A adoção de IA pelas empresas está acelerando cada vez mais. Em 2026, o mercado já está mudando as discussões de “vamos testar” para “precisamos operar isso em escala”.
Só que tem um detalhe importante, que sempre conversamos com nossos clientes e que precisa ser considerado por todos: a Governança, associada a iniciativas de Observabilidade e FinOps, precisa andar na mesma velocidade. Quando isso não acontece, nascem os riscos e a frustração de iniciativas que nunca entregam valor real em produção.
Escalar IA sem se preocupar com governança é escalar riscos.
O “paradoxo da confiança”
Quando confiar se confunde com o simples acreditar…
Estudos recentes como o apresentado no CDO Insights 2026 trazem números que ajudam a colocar esse problema em perspectiva. Segundo o relatório, conduzido pela Wakefield Research com 600 líderes da Dados e IA (C-Level) de empresas com receitas superiores a USD 500M, apontam que:
65% afirmam que “a maioria, quase todos ou todos” os funcionários confiam nos dados estão sendo usados em iniciativas de IA
75% dizem que a força de trabalho precisa de upskilling em data literacy
74% precisam de upskilling em AI literacy
As lideranças precisam entender que o problema não é só “escolher o modelo certo” ou evoluir em “prompt engineering”. A IA que Funciona também também passa por trabalhar a confiança dos dados, a cultura e a preparação das equipes.
Na maioria das vezes, independente do tamanho da empresa, o que separa a IA que Funciona da que não funciona é uma combinação de:
Qualidade e completude de dados
Linhagem (lineage) e rastreabilidade
Controles de acesso e privacidade
Governança de uso e de decisão
Monitoramento e observabilidade
Pessoas treinadas para operar com senso crítico
O mesmo relatório citado anteriormente, aponta que 61% dos líderes responderam que “melhores dados” facilita a transição de pilotos de GenAI para produção. E aqui não estamos falando apenas dos dados que são “consumidos” pela IA, mas sim dados capazes de dar visibilidade e confiança sobre as decisões tomadas e os resultados obtidos.
Governança não é burocracia. É o sistema operacional da IA
Não podemos encarar governança como algo burocrático que vai “frear” a inovação e o avanço das iniciativas de IA. Pelo contrário, precisamos acelerar a governança para garantir que seja possivel inovar com agilidade e escalar com segurança e previsibilidades.
Se você lidera ou patrocina iniciativas de IA, eu gosto de usar estas 6 perguntas como filtro:
Quais decisões a IA influencia (e quem é responsável)?
Quais dados alimentam a IA e qual o nível de confiança nestes dados?
Existe rastreabilidade (“quem” está usando “o que” e “aonde”)?
Há políticas claras de uso: o que pode, o que não pode, e em quais contextos?
Existe monitoramento contínuo (qualidade, drift, custo, segurança, comportamento)?
O time tem “literacy” suficiente para questionar os resultados ou só “aceita”?
Se 3 ou mais ficam “mais ou menos”… a tendência é a IA escalar risco, não resultado.
Conclusão
O ano de 2026 promete ser o ano em que as empresas vão focar em realizar e alcançar o valor prometido pela IA. Mas valor não aparece por mágica. Ele aparece quando a empresa trata IA como aquilo que ela realmente é:
IA deve ser tratada como um produto operacional crítico, que precisa de dados confiáveis, governança real e pessoas preparadas.