[Perinity Week]
IA com responsabilidade: como gerar valor em auditoria, riscos e cibersegurança
A inteligência artificial deixou de ser tendência para se tornar realidade nas empresas. Hoje, ela já apoia auditoria, gestão de riscos, cibersegurança, desenvolvimento de produtos, infraestrutura e diversas áreas de negócio.
Mas o ponto central não é apenas usar IA. O verdadeiro desafio é entender como gerar valor com responsabilidade.
Esse foi o tema de mais um painel da Perinity Week, que reuniu especialistas para discutir o uso ético, seguro e estratégico da IA nas organizações.
Antes da responsabilidade, vem a ética
Um dos principais pontos do debate foi que a IA responsável começa antes da tecnologia.
Ela começa na intenção.
Ou seja: antes de contratar, desenvolver ou implementar uma solução de IA, a empresa precisa responder uma pergunta fundamental:
Para que essa IA será usada?
Nem tudo que é tecnicamente possível é moralmente aceitável.
Por isso, a ética precisa estar presente desde a definição da finalidade do modelo. Se a intenção nasce errada, não adianta tentar corrigir tudo no final com filtros, ajustes ou camadas adicionais de controle.
IA não é solução mágica
Outro ponto importante do painel foi a quebra da ideia de que IA resolve qualquer problema sozinha.
A IA deve ser vista como ferramenta, não como solução completa.
Se a empresa possui:
dados desorganizados;
processos mal definidos;
baixa governança;
ausência de controles;
pouca clareza sobre objetivos;
a IA tende apenas a acelerar ou escalar esses problemas.
Dados ruins geram decisões ruins
A qualidade dos dados foi um dos temas mais relevantes do debate.
Antes de aplicar IA em auditoria, riscos ou cibersegurança, é preciso garantir que os dados utilizados sejam confiáveis, completos e bem contextualizados.
Caso contrário, a IA pode:
gerar análises incorretas;
criar conclusões falsas;
combinar informações sem relação;
produzir relatórios convincentes, mas errados;
reforçar falhas já existentes.
O papel humano continua essencial
Mesmo com o avanço da IA, os especialistas reforçaram que o fator humano continua indispensável.
A tecnologia pode acelerar análises, consolidar informações e identificar padrões. Mas ainda é necessário o olhar crítico de quem entende o negócio, o risco e o contexto.
Em auditoria e gestão de riscos, isso significa que o profissional precisa saber questionar:
de onde veio a informação?
qual foi a base usada?
o resultado faz sentido?
o modelo está interpretando corretamente?
existe risco de alucinação?
a recomendação é aplicável ao negócio?
IA na auditoria: mais velocidade e abrangência
Na auditoria, a IA pode gerar valor principalmente ao ampliar a capacidade de análise.
Ela pode apoiar em atividades como:
consolidação de relatórios;
análise de histórico de auditorias;
identificação de anomalias;
cruzamento de bases;
apoio na elaboração de recomendações;
análise de evidências;
preparação de trabalhos de campo.
Com IA, auditorias deixam de depender apenas de pequenas amostragens e passam a ter potencial para analisar volumes muito maiores de dados.
IA na gestão de riscos
Na gestão de riscos, a IA pode apoiar principalmente em atividades como:
simulação de cenários;
análise de interdependência entre riscos;
consolidação de incidentes;
identificação de padrões;
análise de tendências;
apoio à construção de matrizes;
geração de insights para tomada de decisão.
Mas, novamente, tudo depende da qualidade da base e da clareza dos objetivos.
IA na cibersegurança
Na cibersegurança, a IA já vem sendo utilizada para acelerar análises e ampliar a capacidade de defesa e resposta.
Ela pode apoiar em:
análise de grandes volumes de eventos;
identificação de padrões suspeitos;
priorização de vulnerabilidades;
automação de processos de segurança;
apoio ao SOC;
testes ofensivos;
análise de superfície de ataque;
detecção de anomalias.
No campo da segurança ofensiva, a IA também pode ajudar a acelerar etapas de reconhecimento, análise e testes, desde que utilizada com governança e limites bem definidos.
O risco do Shadow AI
Um alerta importante do painel foi sobre o uso não governado de IA dentro das empresas.
Assim como existia o chamado Shadow IT, agora surge o Shadow AI: colaboradores utilizando ferramentas de IA por conta própria, sem validação, sem segurança e sem governança.
Esse cenário pode gerar riscos como:
vazamento de informações;
uso indevido de dados sensíveis;
exposição de código-fonte;
decisões sem rastreabilidade;
dependência de ferramentas externas;
ausência de controle sobre respostas geradas.
Por isso, a recomendação foi clara:
é melhor adotar IA com governança corporativa do que fingir que as pessoas não vão usar.
IA também erra
Um ponto essencial do debate foi lembrar que IA não é infalível.
Ela pode:
alucinar;
interpretar mal um contexto;
combinar informações erradas;
gerar conclusões falsas;
reproduzir vieses;
dar respostas convincentes sem base real.
Por isso, supervisão humana não é opcional.
O profissional do futuro precisa ter senso crítico
O painel reforçou que a IA não deve substituir a capacidade crítica dos profissionais.
Pelo contrário: quanto mais IA for utilizada, mais importante será a capacidade humana de interpretar, validar e questionar.
O profissional que apenas aceita o que a IA entrega corre o risco de tomar decisões ruins com aparência de sofisticação.
Já o profissional que sabe usar IA com criticidade ganha produtividade, velocidade e qualidade analítica.
O maior valor da IA está na produtividade com responsabilidade
Quando bem aplicada, a IA pode gerar valor real para as empresas.
Ela ajuda a:
acelerar análises;
reduzir trabalhos repetitivos;
ampliar cobertura de testes;
melhorar relatórios;
apoiar decisões;
identificar padrões;
priorizar riscos;
aumentar eficiência operacional.
Mas isso só acontece quando há:
governança;
ética;
dados confiáveis;
supervisão humana;
clareza de finalidade;
controles adequados;
monitoramento contínuo.
Conclusão
A inteligência artificial já faz parte da realidade corporativa. A questão não é mais se as empresas vão usá-la, mas como vão usá-la.
Em auditoria, riscos e cibersegurança, a IA pode gerar ganhos expressivos de eficiência, abrangência e inteligência analítica.
Mas o uso responsável exige muito mais do que tecnologia.
Exige intenção correta, dados confiáveis, governança, ética e profissionais capazes de questionar os resultados.
No fim, a IA não substitui a responsabilidade humana.
Ela amplia a capacidade de quem sabe usá-la com consciência.
