Quem deve governar a IA dentro da empresa?

Rener Menezes e Evener Menezes discutem por que a governança de inteligência artificial exige responsabilidades distribuídas entre tecnologia, negócio, segurança, jurídico, RH e alta gestão.

Nota de revisão: resumo e pontos-chave são demonstrativos; o vídeo acima é o episódio publicado.

A pergunta não admite um único dono

Quem deve governar a inteligência artificial dentro da empresa? A resposta discutida por Rener Menezes e Evener Menezes rejeita dois extremos. Se toda a responsabilidade ficar com a tecnologia da informação, a área terá de controlar decisões de negócio que não domina. Se a TI for afastada, faltarão competências essenciais para cuidar de infraestrutura, segurança, identidade, acesso, arquitetura e integração. Nos dois casos, a governança fica incompleta.

A questão importa porque a IA já é usada por marketing, RH, financeiro, jurídico, compras e operações. Cada área conhece sua finalidade e as consequências de suas decisões, mas nem sempre consegue avaliar os riscos técnicos. A TI, por sua vez, conhece sistemas e controles, porém não substitui quem entende o processo, o cliente e o resultado esperado. Governar exige conectar essas perspectivas e atribuir responsabilidades explícitas.

A infraestrutura é central, a finalidade é distribuída

O episódio usa a analogia de uma cidade. A TI cuida de elementos equivalentes a ruas, saneamento e segurança; cada estabelecimento decide sua operação dentro dessas condições. A prefeitura define regras de higiene, mas não escolhe o cardápio de um restaurante. Da mesma forma, tecnologia pode oferecer plataformas aprovadas, autenticação, registros e limites de uso, enquanto marketing decide como estruturar uma campanha e logística define seus processos.

Isso não reduz a TI a uma prestadora distante. Rener argumenta que profissionais de tecnologia precisam compreender o negócio para transformar necessidades do cliente em requisitos técnicos. Desempenho de um banco de dados, por exemplo, só ganha sentido quando relacionado à velocidade exigida por uma operação. A conversa também apresenta como hipótese que copilotos de IA tornam algumas habilidades técnicas mais acessíveis, aumentando a importância de comunicação, entendimento do cliente e colaboração.

Essa aproximação tem limite: conhecer o negócio não significa assumir todas as suas decisões. A área que define a finalidade de um uso continua responsável por explicar o objetivo, avaliar o resultado e reconhecer o impacto. Tecnologia executa e protege parte da solução; não herda automaticamente a responsabilidade integral por ela.

Governança federada: regras comuns, execução local

Em uma empresa média ou grande, a TI não consegue revisar cada comando enviado a uma ferramenta de IA. A alternativa proposta é uma governança federada: controles comuns para toda a organização e execução distribuída entre as áreas. Marketing pode produzir textos e imagens sem submeter cada instrução a um comitê, desde que use uma ferramenta autorizada, respeite as regras sobre dados e realize a revisão humana exigida.

As perguntas operacionais são concretas. Dados de clientes podem ser enviados à ferramenta? O serviço foi aprovado? Uma afirmação sobre um produto precisa de validação? Quem responde pelo conteúdo publicado? A autonomia existe dentro de guardrails — limites técnicos e organizacionais — e não como liberação irrestrita.

A imagem da estrada resume o modelo: a empresa constrói sinalização, regras e proteções, mas não ocupa o banco de cada veículo. Cada área conduz seu caso de uso dentro dos limites definidos. Governança, portanto, não é centralizar todas as decisões; é descentralizá-las com responsabilidade e meios de supervisão.

A origem da ferramenta não remove o risco

A conversa destaca que soluções de IA podem chegar pela TI, pelas áreas de negócio ou por fornecedores. Essa diversidade impede que o inventário se limite aos projetos formalmente conduzidos pela tecnologia. Se marketing contratar diretamente um serviço, a aplicação não deixa de representar um risco organizacional apenas porque não passou pela TI.

O mesmo vale para ferramentas pessoais. Preferências individuais podem levar colaboradores a inserir informações corporativas em serviços sem avaliação da empresa. Uma licença paga ou a classificação comercial de um produto não demonstra, por si só, que dados, retenção, acessos e contratos estejam adequados. O episódio retoma o problema da Shadow AI: usos fora dos canais visíveis podem avançar antes que a governança esteja pronta.

Entre os exemplos debatidos está uma ferramenta experimental de recrutamento da Amazon que apresentou sinais de viés associados a padrões históricos e foi abandonada. O caso é usado para mostrar que uma decisão de RH envolve também dados, objetivo, métricas e efeitos sobre pessoas. Nenhuma dessas dimensões pode ser avaliada integralmente apenas pela TI ou apenas pelo jurídico.

O primeiro passo da liderança

Quando ninguém assumiu o tema, a primeira decisão do CEO não deveria ser necessariamente criar um cargo de IA. Antes disso, é preciso definir quem decide o quê, quem aprova cada tipo de uso e quem responde quando algo falha. O inventário deve identificar onde a IA é utilizada, qual finalidade atende, que dados recebe, quais limites possui e quem é responsável pelo resultado.

Em seguida, a liderança precisa estabelecer o risco que a organização aceita. Governança não elimina toda possibilidade de erro. Ela torna a exposição conhecida e permite escolher controles proporcionais. Obrigações legais e regulatórias não entram nessa negociação; nos demais casos, a empresa precisa comparar risco e retorno sem tratar a presença de IA como justificativa para abandonar critérios já usados no negócio.

Um comitê pode apoiar esse processo, reunindo tecnologia, segurança, jurídico, RH e áreas de negócio. Contudo, o episódio diferencia o mecanismo da governança em si. Reuniões sem decisões aplicadas ao cotidiano não alteram condutas. Para funcionar, o grupo precisa de autoridade, responsabilidades, capacidade de execução e apoio da alta gestão.

Responsabilidade permanece humana e organizacional

O jurídico interpreta obrigações, mas não define sozinho arquitetura, operação ou risco comercial. O RH deve participar quando sistemas afetam pessoas. Segurança e TI estabelecem controles técnicos. As áreas de negócio respondem pela finalidade e pelo impacto de seus usos. A configuração exata depende do porte e da cultura da empresa; criar um título executivo específico não resolve o problema sem autoridade real.

A síntese é que talvez não exista um único dono da IA, mas deve existir um modelo inequívoco de responsabilidades. Trabalho pode ser delegado a uma ferramenta; responsabilidade, não. Para clientes e demais partes afetadas, a interação continua sendo com a empresa, independentemente de haver uma pessoa ou um sistema na interface.

A pergunta final do episódio funciona como teste prático: quem responde quando a IA erra? Se a organização não consegue apontar responsáveis, limites e evidências para cada uso, ainda não governa a tecnologia. Distribuir a execução é necessário; diluir a responsabilidade, não.