A adoção de inteligência artificial é prioridade máxima ou alta para 70% dos CIOs entrevistados em pesquisa da Premiersoft, empresa de Blumenau, durante o 4CIO Private Sectors 2026 — mas o levantamento revela um cenário de aceleração sem estrutura de governança.
O estudo ouviu 59 lideranças de tecnologia de setores como indústria, serviços financeiros, saúde e educação. Segundo 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.
O quadro fica mais crítico quando cruzado com a complexidade operacional: 71% das empresas já utilizam mais de um modelo ou ferramenta de IA ao mesmo tempo — 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 Rodrigo Hülsenbeck, CEO da Premiersoft.
Governança correndo atrás da operação
Os problemas de governança aparecem com mais força quando a solução deixa de ser piloto e precisa escalar para operação crítica. Na prática, ferramentas entram em uso sem avaliação prévia de impacto em segurança, custo ou compatibilidade com sistemas existentes. Quando o problema aparece — vazamento de dados sensíveis ou custo que dispara no fechamento mensal —, a solução já está integrada ao fluxo de trabalho.
Quase um terço dos respondentes (32%) admite estar tentando estruturar controles para uso de IA que já ocorre 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.
Na estrutura organizacional, 44% das empresas têm o encarregado pela IA acumulando outras funções, e 19% não possuem qualquer supervisor definido. Em auditoria, 29% não realizam qualquer checagem de uso e 46% auditam apenas parcialmente — o que enfraquece evidências para compliance com a LGPD ou a ISO 42001 e dificulta a investigação de incidentes.
Três práticas para adotar IA com previsibilidade
Hülsenbeck aponta três práticas que diferenciam empresas que adotam IA com segurança daquelas que aceleram às cegas.
A primeira é conquistar visibilidade antes de 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. Mapear o uso real antes de regulamentar permite desenhar a governança para a operação de fato, e não para um cenário idealizado.
A segunda é tratar a governança como camada operacional — uma estrutura centralizada entre equipes e provedores, capaz de aplicar políticas de forma automática, sem reinventar processos a cada teste.
Para esses desafios, a Premiersoft desenvolveu o PRISMON, camada central de controle com monitoramento de uso em tempo real, controle de custos por área ou projeto, classificação automática de dados sensíveis e registro de interações para auditoria e compliance. “A governança precisa acompanhar a velocidade da operação, não travá-la”, afirma o CEO.
A terceira prática é garantir rastreabilidade desde o primeiro dia: toda interação com IA precisa gerar log e evidência. Sem registro, fiscalização, incidente ou prestação de contas vira passivo de compliance maior do que o custo de implementar rastreabilidade no 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.”
Foto: Divulgação / Premiersoft
