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Governança, ética e explicabilidade: como CEOs podem transformar a pressão em vantagem na era da IA

Entre as várias responsabilidades que definem o papel de um CEO no mundo corporativo, a inteligência artificial (IA) está rapidamente se tornando um divisor de águas. Mais do que uma ferramenta tecnológica, a IA – particularmente na forma generativa (GenAI) – apresenta uma oportunidade estratégica que vai além das fronteiras do departamento de TI. A […]

Publicado: 06/12/2025 às 18:12
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Joaquim Campos, vice-presidente de IA, Data e Automação para a IBM América Latina fala sobre como os CEOs superam os desafios de IA. Imagem: divulgação
Construção civil — Foto: Reprodução

Entre as várias responsabilidades que definem o papel de um CEO no mundo corporativo, a inteligência artificial (IA) está rapidamente se tornando um divisor de águas. Mais do que uma ferramenta tecnológica, a IA – particularmente na forma generativa (GenAI) – apresenta uma oportunidade estratégica que vai além das fronteiras do departamento de TI. A liderança executiva agora precisa considerar não apenas como adotar a tecnologia, mas como fazê-lo com responsabilidade e ética.

Isso é o que Joaquim Campos, vice-presidente de IA, Data e Automação para a IBM América Latina, ressalta durante apresentação no IBM AI Experience, evento que ocorre em Mendoza, na Argentina*. “A IA não é mais domínio exclusivo de CIOs e especialistas em tecnologia. Os CEOs estão sendo responsabilizados pelas implicações éticas da IA.” A urgência é sublinhada por números robustos: a inteligência artificial deve contribuir com US$ 16 trilhões para o PIB global até 2030. Para o executivo, o risco de não adotar a tecnologia é ficar para trás enquanto os concorrentes avançam rapidamente. Porém, o custo de implementar a IA sem governança adequada pode ser igualmente devastador, com potenciais danos à reputação, perdas financeiras e sanções regulatórias.

Leia também: O que os jovens esperam das empresas: propósito, flexibilidade e aprendizado

Confiança como vantagem competitiva

Segundo o estudo IBM Institute for Business Value, 92% dos consumidores preferem empresas que utilizam seus dados de forma ética, transparente e responsável. Essa percepção está cada vez mais conectada às escolhas de mercado: 37% dos consumidores já trocaram de marca para proteger sua privacidade. Além disso, as demandas éticas ultrapassam os limites do relacionamento com o cliente, afetando também a atração e retenção de talentos. Segundo Campos, “69% dos funcionários dizem que estariam mais dispostos a aceitar ofertas de empresas socialmente responsáveis”.

A ética, portanto, é uma estratégia de diferenciação. “Três em cada quatro executivos citam a ética como fator-chave para uma vantagem competitiva no mercado”, destaca Campos. Empresas que adotam práticas proativas de IA responsável podem não apenas mitigar riscos, mas também posicionar-se como líderes, atraindo clientes e talentos que compartilham esses valores.

Habilidades e governança: os desafios práticos da IA

Apesar do enorme potencial, a IA também expõe lacunas críticas no mercado corporativo. Um dos desafios mais significativos é a falta de competências internas para desenvolver e gerenciar sistemas de IA. Campos aponta que “32% dos executivos relatam problemas de habilidades em suas organizações para acelerar a adoção de IA”.

Para ele, superar esse obstáculo exige uma abordagem multifacetada, incluindo treinamento e upskilling interno, contratação estratégica, colaboração com parceiros externos.

Outro ponto central é a criação de estruturas robustas de governança. De acordo com Campos, “a maioria das empresas ainda não tem as estruturas necessárias para gerenciar todo o ciclo de vida da IA”. Essa ausência de governança eleva os riscos de viés algorítmico, violações de privacidade e danos reputacionais.

Explicabilidade: construindo confiança em sistemas complexos

À medida que a IA se torna parte de processos decisórios críticos, a necessidade de sistemas explicáveis cresce. Contudo, 48% dos executivos dizem que as decisões tomadas por IA não são suficientemente compreensíveis. Modelos de “caixa preta” – aqueles que geram resultados sem explicar como chegaram a eles – alimentam a desconfiança e dificultam a adoção em setores altamente regulados.

A solução está no desenvolvimento de ferramentas e práticas que priorizem a transparência, como explica Campos: “As empresas precisam estar preparadas para explicar seus modelos, tanto para reguladores quanto para seus consumidores.” Isso inclui desde a documentação detalhada dos processos de decisão até a implementação de algoritmos mais interpretáveis.

*A jornalista viajou a convite da empresa

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