Nosso objetivo neste artigo é propor, de maneira realista e prática, um framework ágil e adaptável (como domar o Leão que está solto e faminto? 🙂) para auxiliar as empresas na gestão e governança inicial de IA, com foco em uma abordagem integrada e abrangente voltada para o contexto corporativo.

De acordo com a Gartner, “qualquer organização em qualquer setor, especialmente aquelas com grandes quantidades de dados, pode usar IA para valor comercial”. 

Nos próximos cinco anos, a inteligência artificial está preparada para causar um impacto exponencial nas empresas. E a ausência de uma governança eficiente para IA pode gerar diversos problemas em nível corporativo:

  • Desenvolvimento de soluções de IA de forma isolada e sem planejamento, adotando abordagens táticas que carecem de visão estratégica;
  • Falta de alinhamento consistente entre as áreas de negócios e TI, dificultando a integração das iniciativas de IA com os objetivos organizacionais;
  • Dificuldade em acompanhar a evolução tecnológica e os desafios relacionados à IA, devido à ausência de uma visão integrada e estratégica para toda a empresa;
  • Dados tornam-se obsoletos, reduzindo sua utilidade e comprometendo a qualidade das decisões estratégicas, o que contraria o propósito de implementar IA;
  • Interfaces de dados fragmentadas, frágeis e de alto custo operacional entre sistemas e fontes de dados, dificultando a interoperabilidade;
  • Arquitetura de referência de IA incompleta, resultando em processos decisórios lentos e ineficazes, prejudicando a agilidade empresarial.

Framework de Governança de IA Enterprise

Nossa proposição de um Framework de Governança de IA visa simplificar uma estrutura abrangente que orienta a gestão, o controle e a supervisão das iniciativas de inteligência artificial em organizações. Ele estabelece diretrizes claras para alinhar a adoção de IA aos objetivos estratégicos da empresa, assegurando que projetos sejam conduzidos de forma eficiente e com mitigação de riscos.

O framework abrange aspectos como a definição de responsabilidades, métricas de sucesso técnico e financeiro, conformidade regulatória, gerenciamento de dados e integração de tecnologias. Ele também promove a colaboração entre negócios e TI, garantindo uma visão unificada e evitando silos, ao mesmo tempo em que possibilita a rápida adaptação às mudanças tecnológicas e necessidades do mercado.

1. Contexto e Necessidade

A democratização da IA trouxe facilidade na adoção, mas também complexidade em termos de gestão, riscos e alinhamento estratégico. C-Levels precisam garantir que iniciativas de IA não se tornem fragmentadas ou inconsistentes, mas sim que estejam alinhadas com objetivos corporativos e gerem valor sustentável.

2. Princípios Fundamentais do Framework

Centralização Estratégica e Execução Descentralizada

  • Governança central: um comitê de IA responsável por alinhar iniciativas às metas corporativas;
  • Autonomia local: departamentos podem propor e executar projetos alinhados aos guidelines definidos.

Gestão Baseada em Valor

  • Impacto mensurável: cada iniciativa precisa ter KPIs técnicos e financeiros claros;
  • Retorno rápido e sustentável: avaliação do ROI considerando curto e longo prazo.

Risco Controlado e Transparência

  • Mitigação de riscos técnicos, éticos e de compliance.
  • Documentação e rastreabilidade de modelos, dados e decisões.

3. Estrutura do Framework

A. Fluxo de Gestão de Iniciativas

1) Identificação da Demanda

  • Alinhamento com os objetivos estratégicos da empresa;
  • Categorização: Financeiro, RH, Operações, etc.

2) Avaliação Inicial

  • Viabilidade técnica: dados disponíveis, maturidade tecnológica;
  • Viabilidade financeira: projeção de custos, benefícios e ROI;
  • Riscos e impacto: ética, segurança, compliance.

3) Priorização e Aprovação

  • Aplicação de critérios ponderados para selecionar iniciativas com maior impacto e menor risco.

4) Execução e Governança Operacional

  • Pipeline ágil: integração com times de desenvolvimento;
  • Oversight: monitoramento contínuo de KPIs e métricas de qualidade.

