Enfoque

O NOVO DESAFIO DA GOVERNANÇA NA ERA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL por Glades Chuery

Decisões Agênticas e Humanas: Quando algoritmos passam a decidir, o RI precisa saber explicar ao mercado quem supervisiona, quais riscos foram assumidos e como a companhia protege valor no longo prazo.

Tenho insistido, em diferentes artigos e discussões, que a inteligência artificial precisa sair da prateleira da inovação performática e entrar definitivamente na agenda da governança corporativa. Com a evolução agêntica, essa necessidade se torna ainda mais evidente. Afinal, quando sistemas deixam de apenas sugerir caminhos e passam a agir, decidir e executar, a pergunta central deixa de ser “qual tecnologia estamos usando?” e passa a ser: “quem governa a inteligência que agora participa das decisões da companhia?”

Durante décadas, a governança corporativa foi construída sobre uma premissa relativamente clara: decisões relevantes deveriam ser tomadas por pessoas identificáveis, dentro de estruturas formais de responsabilidade, com alçadas, controles, atas, comitês e prestação de contas. Essa lógica continua válida. Mas ela já não é suficiente.

A nova fronteira da governança está no momento em que sistemas de inteligência artificial deixam de apenas recomendar caminhos e passam a executar decisões com algum grau de autonomia. Quando um algoritmo aprova crédito, ajusta preços, prioriza clientes, recomenda investimentos, define alertas de risco, executa ordens de compra ou identifica inconsistências contábeis, estamos diante de algo maior do que automação operacional. Estamos diante de uma transferência parcial de poder decisório.

E toda transferência de poder exige uma pergunta antiga, quase clássica: quem responde por isso? Querem pagar para ver?

No mercado de capitais, essa pergunta ganha contornos ainda mais relevantes. Companhias abertas não serão avaliadas apenas pela adoção de inteligência artificial, mas pela maturidade com que conseguem governá-la, explicá-la e demonstrar seus impactos financeiros, operacionais, regulatórios e reputacionais. A IA pode gerar eficiência, margem, velocidade e vantagem competitiva. Mas também pode gerar assimetria informacional, risco de modelo, vieses, falhas de controle, exposição regulatória e perda de confiança.

Para profissionais de Relações com Investidores, CFOs, conselheiros e membros de comitês de auditoria, a questão já não é “se” a companhia usará IA. A questão é: como a companhia demonstrará ao mercado que a IA está a serviço da estratégia — e não fora do alcance da governança?

A eficiência encanta. A falta de governança cobra juros.
A automação inteligente tem uma proposta sedutora: fazer mais, melhor, mais rápido e com menor custo marginal. Em um ambiente de pressão por margem, produtividade e disciplina de capital, a IA surge como instrumento poderoso para reduzir despesas operacionais, antecipar riscos, acelerar ciclos de decisão e ampliar capacidade analítica.

No plano financeiro, os efeitos podem ser relevantes: redução de SG&A, melhoria do ciclo de conversão de caixa, ganho de escala sem aumento proporcional de headcount, melhor acurácia em projeções, precificação dinâmica, eficiência no atendimento e maior capacidade de detectar perdas, fraudes ou oportunidades antes invisíveis.

Essa é a boa notícia. A notícia menos confortável é que o mesmo sistema capaz de gerar eficiência também pode criar uma nova camada de risco. Um modelo mal calibrado pode recusar clientes legítimos, aprovar operações indevidas, reproduzir vieses, comprometer controles internos ou produzir decisões difíceis de explicar. Em companhias reguladas ou listadas, a ausência de explicabilidade pode deixar de ser apenas uma questão técnica para se tornar uma questão de confiança.

A Comissão de Valores Mobiliários brasileira já vem sinalizando a importância de tecnologia, dados e inteligência artificial para o aprimoramento da supervisão do mercado. Em maio de 2026, a CVM abriu nova edição do LEAP, laboratório de inovação em parceria com a Fenasbac, ampliando desafios em sustentabilidade, inteligência artificial e democratização do mercado de capitais. Ou seja: o regulador também está se sofisticando. E, quando o regulador evolui, a régua de governança das companhias tende a subir junto.

O disclosure da IA será uma nova linguagem de confiança
Nos Estados Unidos, o debate já avançou para um ponto bastante objetivo: investidores precisam compreender como a inteligência artificial impacta operações, produtos, controles internos e riscos materiais das companhias. No âmbito da SEC, discussões recentes do Investor Advisory Committee sobre divulgação de impactos da IA nas operações reforçam três eixos que devem ganhar relevância: definição clara do que a companhia chama de inteligência artificial, mecanismos de supervisão pelo conselho e reporte dos efeitos materiais da IA em operações internas e relações com consumidores.

