IA Agente: Empresas Correm Contra o Tempo para Definir Governança

A crescente autonomia de agentes de Inteligência Artificial (IA) no ambiente corporativo levanta questões cruciais sobre quem define seus limites de atuação, quais decisões podem tomar sozinhos e quem é responsabilizado em caso de falhas. A discussão se torna urgente diante da rápida adoção dessas tecnologias, que avança mais rápido do que a implementação de controles adequados.

Uma pesquisa da Deloitte aponta que 97% das organizações globais e 95% das brasileiras planejam adotar IA agêntica nos próximos dois anos. No entanto, apenas 21% das empresas no mundo e 27% no Brasil possuem modelos maduros de governança para esses agentes. Esse descompasso é significativo, pois a governança não se limita à proteção, mas é fundamental para escalar a experiência com IA e transformá-la em uma operação eficiente.

O que está em jogo com a autonomia da IA

A autonomia de um agente de IA, como um responsável por contas a pagar, pode envolver desde a conferência de notas fiscais até a programação de pagamentos. A questão central é se esse agente deveria ter permissão para alterar dados bancários de fornecedores, criar novos beneficiários ou autorizar transações de alto valor sem supervisão humana. Essas decisões transcendem a tecnologia, impactando diretamente o risco financeiro, a continuidade operacional, o compliance, a experiência do cliente e a reputação da empresa.

A governança, nesse contexto, torna-se parte integrante do modelo operacional. Assim como funcionários recebem identidades digitais e permissões específicas, agentes de IA necessitam de credenciais próprias e acessos compatíveis com suas funções, seguindo o princípio do menor privilégio: acesso suficiente para cumprir a tarefa, mas não além disso.

Riscos e a necessidade de controles adequados

Os riscos associados à falta de governança em IA são evidentes. Dados do Cost of a Data Breach Report 2026, da IBM, revelam que 21% das violações de dados estudadas envolveram modelos ou aplicações de IA, um aumento em relação ao período anterior. Crucialmente, 92% desses incidentes com IA ocorreram em organizações sem controles adequados de acesso. O problema não é a autonomia da IA em si, mas concedê-la sem uma clara compreensão dos riscos que o negócio está disposto a assumir.

A supervisão humana deve acompanhar a evolução da IA. Consultas de baixo risco podem ser automatizadas, mas alterações cadastrais, movimentações financeiras relevantes ou decisões com impacto direto nos clientes exigem validação. A rastreabilidade é outro pilar essencial, permitindo reconstruir o caminho de cada decisão ou ação executada por um agente de IA, incluindo informações consultadas, sistemas acessados e a eventual intervenção humana.

Governança como impulsionadora de produtividade

Na CBYK, a implementação de Squads AI Native demonstra a aplicação prática dessa lógica. Uma camada de governança e telemetria permite monitorar o uso de ferramentas de desenvolvimento assistido por IA, cruzando dados de produtividade, qualidade, custo-hora e esforço estimado. Os resultados indicam que equipes AI Native podem produzir até cinco vezes mais código, com taxa de retrabalho inferior a 5%.

Esses ganhos não derivam apenas da disponibilização da ferramenta, mas da redefinição do processo de engenharia para trabalhar com IA, incluindo treinamento, guardrails de segurança, governança, especificações adaptadas e integração com ferramentas de gestão. A telemetria, nesse modelo, atua na governança, permitindo auditorias para identificar riscos relacionados à segurança da informação, propriedade intelectual, dados pessoais e LGPD.

O debate sobre agentes de IA deve focar em onde eles geram valor, quais riscos estão associados à sua autonomia e quais controles permitem seu uso seguro. A maturidade em IA reside em conceder autonomia na medida certa, medir resultados, controlar riscos e ampliar o uso da tecnologia à medida que o negócio aprende. Uma governança bem desenhada não é um obstáculo, mas um facilitador para aumentar a autonomia da IA, acelerar entregas e transformar ganhos pontuais em um novo modelo operacional.

O que diz a pesquisa

Um estudo publicado nos Anais do VII Workshop sobre as Implicações da Computação na Sociedade (WICS 2026) analisou a governança da Inteligência Artificial Generativa (IAGen) nas universidades federais brasileiras. A pesquisa, que utilizou Revisão Sistemática da Literatura e análise documental, indicou níveis heterogêneos de institucionalização da governança da IA entre as instituições. Os resultados apontam um descompasso entre o uso crescente da IAGen e sua regulamentação, sinalizando a necessidade de diretrizes para promover a adoção ética e responsável da IA.

Outro estudo, o IBM: Cost of a Data Breach Report, publicado na revista Computer Fraud & Security em 2021, destacou que a 17ª edição do relatório anual indicou um aumento contínuo no número de violações de dados e em seu impacto devastador. A pesquisa observou que o problema não é apenas a frequência crescente de incidentes, mas a aparente falta de esforço para contê-los.