Cultura organizacional e ausência de processos estruturados travam passagem de protótipos para produção em larga escala
Empresas brasileiras adotam inteligência artificial em ritmo acelerado, mas a maioria ainda não estruturou governança, processos de qualidade e preparo cultural para escalar essas iniciativas com segurança. Dados do IBGE mostram que 41,9% das indústrias já utilizam IA, representando um crescimento de 163% em dois anos. No entanto, a pesquisa da Fiesp indica que a governança de inteligência artificial na indústria é um aspecto que ainda precisa ser aprimorado, já que recebe uma média de apenas 2,8 em uma escala que vai até 5,0, sendo a menor nota entre todos os critérios avaliados.
A Premiersoft, empresa especializada em modernização de operações digitais, observa esse padrão de forma recorrente ao diagnosticar maturidade no uso de IA dentro de organizações. Protótipos funcionam, casos de teste avançam, porém, quando chega a hora de levar a IA para produção em larga escala, surgem problemas estruturais que não apareceram na experimentação.
“Empresas conseguem experimentar IA rapidamente, mas ao tentar escalar, esbarram em problemas que não são tecnológicos. Falta clareza sobre quem é responsável por monitorar riscos, não existem processos para validar a qualidade do que a IA entrega e dados sensíveis ficam expostos sem governança adequada”, afirma Rodrigo Hülsenbeck, CEO da Premiersoft.
Os principais gargalos identificados estão em três frentes: cultura organizacional, com equipes resistentes ou sem preparo para incorporar IA ao trabalho cotidiano; governança de dados, devido à ausência de controles sobre segurança e privacidade; e garantia de qualidade, com a falta de critérios para avaliar a confiabilidade do que a IA produz.
Para Hülsenbeck, há cinco questões estratégicas que toda liderança deveria responder antes de aumentar investimento ou escopo de uso de inteligência artificial. “Identificamos essas lacunas de forma recorrente ao trabalhar com empresas de diferentes portes e setores”, explica o executivo.
1. A empresa tem clareza sobre qual problema de negócio a IA deve resolver?
Muitas empresas adotam IA porque “todo mundo está fazendo”, mas sem definir claramente qual resultado de negócio esperam alcançar. Sem essa clareza, a tecnologia vira experimento sem retorno mensurável.
2. Existe um processo definido para avaliar a qualidade do que a IA produz?
IA generativa, por exemplo, pode entregar respostas plausíveis, mas incorretas. Sem critérios de validação e revisão humana estruturados, erros passam despercebidos até causar impacto operacional ou reputacional.
3. A empresa sabe quem é responsável por monitorar riscos, viés e desempenho da IA? Governança de IA exige responsabilização clara. Quem monitora se o sistema está funcionando conforme esperado? Quem detecta viés nos resultados? Quem age quando algo sai do controle? Sem essa definição, a IA opera sem supervisão adequada.
4. Os dados podem ser usados com segurança, sem expor propriedade intelectual ou informações sensíveis?
Alimentar sistemas de IA com dados corporativos sem controle de acesso pode expor informações estratégicas, dados de clientes ou propriedade intelectual. Políticas de segurança da informação precisam evoluir na mesma velocidade da adoção de IA.
5. As equipes estão preparadas para incorporar IA ao trabalho cotidiano?
Tecnologia sem adoção cultural não gera resultado. Se as equipes não confiam na IA, não entendem como usá-la ou resistem à mudança, a ferramenta fica subutilizada e o investimento não se converte em impacto.
“A tecnologia está acessível. O desafio agora é estruturar governança, definir responsabilidades e preparar as pessoas. Empresas que ignoram essas questões conseguem criar protótipos, mas não conseguem escalar com segurança e previsibilidade”, completa Hülsenbeck.
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