GenIA sem governança? O risco é certo — e a conta cai no colo da TI

1. Introdução 

Em muitas empresas, ferramentas de IA generativa já estão em uso antes mesmo de passarem pelo crivo da TI. Essa realidade reflete a velocidade com que a GenAI ganhou espaço, impulsionada pela busca legítima por produtividade, mas muitas vezes sem o suporte necessário para garantir segurança, eficiência e alinhamento estratégico.

Um estudo da RSM mostra que 91% das empresas de médio porte já utilizam IA generativa em algum nível de suas operações. Ainda assim, 41% relatam dificuldades com qualidade dos dados e 39% apontam falta de capacitação interna para explorar essas soluções de forma efetiva.

Esses números não apontam um problema da tecnologia em si, mas da forma como ela é incorporada. Quando não há critérios claros de uso, definição de responsabilidades ou visibilidade sobre os processos, a IA generativa pode acabar entregando menos do que promete, mesmo com alto investimento.

A governança de TI, nesse contexto, ganha protagonismo. Não como uma barreira à inovação, mas como estrutura que permite à organização adotar, escalar e controlar essas ferramentas com consistência.

Neste artigo, vamos explorar como essa governança pode ser construída, quais práticas sustentam sua aplicação e de que forma a Skyone contribui para um ambiente mais preparado e seguro para a GenAI.

Boa leitura!

2. Por que a governança de TI precisa estar no centro da adoção de IA

Não é incomum que uma nova ferramenta de IA generativa entre na rotina da empresa pela lateral, seja via um time de marketing curioso, uma área de produto testando agilidade ou até um colaborador buscando atalhos para entregar mais. O que começa pequeno, porém, rapidamente se torna estrutural. E quando a TI é acionada, muitas vezes a solução já está em produção, integrada (ou não) e com dados circulando.

Esse novo comportamento organizacional, descentralizado, experimental, acelerado, exige uma resposta diferente. A governança de TI passa a ser menos sobre controle e mais sobre orquestração: garantir que a adoção de GenAI esteja conectada com a arquitetura de sistemas, as políticas de segurança, os padrões de conformidade e os objetivos reais da empresa.

Uma pesquisa da AuditBoard ajuda a dimensionar essa urgência: mais de 90% das empresas já usam GenAI, mas só 25% contam com um programa formal de governança para IA. A maioria segue no improviso, e aí não é a IA que falha, é o ambiente que não sustenta.

Com governança, a TI sai da posição reativa e volta a liderar a transformação com clareza. Ela pode criar critérios, evitar redundâncias, antecipar riscos e assegurar que a IA esteja a serviço do negócio — e não o contrário.

É esse ponto de partida que nos leva ao próximo tema: o que precisa estar definido antes de colocar GenAI em produção? Porque, quando a base é bem desenhada, o impacto da IA deixa de ser pontual e passa a ser estratégico.

3. O que precisa estar definido antes da IA entrar no ambiente de produção

A decisão de levar uma ferramenta de IA generativa para o dia a dia não se resume à aprovação técnica: ela envolve responsabilidade. E a governança é o que transforma essa responsabilidade em clareza; sobre quem usa, com qual objetivo, em quais condições e com base em que dados.

Mais do que impor regras, a governança cria condições para que a IA gere valor real. Sem ela, o uso pode até acontecer, mas tende a ser pontual, inconsistente e difícil de sustentar ao longo do tempo.

A seguir, elencamos os principais elementos que precisam estar definidos para que a entrada da GenAI no ambiente produtivo seja segura, estratégica e proveitosamente escalável:

