IA sob governança: o desafio agora é comprovar valor, não apenas acelerar a adoção
30.09.2026
A inteligência artificial já deixou de ser uma discussão sobre adoção. O desafio agora é entender como transformar os investimentos na tecnologia em resultados de negócio mensuráveis, sustentáveis e seguros. A AI Impact Survey 2026, da Grant Thornton, realizada com 950 líderes empresariais de dez setores, mostra que 78% dos executivos não têm forte confiança de que suas organizações conseguiriam passar por uma auditoria independente de governança de IA nos próximos 90 dias.
O dado evidencia uma questão cada vez mais relevante: muitas empresas já possuem pilotos e ferramentas em funcionamento, mas ainda têm dificuldade para responder qual problema estão resolvendo, quanto estão investindo, qual resultado mudou e quem responde pelo que a IA produz.
Essa discussão esteve no centro de um encontro promovido recentemente pela Grant Thornton. Uma das principais conclusões foi que IA não deve começar pela ferramenta, mas por um problema de negócio claramente definido. Para gerar valor, é necessário combinar processos adequados, dados confiáveis, métricas, supervisão humana e governança proporcional ao risco.
Um dos erros mais comuns está em considerar indicadores como horas economizadas ou número de agentes criados como prova de retorno. Tempo poupado só se transforma em valor quando resulta, por exemplo, em redução de custos, aumento de capacidade, geração de receita, melhoria de margem ou execução de atividades mais estratégicas.
Por isso, todo projeto deveria partir de um baseline: como o processo funciona hoje, qual indicador se pretende alterar e como esse impacto será medido. A mesma lógica vale para os dados. A IA não corrige automaticamente bases desestruturadas ou pouco confiáveis. Pelo contrário: pode escalar rapidamente problemas já existentes. Isso reforça a necessidade de rastreabilidade, controle de acesso, revisão humana e clareza sobre responsabilidades.
Governança, nesse contexto, não deve ser entendida como um freio à inovação. A pesquisa mostra que 46% dos executivos apontam falhas de governança ou compliance entre as principais causas da subperformance dos projetos de IA. Ao mesmo tempo, 51% consideram a estratégia o principal fator para o retorno dos investimentos em IA, enquanto apenas 22% dos respondentes da área de operações afirmam que suas organizações possuem uma estratégia empresarial de IA totalmente desenvolvida e implementada.
Isso mostra que disseminar ferramentas não é o mesmo que ter uma estratégia. É preciso definir quais problemas serão priorizados, quais processos serão transformados, como os resultados serão medidos e quais riscos a organização está disposta a assumir.
A próxima etapa da inteligência artificial nas empresas será definida menos pela quantidade de soluções implementadas e mais pela capacidade de comprovar o valor que elas produzem. Para executivos e conselhos, a pergunta central deve orientar cada investimento: qual resultado de negócio queremos mudar com IA, como esse resultado será medido e quem será responsável por ele?
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