Durante o processo de difusão da IA empresarial, o aumento da 'IA sombra'... a lacuna na governança se torna uma variável

A introdução de inteligência artificial empresarial está crescendo rapidamente, mas no campo real, “controle” está se tornando um desafio maior do que “expansão”. Diagnósticos indicam que, mesmo com resultados obtidos em operações piloto limitadas, o processo de escalonamento para o negócio como um todo está enfrentando uma “lacuna de produção” devido à incapacidade de segurança e gestão de políticas acompanharem o ritmo.

Vice-presidente e gerente geral do departamento de inteligência artificial da SUSE S.A., Rees Oxenham, afirmou recentemente na SUSECON 2026 que as empresas atualmente enfrentam não mais simples pilotos de IA, mas a questão de como migrar com segurança para ambientes de operação em larga escala. Ele explicou: “Pilotos são relativamente fáceis de provar valor, mas, depois, para aplicar junto com os dados principais na operação real, são necessárias medidas de segurança e governança.” “Essa é exatamente a ‘lacuna de produção’ que os clientes precisam superar.”

Esse tipo de problema também se reflete nos dados. Relatórios mostram que uma em cada cinco empresas já enfrentou incidentes de segurança relacionados à “IA sombra”, mas apenas 37% possuem políticas de gestão ou detecção dessas ações. IA sombra refere-se ao uso não autorizado de ferramentas de IA generativa externas por funcionários, que, embora convenientes, apresentam riscos de vazamento de dados e violações. No final, a ausência de um sistema de governança, que seja proporcional ao investimento em IA, tornou-se uma variável que afeta diretamente a competitividade das empresas.

SUSE propõe “IA Privada” como solução

A SUSE apresentou a “IA Privada” como uma solução para esse problema. Trata-se de um modelo de IA empresarial baseado em padrões abertos, implantação híbrida e controle total da organização. Seu design permite que as empresas implantem cargas de trabalho de IA conforme necessário, em seus próprios data centers, na nuvem pública ou em ambientes de borda, evitando a dependência de fornecedores específicos.

Oxenham destacou especialmente a importância da “soberania digital”. Ele afirmou: “Soberania digital não é mais uma lista de regulamentações exclusiva da Europa.” “Todas as organizações globais devem considerar independência, autonomia e resiliência na operação de sua infraestrutura.” Isso significa que, além do simples cumprimento regulatório, o controle sobre a infraestrutura de IA e os dados está se tornando uma vantagem competitiva central para as empresas.

No campo, a gestão frequentemente exige resultados rápidos de IA, mas os mecanismos de governança que as apoiam muitas vezes são insuficientes. Nesse momento, os membros podem contornar sistemas aprovados, usando ferramentas externas, e as empresas perdem controle sobre o fluxo de dados e o histórico de uso. A SUSE explica que, para reduzir esses riscos, oferece observabilidade, segurança e automação baseadas no SUSE Rancher Prime e no SUSE Linux Enterprise Server.

Era da IA de agente, segurança e observabilidade ganham destaque

Especialmente com a evolução da IA de recomendações simples para a fase de “IA de agente”, capaz de executar tarefas reais em nome do usuário, a importância da governança se torna ainda maior. Isso porque, quanto mais a IA agir como representante do usuário e participar de decisões, mais é necessário verificar em tempo real se suas ações estão em conformidade com as políticas da empresa.

Oxenham afirmou: “Se o agente realiza ações reais em nome do usuário, é preciso confirmar se essas ações estão de acordo com as políticas da empresa.” “Nessa fase, governança, segurança e observabilidade tornam-se extremamente importantes.” Isso indica que a competitividade da IA empresarial não será mais definida apenas pelo desempenho do modelo, mas também por sua estabilidade operacional e capacidade de execução de políticas.

Por fim, análises indicam que, em 2026, o tema central do mercado de IA empresarial não será “introduzir mais IA”, mas “construir uma base que possa ser escalada de forma segura”. Está cada vez mais claro que, para que pilotos de IA saiam do laboratório e se integrem com sucesso aos sistemas de negócios reais, é necessário estabelecer sistemas de governança, soberania digital e segurança que tenham igual importância ao desempenho.