Saber onde está o dado, o que roda onde e o que fazer se o fornecedor parar. Para o executivo Guilherme Friol, é isso que governar a IA significa, na prática, para quem comanda o negócio
Governança de inteligência artificial é a capacidade de a empresa saber e decidir o que a tecnologia faz em seu nome: com quais dados, em que lugar, sob quais regras e com qual plano caso algo mude. O conceito costuma ser associado a grandes corporações, comitês e departamentos jurídicos. Para Guilherme Friol, CEO da Friol Enterprise, fundador da Vircos e executivo com 20 anos de carreira em tecnologia, o tema deixou de ser assunto para depois e passou a ser responsabilidade de quem assina o contrato.
Governar a IA, segundo ele, não exige que o dono programe. Exige que ele tenha três respostas prontas antes de fechar qualquer proposta.
“O empresário de 2028 não programa. Audita. Sabe onde está o dado, o que roda onde e o que acontece se o fornecedor parar. Essas três respostas valem mais do que qualquer curso de prompt”, afirma Friol.
Por que o tema ficou urgente
A inteligência artificial já faz parte da rotina de uma parcela crescente das empresas. Segundo a pesquisa TIC Empresas 2025, do Cetic.br, o uso da tecnologia passou de 13% para 17% das empresas brasileiras com dez ou mais pessoas ocupadas entre 2024 e 2025, e alcança metade das grandes. Entre as que usam, 80% adquiriram softwares ou sistemas prontos, nos quais preço, modelo e regras de funcionamento ficam a cargo do fornecedor.
Há ainda uma cobrança legal em vigor. A Lei Geral de Proteção de Dados permite ao titular pedir a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses, e determina que a empresa informe, quando solicitada, os critérios e os procedimentos usados. O marco legal da inteligência artificial, o PL 2338/2023, aprovado pelo Senado em dezembro de 2024, segue em tramitação na Câmara dos Deputados e tende a ampliar essa exigência.
Os três pilares, na prática
O primeiro pilar é a governança de dados: conhecer as informações que a empresa mantém, onde estão guardadas e quem tem acesso a elas, a ponto de dizer, numa reunião, que dados alimentam cada decisão automatizada. O ponto de partida pode ser uma lista feita decisão por decisão, com a fonte de cada dado e quem pode consultá-lo.
O segundo é a leitura de arquitetura, feita no nível do mapa, e não do código. Para cada função de IA, três registros numa única página: onde ela roda, se carrega a regra do negócio ou executa uma tarefa igual à de qualquer empresa e quem decide quando ela muda.
O terceiro é a gestão de risco de fornecedor. Como preço, comportamento e disponibilidade dos modelos mudam por decisão de quem os fornece, cada função crítica precisa de um plano B, com a providência a tomar após um aviso de descontinuação, o responsável e o prazo de retomada. A Gartner projeta que mais de 40% dos projetos de IA agêntica sejam cancelados até o fim de 2027 e inclui os controles de risco inadequados entre as causas, ao lado de custos crescentes e valor de negócio pouco claro.
“Governança de dados, leitura de arquitetura e risco de fornecedor. Quem domina as três não depende de ninguém para decidir. Quem não domina nenhuma vai decidir o que o vendedor mandar”, diz Friol.
O que governança de IA não é
Governar não significa construir tudo dentro de casa nem montar um laboratório, ressalva o executivo. Em tarefas que são commodity, a exemplo de transcrição e leitura de documentos, a compra continua sendo o caminho adequado. O rigor vale para a inteligência que decide pela empresa.
Governança de inteligência artificial, portanto, é menos um departamento e mais um conjunto de respostas que o dono precisa ter à mão: onde está o dado, o que roda onde e o que acontece se o fornecedor parar. Com a lista de dados, o mapa de uma página e o plano B, a empresa passa a negociar prazos, cláusulas e compromissos que o fornecedor não oferece por conta própria.
