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Governança e Compliance de IA: como reduzir riscos e criar controle no uso de Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial já faz parte da rotina de muitas organizações — desde automações simples até decisões com impacto em clientes, operações e reputação. O problema é que, sem governança e compliance, a IA pode gerar riscos jurídicos, operacionais e reputacionais difíceis de reverter.

No webinar “Governança e Compliance de IA”, promovido pela Perinity, especialistas discutiram por que governar IA não é “burocracia” e sim controle, com foco em boas práticas e maturidade organizacional.

O que é governança de IA (e por que ela é diferente)

Governança, em essência, significa controle: responsabilização, padronização, prestação de contas, medição de resultados e monitoramento contínuo.

Quando falamos em governança de Inteligência Artificial, esse controle precisa incluir:

• dados (qualidade, origem, uso e acesso)

• tecnologia (infraestrutura, integrações, APIs)

• segurança (superfície de ataque, credenciais, permissões)

• privacidade (LGPD, tratamento e minimização de dados pessoais)

A mensagem central é simples: não existe governança de IA sem governança de dados, tecnologia e segurança.

Por que “IA grátis” pode custar caro

Um ponto importante discutido foi o risco de adotar IA sem critérios — especialmente ferramentas gratuitas usadas no dia a dia para acelerar demandas.

Quando não há contrato, controles e condições claras, o risco é a empresa expor:

• informações confidenciais de negócio

• dados estratégicos

• dados pessoais (direta ou indiretamente)

• ativos técnicos (código, credenciais, tokens de API)

Para uso corporativo, a recomendação prática é privilegiar soluções com contrato, governança, trilha de auditoria e controles de dados.

Shadow AI: o novo Shadow IT

Assim como o Shadow IT criou riscos por softwares instalados sem controle, o Shadow AI surge quando pessoas usam IA fora das políticas da empresa — normalmente sem validação de segurança, privacidade e risco.

Exemplos comuns:

• colar dados internos em chatbots públicos

• usar IA em tarefas críticas sem revisão

• automatizar decisões sem rastreabilidade

• compartilhar documentos sensíveis para “resumir mais rápido”

Sem diretrizes, o risco deixa de ser hipotético e vira incidente.

Auditoria de IA exige um novo nível de maturidade

A governança de IA não pode depender de checklist. Auditoria séria precisa avaliar:

• logs e rastreabilidade de ações e respostas

• critérios de explicabilidade (quando aplicável)

• controles sobre dados de entrada e saída

• política de retenção e descarte

• evidências do comportamento do modelo ao longo do tempo

• segurança de integrações, APIs e acessos

Com IA, “ter política escrita” não é suficiente — é preciso provar funcionamento real do controle.

IA é projeto corporativo (não iniciativa isolada)

Outro ponto forte do webinar foi o alerta: a adoção de IA precisa de coordenação entre áreas. Na prática, governança de IA costuma envolver:

• tecnologia e infraestrutura

• dados e analytics

• segurança da informação

• jurídico e privacidade

• riscos e compliance

• áreas de negócio (dono do processo)

Ou seja: não é realista esperar que uma única pessoa “dê conta de tudo”.

Por onde começar: passos práticos para governança e compliance de IA

Se a sua organização está começando, um caminho seguro é:

1) Defina um caso de uso real

Escolha uma dor de negócio. Evite “usar IA porque todo mundo usa”.

2) Avalie se precisa de IA (ou automação tradicional resolve)

Em muitos casos, um RPA ou automação de processo já resolve com mais previsibilidade.

3) Selecione fornecedores com controles e contrato

Priorize soluções com: segregação de ambiente, segurança em trânsito, regras claras de dados, auditoria e governança.

4) Mapeie dados, riscos e impactos

Inclua privacidade (LGPD), confidencialidade e risco operacional.

5) Faça uma prova de conceito controlada

Implemente pequeno, meça, ajuste, documente.

6) Escale com métricas

Mensure tempo, qualidade, custo (incluindo tokens), risco residual e ganhos reais.

Governança de IA também envolve ESG e impacto social

Além do risco corporativo, a governança de IA abre discussões de impacto: consumo energético, pegada de carbono, infraestrutura de data centers e efeitos no trabalho e na sociedade.

Esse “salto de complexidade” reforça a necessidade de amadurecer governança e risco — e não tratar IA como moda.

FAQ

O que é governança de IA?
É o conjunto de controles, processos e responsabilidades para garantir que a IA gere valor com segurança, ética, transparência e rastreabilidade.

Qual a diferença entre governança de IA e compliance de IA?
Governança define estrutura e controle (como decide, mede e responde). Compliance garante aderência a normas, políticas e requisitos legais.

O que é Shadow AI?
É o uso de IA dentro da empresa sem visibilidade e controle institucional — geralmente por usuários usando ferramentas externas sem política e gestão de riscos.

Por onde começar a governança de IA?
Defina um caso de uso real, avalie dados e riscos, selecione fornecedor com contrato e controles, faça PoC e escale com métricas.

Quer estruturar governança e compliance de IA com segurança, rastreabilidade e redução de riscos? Fale com a Perinity e conheça nossa abordagem de GRC aplicada à Inteligência Artificial.

Apresentador:

• Roberto Oliveira (Perinity)

Participantes:

• Danilo Santos (Desk Manager)
• Alessandra Monteiro Martins ( APA Consulting )