Avanço da IA nas empresas e o desafio da comprovação
A adoção da inteligência artificial (IA) vem crescendo rapidamente nas empresas, porém a capacidade de comprovar resultados ainda não acompanha esse ritmo acelerado. De acordo com o relatório AI Impact Survey 2026, elaborado pela Grant Thornton, 78% das organizações não têm alta confiança em conseguir passar por uma auditoria independente de governança de IA em até 90 dias.
O levantamento, que ouviu 950 líderes empresariais de dez setores entre fevereiro e março de 2026, aponta uma clara “lacuna de comprovação” da IA. Muitas empresas já utilizam ou escalam a tecnologia, mas ainda não conseguem explicar, medir ou justificar consistentemente como as decisões são tomadas, quem responde pelos resultados e quais controles estão em operação.
Governança: o principal obstáculo para o sucesso da IA
Segundo o estudo, 46% dos executivos identificam barreiras relacionadas à governança e compliance como a principal causa de baixo desempenho ou falhas em projetos de IA. Apesar disso, apenas 11% dos entrevistados apontam risco e compliance como áreas prioritárias para que a organização alcance seus objetivos com a tecnologia.
Maikon Silva, sócio de Risk da Grant Thornton Brasil, destaca que a discussão sobre IA precisa ir além da tecnologia. “IA não é apenas uma agenda de inovação ou eficiência. Quando uma empresa passa a usar modelos para apoiar decisões, automatizar processos ou gerar recomendações, ela também precisa definir responsabilidades, controles e critérios claros de mensuração. Sem isso, a organização pode ampliar o uso da tecnologia, mas terá dificuldade para comprovar valor e responder por eventuais falhas”, ressalta.
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Maturidade na adoção de IA impulsiona resultados positivos
A pesquisa também revela que empresas com IA totalmente integrada têm quase quatro vezes mais chances de reportar crescimento de receita em comparação com aquelas que ainda estão na fase piloto. Entre as organizações com IA integrada, 58% relatam aumento da receita, 81% apontam maior eficiência, 64% observam melhoria na qualidade dos resultados e 59% registram inovação acelerada.
Para Maikon, esse desempenho está diretamente relacionado à maturidade da governança. “Governança não deve ser vista como um freio para a inovação. Pelo contrário, quando bem estruturada, ela oferece segurança para que a empresa escale a IA com mais confiança. Organizações que conseguem medir o que funciona, interromper o que não gera resultado e documentar seus controles tendem a capturar mais valor da tecnologia”, explica.
Desalinhamento entre lideranças aumenta riscos
Outro ponto de atenção destacado pelo estudo é o desalinhamento entre lideranças. CIOs e CTOs são cinco vezes mais propensos que COOs a acreditar que a força de trabalho está totalmente preparada para adotar IA. A Grant Thornton interpreta essa diferença como reflexo de percepções distintas na alta liderança: áreas de tecnologia avaliam acesso, uso e implantação de ferramentas, enquanto operações observam a aplicação prática nos processos de trabalho.
Riscos da IA autônoma e a necessidade de planos de resposta
O relatório chama ainda atenção para os riscos da agentic AI, ou IA baseada em agentes autônomos. Embora 74% dos líderes afirmem conceder acesso da IA a dados e processos, somente uma em cada cinco organizações possui um plano estruturado e testado para responder a falhas.
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Fonte: daquidemanaus.com.br
“À medida que a IA ganha autonomia, os riscos deixam de ser hipotéticos. As empresas precisam estar preparadas para identificar falhas, conter impactos, rastrear decisões e explicar o que ocorreu. Ter uma política documentada não basta se ela nunca foi testada”, complementa Maikon Silva.
Como reduzir a lacuna de comprovação da IA
Para diminuir essa lacuna, a Grant Thornton recomenda que as empresas encarem a governança de IA como um sistema de desempenho, com definição clara de responsáveis, métricas de retorno sobre investimento (ROI), critérios para escalar ou encerrar iniciativas, alinhamento entre executivos de alto nível e planos testados de resposta a incidentes.
“Empresas que querem avançar com IA precisam responder perguntas essenciais: quem é responsável pelos resultados? Como o ROI é medido? Onde a IA pode atuar de forma autônoma? O que acontece se um sistema falhar? A maturidade da organização estará menos no volume de iniciativas e mais na capacidade de demonstrar que elas funcionam de forma segura, mensurável e sustentável”, conclui Maikon Silva.
