A adoção de inteligência artificial é prioridade máxima ou alta para 70% dos CIOs entrevistados, segundo pesquisa realizada pela Premiersoft durante o 4CIO Private Sectors 2026. Mas o levantamento, que ouviu 59 lideranças de tecnologia de setores como indústria, serviços financeiros, saúde e educação, revela um cenário de aceleração sem estrutura. De acordo com os dados, 56% das empresas não têm processo formal para testar novas capacidades de IA, 32% admitem que a governança “corre atrás” da adoção e 29% não realizam qualquer auditoria de uso.
A realidade das empresas se mostra ainda mais crítica quando esses dados são cruzados com a complexidade operacional. Isso porque 71% das empresas já utilizam mais de um modelo ou ferramenta de IA simultaneamente. Sendo que 42% operam de 2 a 4 ferramentas e 29% trabalham com 5 ou mais. “O desafio agora é garantir que esse uso de Inteligência Artificial seja seguro, eficiente, rastreável e sustentável do ponto de vista operacional”, afirma o CEO da Premiersoft, Rodrigo Hülsenbeck.
A pesquisa ainda identificou que os problemas de governança aparecem quando a solução deixa de ser piloto e precisa escalar para operação crítica. A maioria dos CIOs reconhece o risco, mas enfrenta dificuldades práticas para estruturar controles sem travar a inovação que já está em andamento.
Na prática, isso significa que ferramentas entram em operação sem avaliação prévia de impacto em segurança, custo ou compatibilidade com sistemas existentes. Quando o problema aparece, seja um vazamento de dados sensíveis ou um custo que dispara no fechamento mensal, a solução já está integrada ao fluxo de trabalho da empresa.
A consequência dessa falta de processo é o que os próprios CIOs descrevem como “governança correndo atrás”. Quase um terço dos respondentes (32%) admite que está tentando estruturar controles para uso de IA que já está acontecendo de forma dispersa nas equipes. “Empresas que tentam governar IA só depois que ela já está espalhada pela operação enfrentam um desafio muito maior do que aquelas que começam com visibilidade e controle desde o primeiro dia”, afirma Hülsenbeck.
Parte do problema está na estrutura organizacional, a ausência de um responsável pela governança de IA agrava o cenário nas empresas. Segundo a pesquisa, 44% das organizações têm o encarregado pela IA acumulando outras funções, enquanto 19% não possuem qualquer supervisor definido. Sem uma liderança dedicada, não há quem supervisione adequadamente a adoção e o uso dessas ferramentas no dia a dia da operação.
Além disso, os problemas com auditoria complicam ainda mais a gestão de riscos. 29% das empresas não realizam qualquer auditoria de uso de IA e 46% auditam apenas parcialmente. Sem inspeção contínua, falta evidência para compliance com LGPD ou ISO 42001 e perde-se a capacidade de investigar incidentes.
A complexidade se multiplica quando a empresa opera com vários modelos ao mesmo tempo. Isso porque 71% das empresas já utilizam múltiplos modelos ou ferramentas de IA simultaneamente, e cada ferramenta tem sua própria interface, política de uso, estrutura de custo e nível de segurança. Sem uma camada unificada de controle, a TI perde visibilidade sobre orçamento, consumo por área e risco por modelo.
Três práticas para adotar IA com segurança
Diante desse cenário, Rodrigo identificou três práticas que diferenciam empresas que conseguem adotar IA com segurança e previsibilidade daquelas que estão acelerando às cegas.
A primeira é conquistar visibilidade antes de tentar impor controle. “A elaboração de uma política de uso de Inteligência Artificial é ineficaz sem o mapeamento prévio de como a organização irá utilizá-la”, explica Rodrigo. Para o CEO, a maioria das empresas descobre o uso disperso só quando o problema já está instalado, por isso é necessário mapear o uso real antes de regulamentar. “Isso permite que a empresa saia de um cenário idealizado e que a governança seja desenhada para a realidade da operação”, complementa.
A segunda prática é ir além da barreira burocrática e implementar a governança como camada operacional. Isso significa estabelecer uma estrutura centralizada entre as equipes e os provedores de IA, capaz de aplicar políticas de forma automática. Assim, consegue evitar que cada área precise reinventar processos ou depender da aprovação de comitês a cada novos testes.
Para responder a esses desafios mapeados na pesquisa, a Premiersoft desenvolveu o PRISMON, a solução funciona como uma camada central de controle. A plataforma oferece monitoramento de uso em tempo real, controle de custos por área ou projeto, classificação automática de dados sensíveis e registro completo de interações para auditoria e compliance. “A governança precisa acompanhar a velocidade da operação, não travá-la”, afirma Rodrigo Hülsenbeck.
A terceira prática é garantir rastreabilidade desde o primeiro dia. Toda interação com IA precisa gerar log e evidência para auditoria. Isso é um pré-requisito operacional para setores regulados. Quando chega uma fiscalização, um incidente de segurança ou uma solicitação de prestação de contas, não ter registro do que foi feito, se torna um passivo de compliance muito maior do que o custo de implementar rastreabilidade desde o início.
“Empresas que operam em escala crítica não têm margem para experimento sem estrutura. A IA democratizou o desenvolvimento, permitiu que qualquer equipe crie protótipos em dias, mas governança, segurança e continuidade operacional continuam sendo responsabilidades de quem entende ambientes corporativos complexos. A diferença entre um piloto bem-sucedido e uma operação sustentável está na camada de controle que você coloca desde o início”, afirma o executivo.
