A adoção de IA e automação em áreas internas de suporte e decisão como jurídico, compliance, RH, financeira, comercial e afins, deixou de ser conversa de futuro. Já está no centro da operação de muitas empresas. Só que, em boa parte dos casos, a tecnologia avançou mais rápido do que a governança. E é aí que nascem as armadilhas.
De um lado, existe a pressão por eficiência: menos tempo gasto respondendo às mesmas perguntas, menos retrabalho, menos e-mail. Do outro, áreas que lidam com temas sensíveis: normas internas, políticas de pessoas, riscos legais, contratos, preços, relacionamento com clientes e órgãos reguladores.
Quando IA e automação entram nesse ambiente sem limites claros, o problema não é apenas um bug de sistema. É um passivo de confiança, jurídico, operacional e reputacional.
A pergunta não é mais se as áreas vão usar IA (já falamos bastante sobre isso por aqui, mas é sempre bom reforçar!), mas em que condições.
IA e automação – Onde geram valor e onde começam os riscos
Nas áreas consultivas e de apoio à decisão, a IA já mostra valor real em várias frentes:
- Classificar e priorizar demandas que chegam por múltiplos canais
- Responder dúvidas recorrentes sobre políticas internas, contratos, regras comerciais, procedimentos de RH
- Organizar e buscar informações em bases extensas de documentos, normativos e pareceres anteriores
- Sugerir respostas ou minutas iniciais com base em conhecimento oficial da empresa
- Automatizar fluxos simples de aprovação, encaminhamento e registro
Isso libera tempo de especialistas, reduz o volume de tarefas repetitivas e melhora a experiência do “cliente interno”, que para de depender de e-mails intermináveis para ter respostas básicas.
O problema começa quando essa mesma IA passa a influenciar decisões de alta consequência sem governança proporcional. Alguns exemplos que já são realidade em muitas organizações:
- Recomendações sobre tratamento de incidentes, descontos comerciais relevantes ou concessão de benefícios, sem trilha clara de como a conclusão foi construída
- Priorização de casos críticos (denúncias, litígios, disputas comerciais) por modelos que ninguém consegue explicar
- Cruzamento de dados sensíveis de pessoas, clientes ou fornecedores em serviços externos, sem política robusta de privacidade e segurança
- Dependência de soluções de terceiros que operam como caixas-pretas, em temas que não admitiriam falta de transparência diante de uma auditoria ou investigação
Nesses cenários, o risco não é teórico. Ele aparece justamente quando a empresa mais precisa provar que agiu com critério, proporcionalidade e isenção.
Os riscos que ficam escondidos atrás do discurso de eficiência
O discurso comum é sedutor: “vamos usar IA para tornar as decisões mais ágeis, consistentes e inteligentes”. Mas, sem governança, alguns riscos emergem rápido:
1. Decisões não auditáveis
2. Uso indevido ou exposição de dados sensíveis
3. Erros em escala
4. Terceirização cega da responsabilidade
Não é à toa que conceitos como “AI governance”, “monitoramento em tempo real” e “cyber-resiliência” aparecem com destaque entre as grandes tendências de compliance e gestão de risco para 2025–2026, segundo análises de mercado especializadas.
Definir limites: onde a IA decide, onde recomenda e onde não entra
Um passo decisivo para qualquer liderança é explicitar os limites da IA em sua organização. Na prática, isso pode ser traduzido em três níveis:
- Nível 1 – Automação com baixo risco
Rotinas repetitivas, com regras claras e pouca margem de interpretação: tirar dúvidas sobre políticas estáveis, direcionar um chamado para a área correta, recuperar um documento, registrar um pedido simples. Aqui, a IA pode atuar com alto grau de autonomia, desde que treinada com fontes oficiais. - Nível 2 – Apoio à decisão em temas com nuances
Situações onde existem critérios objetivos, mas o contexto e o impacto pedem olhar mais cuidadoso. A IA pode sugerir interpretações, comparar cenários, organizar informações e propor caminhos, mas a decisão final é de um responsável humano, identificado. - Nível 3 – Questões de alto impacto
Temas com forte impacto jurídico, reputacional, financeiro ou de pessoas. Nesse campo, a IA pode ajudar com análise, triagem, priorização e consolidação de dados, mas não deve atuar como “decisor silencioso”. O juízo final precisa ser humano, com responsabilidade clara e trilha de auditoria.
Esse tipo de desenho não tem nada de futurista. É apenas a tradução da boa prática de gestão de risco para um contexto em que a tecnologia está no centro da operação.
Governança aplicada – Do slide para o dia a dia
Falar em governança de IA é fácil. O desafio é incorporar isso à rotina. Nas empresas que estão avançando com maturidade, alguns elementos costumam aparecer em comum:
- Diretrizes claras por tipo de área e uso
Em vez de uma política genérica de “uso de IA”, existem orientações específicas para áreas como jurídico, RH, compliance, financeiro e comercial, com exemplos concretos do que pode e do que não pode ser automatizado. - Catálogo de casos de uso aprovados
Uma espécie de inventário vivo, listando onde a IA está sendo aplicada, com dono de processo, fontes de dados usadas, impactos esperados, riscos mapeados e periodicidade de revisão. - Monitoramento contínuo de comportamento
Modelos e automações são acompanhados em produção, e não apenas na fase de implantação. Mudanças no perfil das demandas, padrões inesperados e possíveis vieses são analisados de forma recorrente. - Logs e trilhas de decisão
Não basta saber o resultado final; é preciso conseguir reconstruir o caminho. Isso inclui quais dados foram consultados, que regras foram aplicadas, qual foi o papel da automação e qual foi o papel da aprovação humana. - Segurança e resiliência por desenho
Segurança não entra no fim, como “camada adicional”. Ela é parte do desenho da solução desde o início: controle de acesso, segregação de ambientes, criptografia, anonimização quando necessário, planos claros para resposta a incidentes.
Quando esses elementos existem, a discussão sobre IA deixa de ser um dilema entre “travar” ou “liberar” tecnologia. Passa a ser um debate sobre qual risco é aceitável em cada contexto e sob quais salvaguardas.
Evitar armadilhas e capturar valor de forma sustentável
A boa notícia é que não é preciso escolher entre ser eficiente e ser responsável. É possível ter os dois, desde que a ambição de ganho de produtividade venha acompanhada de um mínimo de disciplina.
Nos projetos em que IA e automação realmente transformam o dia a dia das áreas internas, algumas características aparecem de forma recorrente:
- O objetivo é claro e mensurável: menos tempo em tarefas repetitivas, melhor experiência interna, mais consistência nas respostas, maior visibilidade sobre o fluxo de demandas.
- O conhecimento usado é oficial, curado e versionado, em vez de um conjunto difuso de documentos antigos e contraditórios.
- As pessoas sabem quando estão interagindo com um agente de IA, quando há revisão humana e como escalar casos sensíveis.
- A liderança entende que governança, explicabilidade e segurança não são entraves, mas sim pilares essenciais para que a solução seja sustentável e defensável a longo prazo.
Para aprofundar como isso se traduz na prática e como a automação certa pode liberar tempo real do time, vale ler também este artigo:
Do “mais do mesmo” ao consultivo que movimenta o negócio: como a automação certa libera 50% do tempo do seu time.
A questão para as lideranças não é se vão adotar IA nessas áreas, mas que tipo de cultura, de limite e de disciplina vão colocar em volta dessa adoção.
É isso que vai separar quem apenas “implantou IA” de quem realmente mudou a forma como as decisões são tomadas com mais escala, mais transparência e mais confiança entre as áreas e a organização como um todo.
Por: Asklisa
