A Estado da Governança de IA: 4 Dicas para Priorizar uma IA Responsável
A IA generativa está passando de uma hype experimental para uma implementação prática, e o desafio chave para as empresas não é mais se devem adotá-la, mas como fazê-lo de maneira segura e eficaz. Para explorar como as organizações estão lidando com isso, uma pesquisa de governança de IA realizada pela Pacific AI, em parceria com a Gradient Flow, revelou resultados preocupantes. Apesar do entusiasmo pela IA ser forte, a maturidade na governança está muito atrás.
Adoção e Governança são Lentas
Apesar da percepção pública em torno da IA generativa, a adoção no mundo real permanece modesta. Apenas 30% das organizações pesquisadas implementaram a IA generativa em produção, e apenas 13% gerenciam várias implementações. As grandes empresas são cinco vezes mais propensas do que as pequenas a fazê-lo.
No entanto, esse ritmo moderado não se traduziu em segurança. Quase 48% das organizações não monitoram seus sistemas de IA quanto à precisão, desvio ou uso indevido—fundamentos da governança responsável. Entre as pequenas empresas, esse número cai para assustadores 9%. Recursos limitados e a falta de expertise interna amplificam esses riscos em ambientes menores.
Pressa > Segurança
O maior obstáculo para uma governança mais robusta de IA não é a complexidade técnica ou a ambiguidade regulatória; é a urgência. Quase 45% de todos os entrevistados, e 56% dos líderes técnicos, citaram a pressão para agir rapidamente como o principal obstáculo para uma governança eficaz. Em muitas empresas, a governança ainda é percebida como um freio à inovação, em vez de um acelerador para implantações seguras.
No entanto, essa pressa pode ser em vão. A ausência de supervisão estruturada frequentemente leva a falhas evitáveis—problemas que podem paralisar projetos, erodir a confiança dos stakeholders e atrair escrutínio regulatório. Estruturas de governança robustas, incluindo monitoramento, avaliações de risco e protocolos de resposta a incidentes, permitem que as equipes avancem de forma mais rápida e mais segura.
Políticas Não Significam Prática
Embora 75% das empresas relatam ter políticas de uso de IA, menos de 60% possuem papéis de governança designados ou manuais de resposta definidos. Isso sinaliza um claro desconforto entre política e prática. Entre as pequenas empresas, a disparidade é ainda maior—apenas 36% têm líderes de governança e apenas 41% realizam treinamento de IA anualmente.
Essa mentalidade de “cumprir a tabela” sugere que muitas organizações estão tratando a governança como uma formalidade de conformidade, em vez de uma consideração essencial no processo de desenvolvimento. A verdadeira governança significa atribuir propriedade, integrar salvaguardas nos fluxos de trabalho e alocar recursos para a supervisão de IA, idealmente desde o início.
Divisões de Liderança Persistem
A pesquisa revela uma crescente divisão entre líderes técnicos e seus colegas de negócios. Engenheiros e líderes de IA são quase duas vezes mais propensos a buscar vários casos de uso, levando estratégias híbridas de construção e compra, e impulsionando implantações adiante. No entanto, esses mesmos líderes enfrentam a maior parte das demandas de governança—frequentemente sem o treinamento ou as ferramentas necessárias para gerenciar plenamente os riscos.
Para CTOs, VPs e gerentes de engenharia, a lição é clara: a execução técnica deve ser acompanhada de conhecimento em governança. Isso significa um alinhamento mais próximo com as equipes de conformidade, estruturas de responsabilidade claras e processos integrados para o desenvolvimento de IA ética.
Pequenas Empresas Apresentam Grandes Riscos de Governança
Uma das descobertas mais urgentes da pesquisa é a vulnerabilidade de governança das pequenas empresas. Essas organizações são significativamente menos propensas a monitorar modelos, definir papéis de governança ou se manter atualizadas com as regulamentações emergentes. Apenas 14% relataram familiaridade com padrões bem conhecidos, como o Quadro de Gestão de Risco de IA do NIST.
Em um mundo onde até os pequenos players podem implantar sistemas poderosos de IA, isso apresenta um risco sistêmico. Falhas em mitigar preconceitos, vazamentos de dados ou degradação e uso indevido de modelos, entre outros fatores, podem se propagar por todo o ecossistema. As grandes empresas devem assumir um papel de liderança para elevar a capacidade de governança de seus fornecedores, parceiros e afiliados. Colaboração em toda a indústria, ferramentas e modelos também podem ajudar a minimizar problemas.
Como os resultados da pesquisa indicam, há considerável margem para melhorias na governança de IA. As empresas estão assumindo riscos regulatórios e reputacionais reais em nome de se adiantar, mas isso é um erro. As organizações que prosperarão não serão aquelas que simplesmente implantam IA rapidamente, mas aquelas que a implantam de forma responsável e em escala.
Quatro Estratégias para Priorizar a Governança de IA
As lideranças empresariais podem adotar as seguintes estratégias para garantir que a governança de IA seja uma prioridade:
1.) Faça da Governança de IA uma Iniciativa Chave de Liderança:
A governança de IA deve ser uma preocupação a nível de conselho. Atribua liderança dedicada, estabeleça propriedade multifuncional e vincule a governança aos resultados de negócios.
2.) Integre a Gestão de Risco Desde o Início:
Integre ferramentas de monitoramento para desvio de modelo, alucinações e ataques de injeção diretamente nos pipelines de implantação.
3.) Exija Treinamento em IA:
Invista em treinamento de IA para toda a sua organização. Certifique-se de que as equipes compreendam estruturas chave, como o NIST AI RMF, ISO 42001, e regulamentações locais e específicas do setor que impactam seu negócio.
4.) Prepare-se para Contratempos:
Desenvolva planos de resposta a incidentes adaptados aos riscos específicos da IA—preconceito, uso indevido, exposição de dados e ataques adversariais. A única garantia é que haverá erros ao longo do caminho. Certifique-se de que está preparado para remediar de forma rápida e eficaz.
As organizações que lideram o caminho na adoção de IA tratam a governança como um habilitador de desempenho, não como um gargalo. Elas implementam monitoramento, avaliação de risco e gestão de incidentes nos fluxos de trabalho de engenharia. Elas usam verificações automatizadas para impedir que modelos falhos cheguem à produção. Elas também se preparam para falhas inevitáveis com planos de contingência abrangentes.
Mais importante ainda, elas incorporam a governança em todas as funções, desde produtos e engenharia até TI e conformidade, garantindo que a responsabilidade não seja isolada. Com papéis claros, treinamento proativo e observabilidade integrada, essas organizações reduzem riscos e aceleram a inovação de maneira segura e sustentável.
