiva, reduzindo a dependência de interpretações subjetivas e aumentando a consistência das decisões. No entanto, a precisão dos resultados depende da qualidade dos dados, da calibração dos algoritmos e da supervisão humana. O desafio da governança aqui é o gerenciamento dos sistemas para respeitar os parâmetros definidos e as decisões automatizadas sejam auditadas.
Conclusão
A Inteligência Artificial trouxe desafios relevantes para a governança corporativa. As empresas precisam lidar com riscos técnicos, jurídicos e éticos sem comprometer a eficiência operacional. A questão central é a capacidade de administrar o uso da IA com critérios verificáveis, controle documental e supervisão constante com o mesmo rigor que de uma gestão financeira, por exemplo.
A velocidade das inovações contrasta com a lentidão das estruturas internas, que nem sempre acompanham o ritmo das mudanças. Concluindo, a governança corporativa, que antes mantinha o foco em controles financeiros e compliance, precisa agora incorporar a dimensão tecnológica como eixo permanente de vigilância e decisão.
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