Ainda que representem um grande potencial de automatizar tarefas, reduzir custos e aumentar produtividade, as ferramentas de Inteligência Artificial (IA) também podem proporcionar riscos. Especialmente em mercados regulamentados, essa tecnologia pode afetar governança, conformidade e até reputação de companhias.
Com a IA, a capacidade de processar informações, prever tendências e automatizar decisões complexas tornou-se um diferencial competitivo inegociável. No entanto, essa corrida pela inovação traz consigo uma nova e complexa camada de responsabilidade.
A origem desses problemas frequentemente se dá na velocidade de adoção da tecnologia nas corporações, superando a maturidade das estruturas de governança de IA projetadas para controlá-la.
Ou seja: organizações ao redor do mundo estão integrando algoritmos em processos críticos muitas vezes sem a devida blindagem contra falhas, vieses ou vulnerabilidades de segurança.
Segundo a consultoria McKinsey, a adoção de IA nas empresas saltou para mais de 72% globalmente em 2024. Contudo, o mesmo estudo revela que apenas 18% dessas organizações estabeleceram um conselho ou comitê formal dedicado à governança de IA no ano passado.
Ao mesmo tempo, uma pesquisa da consultoria Deloitte mostra que a conformidade regulatória se tornou a principal barreira na adoção de Inteligência Artificial.
Nesse novo cenário, executivos e gestores precisam compreender que utilizar a IA sem “trilhos de segurança” (ou seja, sem processos padronizados e uma governança robusta) transforma a tecnologia de um ativo estratégico em um perigo regulatório.
Continue lendo e descubra como remodelar a gestão de riscos de Inteligência Artificial em um pilar de sustentabilidade e conformidade para a sua empresa.
Quais são os riscos da IA para os mercados regulamentados?
A adoção da Inteligência Artificial no ambiente corporativo não é mais uma questão de “se”, mas de “como” e “com que velocidade”. Contudo, a velocidade da inovação tem gerado um rastro de vulnerabilidades.
A Universidade de Stanford aponta que o número de incidentes éticos e falhas de segurança reportados envolvendo IA teve um salto de 56,4% em 2024 em comparação com o ano anterior. E esse número tende a continuar subindo conforme a adoção desestruturada da tecnologia amplifica proporcionalmente a escala dos erros.
Isso acontece porque o funcionamento da Inteligência Artificial é fundamentalmente diferente de outras ferramentas. Ao contrário de softwares tradicionais, que operam sob regras determinísticas (se X, então Y), os modelos de IA — especialmente os generativos e de aprendizado profundo — introduzem variáveis probabilísticas que desafiam os métodos convencionais de controle.
Portanto, ignorar as nuances desses novos vetores de risco é, em si, o maior perigo para um gestor focado em conformidade e governança. Abaixo, detalhamos os quatro riscos críticos que exigem atenção imediata da governança corporativa.
1. Vieses algorítmicos e o risco reputacional
A IA aprende com dados históricos. Portanto, se esses dados contêm tendências e/ou preconceitos estruturais (seja em processos de contratação, concessão de crédito ou análise de risco), eles podem levar o algoritmo a tomar decisões erradas. Nesses casos, o risco não é apenas ético, mas também jurídico.
É por isso que, segundo a Stanford, a confiança global de que os sistemas de IA são imparciais e livres de discriminação está em queda: apenas 47% das pessoas acreditam que as empresas de IA protegem seus dados e agem de forma ética.
No caso de empresas regulamentadas, isso transcende o debate ético e se torna um passivo jurídico e de imagem. Decisões discriminatórias automatizadas podem resultar em sanções severas e danos irreparáveis à confiança da marca no mercado.
Para minimizar esse risco, é fundamental contar com modelos e algoritmos de Inteligência Artificial Responsável (RAI na sigla em inglês) que estejam em conformidade com normas como a ISO 27001 e a ISO 42001.
Dessa forma, a tecnologia contempla conceitos como:
- privacidade,
- governança de dados,
- imparcialidade,
- transparência,
- explicabilidade.
