Por Mateus Magno,

Na era da inteligência artificial, muitas empresas ainda enxergam eficiência e governança como dois polos opostos, e isso é um erro. Organizações que aceleram a adoção de IA sem estabelecer controles de segurança aumentam sua exposição a riscos. Por outro lado, aquelas que priorizam apenas segurança e deixam a inovação em segundo plano perdem competitividade de mercado. A verdadeira vantagem está em equilibrar essas duas forças: gerar valor com a tecnologia sem abrir mão da governança.

É isso que chamamos de ambidestria moderna:  a capacidade de explorar o novo e, ao mesmo tempo, fortalecer aquilo que já existe, com a mesma competência. O conceito, que nasceu na teoria da administração, ganhou uma nova dimensão com a inteligência artificial e passou a ser uma condição para empresas que desejam crescer de forma sustentável em um ambiente cada vez mais automatizado.

Atuo há mais de 20 anos com tecnologia aplicada a negócios e costumo estar  justamente nessa fronteira entre a engenharia de IA e a governança executiva. É uma posição desafiadora, porque poucas organizações conseguem avançar nas duas frentes ao mesmo tempo. De um lado, existe a pressão por construir rapidamente, automatizar processos e buscar eficiência. Do outro, a necessidade de garantir segurança, controle e responsabilidade em ambientes orientados por inteligência artificial. Trata-se de um quebra-cabeças complexo, mesmo para quem tem duas décadas de bagagem no setor.

Nos últimos meses, em conversas com CEOs, CFOs e conselhos de empresas dos setores financeiro e de varejo digital,  percebi que os negócios mais maduros já compreenderam essa dinâmica. Projetos de IA só geram valor sustentável quando são acompanhados por estruturas de segurança e governança. A inteligência artificial deixou de ser apenas uma pauta tecnológica e passou a ser uma questão de gestão.

Essa percepção é reforçada por um levantamento da McKinsey, divulgado em 2025, que mostrou que 88% das empresas no mundo já adotaram IA em pelo menos uma área. Apesar disso, apenas 6% conseguem transformar essa adoção em resultados relevantes. O desafio, portanto, não está apenas na capacidade de implementar a tecnologia, mas em integrá-la à estratégia do negócio.

Os retornos em torno da adoção da ferramenta  ajudam a explicar o entusiasmo dos negócios. O comércio eletrônico global, por exemplo, movimentou US$ 6,86 trilhões em 2025. O chamado agentic commerce, em que agentes de IA podem tomar decisões de compra em nome dos consumidores, já movimentou US$ 67 bilhões apenas durante a última Cyber Week.

Mas, ao mesmo tempo em que a tecnologia abre novas oportunidades, ela também amplia os riscos. A mesma velocidade que permite ganhos de eficiência exige uma estrutura mais robusta de controle.

A IBM revelou, em 2025, que 97% das organizações que sofreram incidentes relacionados à IA não possuíam controles adequados de acesso. Além disso, 63% ainda não tinham uma política formal de governança para inteligência artificial. O impacto financeiro também cresce: o custo médio de um vazamento de dados no Brasil chegou a R$ 7,19 milhões.

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Shadow AI: quando a inovação acontece sem governança

Dentro desse cenário, surge um fenômeno que ainda recebe pouca atenção dos executivos: o Shadow AI. Trata-se do uso de ferramentas de inteligência artificial por colaboradores sem conhecimento, aprovação ou acompanhamento da área de tecnologia e da própria organização.

Enquanto a liderança define sua estratégia de IA, equipes já utilizam essas ferramentas por iniciativa própria, muitas vezes inserindo informações sensíveis em plataformas sem políticas claras, supervisão ou auditoria. Nesse contexto, a pergunta deixa de ser se haverá um incidente, mas quando ele acontecerá. É justamente por isso que a governança não pode ser tratada como uma etapa posterior à adoção da IA. Ela precisa acompanhar a inovação desde o início.

A ambidestria moderna, que está sendo discutida, portanto,  exige olhar para três dimensões ao mesmo tempo: a confiança do cliente, que precisa entender como seus dados são utilizados e confiar nas decisões tomadas pela tecnologia; a operação, que deve garantir qualidade dos dados, segurança e supervisão humana; e a liderança, que precisa avaliar não apenas a adoção da IA, mas o valor gerado, os riscos envolvidos e os impactos para o negócio.

A maturidade de uma organização não está na velocidade com que ela implementa inteligência artificial, mas na capacidade de gerar valor sem perder controle. Por isso, mais do que seguir checklists, empresas precisam responder perguntas fundamentais: quanto valor a IA realmente gera para o negócio? Quais modelos estão em uso? Existe uma estrutura de governança definida? As decisões automatizadas possuem supervisão adequada? A empresa está preparada para os novos requisitos regulatórios?

Essas respostas mostram se a organização está apenas experimentando tecnologia ou construindo uma estratégia sustentável de inteligência artificial. Quando elas não existem, a empresa não é ambidestra,  está apenas acelerando.

Para organizações que ainda não são ambidestras, o caminho pode ser estruturado em etapas práticas. Primeiramente é importante realizar um inventário completo das soluções de IA utilizadas, incluindo aquelas fora dos processos oficiais. Logo após, deve-se estabelecer uma política de governança e reunir tecnologia, jurídico e negócio em um mesmo comitê. Por fim, iniciar testes de segurança e definir caminhos para certificações como a ISO/IEC 42001, quando aplicável.

No fim, a equação é simples: quem constrói sem governar já está acumulando riscos, mesmo sem perceber. Quem governa sem inovar perde espaço para empresas mais rápidas. Na era da inteligência artificial, não existe mais escolher um lado, a vantagem estará nas organizações capazes de operar com as duas mãos.

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