5) Entrega e Ciclo de Aprendizado

  • Avaliação do impacto real versus esperado;
  • Retroalimentação do framework para ajustes futuros.

B. Métricas de Governança

 

Categoria

Métrica

Descrição

Exemplo de Uso

AI Literacy

Participação em treinamentos

Percentual de colaboradores que completaram os programas de alfabetização em IA.

80% da força de trabalho treinada em fundamentos de IA.

Retenção de conhecimento

Taxa de melhoria nos resultados de avaliações após os treinamentos.

Aumento de 30% no desempenho em testes pós-treinamento.

Aplicação prática

Número de iniciativas de IA propostas por equipes não técnicas.

Crescimento de 50% nas sugestões oriundas de áreas de negócios.

Impacto na cultura organizacional

Percepção interna sobre o valor da IA na empresa.

Melhora de 25% no índice de engajamento com IA em pesquisas internas.

Técnicas

Taxa de Sucesso do Modelo

Mede a eficácia do modelo por métricas como precisão, recall, F1-score, etc.

Avaliar a performance de um modelo de classificação.

Latência e Eficiência

Tempo de resposta e uso de recursos computacionais, como CPU, GPU e memória.

Monitorar tempo médio de execução de consultas em IA.

Qualidade dos Dados

Cobertura, completude e representatividade dos dados utilizados nos modelos.

Verificar se os dados refletem adequadamente o público-alvo.

Financeiras

ROI de IA

Retorno financeiro gerado pela iniciativa comparado ao investimento feito.

Comparar receita adicional gerada por IA com custos de desenvolvimento.

Custo de Propriedade (TCO)

Cálculo de todos os custos envolvidos, incluindo infraestrutura, desenvolvimento e manutenção.

Analisar o custo total de operação de um chatbot corporativo.

Estratégicas

Alinhamento Estratégico

Percentual de iniciativas de IA alinhadas com os objetivos estratégicos da empresa.

Medir como os projetos de IA suportam metas como expansão de mercado.

Adoção de IA

Quantidade de departamentos ou áreas utilizando IA e impacto gerado.

Verificar quantas áreas da empresa já utilizam ferramentas de IA.

Riscos

Compliance

Adesão a regulamentos locais e internacionais, como GDPR ou LGPD.

Garantir que modelos estejam em conformidade com regras de privacidade.

Riscos Éticos

Proporção de incidentes éticos evitados, como viés em modelos ou usos indevidos.

Monitorar a ausência de decisões enviesadas no recrutamento.

 

Sugerimos adicionar mais algumas métricas baseadas no 3 B’s (Build, Buy e Borrow) com exemplos orientados a desempenho claros.

Categoria

Métrica

Descrição

Exemplo de Aplicação

Build

Capacidade técnica da equipe

Medida da habilidade da equipe em construir e implementar modelos de IA.

Porcentagem de projetos concluídos com sucesso.

Build

Disponibilidade de recursos

Avaliação da infraestrutura disponível para suportar iniciativas de IA.

Recursos disponíveis para serviços de IA (ex: num. de Tokens, Nuvem…).

Buy

Qualidade de fornecedores

Análise da adequação dos fornecedores contratados para IA.

Taxa de sucesso nos projetos entregues.

Buy

Custo-benefício de soluções adquiridas

Comparação entre custo e impacto das soluções adquiridas.

ROI calculado em relação ao investimento inicial.

Borrow

Colaboração entre equipes

Nível de compartilhamento de conhecimento e recursos entre equipes.

Frequência de reuniões interdepartamentais.

Borrow

Parcerias externas

Qualidade das colaborações com parceiros externos.

Número de projetos conjuntos finalizados.

 

4. Benefícios do Framework

  1. Alinhamento Estratégico: garantia de que os projetos de IA estão conectados às metas da empresa;
  2. Mitigação de Riscos: controle sobre segurança, privacidade e ética na adoção de IA;
  3. Otimização de Recursos: maior eficiência na alocação de tempo, equipe e orçamento;
  4. Transparência e Prestação de Contas: clareza em como iniciativas de IA impactam os resultados do negócio.