• Diretrizes aplicáveis, não apenas formais: a governança começa com critérios práticos, não com manuais genéricos. Estabelecer em quais casos a IA pode ser usada, com quais restrições e por quais perfis ajuda a evitar mal-entendidos e traz autonomia com responsabilidade para as equipes;
• Riscos contextualizados, não teóricos: avaliar riscos não significa barrar a inovação, e sim, antecipar onde ela pode encontrar limitações, para lidar com elas de forma proativa. Dados sensíveis, integrações críticas e dependência de fornecedores são pontos que pedem atenção desde o início;
• Visibilidade como aliada da evolução: ter registro de uso, logs e alertas ajuda a entender como a IA está sendo utilizada na prática, e permite ajustar rotas com base em fatos, não em suposições;
• Pessoas preparadas para lidar com tecnologia interpretativa: GenAI depende da intenção de quem usa. E por isso, a capacitação não é um detalhe. Quando as pessoas entendem o que estão fazendo, e o que a ferramenta pode ou não entregar, o uso se torna mais eficiente, ético e confiável;
• Métricas conectadas à realidade do negócio: a governança não é sobre controlar por controlar. É sobre saber se a tecnologia está realmente contribuindo. Por isso, definir indicadores claros desde o início é o que permite avaliar impacto real e ajustar sem desperdiçar tempo ou recursos.

Com esses pontos claros, a TI consegue garantir que a GenAI seja incorporada de forma sólida, sem improvisos e com espaço para escalar. E é a partir dessa base que os ganhos começam a aparecer, como veremos na próxima seção.

4. O que a TI ganha com uma estratégia clara de GenAI?

Quando a GenAI entra sem planejamento, a TI vira espectadora. Quando entra com estratégia, a TI assume o papel de arquiteta da transformação. E essa diferença muda tudo: no impacto, na escala e na percepção da tecnologia como ativo, e não como risco.

Com governança, a GenAI deixa de ser um experimento isolado para se tornar parte da estrutura da empresa. Isso permite que a produtividade aconteça com segurança, que o uso de dados respeite padrões de integridade e que os fluxos automatizados sejam rastreáveis, auditáveis e replicáveis com qualidade.

A TI também passa a operar com mais inteligência de custo. Em vez de múltiplas ferramentas pulverizadas, iniciativas desconectadas e retrabalho constante, há racionalização. Casos de uso comuns são identificados, soluções são padronizadas, integrações são reaproveitadas e o ciclo de adoção ganha consistência.

Mas talvez o principal ganho esteja na tomada de decisão. Com dados bem tratados, modelos operando dentro de limites definidos e resultados confiáveis, a GenAI deixa de ser uma aposta e passa a ser suporte real às escolhas do negócio. A TI deixa de apagar incêndio e começa a antecipar cenários.Em termos práticos, os benefícios mais evidentes dessa estratégia incluem:

• Produtividade com segurança: a automação de tarefas operacionais se consolida, mas sem abrir exceções nos protocolos de segurança. Isso evita retrabalho, reduz o tempo de resposta e permite avanços mais sustentáveis;
• Dados tratados com responsabilidade: a TI passa a controlar como os dados são inseridos, processados e utilizados pelas ferramentas de IA, garantindo compliance, privacidade e maior confiança nos resultados gerados;
• Redução de custos estruturais: ao padronizar ferramentas e evitar duplicações, a organização reduz despesas com licenças, suporte técnico e tempo perdido com integrações improvisadas;
• Decisões mais rápidas e bem embasadas: com outputs mais consistentes e interpretáveis, a GenAI reforça a qualidade das análises e reduz a dependência de julgamentos subjetivos, acelerando a ação com menor risco;
• Visibilidade e controle sobre todo o ciclo da IA: desde a entrada do dado até o resultado gerado, a TI consegue monitorar, corrigir e evoluir o uso da tecnologia com base em evidências, e não por tentativa e erro.

Com uma estratégia clara, a TI deixa de ser linha de apoio para se tornar o centro da transformação com GenAI. Mas protagonismo não se sustenta no improviso. Para transformar diretrizes em prática e em rotina confiável, é preciso ter estrutura.

É aí que entram os frameworks de governança: não como modelos engessados, mas como ferramentas que ajudam a transformar decisões técnicas em alinhamento organizacional. Vamos ver como aplicar isso na prática?

5. Frameworks que ajudam a estruturar essa governança

A adoção da IA generativa exige mais do que boas intenções: exige estrutura. E a governança de TI pode se apoiar em frameworks amplamente reconhecidos para acelerar essa construção com base sólida.