Assim, sua companhia corre menos riscos de acabar utilizando a IA sob algum viés preconceituoso.
2. Segurança da Informação e o fenômeno da “Shadow AI”
A democratização de ferramentas de Inteligência Artificial generativa criou um desafio invisível: a Shadow AI. Colaboradores, na busca por produtividade, podem inadvertidamente alimentar modelos públicos com dados confidenciais, estratégias de negócio ou informações protegidas por sigilo industrial.
Sem uma política clara e ferramentas de monitoramento, a organização corre o risco de expropriação de propriedade intelectual e violação de legislações de proteção de dados. Afinal, uma vez que as informações são inseridas nessas plataformas, muitas vezes elas passam a fazer parte do domínio de treinamento do modelo externo.
Isso representa uma faca de dois gumes para corporações que operam em ambientes altamente regulamentados:
- ao mesmo tempo em que, segundo relatório da consultoria IBM, o custo médio global de uma violação de dados atingiu US$ 4,4 milhões…
- …o uso de IA para segurança pode economizar até US$ 1,9 milhões para empresas que possuem governança integrada.
Para garantir que sua empresa consiga colher os frutos da Inteligência Artificial sem correr os riscos de segurança, adote medidas como:
- crie uma política de governança de IA e estabeleça um comitê de IA (envolvendo áreas como CISO, Chief Data Officer, Legal e Negócio) para aprovações, riscos e métricas envolvendo essa tecnologia.
- institua proteções específicas contra prompt injection & abuso, como sanitização de prompts, uso de context windows segregadas e “guardrails” e response filters que detectem pedidos de exfiltração.
- organize treinamentos e capacite colaboradores sobre riscos de shadow AI (definindo o que é permitido e como reportar ferramentas não autorizadas, por exemplo).
- realize simulações de phishing geradas por IA para treinar colaboradores sobre como usar a mesma tecnologia a favor da defesa da companhia.
3. Alucinações e falhas na qualidade dos dados
A eloquência da Inteligência Artificial não deve ser confundida com a capacidade de falar a verdade e nunca errar. Os modelos de linguagem são suscetíveis a “alucinações”; ou seja, eles podem gerar informações falsas apresentadas com total confiança. É por isso que a imprecisão é a maior preocupação de 76% dos consumidores, de acordo com a Forbes.
Em ambientes onde a precisão é mandatória, confiar cegamente em insights não verificados pode levar a erros operacionais graves. Por exemplo, em setores como o financeiro e farmacêutico, uma “alucinação” documental pode resultar em descumprimento de normas regulatórias, gerando multas pesadas.
Portanto, lembre-se de que a integridade dos dados de saída é tão crucial quanto a dos dados de entrada. Sem validação, a IA torna-se um gerador de ruído estratégico.
4. A falta de rastreabilidade
Talvez o ponto mais crítico para a conformidade seja a rastreabilidade. Muitos modelos avançados de IA operam como “caixas pretas”: sabemos o que entrou e o que saiu, mas o processo de tomada de decisão interna é insondável. Como o Foundation Model Transparency Index mostra, a pontuação média das empresas de IA foi de 40% em 2025 (uma queda em relação aos 58% de 2024).
Além disso, para auditorias e órgãos reguladores, conhecer somente o resultado de um processo ou tomada de decisão não basta. É necessário provar o caminho até esse resultado — e rastrear cada etapa.
A incapacidade de rastrear e justificar como uma decisão automatizada foi tomada cria uma lacuna de auditoria inaceitável para certificações ISO e regulamentações setoriais rígidas.
Como criar controles internos para mitigar os riscos da IA?
A mitigação eficaz desses perigos exige que as ferramentas de Inteligência Artificial deixem de ser tratadas como um “projeto isolado de TI” e passem a ser geridas sob a ótica de Sistemas de Gestão Integrada. A recente publicação da norma ISO/IEC 42001:2023 — o primeiro padrão internacional para sistemas de gestão de IA — marcou o início de uma nova era de maturidade e exigência corporativa e traz estrutura para construir a governança dessa tecnologia.
