IA como braço direito: o novo papel da governança estratégica além da TI

A transição da IA: do código para o C-Level

A imagem clássica do gestor cercado por dashboards complexos em monitores gigantes está perdendo espaço. O avanço da inteligência artificial generativa e, mais especificamente, dos agentes de IA, está levando a inteligência de negócio diretamente para a palma da mão. O que antes era uma ferramenta restrita à otimização de tarefas técnicas em times de desenvolvimento, agora se torna um ativo central de governança estratégica.

Empresas como a Cielo já operam sob essa lógica. Segundo Gabriel Mochnacs, Superintendente Executivo de Dados & IA da companhia, o segredo não está apenas na ferramenta, mas no que chamam de 'Golden Source' — um trabalho rigoroso de integração que permite entregar visões consolidadas e imediatas para a liderança. O objetivo é reduzir a latência entre uma dúvida estratégica e uma resposta baseada em fatos.

O surgimento dos agentes como colegas de trabalho

Durante o Data + AI Summit de 2026, a Databricks apresentou o Genie One, um exemplo claro dessa mudança. Diferente de IAs generativas genéricas, esses agentes agênticos são desenhados para aprender continuamente sobre o contexto específico do negócio, processando dados estruturados e não estruturados.

A grande virada aqui é a eliminação de intermediários. Quando o CEO ou o gestor tem acesso direto ao contexto da empresa, a IA deixa de ser um experimento de TI e passa a ser um conselheiro. Dados da Dataiku indicam que 94% dos CEOs globais acreditam que agentes de IA podem atuar efetivamente nesta função, enquanto estudos da EY-Parthenon apontam que, no Brasil, a maioria dos líderes já enxerga resultados acima do esperado com a tecnologia.

O perigo da Shadow AI e a necessidade de governança

Um dos maiores riscos operacionais hoje é a chamada Shadow AI. Quando a área de tecnologia não provê as ferramentas necessárias, os times de negócio buscam soluções por conta própria. Isso cria silos de informação e, mais grave, brechas de segurança e compliance.

Como aponta Marcos Grilanda, General Manager da Databricks para a América Latina, a falta de contexto é o maior bloqueador para a adoção real. Um modelo de IA padrão da OpenAI ou Anthropic tem capacidade técnica, mas não conhece as nuances da sua operação. A governança, portanto, não é apenas um entrave burocrático; é o que garante que a IA tome decisões seguras e auditáveis. Para quem lida com cobrança por uso em IA, a governança também é essencial para evitar estouros de orçamento.

Como preparar sua operação

Integrar IA de forma estratégica exige mais do que implementar APIs. É preciso:

• Estruturar a base de dados: Sem uma fonte única de verdade, o agente de IA entregará alucinações ou dados obsoletos.
• Monitorar as interações: Toda decisão tomada por um agente deve ser auditável para garantir conformidade.
• Focar no contexto: A IA deve ser alimentada com os processos e regras da sua empresa, não apenas com dados públicos.

Para times que ainda gerenciam essas camadas de forma descentralizada ou em planilhas, plataformas como a Orqueza centralizam a operação — do financeiro ao CRM — permitindo que a governança de dados seja o alicerce para qualquer implementação de IA que você venha a escalar. A IA não deve ser um setor isolado; ela deve ser a camada que conecta toda a sua operação em um só lugar.

Fonte: exame.com