Modelos como ITIL (Information Technology Infrastructure Library – Biblioteca de Infraestrutura de TI) e COBIT (Control Objectives for Information and Related Technologies – Objetivos de Controle para Informação e Tecnologia Relacionada) seguem sendo referências importantes:

• O ITIL, por organizar os serviços de TI com foco em valor contínuo e visibilidade operacional;
• Já o COBIT, por oferecer uma ponte entre tecnologia e estratégia, conectando decisões técnicas ao direcionamento do negócio.

No entanto, quando o tema é GenIA, um dos guias mais relevantes é a ISO/IEC 38500, justamente por sua capacidade de alinhar ética, responsabilidade e liderança ao uso da tecnologia.

A ISO/IEC 38500 é a norma internacional que define princípios para a governança corporativa da tecnologia da informação. Diferente dos outros frameworks, ela não detalha processos, e sim, orienta a atuação da liderança (diretoria, conselhos, comitês) sobre como a TI deve ser governada para cumprir seu papel ético, estratégico e social dentro da organização.

No caso da IA generativa, isso ganha uma nova camada de relevância. Afinal, estamos falando de ferramentas que produzem conteúdo, interagem com públicos, tomam decisões automatizadas e aprendem com os dados do negócio. Isso exige políticas claras sobre o que pode ou não ser feito, quem responde por cada uso e como garantir transparência e rastreabilidade.

A ISO/IEC 38500 ajuda as empresas a definirem essas diretrizes de forma institucional. Ela reforça princípios como responsabilidade, transparência, alinhamento estratégico, conformidade e comportamento ético. Ao segui-la, a organização demonstra maturidade, não só técnica, mas organizacional, na adoção de GenAI, com governança que vai além da TI e permeia toda a liderança.

Mas, como sabemos, nem toda empresa começa por aí. E quando a GenAI entra sem essa estrutura mínima, o que parecia avanço pode virar retrabalho ou risco. É o que exploramos na próxima seção: os principais pontos de atenção, e como evitá-los antes que virem problema. Continue acompanhando!

6. Desafios comuns e como contorná-los

Nem toda falha vem de má tecnologia. Muitas nascem de boas intenções mal implementadas. E no caso da IA generativa, essa distância entre expectativa e realidade pode custar caro.

Um levantamento da MIT, divulgado pela Fortune, aponta que 95% dos executivos que adotaram GenAI em suas empresas já enfrentaram algum incidente relacionado à tecnologia. Ainda mais alarmante: só 2% das organizações cumprem os padrões mínimos de uso responsável.

Entre os desafios mais comuns estão:

• Ferramentas contratadas por áreas diferentes, sem coordenação com a TI;
• Dados sensíveis usados sem critério, com risco de vazamentos ou violações;
• Conteúdos gerados sem rastreabilidade, dificultando auditorias e correções;
• Processos automatizados que fogem do controle, comprometendo a consistência.

O problema raramente aparece de uma vez. Ele se acumula, até que fica grande demais para ser ignorado. Quando a TI tenta intervir, já encontra um ambiente fragmentado, com resistência à padronização, dados desorganizados e altos custos para “arrumar a casa”.

Para evitar esse cenário, a governança precisa estar presente desde o início. Não para frear o uso da IA, mas para garantir que ela seja usada com inteligência. Isso significa:

• Incluir a TI nas primeiras decisões sobre GenAI;
• Priorizar casos de uso com potencial de escala e baixo risco;
• Estabelecer padrões mínimos de segurança, integração e rastreabilidade;
• Capacitar os usuários com base no contexto do negócio;
• Monitorar o uso com indicadores que façam sentido para a estratégia da empresa.

Sem essas premissas, o potencial da GenAI se perde em tentativas desconectadas. Com elas, cada passo dado se transforma em construção de valor e não em correção de rota.

Agora que vimos o que pode “dar errado”, vamos olhar para o que pode dar certo? Vamos ver como a Skyone atua para tornar a governança da IA generativa algo viável, simples e escalável dentro da realidade das empresas.

7. Como a Skyone viabiliza a governança da IA generativa

A Skyone atua onde a teoria encontra a prática. Sabemos que a maioria das empresas não começa do zero. Elas já têm sistemas legados, dados espalhados, times com níveis diferentes de maturidade e pressão para inovar rápido. Por isso, nossa proposta não é reinventar a roda, mas ajudar a fazer com que a IA generativa funcione com o que a empresa já tem, de forma coordenada, rastreável e escalável.

