Durante o processo de difusão da IA empresarial, o aumento da 'IA sombra'... o vazio regulatório torna-se uma variável

A introdução de inteligência artificial empresarial está a crescer rapidamente, mas no local de trabalho real, “controle” está a tornar-se um desafio maior do que “expansão”. Diagnósticos indicam que, mesmo com resultados obtidos em operações piloto limitadas, o processo de implementação na totalidade do negócio está a ser dificultado por uma gestão de segurança e políticas que não acompanha, ampliando a “diferença de transição para produção”.

O vice-presidente e diretor-geral do departamento de inteligência artificial da SUSE S.A., Rees Oxenham, afirmou recentemente na SUSECON 2026 que as empresas enfrentam atualmente não apenas pilotos de IA simples, mas a questão de como migrar de forma segura para ambientes de operação em larga escala. Ele explicou: “Pilotos são relativamente fáceis de validar quanto ao valor, mas, depois, para aplicar em operações reais com dados essenciais, são necessárias medidas de segurança e governança.” “Essa é exatamente a ‘diferença de produção’ que os clientes precisam superar.”

Esses problemas também se refletem nos dados. Relatórios mostram que uma em cada cinco empresas já enfrentou incidentes de segurança relacionados com a “IA sombra”, mas apenas 37% possuem políticas de gestão ou detecção dessas situações. 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 de escala semelhante 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 edge, evitando a dependência de fornecedores específicos.

Oxenham destacou especialmente a importância da “soberania digital”. Ele afirmou: “A soberania digital não é mais apenas 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 local, a gestão frequentemente exige resultados rápidos de IA, mas os mecanismos de governança que as apoiam muitas vezes são insuficientes. Assim, membros da equipe 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, a importância da segurança e da observabilidade aumenta

Especialmente à medida que a IA evolui de simples recomendações para uma fase de “IA de agente”, capaz de executar tarefas reais em nome do usuário, a governança torna-se ainda mais importante. Isso porque, quanto mais a IA agir em nome do usuário e participar na tomada de decisões, maior a necessidade de confirmação em tempo real de que suas ações estão em conformidade com as políticas da empresa.

Oxenham afirmou: “Se um agente realiza ações reais em nome do usuário, é necessário verificar 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 capaz de escalar de forma segura”. Está cada vez mais claro que, para que pilotos de IA saiam do laboratório e se integrem com sucesso nos sistemas de negócios reais, é necessário estabelecer sistemas de governança, soberania digital e segurança que tenham a mesma importância do desempenho.