Esse movimento é importante porque desloca a IA do território do marketing para o território da governança. Não basta dizer que a companhia “usa IA”. Será necessário explicar, com consistência, onde usa, por que usa, quem supervisiona, quais controles existem, quais impactos são materiais e quais riscos foram mapeados.

A SEC também vem reforçando a preocupação com o chamado AI washing, isto é, declarações exageradas ou enganosas sobre o uso de inteligência artificial. Em 2024, o regulador norte-americano anunciou penalidades contra consultoras de investimento por alegações consideradas falsas ou enganosas sobre o uso de IA em seus processos. Esse ponto é fundamental para o mercado brasileiro: há uma diferença enorme entre uma companhia que utiliza IA de forma estruturada e uma companhia que apenas incorpora a palavra IA à narrativa institucional.

Para o RI, isso cria um novo desafio: comunicar inovação sem inflar expectativas; demonstrar eficiência sem prometer milagres; traduzir complexidade técnica em linguagem de mercado; e, sobretudo, preservar a confiança do investidor.

O conselho não precisa programar. Mas precisa perguntar melhor.
A boa governança da IA não exige que conselheiros se tornem engenheiros de machine learning. Mas exige que saibam formular as perguntas certas.

A companhia sabe quais decisões já são influenciadas ou executadas por IA? Existe inventário dos modelos utilizados? Há classificação por criticidade e materialidade? Os sistemas foram testados contra vieses, erros, alucinações, falhas de segurança e impactos regulatórios? Existe participação humana nos pontos críticos? A auditoria interna compreende os riscos tecnológicos envolvidos? O comitê de auditoria acompanha os impactos sobre controles internos? O RI sabe explicar ao mercado o que é eficiência real e o que ainda é experimento?

Essas perguntas parecem simples, mas revelam a maturidade da organização. A governança de IA não deve nascer apenas na área de tecnologia. Ela precisa envolver jurídico, compliance, riscos, auditoria, negócios, finanças, recursos humanos e relações com investidores.

A ANBIMA reforçou essa visão ao lançar, em 2025, um guia de governança de IA que trata da necessidade de boas práticas ao longo de todo o ciclo de vida da tecnologia — desenvolvimento, uso, monitoramento e descomissionamento — com envolvimento multidisciplinar de tecnologia, dados, jurídico, compliance e negócios.

Essa abordagem é essencial porque a IA não é apenas uma ferramenta. Ela é uma infraestrutura decisória.

Decisão agêntica não elimina responsabilidade humana
Um dos maiores equívocos da era da IA é imaginar que a autonomia tecnológica dilui a responsabilidade humana. Na prática, ocorre o contrário: quanto mais autonomia se concede ao sistema, mais robusta deve ser a governança que o cerca.

Decisões agênticas são aquelas em que sistemas passam a agir com capacidade de executar tarefas, adaptar comportamentos e influenciar resultados com menor intervenção humana direta. Isso pode ser extremamente positivo em ambientes de alta escala e repetição. Mas, em contextos críticos, pode gerar riscos relevantes se a empresa não definir limites, alçadas, trilhas de auditoria e mecanismos de reversão.

A pergunta central não é se o algoritmo “decidiu sozinho”. A pergunta é: quem autorizou que ele decidisse, com quais parâmetros, sob quais controles e com qual nível de supervisão?

A tradição da boa governança sempre valorizou prestação de contas, transparência, equidade e responsabilidade corporativa. A IA não revoga esses princípios. Ela apenas testa se eles são reais ou decorativos.

O novo papel do RI: traduzir tecnologia em materialidade
O profissional de Relações com Investidores terá papel cada vez mais estratégico nessa agenda. A IA tende a aparecer em roadshows, formulários de referência, reuniões com investidores, assembleias, questionários ESG, ratings, análises de risco, temas de auditoria e discussões sobre eficiência operacional.

Nesse contexto, o RI precisa atuar como ponte entre tecnologia, finanças e mercado. Isso significa compreender quais iniciativas de IA são realmente materiais, quais ainda estão em fase experimental, quais impactam receitas, custos, margens ou riscos, quais exigem disclosure específico e quais podem afetar a percepção dos investidores sobre qualidade da gestão.

