Por Marcelo Marchi, investidor, consultor de tecnologia, e CEO e sócio-fundador da Vericode.
Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) deixou de ser um recurso experimental restrito a laboratórios e startups para se tornar um componente estratégico das organizações.
Hoje, o debate já não é mais se as empresas devem ou não adotar a IA, mas como fazê-lo de forma responsável, garantindo governança, compliance e resultados sustentáveis.
Sem essa base, o entusiasmo inicial pode facilmente se transformar em riscos, como vieses em decisões, falta de rastreabilidade e impactos na segurança e na confiabilidade.
Um estudo global da F5, aponta que apenas 2% das empresas possuem governança plena sobre o uso da IA, enquanto 21% foram classificadas como pouco preparadas para lidar com os desafios da tecnologia.
Esses números evidenciam o abismo entre a velocidade da adoção e a maturidade necessária para operar com responsabilidade. O problema não está na inovação em si, mas na ausência de estruturas que assegurem que ela seja aplicada com critérios claros.
No Brasil, os dados revelam um avanço importante, ainda que desigual.
Segundo a Responsible AI Pulse Survey de 2025, da EY, 28% dos executivos brasileiros já implementaram soluções de IA em suas companhias, e outros 28% estão em fase de integração.
Além disso, 45% afirmam que a tecnologia já está presente na maioria das iniciativas corporativas, em processo de aprimoramento para transformar os negócios.
A questão central, no entanto, é que a adoção da IA não pode ser pautada apenas por ganhos imediatos de produtividade ou redução de custos. A tecnologia precisa ser inserida dentro de um ecossistema de governança que garanta confiabilidade e responsabilidade em sua aplicação.
Isso significa estabelecer políticas claras de uso, mecanismos de auditoria, revisões obrigatórias e avaliação baseada em métricas e benchmarks, especialmente critérios de precisão, robustez, recall e viés. Sem esses elementos, a empresa corre o risco de trocar velocidade por insegurança.
Mais do que uma exigência técnica, a governança em IA se tornou um pilar de reputação e competitividade. Clientes, investidores e reguladores estão cada vez mais atentos a como as empresas lidam com riscos tecnológicos, privacidade de dados e ética no uso da IA.
Um deslize nessa área pode custar caro não apenas financeiramente, mas também em credibilidade e posicionamento no mercado.
Construir guardrails para alucinações e privacidade de dados passam a ser prerrogativas essenciais dado que a responsabilidade corporativa deixou de ser uma opção e passou a ser uma condição de sobrevivência no jogo da inovação.
Outro aspecto relevante é que a IA não deve ser encarada como atalho, é comum que as organizações se concentrem apenas em projetos rápidos e de impacto imediato, mas o verdadeiro valor surge quando se consegue combinar velocidade de entrega com critérios sólidos de governança e compliance.
Esse equilíbrio permite acelerar resultados sem abrir mão da confiança, algo cada vez mais decisivo em mercados altamente competitivos e regulados.
Para que essa transformação seja consistente, as empresas precisam adotar uma abordagem multidisciplinar. Implementar IA vai além de contratar tecnologia: envolve capacitar equipes, revisar processos internos, alinhar áreas de negócios e tecnologia e criar métricas que traduzam impacto real em eficiência, receita e experiência do cliente.
A IA responsável nasce quando inovação, pessoas e processos caminham juntos.
Portanto, o impacto da Inteligência Artificial nas empresas já é inegável, mas sua consolidação depende de responsabilidade. O futuro da tecnologia não está em multiplicar pilotos ou protótipos sem rumo, mas em construir bases sólidas de governança que transformem hype em valor real.
Para quem souber fazer essa transição com equilíbrio, a IA deixará de ser apenas uma promessa para se tornar um diferencial estratégico sustentável.