O primeiro passo é entender que implementar controles internos não é apenas uma burocracia. Essa ação é a única forma de transformar a aleatoriedade algorítmica em previsibilidade de negócio.
Veja como fazer isso na sua empresa.
1. Estipular uma estrutura de proteção
A governança de IA não precisa (e não deve) ser inventada do zero. Há frameworks robustos que já oferecem um mapa para a conformidade. Os principais são:
- ISO/IEC 42001: Esta norma foca no processo organizacional, estabelecendo requisitos para avaliar impactos, tratar riscos e monitorar o desempenho contínuo dos sistemas de IA.
- AI TRiSM (Trust, Risk, and Security Management): A consultoria Gartner aponta este conceito como um conjunto de práticas de transparência de modelos e aplicações, detecção de anomalias de conteúdo, proteção de dados em IA, monitoramento e operações de modelos e aplicações, resistência a ataques adversários e segurança de aplicações de IA.
2. Adotar a supervisão como filtro de qualidade
A Inteligência Artificial deve operar como um copiloto, não como um substituto autônomo em processos críticos. O conceito de Human-in-the-loop (humanos no ciclo) insere a validação de um especialista sempre antes que a decisão da IA seja executada.
Portanto, identifique todos os processos e decisões vitais da sua operação que utilizam alguma ferramenta de IA e certifique-se de que essas etapas contarão com a supervisão de um humano qualificado para apontar correções, alterações e verificações do que foi produzido pela tecnologia.
3. Padronizar o ciclo de vida das ferramentas de IA
Assim como a manufatura possui linhas de montagem com controle de qualidade, a IA exige o ModelOps. Isso garante que o modelo não seja apenas “lançado”, mas continuamente auditado quanto à sua performance. Dessa forma, você evita o data drift, quando a IA perde precisão com o tempo.
Como os fornecedores de tecnologia (como OpenAI, Google, DeepSeek, entre outros) nem sempre são totalmente transparentes, cabe à sua empresa criar controles internos de teste. Esses pontos de controle atuam na validação dos resultados antes que eles impactem o cliente final.
4. Gerenciar a documentação e garantir a rastreabilidade
Em auditorias de Compliance, a ausência de registro é sinônimo de não conformidades. Para evitar essa situação, é fundamental criar controles internos que garantam que cada decisão automatizada seja rastreável a um dataset específico e a uma versão aprovada do modelo.
Se sua empresa não adotar essas medidas, pode não apenas sofrer perdas de qualidade na operação, mas também sofrer sanções de órgãos reguladores. O EU AI Act, uma referência global de regulação na área, estipula multas que podem chegar a 7% do faturamento global (ou 35 milhões de euros) para empresas que adotem práticas de IA consideradas proibidas.
Como sistemas integrados mitigam riscos da Inteligência Artificial?
Para o executivo de um setor regulamentado, a excelência não reside apenas na intenção de estar em conformidade, mas na capacidade probatória dela. Nesse sentido, a gestão de riscos de IA falha quando é fragmentada em planilhas isoladas ou ferramentas de nicho.
A mitigação real ocorre apenas quando a governança é orquestrada por Sistemas Integrados de Gestão, como um GRC. A automação da governança é a única resposta escalável para a complexidade dos novos modelos de Inteligência Artificial.
Centralização com uma “única fonte da verdade”
A Inteligência Artificial é tão confiável quanto os dados que a alimentam. A dispersão de informações é o terreno fértil para inconsistências e “alucinações”. Sistemas integrados (como o SoftExpert Suite) garantem que os modelos consumam dados saneados, aprovados e únicos, eliminando silos de informação.
Workflows de aprovação e rastreabilidade
Para combater a “Shadow AI“, um sistema integrado impõe barreiras de qualidade automatizadas. Com esse tipo de solução, nenhum modelo entra em produção sem passar por um workflow que exige evidências de testes de viés e aprovação do setor de compliance.
