Adoção de IA nas empresas avança mais rápido que a capacidade de monitorar custos e riscos

A rápida adoção de inteligência artificial nas empresas está criando novos desafios para as equipes de TI, especialmente no controle de gastos, na visibilidade sobre o uso das ferramentas e na definição de políticas de governança. Com diferentes modelos de cobrança e plataformas utilizadas por diversos departamentos, muitas organizações enfrentam dificuldades para identificar quanto estão investindo em IA e quais atividades justificam esses custos.

O problema se intensifica com a expansão dos modelos de precificação baseados em consumo. Diferentemente de softwares tradicionais, que geralmente possuem custos previsíveis por licença, serviços de IA podem cobrar por tokens processados, créditos utilizados ou volume de requisições. Essa diversidade dificulta a consolidação das despesas e o acompanhamento dos recursos consumidos.

Além disso, cada plataforma oferece seus próprios painéis administrativos, métricas e mecanismos de controle. Como resultado, as equipes de TI precisam reunir informações de diferentes sistemas para compreender o consumo total da organização, muitas vezes trabalhando com dados que já estão desatualizados quando a análise é concluída.

Falta de visibilidade dificulta decisões sobre investimentos em IA

Um dos principais desafios da governança de inteligência artificial é transformar dados dispersos em informações que permitam decisões estratégicas.

Conhecer o valor total gasto com IA não é suficiente para identificar desperdícios, justificar investimentos ou reconhecer padrões inesperados de utilização. As organizações precisam compreender quais departamentos, usuários, modelos e projetos estão consumindo recursos.

Um aumento repentino nas despesas, por exemplo, pode estar relacionado ao desenvolvimento de um novo produto, ao início de um projeto ou à utilização de modelos mais caros como configuração padrão. Também pode indicar atividades não autorizadas ou situações que exigem investigação.

Sem uma visão consolidada, identificar essas diferenças demanda consultas manuais a diversas plataformas, aumentando o tempo necessário para compreender as causas e adotar medidas corretivas.

A centralização das informações permite acompanhar o consumo com maior precisão e oferece às lideranças elementos para avaliar se os investimentos estão alinhados às prioridades do negócio.

Governança de IA exige políticas próprias e responsabilidades definidas

Embora as equipes de TI desempenhem um papel central na administração das ferramentas, a governança de inteligência artificial não deve ficar restrita a esse departamento.

As decisões sobre orçamento, seleção de modelos e prioridades de utilização precisam envolver diferentes áreas da organização, considerando requisitos técnicos, financeiros e de segurança.

Outro obstáculo está na ausência de padronização entre os fornecedores. Enquanto algumas plataformas oferecem controles administrativos detalhados, outras disponibilizam apenas configurações gerais por conta. Essa diferença dificulta a aplicação uniforme das políticas corporativas.

Para evitar que as regras de cada ferramenta determinem o funcionamento da organização, as empresas precisam estabelecer critérios próprios para utilização da IA.

Entre as principais definições estão quais ferramentas podem ser utilizadas pelos funcionários, quais atividades exigem aprovação adicional, quais informações podem ser compartilhadas com sistemas de IA e quem possui autoridade para autorizar novos modelos ou ampliar orçamentos.

Essas decisões também precisam ser acompanhadas de mecanismos operacionais, como controles de acesso, alertas de consumo, processos de aprovação, revisões periódicas e procedimentos de escalonamento.

A distribuição de responsabilidades é igualmente importante. A TI pode administrar os sistemas e implementar controles, enquanto a área de segurança estabelece requisitos para o tratamento de dados. O departamento financeiro acompanha os orçamentos, compras avalia as condições contratuais e as lideranças técnicas definem prioridades relacionadas ao desenvolvimento.

Essa divisão permite que problemas envolvendo custos ou utilização inadequada sejam encaminhados rapidamente às equipes responsáveis.

Uso de ferramentas não autorizadas amplia desafios de segurança

O inventário de ferramentas é considerado um dos primeiros passos para estabelecer uma governança eficiente.

Esse levantamento deve contemplar plataformas corporativas, ferramentas de desenvolvimento, APIs de modelos de linguagem, agregadores de serviços, funcionalidades de IA incorporadas a softwares existentes e aplicações adotadas diretamente pelos funcionários.

A inclusão de ferramentas utilizadas fora dos processos formais de contratação é especialmente importante, pois essas soluções podem permanecer fora da visibilidade das equipes responsáveis pela administração e segurança.

Esse cenário, frequentemente associado ao conceito de Shadow AI, dificulta a identificação dos serviços utilizados e o controle sobre informações compartilhadas pelos colaboradores.

Sem políticas claras, dados corporativos sensíveis podem ser inseridos em ferramentas que não passaram por avaliações de segurança ou conformidade.

Por isso, o inventário precisa ser atualizado continuamente e associado a regras sobre classificação de informações, ferramentas autorizadas, seleção de modelos e limites de utilização.

Cinco medidas para melhorar o controle da inteligência artificial

A estruturação da governança pode começar com cinco medidas práticas:

1. Mapear as ferramentas utilizadas: identificar serviços corporativos, APIs, recursos integrados e aplicações adotadas sem aprovação formal.

2. Consolidar informações de consumo: acompanhar despesas por plataforma, departamento, usuário, modelo e, quando possível, projeto ou finalidade.

3. Definir responsabilidades: estabelecer quem aprova novas ferramentas, determina orçamentos, investiga aumentos inesperados e autoriza modelos específicos.

4. Formalizar políticas de governança: criar regras para tratamento de dados sensíveis, ferramentas permitidas, limites financeiros, aprovações e escalonamento de incidentes.

5. Realizar revisões periódicas: acompanhar mudanças no consumo, identificar comportamentos inesperados e atualizar os procedimentos conforme a utilização evolui.

A implementação dessas medidas não exige que as empresas desenvolvam imediatamente um modelo definitivo de governança. A prioridade é estabelecer processos consistentes que possam ser aperfeiçoados à medida que novas tecnologias e necessidades surgem.

Visibilidade deve acompanhar a expansão da IA nas empresas

A velocidade de evolução das ferramentas de inteligência artificial e de seus modelos comerciais exige que as organizações revisem continuamente seus mecanismos de controle.

O desafio não está apenas em reduzir despesas, mas em compreender como a tecnologia é utilizada, quais resultados justificam os investimentos e quais riscos precisam ser administrados.

Com informações consolidadas e responsabilidades bem definidas, as equipes de TI conseguem fornecer maior transparência sobre o ambiente, enquanto as lideranças passam a tomar decisões fundamentadas em dados de consumo e nas prioridades corporativas.

A governança, nesse contexto, deixa de ser uma atividade isolada de fiscalização e passa a integrar os processos cotidianos de gestão da inteligência artificial.