O contrato foi assinado, a ferramenta de inteligência artificial passou a rodar um processo interno e, meses depois, o resultado mudou. Nenhuma alteração foi feita do lado da empresa. O fornecedor atualizou o modelo, ou substituiu, ou descontinuou, em uma decisão que não passou pelo cliente. Ninguém foi consultado, avisado ou informado do que mudou.
O cenário é o risco central que Guilherme Friol, CEO da Vircos, empresa de engenharia de inteligência artificial corporativa, vê na contratação de sistemas prontos para executar decisões de negócio. Quando a regra roda dentro do sistema de um terceiro, a empresa perde mais do que a execução.
"Se a lógica que define como a sua empresa decide está rodando dentro do sistema de outra empresa, quem decide é a outra empresa. Isso não é uma opinião sobre tecnologia, é uma descrição do arranjo", afirma Friol.
Onde o risco aparece
A adoção de IA nas empresas brasileiras avançou de ferramentas gerais para soluções por área e chegou aos processos que definem como a empresa opera. É nessa etapa que uma atualização silenciosa do modelo tem efeito: uma alteração no comportamento pode modificar como uma entrega atrasada é tratada, como um crédito é avaliado, como um preço é definido. A empresa descobre pelo resultado.
O problema se soma a outro. Todos os clientes daquele fornecedor passam a decidir do mesmo jeito. Duas transportadoras com o mesmo software de roteirização, duas financeiras com o mesmo modelo de análise, deveriam decidir diferente porque têm políticas diferentes. Com a regra dentro da ferramenta, a diferença tende a desaparecer.
Mercado sem critério
A consultoria Gartner descreve como agent washing a prática de renomear assistentes, automações e chatbots existentes como agentes de IA, e estima que apenas cerca de 130 dos milhares de fornecedores nessa categoria sejam reais. A mesma consultoria projeta que mais de 40% dos projetos de IA agêntica sejam cancelados até o fim de 2027, por custos crescentes, valor de negócio pouco claro ou controles de risco insuficientes.
"Ninguém terceiriza a decisão de propósito. Terceiriza porque a proposta chegou com um problema resolvido e ninguém perguntou onde a regra ia morar", diz o executivo.
O que comprar e o que construir
Friol delimita o argumento. Comprar continua sendo correto para tarefas que toda empresa executa da mesma forma, como transcrição, leitura automática de documentos ou tradução. Uma mudança de modelo nessas funções tem impacto limitado. O problema é a ausência de um critério que separe essas tarefas da regra de negócio, que precisa permanecer sob controle interno.
A recomendação prática não exige refazer a estrutura de tecnologia. Passa por três perguntas antes de qualquer contratação: qual regra de negócio a ferramenta vai executar, quem consegue explicar por que ela chegou a determinado resultado, e o que acontece com a operação se o fornecedor alterar ou encerrar o serviço. A terceira pergunta é exatamente a que antecipa o dia em que o modelo muda sem aviso.
À medida que a IA deixa tarefas periféricas e passa a definir preço, prioridade e limite de risco, a dependência de decisões que o fornecedor toma sozinho deixa de ser um detalhe contratual e passa a ter efeito direto no resultado.