Cinco passos para fortalecer a governança de IA

O uso crescente de Shadow AI e Shadow Agents vem transformando o ambiente corporativo — ampliando ganhos de produtividade, mas também expondo as organizações a riscos relevantes relacionados a dados, segurança e governança.

Se esses fenômenos evidenciam que a inteligência artificial já faz parte da rotina das empresas, o próximo passo é tornar esse uso visível, estruturado e alinhado às diretrizes do negócio. Neste contexto, reforçar a governança de IA deixa de ser uma iniciativa pontual e passa a ser um processo contínuo, que conecta tecnologia, segurança, compliance e as áreas de negócio.

Evoluir a governança de forma consistente e aplicável à realidade das organizações envolve 5 principais passos:

Visibilidade sobre o uso atual de IA Generativa – Inicialmente é preciso descobrir o que já está em uso. Contas pessoais de IAs públicas, plug-ins em browsers, funcionalidades de aplicações e uso de modelos em ambientes cloud são as formas mais comuns de utilização de IA. Ferramentas de descoberta de plataformas SaaS, plug-ins, logs de endpoints e firewalls de LLMs podem auxiliar nessa busca por visibilidade.

Definir quais dados são permitidos – Nem todas as informações podem (e devem) ser usadas nas aplicações de IA. É necessário elaborar as categorias de dados que podem ser utilizadas em cada situação para definir limites claros. Revisar a política de classificação de dados junto às áreas de negócio e implementar uma solução de classificação e proteção contra vazamento pode auxiliar nessa etapa.

Avaliar a forma de processamento e armazenamento de inputs de cada aplicação de GenAI – As aplicações de IA processam, utilizam e armazenam inputs de forma diferente (ex: armazenamento de prompts, utilização dos inputs para aperfeiçoamento do modelo etc.). É necessário realizar uma avaliação de cada um dos fornecedores para entender se eles atendem às diretrizes de uso estabelecidas na política da organização.

Definir permissões de acordo com as áreas de negócio e funções dos colaboradores – Cada área de negócio e seus respectivos profissionais possuem um contexto específico e necessitam de aplicações e níveis de acesso distintos. É importante mapear quais tipos de aplicação de IA cada área precisa e qual colaborador deve utilizar “o que” e “para que”. Esse mapeamento permite criar políticas nas soluções de segurança para implementar essas diretrizes.

Elaborar um processo oficial de aprovação e revisão de ferramentas de IA – Novas ferramentas, soluções e aplicações de IA surgem diariamente e é natural que os profissionais queiram testar e incorporar essas novidades nas suas atividades diárias. Quando a organização possui um processo oficial, fácil e rápido para solicitação de uso de novas ferramentas de IA, a probabilidade de uso sem visibilidade dos times de TI e Segurança diminui consideravelmente. É importante que nesse processo sejam avaliados os casos de uso e seja realizada uma avaliação de risco para apoiar na tomada de decisão.

A governança de IA tende a se consolidar, nos próximos anos, como um dos principais pilares da gestão de risco e da estratégia digital das organizações. Não como um fator de restrição, mas como um habilitador para que a inovação aconteça com segurança e escala.

Na prática, empresas que conseguirem evoluir nessa agenda sairão de uma posição reativa — lidando com usos dispersos e pouco visíveis — para um modelo mais maduro, em que a IA é adotada de forma consciente, orientada por políticas claras e integrada às prioridades do negócio.

Os cinco passos apresentados mostram que essa evolução começa pela visibilidade e pelo entendimento do uso atual, mas depende, sobretudo, da construção de políticas práticas, processos ágeis e colaboração entre áreas.

Ao transformar o uso ainda disperso de IA em uma abordagem estruturada, as empresas não apenas reduzem exposições operacionais e regulatórias, mas também criam as bases para escalar iniciativas de forma segura, confiável e alinhada à estratégia do negócio — consolidando a governança de IA como um diferencial competitivo.