O que os números revelam
A McKinsey ouviu quase dois mil executivos em 105 países em 2025. O resultado é revelador: 88% das empresas já utilizam IA em pelo menos uma área. Mas apenas um terço conseguiu escalar o uso de forma consistente. O restante ainda opera em modo de experimento, sem processos claros, sem accountability definido e sem visão do impacto real no resultado.
No mesmo levantamento, só 28% dos CEOs assumem responsabilidade direta sobre como a IA é usada na empresa. Nos conselhos de administração, o cenário é ainda mais crítico: dois terços dos conselheiros globais declaram ter conhecimento limitado ou nenhum sobre o tema, e quase um em cada três afirma que a pauta sequer entra nas reuniões.
A BCG identificou, por sua vez, que as três principais preocupações dos profissionais com o uso de IA são: decisões tomadas sem supervisão humana, responsabilidade difusa quando algo dá errado, e introdução de viés nos processos. Não é medo de tecnologia. É falta de clareza sobre quem manda na ferramenta.
- Um estudo do MIT (2025) mostra que empresas com conselhos mais preparados para o tema superam seus pares em quase 11 pontos percentuais de retorno sobre patrimônio líquido. A maturidade de governança tem impacto direto no resultado financeiro.
Por que governar IA é uma decisão de negócio
Quando uma empresa adota uma ferramenta de IA sem definir quem a supervisiona, ela está, na prática, delegando decisões de negócio para um sistema que ninguém auditou. Isso acontece todos os dias, em processos de crédito, contratação, precificação, atendimento ao cliente.
O risco não é que a IA erre. Todo sistema erra. O risco é não saber quando ela errou, não ter como corrigir, e descobrir o problema depois que ele já virou uma decisão com consequência real.
Empresas que resolveram isso bem não necessariamente têm tecnologia mais avançada. O que têm é clareza sobre quem responde por cada sistema, processos de revisão dos resultados que a IA gera, e liderança sênior que entende o suficiente para fazer as perguntas certas. A McKinsey chama isso de vantagem estrutural: governança não é freio à inovação, é o que permite escalá-la com segurança.
O que as empresas mais maduras estão fazendo
Há um padrão claro entre as organizações que conseguem extrair valor real da IA. Elas definem, de forma explícita, quais decisões podem ser tomadas pela ferramenta e quais precisam de validação humana. Estabelecem quem é responsável por cada sistema e criam ciclos regulares de revisão dos outputs antes que eles virem ação.
Outro ponto em comum: a liderança não é passiva. Executivos e conselheiros que entendem o que a IA está fazendo no negócio conseguem fazer perguntas melhores, identificar riscos antes que se tornem problemas e direcionar os investimentos com mais precisão.
Do lado regulatório, o movimento global já é concreto. A regulação europeia sobre IA (EU AI Act) entra em vigência plena em 2026 e exige que empresas que usam sistemas de alto risco tenham documentação, rastreabilidade e controles definidos. Quem ainda não estruturou isso vai correr para se adequar. Quem já avançou vai usar a conformidade como argumento competitivo.
- A Gartner estimou que 47% das empresas sem estrutura de governança de IA enfrentaram aumento de custos, e 36% viram projetos fracassarem. A ausência de controle tem preço.
A questão já não é se a empresa vai usar IA. A questão é se a liderança sabe o que a IA está fazendo em seu nome. Definir isso é responsabilidade de gestão, não de tecnologia.
Referências
McKinsey & Company, The State of AI 2025 · McKinsey, The AI Reckoning: How Boards Can Evolve (2025) · BCG, AI at Work 2025 · Gartner Peer Insights, AI Governance Report (2024) · MIT CISR, Digitally Savvy Boards: AI Update (2025) · EU Artificial Intelligence Act (Regulamento UE 2024/1689)