Monitoramento contínuo via AI TRiSM
Os riscos da IA são dinâmicos; por isso, um modelo seguro hoje pode sofrer desvios amanhã. A gestão integrada permite conectar indicadores técnicos de performance da IA diretamente aos KPIs de risco corporativo (ERM), disparando alertas automáticos para os responsáveis em caso de anomalias.
Conclusão
A Inteligência Artificial representa, inegavelmente, a maior alavanca de produtividade desta década. No entanto, para organizações que sustentam a economia global, como energia, finanças, saúde e manufatura, a inovação sem controle é um convite ao colapso.
A boa notícia é que agora você é capaz de identificar os riscos da IA com seus vieses, alucinações e opacidade. Além disso, é importante lembrar-se de que esses não são apenas problemas técnicos, mas desafios de governança que exigem uma resposta estrutural.
A adoção de frameworks como a ISO 42001, aliada à supervisão humana (Human-in-the-loop) e suportada por plataformas de gestão robustas, forma o tripé da “IA Responsável”.
Neste novo cenário, o papel do líder moderno não é frear o progresso, mas construir os trilhos seguros por onde ele deve passar. A tecnologia precisa acelerar a sua empresa, mas é a governança integrada que garante que ela permaneça na estrada certa, protegida contra passivos regulatórios e danos reputacionais.
Buscando mais eficiência e conformidade em suas operações? Nossos especialistas podem ajudar a identificar as melhores estratégias para sua empresa com as soluções da SoftExpert. Fale com a gente hoje mesmo!
Perguntas frequentes sobre riscos da IA
Diferente de softwares tradicionais que operam com regras fixas, a IA trabalha com variáveis probabilísticas que podem gerar resultados imprevistos. A adoção acelerada sem uma governança madura pode levar a falhas de segurança, violações de conformidade e danos à reputação, especialmente em setores sensíveis como finanças, saúde e energia.
A Shadow AI ocorre quando colaboradores utilizam ferramentas de IA generativa não autorizadas pela empresa para aumentar a produtividade. O risco principal é a alimentação de modelos públicos com dados confidenciais ou segredos industriais, o que pode resultar em violação de leis de proteção de dados e perda de propriedade intelectual.
As alucinações acontecem quando modelos de IA geram informações falsas ou imprecisas, mas as apresentam com total confiança. Segundo dados da Forbes, a imprecisão é a maior preocupação de 76% dos consumidores. Em setores regulados, confiar nessas informações sem verificação pode causar erros operacionais graves e multas pesadas.
As organizações podem utilizar frameworks robustos para mitigar riscos, como:
– ISO/IEC 42001:2023: O primeiro padrão internacional focado especificamente em sistemas de gestão de IA.
– AI TRiSM (Gartner): Um conjunto de práticas focado em confiança, risco e gestão de segurança.
– ISO 27001: Focada na gestão da segurança da informação.
É a prática de manter a supervisão humana em processos críticos realizados por IA. Significa que a tecnologia atua como um “copiloto”, mas as decisões vitais devem passar pela validação de um especialista humano qualificado antes de serem executadas, garantindo um filtro de ética e qualidade.
Muitos modelos de IA funcionam como “caixas pretas”, onde não se sabe como o algoritmo chegou a uma conclusão. Para auditores e órgãos reguladores, é necessário provar o caminho da decisão. A incapacidade de justificar uma decisão automatizada cria lacunas que impedem a obtenção de certificações ISO e o cumprimento de regras setoriais.
Regulações como o EU AI Act (referência global na área) estipulam multas severas para práticas proibidas ou falta de conformidade, podendo chegar a 7% do faturamento global da empresa ou 35 milhões de euros.
Sistemas integrados automatizam a governança ao:
– Centralizar dados: Criando uma “única fonte da verdade” que evita informações inconsistentes.
– Criar Workflows de aprovação: Impedindo que modelos entrem em produção sem testes de viés e aprovação do compliance.
– Monitoramento contínuo: Conectando a performance técnica da IA aos KPIs de risco corporativo (ERM) para disparar alertas automáticos em caso de anomalias.
