A inteligência artificial já faz parte da rotina da maioria das empresas. Segundo o AI Index Report 2026, publicado pelo Instituto de IA Centrada no Humano da Universidade Stanford (Stanford HAI), 88% das organizações pesquisadas usam IA em pelo menos uma área de negócio. Em 2024, eram 78%.
O mesmo relatório, porém, mostra que as estruturas de controle não avançam na mesma velocidade. Os incidentes documentados com IA cresceram, a transparência dos grandes desenvolvedores caiu e as métricas de segurança continuam difíceis de comparar.
Para quem lidera tecnologia, a conclusão é prática: escolher um bom modelo é só o começo. Levar um projeto de IA do piloto para a produção exige regras claras sobre responsabilidade, dados, avaliação e supervisão humana.
O que o AI Index 2026 revela sobre riscos
Os incidentes documentados com IA passaram de 233, em 2024, para 362, em 2025, um aumento de cerca de 55%. O dado vem do AI Incident Database, base que registra casos em que sistemas de IA causaram ou quase causaram danos. Até 2022, o total anual ficava abaixo de 100.
Dentro das empresas, o quadro é parecido. Entre as organizações que relataram incidentes, a parcela com três a cinco ocorrências no ano subiu de 30% para 50%. Ao mesmo tempo, as que avaliam sua resposta a incidentes como “excelente” caíram de 28% para 18%.
A transparência também recuou. No Foundation Model Transparency Index, que avalia o quanto os desenvolvedores divulgam sobre seus modelos, a nota média caiu de 58, em 2024, para 40, em 2025. As maiores lacunas estão em dados de treinamento, recursos computacionais e impacto após o lançamento.
Há ainda um problema de medição. Quase todos os grandes desenvolvedores publicam resultados de desempenho, como raciocínio e programação. Já os resultados em testes de IA responsável, que avaliam segurança, veracidade e resistência a ataques, são divulgados de forma irregular. Sem um padrão comum, fica difícil comparar modelos por esses critérios.
Para a empresa, isso significa que a avaliação de risco não pode depender apenas do que o fornecedor do modelo informa. Ela precisa ser feita internamente, no contexto de cada aplicação.
Do piloto à produção: cinco perguntas que a governança precisa responder
O relatório mostra que o uso de agentes de IA ainda aparece em apenas um dígito percentual na maioria das áreas de negócio. Ou seja, muitas empresas ainda estão testando. Antes de escalar, vale responder a cinco perguntas.
- Quem responde pelas decisões do sistema? Cada aplicação precisa de um responsável nomeado, com autoridade para aprovar mudanças e suspender o uso quando necessário.
- Como os resultados serão avaliados? Defina antes da implantação quais métricas indicam sucesso, qual nível de erro é aceitável e com que frequência a avaliação será refeita.
- Quais dados podem ser utilizados? Estabeleça quais bases podem alimentar o sistema, em que condições e com quais restrições de privacidade, incluindo as exigências da LGPD.
- Onde a aprovação humana será obrigatória? Decisões com impacto financeiro, jurídico ou sobre pessoas devem ter um ponto de revisão humana definido no fluxo.
- Como erros, custos e desvios de qualidade serão monitorados? Um sistema em produção precisa de acompanhamento contínuo, com alertas, registros e critérios claros para agir quando algo sai do esperado.
Sem essas respostas, a IA acelera a operação e, na mesma medida, amplia riscos que a empresa ainda não consegue enxergar.
O principal obstáculo é conhecimento
Há sinais de avanço. Segundo o relatório, as funções dedicadas à governança de IA cresceram 17% em 2025. A parcela de empresas sem nenhuma política de IA responsável caiu de 24% para 11%.
Mesmo assim, as organizações apontam barreiras claras para colocar essas políticas em prática:
| Obstáculo citado |
Empresas que o apontam |
| Falta de conhecimento |
59% |
| Restrições de orçamento |
48% |
| Incerteza regulatória |
41% |
A falta de conhecimento lidera a lista. Governança de IA não se resolve só com documentos. Ela depende de equipes que entendam como os modelos funcionam, onde falham e como proteger dados e infraestrutura.
Governança é o que separa o teste do resultado
A adoção de IA vai continuar crescendo. A diferença entre as empresas estará na capacidade de colocar sistemas em produção com segurança, previsibilidade e controle de custos.
Por isso, fica a pergunta: sua organização já tem critérios para decidir quais aplicações de IA podem chegar à produção?
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Fonte: Stanford HAI, Artificial Intelligence Index Report 2026.
Mayara Pimentel
Executiva de marketing com 6 anos de experiência e um histórico comprovado de impulsionar resultados por meio de estratégias inovadoras. Especialista em marketing orientado a resultados, com foco em estratégias de alta performance.
