Rafael NazarA adoção de inteligência artificial (IA) é considerada uma prioridade alta ou máxima por 70% dos CIOs entrevistados em uma pesquisa realizada pela Premiersoft durante o 4CIO Private Sectors 2026.
O levantamento ouviu 59 lideranças de tecnologia dos setores de indústria, serviços financeiros, saúde e educação. Os dados apontam um descompasso entre a velocidade de implementação da tecnologia e a estrutura de controle das empresas.
Segundo a pesquisa, 56% das organizações não têm processos formais para testar novas funcionalidades de IA. Além disso, 32% reconhecem que a governança está atrasada em relação à adoção da tecnologia, enquanto 29% não realizam auditorias sobre o uso dessas ferramentas.
A multiplicidade de soluções utilizadas simultaneamente amplia a complexidade. De acordo com o estudo, 71% das empresas já trabalham com mais de um modelo ou ferramenta de inteligência artificial. Desse total, 42% utilizam entre duas e quatro soluções, e 29% operam com cinco ou mais.
Para Rodrigo Hülsenbeck, CEO da Premiersoft, o desafio é garantir que a expansão da tecnologia ocorra com segurança, eficiência, rastreabilidade e sustentabilidade operacional.
A pesquisa também identificou dificuldades para estruturar a governança quando as ferramentas deixam de ser usadas apenas em projetos-piloto e passam a integrar atividades essenciais das organizações. Embora reconheçam os riscos, muitos CIOs ainda enfrentam obstáculos para criar mecanismos de controle sem comprometer o ritmo de inovação.
Na prática, algumas soluções são incorporadas às operações sem avaliações prévias sobre segurança, custos ou compatibilidade com os sistemas existentes. Com isso, problemas como exposição de informações sensíveis e aumento inesperado das despesas podem aparecer somente depois que a tecnologia já foi integrada aos processos corporativos.
Esse cenário é refletido pelo fato de que 32% dos entrevistados afirmam estar tentando implementar mecanismos de governança para ferramentas de IA que já são utilizadas de forma descentralizada pelas equipes. Segundo Hülsenbeck, empresas que deixam para estabelecer controles depois da disseminação da tecnologia enfrentam mais dificuldades do que aquelas que adotam mecanismos de acompanhamento desde o início.
Outro ponto de atenção é a ausência de responsáveis dedicados à supervisão da inteligência artificial. O levantamento mostra que 44% das organizações atribuem essa responsabilidade a profissionais que acumulam outras funções, enquanto 19% não têm nenhum supervisor formalmente designado.
As práticas de auditoria também apresentam limitações: 29% das organizações não realizam qualquer verificação sobre o uso de IA, e 46% fazem esse acompanhamento apenas parcialmente. A falta de registros e inspeções contínuas pode comprometer o atendimento a requisitos de conformidade, como os previstos na Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e na norma ISO 42001, além de dificultar a investigação de incidentes.
O uso simultâneo de diferentes modelos amplia esses desafios, pois cada ferramenta tem interfaces, políticas de uso, estruturas de custos e níveis de segurança próprios. Sem mecanismos centralizados de acompanhamento, os departamentos de tecnologia podem perder visibilidade sobre despesas, consumo por área e riscos associados a cada solução.
Com base nos resultados, Rodrigo Hülsenbeck aponta três medidas para que as organizações avancem na adoção da inteligência artificial com maior controle e previsibilidade.
A primeira é mapear como a tecnologia já está sendo utilizada antes de estabelecer regras. Para o executivo, criar políticas de uso sem um diagnóstico prévio da realidade da empresa tende a ser pouco efetivo. O levantamento das ferramentas e aplicações em funcionamento permite desenvolver mecanismos de governança compatíveis com as necessidades da operação.
A segunda medida é incorporar os controles à própria estrutura operacional, em vez de limitar a governança a procedimentos burocráticos. A proposta é criar uma camada centralizada de gestão entre as equipes e os fornecedores de IA, capaz de aplicar políticas automaticamente e padronizar processos, reduzindo a necessidade de aprovações individuais para cada novo teste.
Nesse contexto, a Premiersoft desenvolveu o PRISMON, plataforma que funciona como uma camada central de controle para o uso de inteligência artificial nas empresas. A solução oferece monitoramento em tempo real, gestão de custos por área ou projeto, classificação automática de dados sensíveis e registro das interações para auditoria e conformidade.
“A governança precisa acompanhar a velocidade da operação, não travá-la”, afirma Hülsenbeck.
A terceira prática destacada é garantir a rastreabilidade desde o início da implementação. Isso inclui registrar as interações realizadas com os sistemas de IA, criando evidências que possam ser consultadas em auditorias, fiscalizações, investigações de segurança e processos de prestação de contas.
A medida é especialmente relevante para empresas de setores regulados, nos quais a ausência de registros pode representar riscos de conformidade. Para o CEO da Premiersoft, a expansão das ferramentas de inteligência artificial, que permite às equipes desenvolver protótipos em poucos dias, não elimina a necessidade de controles corporativos.
Segundo ele, segurança, governança e continuidade operacional continuam sendo responsabilidades fundamentais, e a estrutura de controle adotada desde o início é determinante para transformar projetos experimentais em operações sustentáveis.
