Se um cliente pedir a revisão de uma decisão que afete seus interesses e tenha sido tomada unicamente com base em tratamento automatizado de seus dados pessoais, ou quiser saber os critérios e os procedimentos usados, a empresa precisa atender. A regra está na Lei Geral de Proteção de Dados, e o marco legal da inteligência artificial, em tramitação no Congresso, tende a ampliar essa cobrança. Para o gestor, a consequência é direta: só consegue responder quem sabe que dados estão por trás de cada decisão automatizada.
Para Guilherme Friol, CEO da Friol Enterprise, fundador da Vircos e executivo com 20 anos de carreira em tecnologia, a governança de dados é a primeira das três competências que a inteligência artificial vai exigir de quem dirige empresas até 2028. As outras duas são a leitura de arquitetura e a gestão de risco de fornecedor.
“O empresário de 2028 não programa. Audita. Sabe onde está o dado, o que roda onde e o que acontece se o fornecedor parar. Essas três respostas valem mais do que qualquer curso de prompt”, afirma Friol.
Um problema de inventário
Na leitura do executivo, governança de dados é menos um projeto de TI e mais uma resposta que o gestor precisa ter pronta: que informações a organização mantém, em que lugar e com que permissões de acesso. A dificuldade costuma ser de inventário. Dados de clientes ficam numa planilha, registros de vendas em um sistema, normas internas em arquivos PDF, e ninguém reúne a relação completa.
O ponto de partida sugerido é um levantamento feito decisão por decisão: de que fonte vem cada informação usada e quem pode consultá-la. Segundo Friol, o exercício costuma expor duplicidade, dado sem responsável e acesso mais amplo do que o necessário. Com a lista pronta, a empresa passa a ter por onde começar quando alguém pedir revisão.
O mapa que sustenta a governança
A segunda competência dá sustentação à primeira. Ler a arquitetura, explica o executivo, é enxergar, em nível de mapa e não de código, o que está sob responsabilidade do fornecedor, o que opera em modelo aberto na infraestrutura da própria empresa e onde está a regra de negócio. O documento cabe em uma página e indica, função por função, o local de execução, se ali há regra do negócio ou apenas tarefa padronizada e quem autoriza mudanças. Para o gestor, é o anexo a exigir antes de assinar a próxima proposta.
Continuidade da operação
A terceira competência trata da continuidade. Quem fornece inteligência artificial ajusta preço, comportamento e disponibilidade dos modelos por conta própria, num calendário que não passa pelo cliente. O gestor precisa saber, para cada função crítica, quanto tempo a operação leva para se restabelecer se o fornecedor sair de cena, e transformar a resposta num plano B com ação definida, responsável e prazo.
De acordo com a Gartner, mais de 40% dos projetos de IA agêntica devem ser cancelados até o fim de 2027, e a lista de causas inclui custos crescentes, valor de negócio pouco claro e controles de risco inadequados. Para Friol, é no último item que a gestão de fornecedor entra.
“Governança de dados, leitura de arquitetura e risco de fornecedor. Quem domina as três não depende de ninguém para decidir. Quem não domina nenhuma vai decidir o que o vendedor mandar”, diz o executivo.
Onde a exigência termina
Friol faz uma ressalva: as três competências não obrigam a empresa a construir tudo nem a montar um laboratório. Para o que é commodity, a exemplo de transcrição e leitura de documentos, comprar continua sendo a escolha correta. O rigor se aplica à inteligência que decide pela empresa.
O que o gestor precisa saber sobre governança de dados e inteligência artificial, portanto, cabe numa pergunta de reunião: quais dados alimentam cada decisão automatizada, e sob que regra de acesso? Quem responde com a lista em mãos já tem a base do que a lei pede, lê com mais clareza o mapa do que roda onde e chega à negociação com o fornecedor em condições de pedir prazos, cláusulas e compromissos. Quem não responde fica exposto nas três frentes.