Modelos governados entregam respostas consistentes, reduzem atritos e reforçam credibilidade
Autor: Renan Salinas
O Brasil iniciou 2025 vivendo uma contradição típica de momentos de transformação profunda: nunca se usou tanta inteligência artificial nas operações, e nunca se discutiu tanto sobre os riscos desse uso. A IA generativa passou de experimento a infraestrutura e está presente no atendimento, no crédito, na cobrança, na análise de dados e na automação de processos. Mas a velocidade da adoção superou a velocidade do controle.
O alerta veio dos próprios dados. O MIT SloanManagement Review e a BCG publicaram um estudo mostrando que 91% das organizações acreditam que a IA generativa será central em suas estratégias nos próximos três anos, mas 59% reconhecem ter baixa maturidade em práticas relacionadas ao uso e ao aprendizado organizacional da tecnologia.
Ou seja, o entusiasmo é enorme, mas a base estrutural ainda é insuficiente. No Brasil, onde setores altamente regulados, como financeiro, telecom e cobrança,dependem de decisões automatizadas, essa lacuna se transformou em prioridade nacional.
A aceleração desordenada da IA expôs riscos reais para negócios e consumidores
O avanço da IA aconteceu de forma descentralizada dentro das empresas. Áreas passaram a adotar modelos de maneira autônoma para resolver problemas imediatos, sem padrões claros de documentação, supervisão humana, explicabilidade ou registros de decisão. Essa dispersão criou um risco silencioso: sistemas tomando decisões sensíveis sem clareza sobre limites, vieses, fontes de dados ou impactos no cliente.
Em fevereiro de 2025, a Gartner reforçou essa preocupação ao indicar que organizações abandonarão até 60% dos projetos de IA até 2026 por falta de dados adequados e práticas maduras de gestão, mostrando que não é a tecnologia que falha, mas a ausência de estrutura.
Para setores que lidam com jornadas emocionalmente sensíveis, como crédito, renegociação, atendimento e cobrança, isso se torna crítico. Uma decisão inconsistente, um erro de priorização, uma resposta desalinhada ou uma classificação equivocada afeta diretamente a experiência do cliente, o risco jurídico e a reputação corporativa. Foi a combinação de pressão regulatória, complexidade operacional e sensibilidade das interações que empurrou a governança para o centro da agenda brasileira.
Governança não é freio: é o único caminho para escalar IA com confiança e continuidade
As empresas que avançaram primeiro descobriram que governança sustenta a velocidade. Governar IA significa criar limites claros de autonomia, estabelecer supervisão humana, documentar decisões, mapear riscos, controlar vieses, padronizar políticas internas e garantir rastreabilidade. É isso que transforma automação em confiança, previsibilidade e continuidade operacional.
No relacionamento com o cliente, a diferença é ainda mais perceptível. Modelos governados entregam respostas consistentes, reduzem atritos e reforçam credibilidade. No negócio, evitam falhas que poderiam gerar contestações, multas, ruídos reputacionais ou decisões incoerentes.
Em 2025, o país amadureceu ao perceber que a IA só entrega todo o seu potencial quando está ancorada em responsabilidade, transparência e estrutura. Por isso, a governança deixou de ser pauta técnica e se tornou uma disciplina estratégica tão essencial quanto compliance, dados e experiência do cliente.
A governança se tornou o mecanismo que permite que a IA gere valor sem gerar risco e, por isso, é hoje uma prioridade inegociável para qualquer empresa que queira crescer, proteger sua reputação e manter a confiança do consumidor num ambiente cada vez mais automatizado.
Renan Salinas é CEO e founder da Yank Solutions.
