Por Dr. Max Cohen, economista da Fecomércio-AM
A inteligência artificial já entrou nas empresas por uma porta muito mais ampla do que a maioria dos gestores imagina. Ela não está apenas nos grandes projetos de transformação digital, nos sistemas contratados formalmente ou nas plataformas aprovadas pelos departamentos de tecnologia. Em muitos casos, a IA está sendo usada de forma paralela, informal e pouco visível, por funcionários, equipes e até executivos que buscam ganhar produtividade no dia a dia. Esse fenômeno vem sendo chamado de “IA paralela” ou, no termo em inglês, “shadow AI”.
A expressão não deve ser entendida apenas como o uso de ferramentas proibidas ou não autorizadas. O problema é mais sofisticado. A shadow AI também ocorre quando plataformas aprovadas pela empresa são utilizadas de maneira não monitorada, sem critérios claros, sem registro dos dados inseridos, sem avaliação dos resultados produzidos e sem responsabilidade definida sobre as decisões tomadas a partir dessas respostas. Em outras palavras, o risco nasce quando a adoção da inteligência artificial avança mais rápido do que a governança corporativa.
Do ponto de vista econômico, esse movimento é compreensível. A IA reduz custos de informação, acelera análises, melhora textos, resume documentos, automatiza tarefas e amplia a capacidade individual de trabalho. Em ambientes competitivos, é natural que profissionais busquem essas ferramentas para entregar mais em menos tempo. O problema é que a produtividade individual, quando desconectada de controles institucionais, pode gerar riscos coletivos, como vazamento de dados, decisões mal auditadas, respostas imprecisas incorporadas a processos críticos e aumento da superfície de ataques cibernéticos.
A situação se torna ainda mais relevante com o avanço da chamada IA agentic, na qual os sistemas deixam de apenas sugerir ou responder e passam a executar etapas intermediárias de uma tarefa por meio de um agente autônomo. A IA assistiva resume, organiza e recomenda. A IA agentic começa a agir: consulta bases, preenche formulários, aciona sistemas, agenda processos e, em alguns casos, executa operações. Quando essa capacidade opera fora de uma política efetiva de supervisão, a empresa passa a conviver com uma camada invisível de automação, capaz de produzir ganhos, mas também perdas operacionais, financeiras e reputacionais.
Grandes instituições já perceberam esse desafio. Empresas como IBM e Palo Alto Networks aparecem no debate internacional associadas à segurança, monitoramento e governança do uso corporativo da IA. Bancos e instituições financeiras, como Deutsche Bank e Lloyds Banking Group, também buscam controlar padrões de uso, estabelecer limites, medir valor gerado e evitar que a automação avance sem rastreabilidade. O caso de plataformas financeiras que testam agentes capazes de executar operações em nome do usuário mostra que a fronteira entre assistência e decisão está ficando cada vez mais sensível.
Para os empresários, a principal lição a saber é que não basta proibir nem basta liberar. A resposta adequada está na governança inteligente. É preciso definir quais ferramentas podem ser usadas, quais dados jamais devem ser inseridos, quais tarefas exigem revisão humana, como registrar o uso da IA e como medir ganhos reais de produtividade. A IA paralela revela uma demanda legítima por eficiência, mas também expõe uma fragilidade de gestão. A empresa que conseguir transformar esse uso disperso em capacidade organizada terá vantagem competitiva. A que ignorar o fenômeno poderá descobrir tarde demais que parte de sua operação já estava sendo conduzida por uma inteligência artificial fora do radar.