A adoção da inteligência artificial (IA) no ambiente corporativo deixou de ser uma escolha estratégica para se consolidar como uma condição básica de competitividade. Empresas de diferentes setores já incorporam sistemas de IA para automatizar decisões, otimizar processos e ampliar a produtividade em escala. No entanto, o ponto central desse movimento é simples e, muitas vezes, negligenciado: o sucesso da transformação não está apenas na sofisticação da tecnologia, mas na capacidade de operá-la com segurança, ética e governança. Sem esses pilares, a promessa de eficiência tende a se converter rapidamente em risco reputacional, jurídico e operacional, comprometendo não apenas resultados e, sobretudo, a própria confiança que sustenta as relações de mercado.

Indicadores de mercado ajudam a dimensionar essa discussão. De acordo com o Gartner, até 2026, empresas que operacionalizam princípios de confiança, risco e segurança em inteligência artificial, reunidos no framework TRISM, tendem a alcançar melhorias de até 50% nos resultados de seus projetos, considerando fatores como adoção, impacto nos negócios e aceitação pelos usuários. Esse dado dialoga diretamente com o chamado “abismo do ROI” da IA. Um estudo recente do coletivo NANDA, ligado ao MIT e publicado na MIT Technology Review em 2025/2026, aponta que 95% das empresas não obtiveram retorno financeiro efetivo com projetos de IA generativa até o fim de 2025. O achado reforça uma conclusão clara: iniciativas em IA fracassam menos quando são concebidas desde o início com critérios sólidos de explicabilidade, governança, controle e proteção de dados.

O debate se intensifica à medida que a IA passa a influenciar decisões sensíveis, como concessão de crédito, precificação, triagem de clientes e gestão de riscos. Pesquisas da McKinsey indicam que consumidores e reguladores estão cada vez mais atentos à transparência e à justiça dos sistemas algorítmicos. Modelos que operam como caixas-pretas, sem explicação clara de seus resultados, tendem a perder legitimidade. Nesse contexto, a ética deixa de ser um discurso abstrato e passa a atuar como condição prática para a adoção sustentável da tecnologia, diferenciando organizações que constroem confiança daquelas que exploram ganhos imediatos sem considerar consequências de médio e longo prazo.

Estruturas robustas de governança tornam-se ainda mais relevantes quando se observa a natureza dos riscos envolvidos. Vazamentos de dados, vieses algorítmicos e decisões automatizadas equivocadas geram impactos financeiros, jurídicos e reputacionais expressivos. Relatórios do Fórum Econômico Mundial apontam que incidentes relacionados ao uso inadequado de dados e algoritmos estão entre os principais riscos globais para os negócios, especialmente em ambientes regulatórios mais rigorosos. O próprio estudo do MIT reforça que a causa raiz do baixo retorno não está na tecnologia em si, mas no chamado “learning gap” organizacional, caracterizado pela ausência de governança, processos claros e métricas adequadas para acompanhar a inovação.

Frameworks como o TRISM ganham relevância justamente por oferecerem uma resposta estruturada a esse cenário. Ao combinar explicabilidade dos modelos, práticas de ModelOps, monitoramento contínuo de desvios de dados, resistência a ataques adversariais e proteção de informações sensíveis, o TRISM estabelece uma abordagem integrada. Ele permite que a IA seja auditável, resiliente e alinhada às exigências legais, sem comprometer sua capacidade de gerar valor. Mais do que uma metodologia técnica, trata-se de uma arquitetura de confiança capaz de reduzir o hiato entre inovação e resultado concreto.

O futuro da IA corporativa será definido menos pela velocidade de adoção e mais pela qualidade dessa adoção. Ganhos obtidos sem governança tendem a ser frágeis, especialmente quando a tecnologia passa a influenciar decisões centrais dos negócios. Organizações que incorporam segurança, ética e transparência desde o desenho dos sistemas constroem confiança e reduzem riscos de forma estrutural. Inovar com responsabilidade, portanto, não é uma escolha conservadora, mas a única estratégia sustentável em um cenário onde tecnologia, confiança e regulação caminham de forma indissociável.

*Executivo de dados e tecnologia com mais de 17 anos de atuação, sendo os últimos oito em cargos de liderança e gestão de times de alta performance, Daniel Salerno é CTO e Diretor de Dados e IA na HVAR, responsável pela operação, tecnologia e inovação da companhia.