Por Fernando Trota, CEO da Triven.

A inteligência artificial deixou de ser uma inovação pontual para se tornar parte da rotina de grande parte das empresas. Segundo o relatório The State of AI, da McKinsey & Company, 88% das organizações já utilizam a tecnologia em pelo menos uma função de negócio. O avanço é significativo, mas, em muitos casos, a velocidade da adoção não é acompanhada pela criação de políticas, processos e controles internos capazes de garantir o uso seguro dessas ferramentas. 

Esse descompasso ajuda a explicar alguns dos riscos que começam a surgir. Um relatório da Gartner estima que, até 2027, mais de 40% das violações de dados relacionadas à inteligência artificial terão origem no uso indevido de ferramentas de IA generativa. Boa parte desses problemas começa antes mesmo de a tecnologia estar plenamente integrada à operação: surge quando a empresa adota uma nova ferramenta sem ter clareza sobre as regras que devem orientar seu uso, os processos que podem ser automatizados e os dados que precisam ser protegidos.

Muitas organizações incorporaram a inteligência artificial à sua rotina antes de criar mecanismos para administrá-la. O resultado é que a inovação avança mais rápido do que a proteção dos dados e a estrutura de gestão necessária para acompanhar essa transformação. Os principais problemas, nesse sentido, não estão necessariamente na tecnologia, mas na forma como ela é implementada e utilizada dentro das empresas.

A partir dessa experiência, destaco quatro erros que merecem atenção.

1. Liberar o uso da IA sem definir regras

Permitir que colaboradores utilizem ferramentas de inteligência artificial sem estabelecer diretrizes claras sobre quais informações podem ser compartilhadas é um dos primeiros riscos desse processo. Sem esse tipo de orientação, dados de clientes, contratos, relatórios financeiros e documentos internos podem acabar sendo inseridos em plataformas digitais sem critérios claros de segurança.

A questão se torna ainda mais sensível em áreas financeiras, nas quais a exposição indevida de informações pode gerar impactos operacionais, jurídicos e reputacionais. Antes de liberar o acesso a essas ferramentas, é fundamental estabelecer políticas claras sobre o que pode — e o que não pode — ser compartilhado com plataformas externas.

2. Acreditar que a tecnologia resolve problemas de gestão

Outro equívoco é imaginar que a inteligência artificial, por si só, será capaz de corrigir falhas de processos ou compensar dados desorganizados. Embora 64% das empresas afirmem que a tecnologia impulsiona a inovação, apenas entre 5% e 6% conseguem obter retorno financeiro significativo sobre os investimentos realizados, segundo o Gartner.

O dado reforça uma questão que também aparece no dia a dia das empresas: ganhos consistentes dependem da qualidade dos dados, da integração da tecnologia aos processos internos e da definição de objetivos claros. A inteligência artificial pode ampliar a capacidade das organizações, mas não substitui uma gestão estruturada.

3. Substituir supervisão por automação

A busca por eficiência também pode levar empresas a automatizar atividades sensíveis sem criar mecanismos adequados de validação. Esse é um dos riscos mais relevantes quando a inteligência artificial passa a apoiar processos financeiros e administrativos.

É preciso manter a supervisão humana nas operações críticas. A automação deve ser reservada às etapas de menor risco, enquanto validações e autorizações permanecem sob responsabilidade das equipes. Nos processos mais sensíveis, a tecnologia não elimina os mecanismos de controle. Esse equilíbrio é fundamental. A inteligência artificial deve ampliar a capacidade das pessoas e tornar os processos mais eficientes, não substituir a supervisão necessária em operações que exigem validação e responsabilidade.

4. Tratar segurança como uma etapa posterior

Os riscos relacionados à inteligência artificial não são apenas teóricos. Casos de vazamento de dados mostram que segurança, compliance e gestão de riscos não podem ser tratados como uma etapa posterior à implementação. Esses aspectos precisam fazer parte da estratégia desde o início.

Antes de incorporar uma nova ferramenta, é preciso definir quais dados podem circular, quem terá acesso às informações e como essas interações serão monitoradas. Sem essa estrutura, o potencial da inteligência artificial pode ser comprometido pelos próprios riscos criados por sua adoção.

A inteligência artificial continuará avançando dentro das empresas e ampliando suas possibilidades de aplicação. O desafio, portanto, não é apenas decidir onde utilizá-la, mas entender como incorporá-la à operação de forma responsável. A tecnologia pode transformar processos e ampliar a eficiência das organizações, desde que sua adoção seja acompanhada por regras claras, gestão estruturada, supervisão e segurança.