A Inteligência Artificial já faz parte do dia a dia das empresas. No entanto, enquanto a adoção dessa tecnologia avança rapidamente, muitas organizações ainda não possuem políticas claras para controlar como ela é utilizada.
Segundo a Digital Inside, 61% dos trabalhadores na Espanha utilizam ferramentas de IA sem estruturas corporativas de governança. Esse dado evidencia um desafio que vai muito além da tecnologia: as empresas precisam confiar em seus agentes de IA antes de integrá-los a processos críticos.
A IA cresce mais rápido do que a governança
A adoção da IA no ambiente empresarial continua acelerando. O relatório The State of AI 2025, da McKinsey, aponta que 88% das organizações já utilizam IA regularmente em pelo menos uma função do negócio, mas apenas 18% possuem um comitê de governança de IA.
Essa diferença revela um problema cada vez mais comum: implementar ferramentas de IA é relativamente simples, enquanto definir quem pode utilizá-las, quais informações podem acessar e como suas ações serão supervisionadas continua sendo um desafio.
A situação se torna ainda mais complexa com os agentes de IA, capazes de executar tarefas, interagir com diferentes sistemas e acessar informações sensíveis de forma autônoma.
O verdadeiro desafio não é a IA, mas o controle
Quando uma empresa avalia a adoção de agentes inteligentes, a principal preocupação deixa de ser a qualidade do modelo de IA.
As perguntas mais importantes passam a ser:
- Quais dados o agente pode consultar?
- Quais ações ele pode executar?
- Quem aprova tarefas críticas?
- Como todas as suas atividades são auditadas?
Essas questões ajudam a explicar por que muitas organizações ainda mantêm projetos em fase piloto sem avançar para ambientes de produção.
Além disso, segundo a Vectra AI, 65% das ferramentas de IA funcionam sem aprovação do departamento de TI, favorecendo o surgimento da chamada Shadow AI: soluções que operam fora dos controles corporativos e acessam informações sensíveis sem a rastreabilidade necessária.
Nesse cenário, permissões, auditoria e controle de acesso se tornam os verdadeiros gargalos para a adoção de agentes de IA no ambiente empresarial.
A abordagem da Workday para uma IA mais confiável
A Workday propõe enfrentar esse desafio utilizando sua plataforma como uma camada de governança para agentes de IA.
A estratégia consiste em aproveitar modelos avançados de Inteligência Artificial para o raciocínio, enquanto permissões, regras de negócio e auditoria permanecem dentro do sistema de registro da Workday. Dessa forma, as organizações conseguem automatizar processos sem perder visibilidade ou controle sobre as informações.
Essa abordagem também reflete a estratégia de outros grandes fornecedores de tecnologia, como SAP, Oracle e Microsoft, que integram agentes de IA às suas plataformas empresariais em vez de oferecê-los como soluções independentes.
Dessa forma, a confiança — mais do que a capacidade do modelo — passa a ser o principal fator para a adoção.
Recursos Humanos e Finanças: onde a governança é indispensável
Os agentes de IA já geram valor em processos empresariais de alto volume.
Em Recursos Humanos, eles podem apoiar a classificação de candidatos, responder dúvidas sobre políticas internas, facilitar o onboarding ou auxiliar líderes com informações sobre suas equipes.
Em Finanças, podem colaborar em atividades como conciliação bancária, classificação de notas fiscais, análise de orçamentos ou fluxos de aprovação de pagamentos.
No entanto, esses processos envolvem informações sensíveis e exigem permissões específicas, registros de auditoria e mecanismos de aprovação para garantir segurança e conformidade.
Por esse motivo, a governança não deve ser adicionada depois que o agente já foi implementado. Ela precisa fazer parte da sua construção desde o início.
O que as empresas devem priorizar
À medida que os agentes de IA passam a integrar processos críticos, as organizações precisam avaliar muito mais do que suas capacidades técnicas.
Alguns aspectos fundamentais incluem:
- permissões baseadas em funções;
- fluxos de aprovação para ações críticas;
- registros completos de auditoria;
- revogação rápida de acessos;
- supervisão humana em processos sensíveis.
Uma estratégia recomendada é começar com processos repetitivos e de baixo risco, como classificação de solicitações ou respostas a perguntas frequentes. Após consolidar o modelo de governança, torna-se mais simples ampliar o uso dos agentes para processos de maior impacto no negócio.
Conclusão
A evolução dos agentes de IA demonstra que o principal desafio deixou de ser desenvolver modelos mais inteligentes. O verdadeiro desafio é garantir que eles possam operar de forma segura, transparente e alinhada às políticas de cada organização.
Nesse cenário, a governança deixa de ser apenas um requisito técnico e passa a ser um fator estratégico. Empresas que combinarem automação com controle, auditoria e gestão adequada de permissões estarão mais preparadas para aproveitar todo o potencial da Inteligência Artificial de forma responsável e sustentável.
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