A 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, que ouviu 59 lideranças de tecnologia de setores como indústria, serviços financeiros, saúde e educação, identificou um descompasso entre a velocidade de implementação da tecnologia e a estrutura de controle das empresas.
Segundo os dados, 56% das organizações não possuem processos formais para testar novas funcionalidades de IA, 32% admitem que a governança está atrasada em relação à adoção e 29% não realizam auditorias sobre o uso dessas ferramentas.
O cenário ganha complexidade diante da multiplicidade de soluções utilizadas simultaneamente. 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, enquanto 29% operam com cinco ou mais. Para Rodrigo Hülsenbeck, CEO da Premiersoft, o desafio é assegurar que a expansão da tecnologia ocorra com segurança, eficiência, rastreabilidade e sustentabilidade operacional.
A pesquisa também identificou dificuldades na estruturação da governança quando as ferramentas deixam de ser utilizadas em projetos-piloto e passam a integrar atividades essenciais das organizações. Embora os CIOs reconheçam os riscos, muitas empresas ainda encontram obstáculos para estabelecer mecanismos de controle sem comprometer o ritmo de inovação.
Na prática, isso significa que algumas soluções são incorporadas às operações sem avaliações prévias sobre segurança, custos ou compatibilidade com os sistemas existentes. Problemas como exposição de informações sensíveis e aumento inesperado das despesas podem surgir apenas depois que a tecnologia já está integrada aos processos corporativos.
Esse cenário é refletido pelo fato de que 32% dos entrevistados reconhecem estar tentando implementar mecanismos de governança para ferramentas de IA que já são utilizadas de maneira descentralizada pelas equipes. Segundo Hülsenbeck, empresas que deixam para estabelecer controles depois da disseminação da tecnologia enfrentam dificuldades maiores 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 possuem nenhum supervisor formalmente designado. Essa configuração pode dificultar o acompanhamento da adoção e do uso das ferramentas nas diferentes áreas da empresa.
As práticas de auditoria também apresentam limitações. Enquanto 29% das organizações não realizam qualquer verificação sobre o uso de IA, 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.
A utilização simultânea de diferentes modelos amplia esses desafios, uma vez que cada ferramenta possui 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.
Três práticas para adotar IA com segurança
Diante dos resultados, Rodrigo Hülsenbeck aponta três medidas para que as organizações avancem na adoção da inteligência artificial com maior controle e previsibilidade.
A primeira consiste em mapear como a tecnologia já está sendo utilizada antes de estabelecer regras. Para o executivo, a criação de políticas de uso sem um diagnóstico prévio da realidade da empresa tende a ser pouco efetiva. 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 restringir a governança a procedimentos burocráticos. A proposta é estabelecer 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 fins de 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 envolve 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.
