Governança de inteligência artificial: as três perguntas que o dono da empresa não pode terceirizar

Os riscos que já bateram na porta

Governança de inteligência artificial costuma entrar na pauta das empresas como assunto para depois: para quando a lei do setor for sancionada, para quando o projeto sair do piloto, para quando existir uma área dedicada a isso. Uma reportagem publicada pela revista Pequenas Empresas & Grandes Negócios (PEGN) nesta quarta-feira (4) mostra que os riscos não esperaram essa data.

O uso de inteligência artificial nas empresas brasileiras com dez ou mais pessoas ocupadas passou de 13% para 17% entre 2024 e 2025, segundo a pesquisa TIC Empresas 2025, do Cetic.br, e já chega a metade das grandes companhias. O detalhe que importa para quem decide orçamento: entre as empresas que usam IA, 80% adquiriram softwares ou sistemas prontos, em que preço, modelo e regras de funcionamento ficam nas mãos do fornecedor, não da empresa que paga a conta.

O caso que mostra onde o contrato pronto aperta

Guilherme Friol, CEO da Friol Enterprise, fundador da Vircos e executivo com 20 anos de carreira em tecnologia, relata à PEGN um episódio ouvido no AI Executive Summit que resume o problema.

No AI Executive Summit, um diretor de uma empresa de peças automotivas contou que eles desenvolveram um sistema para a empresa inteira em cima de um grande player de inteligência artificial. Nos últimos dois anos, o valor da cobrança mais do que quadruplicou, e agora eles estão tendo que desenvolver novamente, do zero, um sistema que não fique preso a esse player, porque descobriram que, além do custo, são reféns da plataforma tecnológica.

Guilherme Friol, CEO da Friol Enterprise

A empresa de autopeças não errou ao comprar de um grande fornecedor. Errou ao não ter, antes de assinar, uma resposta para a pergunta que vem depois: o que acontece quando esse fornecedor decide mudar o preço ou o comportamento do modelo? Foi esse buraco que custou dois anos de reconstrução do zero.

Por que isso não é mais problema do jurídico ou da TI

Para Friol, o caso mostra que governar a inteligência artificial deixou de ser tarefa que se delega inteira ao jurídico ou à área técnica. É decisão de quem assina o contrato, porque é quem responde pelo resultado se o fornecedor mudar as regras no meio do caminho.

O empresário de 2028 não programa. Audita. Sabe onde está o dado, o que roda onde e o que acontece se o fornecedor parar. Essas três respostas valem mais do que qualquer curso de prompt.

Guilherme Friol, CEO da Friol Enterprise

A tese de Friol é que a formação mais comum em IA, voltada a ensinar a usar ferramentas e escrever comandos, prepara o funcionário para operar o sistema, mas não prepara o dono para decidir se aquele sistema deveria existir daquele jeito. São competências diferentes, e a segunda é a que falta na maioria das empresas que compram pronto.

As três competências, lado a lado

Governança de dados tem prazo legal, não é só organização

A primeira competência parece básica, e por isso costuma faltar: o dado do cliente numa planilha, o histórico de vendas num sistema à parte, a política interna num PDF perdido, e ninguém na empresa com a lista completa. Não é projeto de TI. É o dono saber responder, numa reunião, quais dados alimentam cada decisão automatizada da empresa e sob que regra de acesso.

Aqui a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) já cobra conta, não é risco futuro. A lei dá ao cliente o direito de pedir revisão de decisões tomadas unicamente por tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses, e obriga a empresa a informar os critérios usados quando for questionada. Quem não sabe quais dados entraram na decisão não tem como responder a esse pedido, e a exposição é jurídica, não só reputacional.

Ler o mapa evita comprar o pacote inteiro sem perceber

A segunda competência é saber o que roda onde e por quê, não em nível de código, mas em nível de mapa de decisão: qual função roda no fornecedor, qual roda em modelo próprio, qual carrega regra de negócio da empresa e qual é tarefa genérica que qualquer concorrente também usa. Com 80% das empresas usuárias de IA apoiadas em sistemas prontos, essa leitura separa o que vale comprar do que precisa ficar sob controle da casa.

O empresário que não faz essa leitura tende a comprar o pacote inteiro e descobrir depois que a regra que diferencia o negócio foi embutida dentro do produto do fornecedor. Na prática, o mapa cabe numa página: para cada função de IA, onde ela roda, se carrega regra de negócio ou não, e quem decide quando ela muda. É o documento que deveria existir antes da próxima proposta chegar à mesa de aprovação.

Plano B por função é a competência que menos aparece em curso

A terceira é a que mais aparece na conta e menos aparece nos cursos de IA para gestores. Fornecedores mudam preço, comportamento e disponibilidade de modelos por decisão própria, em prazos que não passam pelo cliente, como no caso da empresa de autopeças.

Gerir esse risco significa ter, para cada função crítica de IA, uma resposta pronta: se este fornecedor sumir amanhã, quanto tempo a operação leva para voltar a funcionar, com quem e a que custo. Sem essa resposta escrita, o plano B só existe no dia em que o aviso de descontinuação chega, e aí já é tarde para negociar prazo.

O risco que vem pela frente tem nome de projeto cancelado

A Gartner projeta que mais de 40% dos projetos de IA agêntica (sistemas que tomam decisões e executam tarefas sem supervisão humana a cada passo) sejam cancelados até o fim de 2027, por custo crescente, valor de negócio pouco claro ou controle de risco inadequado. Na leitura de Friol, esse controle inadequado costuma começar antes do projeto existir: ninguém perguntou, no momento da assinatura, o que acontece se o fornecedor mudar de ideia.

Do lado regulatório, o PL 2338/2023, marco legal da inteligência artificial no Brasil, foi aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e segue em tramitação na Câmara dos Deputados quase dois anos depois, sem data definida de votação. A ausência de lei em vigor não suspende os riscos já descritos: LGPD, contrato e dependência de fornecedor já valem hoje, com ou sem marco legal de IA.

O que não precisa virar projeto interno

Friol é explícito sobre o limite da própria tese: governar IA não pede que a empresa construa tudo internamente nem monte um laboratório de tecnologia. Para o que é commodity, como transcrição de áudio ou leitura automática de documentos, comprar pronto segue sendo a decisão certa, e o dono que audita o próprio uso confirma isso rápido.

O que a governança pede é que a decisão sobre a inteligência que vai decidir pela empresa, a que mexe em preço, crédito, atendimento ou contrato de cliente, passe por quem sabe fazer as três perguntas, e não seja herdada do pacote que o fornecedor vendeu.

O roteiro cabe em três tarefas

Para quem quer sair do zero, o caminho descrito por Friol tem uma tarefa por competência, nenhuma delas exige saber programar:

1. Listar, para cada decisão automatizada em uso na empresa, a fonte de cada dado e quem tem acesso a ela
2. Montar o mapa de uma página com o que roda onde, o que carrega regra de negócio e quem decide quando muda
3. Escrever o plano B de cada função crítica: o que a empresa faz no dia seguinte a um aviso de descontinuação, quem é responsável e em quanto tempo a operação volta

As três tarefas também mudam a mesa de negociação. Quem chega à conversa com o fornecedor já com o mapa, a lista de dados e o plano B em mãos consegue pedir cláusula de reajuste previsível, prazo de aviso para mudança de modelo e portabilidade de dados, pontos que o fornecedor não costuma oferecer por conta própria. Quem chega sem isso assina o que estiver na proposta padrão, e descobre o preço real só quando a cobrança quadruplicar.

Fonte: Pequenas Empresas & Grandes Negócios