Trabalhamos para que a TI consiga:

• Ter visibilidade real sobre onde e como a IA está sendo usada;
• Estabelecer políticas que façam sentido para o negócio, e não apenas para o compliance;
• Integrar GenAI aos sistemas existentes, com controle e segurança;
• Conectar dados e automações com rastreabilidade de ponta a ponta;
• Apoiar as áreas de negócio sem abrir mão da consistência técnica.

Fazemos isso por meio de uma plataforma que combina infraestrutura, segurança, governança e nuvem, com uma abordagem que respeita a realidade e a urgência de cada organização. Na prática, isso significa tirar o peso da TI como “polícia da inovação” e colocá-la como parceira estratégica da transformação.

Se você quer entender como aplicar essa visão na sua empresa, fale com um dos nossos especialistas! Na Skyone estamos prontos para ajudar sua empresa a sair do improviso, e entregar valor de verdade.

8. Conclusão: IA com valor exige governança com direção

Governança não é sinônimo de controle excessivo. É o que dá direção à tecnologia quando ela ganha autonomia. No caso da GenAI, onde decisões são automatizadas, conteúdos são gerados em massa e dados sensíveis transitam sem pedir licença, essa direção é o que separa avanço de exposição.

O que neste artigo queremos deixar claro é que a TI não pode mais operar à margem das decisões sobre IA. Ela precisa estar no core. Não para centralizar, mas para articular. Só assim a organização consegue criar critérios consistentes, operar com rastreabilidade, integrar soluções com segurança e evitar que a inovação vire uma sequência de soluções improvisadas e insustentáveis.

Mas há um segundo ponto igualmente crítico: a governança não se sustenta sem infraestrutura preparada. E é aí que entra a nuvem, não como destino, mas como base. É na nuvem que dados são organizados, integrações são viabilizadas e o controle se torna possível sem travar o negócio.

Se a sua TI quer liderar a adoção da GenAI com impacto e legitimidade, o próximo passo é garantir que a fundação esteja pronta. Para isso, recomendamos a leitura do artigo “Transformação digital: da nuvem à inteligência artificial”. Nele mostramos como a nuvem se torna aliada direta da governança, e como preparar sua empresa para que a IA seja mais do que modismo, e sim, evolução real.

FAQ: perguntas frequentes sobre governança de TI e IA generativa

Governar a IA generativa vai além de entender a tecnologia. É sobre estruturar o ambiente para que ela funcione com propósito, segurança e impacto real. E no meio dessa jornada, algumas dúvidas sempre aparecem.

Nesta seção, respondemos às perguntas mais frequentes sobre o papel da TI, da nuvem e da governança na adoção responsável e estratégica da GenAI.

1) Como a TI deve se preparar para receber ferramentas de IA generativa?

A TI precisa se antecipar ao uso da IA, em vez de reagir a ele. Isso começa com clareza de papéis, definição de políticas práticas (não apenas formais) e visibilidade sobre os fluxos que envolvem dados e automações. Também é importante criar critérios de adoção, estabelecer controles mínimos de segurança e capacitar usuários com base em riscos e objetivos reais do negócio. A preparação não está em bloquear o uso, mas em tornar o uso seguro e viável em escala.

2) Qual o papel da nuvem na governança da IA generativa?

A nuvem é a base que torna a governança possível sem travar a inovação. É nela que a empresa consegue conectar dados de forma segura, automatizar com rastreabilidade e aplicar controles que realmente funcionam no ambiente produtivo. Com a nuvem, a TI pode integrar a GenAI ao ecossistema existente, monitorar o uso com indicadores consistentes e adaptar a escala conforme a maturidade do negócio.

3) A TI precisa estar envolvida na escolha das ferramentas de GenAI?

Sim, precisa. Não para impor barreiras, mas para garantir que a escolha esteja alinhada à arquitetura, aos padrões de segurança e às necessidades reais da empresa. Quando a decisão acontece isoladamente, a organização corre o risco de criar um ambiente fragmentado, caro e difícil de controlar. Com a TI como articuladora, é possível transformar iniciativas isoladas em soluções integradas, seguras e escaláveis.