Governança de IA no conselho: o custo de esperar a lei

O seu conselho de administração já discutiu formalmente qual uso de inteligência artificial a organização autoriza, quem responde por um erro do sistema e o que precisa ser registrado em ata? Veja por que a governança de IA no conselho virou pauta de hoje, onde o risco se instala em silêncio e quais decisões o colegiado pode tomar já neste trimestre.

Por Reynald Magri

Megaquality Brasil - Processos. Pessoas. Resultados Conectados.

Fonte: Pexels (Banco de Imagens)

⚠️ O vácuo regulatório não suspende o dever do conselho

A governança de IA no conselho esbarra numa leitura confortável que circula pelas salas de reunião brasileiras: a de que ainda não há regra sobre inteligência artificial, logo ainda não há o que decidir. Essa leitura tem um problema de fato e um problema de direito.

O problema de fato é o calendário. O Projeto de Lei 2338/2023, que estrutura o marco legal da IA no Brasil, foi aprovado pelo plenário do Senado e, segundo a ficha de tramitação do Senado Federal, foi remetido à Câmara dos Deputados em março de 2025 para revisão. De lá para cá, a comissão especial que analisa a matéria não concluiu o parecer, e a expectativa de votação final foi sucessivamente empurrada. Na prática, uma organização que condicionou sua governança de IA à publicação da lei está esperando há mais de um ano por um texto sem data.

O problema de direito é mais sério. A ausência de uma lei específica sobre IA não cria uma zona franca de responsabilidade. O dever de diligência do administrador, previsto na Lei das Sociedades por Ações, não depende de regulamentação temática para incidir. Se um sistema automatizado nega um crédito com viés discriminatório, expõe base de dados de clientes ou produz uma informação falsa que chega ao mercado, o conselho será perguntado sobre o que sabia, o que autorizou e o que registrou. Setores regulados vivem isso com ainda menos folga: as exigências de gestão de risco, segurança da informação e prestação de contas de CVM, BACEN, PREVIC, ANEEL e ANS já alcançam qualquer sistema que participe de uma decisão relevante, com ou sem uma lei de IA no meio.

📊 A adoção corre na frente, a governança anda atrás

O descompasso já é mensurável. De acordo com a pesquisa State of AI in the Enterprise 2026, da Deloitte, que ouviu 115 executivos brasileiros, 95% das organizações no Brasil planejam adotar IA agêntica em até dois anos, enquanto apenas 27% afirmam ter modelos de governança maduros para essa tecnologia. A diferença entre esses dois números é a definição operacional de risco não gerenciado.

IA agêntica é a expressão que descreve sistemas que executam tarefas de ponta a ponta com autonomia, acionando outros sistemas e tomando microdecisões sem aprovação humana a cada passo. É uma categoria de tecnologia que muda a natureza da pergunta que o conselho precisa fazer. Autorizar uma ferramenta de apoio é uma decisão de eficiência. Autorizar um agente que age em nome da organização é uma decisão de alçada, e alçada é território de conselho.

O mesmo estudo mostra por que o tema não pode ser delegado inteiramente à área técnica: 58% das empresas brasileiras afirmam que, no máximo, 20% de seus pilotos de IA chegaram à operação. Uma carteira de experimentos que não vira resultado consome orçamento, cria dependência de fornecedores e espalha dados corporativos por ferramentas que ninguém inventariou. É exatamente o tipo de desperdício silencioso que a supervisão do colegiado existe para interromper.

🔍 Onde o risco de IA se instala sem que o conselho perceba

Na leitura de campo, o risco raramente aparece com o rótulo de risco de IA. Ele chega disfarçado de eficiência. Os pontos cegos mais recorrentes são:

• IA de sombra: áreas usando ferramentas gratuitas ou contratadas por cartão corporativo, sem inventário, sem contrato e com dados sensíveis colados na caixa de texto.

• Decisão terceirizada sem registro: recomendações automatizadas que entram em pareceres, análises de crédito e avaliações de desempenho sem que a ata registre qual foi o peso da máquina na decisão humana.

• Concentração em fornecedor: processos críticos reconstruídos sobre um único provedor, sem plano de saída, sem cláusula de auditoria e sem definição de propriedade dos dados de treinamento.

• Viés herdado: modelos treinados no histórico da própria organização reproduzindo em escala distorções que a empresa levou anos tentando corrigir.

• Ausência de dono: nenhum diretor formalmente responsável pelo tema, o que faz a discussão orbitar entre tecnologia, jurídico e compliance sem pousar em lugar nenhum.

Nenhum desses pontos exige que o conselheiro entenda de arquitetura de modelos. Todos exigem que o colegiado faça as perguntas certas e registre as respostas.

🏛️ Alçada antes de algoritmo: a competência que cabe ao conselho

A pesquisa Perspectiva dos Conselheiros e Executivos, do IBGC, em sua segunda edição publicada em fevereiro de 2026 com 349 respondentes entre conselheiros, membros consultivos e executivos, registra que os próprios respondentes se consideram menos preparados para discutir o avanço da inteligência artificial do que os demais temas da agenda. É um dado honesto e útil, porque nomeia o obstáculo real: o desconforto técnico paralisa a discussão de governança que o conselho já sabe fazer.

