
Como implementar Governança e Estratégia de IA
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
- Alinhamento Estratégico: garantia de que os projetos de IA estão conectados às metas da empresa;
- Mitigação de Riscos: controle sobre segurança, privacidade e ética na adoção de IA;
- Otimização de Recursos: maior eficiência na alocação de tempo, equipe e orçamento;
- Transparência e Prestação de Contas: clareza em como iniciativas de IA impactam os resultados do negócio.
5. Implantação do Framework

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
O 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.

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.
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Parabenizo pelo excelente artigo.