O mercado não precisa de narrativas encantadas. Precisa de clareza.

Investidores sofisticados farão perguntas cada vez mais objetivas: qual é o investimento em IA? Qual retorno esperado? Quais ganhos já foram capturados? Quais riscos foram identificados? Há supervisão do conselho? Existe política formal? Há dependência de fornecedores externos? Como a companhia protege dados sensíveis? Como evita decisões discriminatórias ou inexatas? Como assegura controles internos quando a IA participa de processos financeiros?

Empresas que souberem responder a essas perguntas com consistência terão vantagem. Não apenas reputacional, mas potencialmente econômica. Governança reduz custo de desconfiança. E confiança, no mercado de capitais, ainda é uma das moedas mais valiosas.

Da inovação performática à inovação responsável
O Brasil tem uma oportunidade importante: não tratar a governança de IA como freio à inovação, mas como condição para sua escalabilidade.

Empresas não devem escolher entre inovar e controlar. Devem aprender a inovar com controle. Afinal, a história empresarial mostra que tecnologias realmente transformadoras só ganham escala quando conseguem produzir confiança.

Foi assim com os sistemas financeiros digitais. Foi assim com a nuvem. Foi assim com cibersegurança. Será assim com a inteligência artificial.

A inovação performática busca aplauso. A inovação responsável busca permanência.

No caso das companhias abertas, permanência significa capacidade de criar valor no longo prazo, preservar reputação, respeitar investidores, cumprir regulações, proteger dados, documentar decisões e demonstrar que a tecnologia está integrada à estratégia — e não solta em algum canto brilhante da organização.

Agenda prática para companhias abertas

Conclusão: a IA decidirá mais. A governança precisará decidir melhor.
A inteligência artificial inaugura uma nova fase da governança corporativa. Uma fase em que decisões humanas e agênticas passam a conviver, muitas vezes de forma invisível para o investidor, mas profundamente relevante para o valor da companhia.

O desafio não é resistir à tecnologia. Seria como tentar parar o vento com ata de reunião — elegante, mas ineficaz.

O desafio é criar estruturas para que a IA seja adotada com responsabilidade, transparência, rastreabilidade e visão de longo prazo.

No futuro próximo, as melhores companhias não serão necessariamente aquelas que mais dizem usar IA. Serão aquelas capazes de demonstrar que a IA está inserida em uma arquitetura madura de governança, risco, estratégia e disclosure.

Porque, no fim, a pergunta que o mercado fará não será apenas: “Qual IA vocês utilizam?” será também: “Quem governa a inteligência que agora ajuda a governar a companhia?”

Referências consultadas

1. CVM. “LEAP 2026: nova edição do laboratório de inovação da CVM e da Fenasbac está com inscrições abertas”. Publicado em 14 maio 2026. https://www.gov.br/cvm/pt-br/assuntos/noticias/2026/leap-2026-nova-edicao-do-laboratorio-de-inovacao-da-cvm-e-da-fenasbac-esta-com-inscricoes-abertas

2. ANBIMA. “Inteligência artificial: guia reforça governança em todas as etapas do ciclo de vida da tecnologia”. Publicado em 10 out. 2025. https://www.anbima.com.br/pt_br/noticias/inteligencia-artificial-guia-reforca-governanca-em-todas-as-etapas-do-ciclo-de-vida-da-tecnologia.htm

3. ANBIMA. “Governança de IA: integrando boas práticas ao longo do ciclo de vida”. Guia técnico. https://www.anbima.com.br/data/files/D0/42/D1/7F/35EC991040E49C99BA2BA2A8/guia_ia_boas_praticas_ciclo_vida.pdf

4. SEC. “Remarks for Investor Advisory Committee Meeting”. Publicado em 5 dez. 2025. https://www.sec.gov/newsroom/speeches-statements/uyeda-remarks-iac-120425

5. SEC. “SEC Charges Two Investment Advisers with Making False and Misleading Statements About Their Use of Artificial Intelligence”. Publicado em 18 mar. 2024. https://www.sec.gov/newsroom/press-releases/2024-36


Glades Chuery
é executiva com atuação em inovação, governança, compliance, riscos, inteligência artificial e mercado de capitais. Atua na intersecção entre tecnologia, estratégia e governança corporativa, com foco na adoção responsável de IA, criação de valor e fortalecimento da confiança entre companhias, investidores e sociedade.
glades.chuery@potencialcompliance.com