A composição dos colegiados começou a responder a essa pressão. O Spencer Stuart Board Index 2026 mostra que tecnologia e telecomunicações passaram a responder por 17% das nomeações de novos conselheiros nas empresas do S&P 500, empatadas com indústria e manufatura como a origem profissional mais comum da safra de 2026. O movimento internacional é claro, e chega ao Brasil pela via de sempre: primeiro nas listadas, depois nas reguladas, depois nas demais.

Cadeira nova, porém, resolve metade do problema. Um conselheiro com repertório digital agrega discernimento técnico, e o colegiado continua precisando de um processo que transforme esse discernimento em decisão registrada. A pergunta que o conselho precisa responder é até onde a organização autoriza que um sistema decida sozinho.

🚀 Cinco decisões que o seu conselho pode tomar neste trimestre

Governança de IA cabe em deliberações objetivas, todas ao alcance do colegiado antes que qualquer lei seja publicada, sem depender de um projeto de dois anos:

• 1. Exigir o inventário. Determine à diretoria o levantamento de todos os usos de IA em operação, com dono, fornecedor, dados acessados e criticidade. Sem inventário, qualquer política vira ficção.

• 2. Definir a alçada. Delibere e registre em ata quais decisões podem ser automatizadas, quais exigem validação humana e quais permanecem exclusivamente humanas.

• 3. Nomear o responsável. Atribua a um diretor a titularidade formal do tema e defina a periodicidade com que ele reporta ao conselho ou ao comitê competente.

• 4. Aprovar uma política enxuta. Um documento curto sobre uso aceitável, dados proibidos, revisão humana e registro de decisões vale mais do que um manual extenso que ninguém abre.

• 5. Incluir IA na matriz de risco e na avaliação do próprio colegiado. O risco tecnológico precisa constar da matriz corporativa, e a competência do conselho para supervisioná-lo precisa ser medida junto com as demais.

Cada um desses cinco itens produz evidência documental. E evidência documental é precisamente o que um regulador, um auditor ou um advogado de parte contrária vai procurar quando alguma coisa der errado.

💡 O que muda quando a lei finalmente chegar

O texto aprovado no Senado adota a lógica de classificação por nível de risco, com obrigações proporcionalmente mais rígidas para as aplicações de alto risco, direitos de transparência e contestação para as pessoas afetadas e um regime sancionatório relevante. Independentemente dos ajustes que a Câmara ainda promoverá, a espinha dorsal é previsível: quem usa IA em decisão sensível terá de provar que mapeou, classificou, testou, documentou e supervisionou.

A organização que começar essa construção depois da publicação da lei terá um prazo curto para produzir, sob pressão, o que poderia ter feito com calma. A que começar agora chega à vigência apenas ajustando nomenclatura e completando lacunas. O custo de esperar a lei se mede na diferença entre implantar governança por decisão própria e implantá-la por imposição, com o cronômetro correndo.

🏛️ Mais de 20 anos conectando processos, pessoas e resultados

Estruturar a supervisão de um tema novo sem paralisar a organização exige método, isenção e experiência de sala de conselho, e é exatamente esse o território da Megaquality Brasil. São mais de 20 anos assessorando conselhos de administração, conselhos deliberativos, conselhos fiscais e comitês em setores altamente regulados como instituições financeiras, fundos de pensão, energia, cooperativas e saúde suplementar, em 23 estados brasileiros, com uma metodologia própria que conecta processos, pessoas e resultados. Nossa avaliação de conselhos mapeia competências por membro, testa a efetividade das alçadas e dos fluxos de informação, identifica as lacunas de supervisão que o colegiado não enxerga sobre si mesmo e entrega um relatório técnico auditável, com plano de desenvolvimento. Atuamos sempre como especialista complementar às estruturas que a sua organização já contrata, e é essa isenção que dá ao diagnóstico o peso que uma autoavaliação nunca alcança.

📞 A janela de preparação fecha antes da lei

Conselhos que trataram governança de IA como assunto de tecnologia estão descobrindo, um a um, que ela é assunto de responsabilidade. A vantagem de agir agora é rara em governança: existe uma janela em que a organização ainda pode desenhar seu próprio modelo de supervisão, no seu ritmo, sem prazo regulatório na nuca e sem incidente na imprensa. Essa janela fecha quando o marco legal for votado ou quando o primeiro caso relevante do seu setor virar manchete, o que vier primeiro. Coloque a experiência de mais de duas décadas da Megaquality Brasil a serviço da maturidade institucional do seu colegiado e transforme uma exposição silenciosa em vantagem de governança.

Fale com a Megaquality Brasil e agende uma conversa diagnóstica sobre a prontidão do seu conselho para supervisionar inteligência artificial.