IA Generativa Exige Resiliência Preemptiva para Mitigar Riscos Tecnológicos

A rápida evolução da inteligência artificial generativa e dos agentes autônomos está forçando as empresas a repensarem suas estratégias de segurança e gestão de riscos tecnológicos. Durante o TI Inside Innovation Forum 2026, Grace Libânio, Head de Negócios da Sofist, defendeu a adoção de uma abordagem de resiliência preemptiva. Essa nova metodologia visa antecipar comportamentos inadequados de sistemas antes que eles causem impactos negativos nas operações, uma necessidade urgente diante da velocidade e escala proporcionadas pela IA.

Segundo Libânio, a expansão da inteligência artificial, embora traga oportunidades de inovação, também aumenta significativamente a superfície de risco das organizações. Os mecanismos tradicionais de resposta a incidentes se tornam insuficientes diante da agilidade e do volume de operações automatizadas. A Sofist, com 18 anos de experiência em qualidade de software, desenvolveu a plataforma R-Pulse justamente para trabalhar com esse conceito de resiliência preemptiva, que se diferencia da resiliência tradicional por focar em submeter sistemas a estresse de forma antecipada e controlada.

Governança de IA: Começando pelo Negócio

A gestão de riscos associados à inteligência artificial não deve se iniciar pela tecnologia, mas sim pelo problema de negócio que se pretende resolver. Grace Libânio ressaltou a importância de estabelecer métricas de negócio claras antes de definir como cada área da empresa utilizará a IA. Isso garante que os investimentos tecnológicos estejam alinhados a resultados concretos e mensuráveis.

É fundamental avaliar se um problema realmente necessita de um modelo probabilístico de IA ou se uma solução determinística seria suficiente. A escolha entre modelos de linguagem maiores ou menores também deve considerar as características específicas da aplicação e os custos envolvidos. Empresas com processos de governança de negócios e tecnologia já maduros estão em melhor posição para adotar IA generativa, pois conseguem balancear oportunidades e resultados esperados.

A executiva também enfatizou a necessidade de repensar os processos empresariais. Em vez de usar IA apenas para acelerar tarefas existentes, as organizações devem questionar se é possível atingir o mesmo resultado por caminhos completamente novos e mais eficientes.

Shadow AI e a Necessidade de Capacitação da Liderança

Um dos desafios emergentes é o uso não supervisionado de IA, conhecido como shadow AI. Ferramentas de IA generativa são facilmente acessíveis e utilizáveis por profissionais de diversas áreas, muitas vezes sem o envolvimento direto dos departamentos de TI. Essa facilidade amplia os riscos, especialmente para empresas sem diretrizes claras e programas de capacitação.

Grace Libânio alertou que a formação em IA deve alcançar a alta liderança. Executivos precisam compreender as potencialidades da tecnologia para orientar seu uso de forma estratégica e segura. A falta de preparo pode levar a um distanciamento entre o que os funcionários desenvolvem com IA e o que seus gestores compreendem, dificultando tanto o aproveitamento de oportunidades quanto a identificação de riscos. Essa lacuna pode gerar consequências competitivas em um prazo muito menor do que o tradicionalmente previsto nos planejamentos empresariais.

Monitoramento Antecipado de Agentes Autônomos

Os mecanismos tradicionais de observabilidade são insuficientes para monitorar todos os riscos associados aos agentes autônomos. Embora essas ferramentas possam verificar a disponibilidade de um sistema ou permissões de usuário, um agente pode completar sua tarefa utilizando procedimentos inadequados, gerando custos excessivos ou prejudicando a confiança do consumidor, mesmo sem um incidente técnico aparente.

Um agente pode estar autenticado e executar uma tarefa, mas adotar um comportamento inesperado durante o processo. Portanto, a governança deve avaliar não apenas o resultado final, mas também os meios empregados para alcançá-lo. A proposta é substituir a lógica reativa de identificar problemas após ocorrerem por uma capacidade contínua de antecipação, teste e remediação em ambientes de experimentação controlada.

Essa mudança é crucial para que as organizações preservem a confiança dos clientes e, ao mesmo tempo, aproveitem a velocidade de inovação que a inteligência artificial oferece.