5. Implantação do Framework

Framework IA

Esse framework oferece uma abordagem holística para capturar o valor da IA enquanto gerencia riscos e complexidades em grandes empresas.

Alinhado ao Framework que propomos acima, sugerimos sempre usar uma avaliação “simples” de maturidade para IA, como uma forma de medir e acompanhar a maturidade da empresa sobre o tema. Para isso nossa recomendação é com a referência abaixo do Gartner.

Modelo de Maturidade de IA da Gartner

Modelo de Maturidade de IA criado pela Gartner é uma ferramenta que auxilia as organizações a analisarem seu estágio atual de adoção de inteligência artificial (IA) e a identificarem oportunidades de evolução. Ele é estruturado em cinco níveis progressivos, que refletem o grau de sofisticação na implementação e uso de IA.

Modelo de Maturidade de IA da Gartner

Níveis do Modelo de Maturidade de IA

1) Conscientização

  • As empresas estão começando a explorar o potencial da IA, mas ainda não utilizam essas tecnologias de forma prática;
  • O foco está em entender os conceitos básicos, identificar possíveis aplicações e reconhecer como a IA pode gerar valor para o negócio.

2) Exploração Ativa

  • Neste estágio, as organizações começam a experimentar com IA em áreas específicas, mas de forma limitada;
  • Ainda não existe uma estratégia global para IA. O objetivo é desenvolver habilidades internas, testar aplicações práticas e expandir o entendimento sobre o impacto da IA nos negócios.

3) Operacionalização

  • A IA começa a ser amplamente implantada com base em uma estratégia clara, abrangendo processos essenciais para o negócio;
  • As empresas utilizam IA para melhorar a eficiência, otimizar operações e alcançar resultados mensuráveis.

4) Uso Sistêmico

  • A IA é aplicada de forma ampla e consistente em toda a organização, tornando-se parte integrante dos processos empresariais;
  • O foco é criar um ecossistema sustentável de IA que impulsione inovação, transformação e vantagem competitiva.

5) Transformação do Negócio

  • A IA é utilizada como motor de transformação organizacional, redefinindo modelos de negócios e criando novas fontes de receita;
  • Empresas neste nível são líderes em seus setores, promovendo disrupção e inovação constante, com uma cultura organizacional voltada para a experimentação e crescimento contínuo.

Aplicação do Modelo

O Modelo de Maturidade de IA permite que as empresas:

  • Avaliem sua posição atual em termos de adoção de IA;
  • Identifiquem lacunas e áreas que podem ser melhoradas, como o desenvolvimento de estratégias mais robustas ou a ampliação do uso da IA em diversas áreas;
  • Estimulem uma cultura de inovação e experimentação, buscando transformar a IA em uma alavanca estratégica para o crescimento sustentável e o sucesso a longo prazo.

Conclusão

O Framework de Governança de IA para empresas é uma ferramenta estratégica essencial para alinhar a adoção de tecnologias de IA aos objetivos organizacionais. Combinando as práticas dos 3 B’s (Build, Buy e Borrow) com métricas de desempenho claras, ele permite que empresas identifiquem e priorizem iniciativas de IA de forma eficiente. A inclusão de um modelo de maturidade, inspirado na Gartner, ajuda as organizações a avaliarem sua evolução na jornada de IA, fornecendo um caminho estruturado para alcançar níveis transformacionais.

Sempre reforçamos que, a alfabetização em IA (AI Literacy) desempenha um papel fundamental nesse processo, garantindo que todos os níveis da organização compreendam o valor estratégico da IA e sejam capacitados a utilizá-la de forma ética e eficaz. Medidas como participação em treinamentos, aplicação prática e impacto na cultura organizacional são essenciais para monitorar e fomentar uma cultura de inovação sustentável.

A triggo.ai atua na fronteira de Data & AI, implementando soluções robustas e inovadoras de IA Generativa e aplicando metodologias de Data Products Management para elevar e acelerar a jornada Data Driven das organizações. Fale com um de nossos consultores especialistas!