Por Daniel Salerno, CTO e diretor de dados e IA na HVAR.
A incorporação da inteligência artificial ao ambiente corporativo deixou de ser uma tendência para se tornar parte estrutural das operações em empresas de todos os setores.
O ganho de eficiência é inegável, mas cresce também a preocupação com a forma como essas tecnologias tomam decisões, tratam dados e interagem com as pessoas.
O avanço acelerado da IA trouxe um novo tipo de desafio: assegurar que os sistemas automatizados atuem de maneira previsível, justa e segura.
Nesse contexto, a governança da IA deixa de ser um tema periférico e se consolida como fator determinante para o uso responsável e sustentável da tecnologia.
O framework TRISM ou AI Trust, Risk and Security Management representa uma resposta concreta aos desafios da inteligência artificial corporativa. Ele propõe práticas de governança baseadas em cinco eixos fundamentais que abrangem explicabilidade, operações contínuas de modelos, detecção de desvios, resistência a ataques e proteção de dados.
A pesquisa do Gartner aponta que empresas que aplicarem esses princípios podem alcançar até 50% de melhoria em desempenho e aceitação de suas soluções até 2026.
Esse dado confirma que a confiança deixou de ser apenas uma consequência da inovação e se tornou parte essencial da estratégia de negócios. Não se trata de adotar regras por obrigação, mas de reconhecer que transparência e segurança passaram a definir o próprio valor da tecnologia.
Em um contexto em que consumidores e reguladores exigem transparência, as empresas são chamadas a demonstrar como seus algoritmos funcionam e quais critérios sustentam as decisões automatizadas.
Um levantamento da McKinsey mostra que a percepção pública sobre a justiça e a clareza dos sistemas de IA influencia diretamente a disposição de clientes em adotar essas soluções. A governança, portanto, tornou-se um ativo competitivo. Modelos explicáveis e auditáveis não apenas reduzem riscos, mas fortalecem a credibilidade institucional.
Há quem argumente que a adoção de estruturas como o TRISM possa desacelerar a inovação, criando barreiras adicionais para o desenvolvimento de produtos baseados em IA. Essa visão ignora o custo crescente dos erros e das falhas de confiança.
Sistemas vulneráveis a vieses, ataques ou decisões opacas comprometem não apenas resultados financeiros, mas também a reputação e a conformidade regulatória das empresas. A eficiência sem controle é instável. A inovação sustentável depende de parâmetros claros de responsabilidade.
A implementação de práticas de segurança e ética em IA exige equilíbrio entre autonomia tecnológica e supervisão humana. É preciso que empresas adotem mecanismos contínuos de monitoramento de modelos, prevenção de desvios e revisão de dados de treinamento.
O objetivo é criar sistemas que aprendam de forma controlada, respeitando padrões éticos e legais. Isso demanda equipes multidisciplinares e políticas de transparência capazes de dialogar com stakeholders, reguladores e consumidores.
O avanço da inteligência artificial redefine o papel das empresas e exige que o uso da tecnologia seja acompanhado de previsibilidade e responsabilidade. A confiança deixou de ser consequência e passou a ser requisito para adoção. Organizações que estruturam suas estratégias com base em governança, risco e segurança constroem vantagem competitiva e reduzem exposição regulatória.
A consolidação do TRISM marca esse novo estágio ao estabelecer fundamentos para uma IA transparente, segura e auditável. O futuro da tecnologia dependerá da capacidade das empresas de integrar ética e segurança às decisões automatizadas, transformando confiança em ativo central da inovação.
