Banir ferramentas de inteligência artificial do ambiente profissional pode parecer uma resposta simples aos riscos tecnológicos. Porém, a medida também pode empurrar funcionários para usos escondidos, sem orientação e sem supervisão. Essa é a avaliação de Gustavo Victorica, COO e cofundador da RecargaPay, apresentada durante o Rio Innovation Week 2026.
Em entrevista ao Canaltech, o executivo defendeu uma abordagem baseada em regras claras. Na prática, a discussão deixa de ser apenas sobre permitir ou proibir a tecnologia. O ponto central passa a ser como as empresas podem controlar riscos sem impedir ganhos de produtividade.
Por que a proibição pode não funcionar
Ferramentas de IA já estão disponíveis em navegadores, aplicativos de escritório e plataformas de produtividade. Portanto, uma restrição interna nem sempre elimina o acesso. Muitas vezes, ela apenas retira a visibilidade sobre como os funcionários utilizam esses recursos.
Esse comportamento é conhecido como shadow AI, ou uso não autorizado de sistemas de inteligência artificial. Ele pode ocorrer quando alguém recorre a um chatbot público para revisar um texto, resumir um documento ou analisar informações de clientes.
O problema aumenta quando não existem orientações objetivas. Sem uma política interna, o funcionário pode não saber quais dados são confidenciais, que tipo de conteúdo pode ser enviado a uma plataforma externa ou quais respostas precisam de revisão humana.
Assim, uma proibição ampla pode criar um incentivo para driblar os controles. O colaborador continua buscando eficiência, mas passa a agir sem o apoio da área de segurança, jurídico ou tecnologia.
O risco está no uso sem governança
A inteligência artificial não produz apenas respostas úteis. Ela também pode gerar informações incorretas, reproduzir vieses ou interpretar mal uma solicitação. Além disso, diferentes ferramentas adotam políticas próprias para armazenamento e tratamento de dados.
Por isso, o risco corporativo não depende somente da existência da tecnologia. Ele está relacionado ao contexto de uso, ao tipo de dado compartilhado e ao nível de supervisão aplicado pela empresa.
Uma equipe que utiliza IA para organizar ideias enfrenta um cenário diferente daquele que emprega a tecnologia em decisões financeiras, atendimento ao consumidor ou análise de documentos sensíveis. Tratar todos os casos da mesma forma pode criar regras excessivas ou insuficientes.
Regras claras são mais úteis que um veto amplo
Em vez de proibir todos os sistemas, as empresas podem estabelecer uma política de uso responsável. O documento precisa ser simples, acessível e atualizado conforme surgem novas ferramentas.
Entre as medidas possíveis, estão:
- definir quais informações nunca devem ser inseridas em plataformas externas;
- autorizar ferramentas avaliadas pela área de tecnologia;
- exigir revisão humana em conteúdos produzidos por IA;
- registrar aplicações consideradas críticas;
- oferecer treinamento prático aos funcionários;
- criar um canal para esclarecer dúvidas e comunicar incidentes.
Além disso, a empresa deve explicar o motivo de cada regra. Quando a política apresenta apenas punições, a tendência é estimular o silêncio. Quando mostra riscos e alternativas, aumenta a chance de adesão.
Também é importante separar experimentação de produção. Uma equipe pode testar uma ferramenta com dados fictícios ou públicos antes de utilizá-la em processos reais. Essa etapa reduz a exposição e ajuda a identificar limitações.
O desafio para empresas brasileiras
No Brasil, a adoção de IA precisa considerar privacidade, segurança da informação e responsabilidade sobre decisões automatizadas. A Lei Geral de Proteção de Dados não transforma toda utilização de IA em uma infração, mas exige atenção ao tratamento de dados pessoais.
Isso significa que uma organização deve avaliar finalidade, necessidade e controle de acesso. O uso de uma ferramenta para melhorar um rascunho pode ser aceitável em determinado contexto. Já o envio de uma base com dados identificáveis exige uma análise muito mais rigorosa.
Consequentemente, a política de IA precisa envolver diferentes áreas. Tecnologia pode avaliar segurança. O jurídico pode analisar obrigações legais. Recursos humanos pode orientar os funcionários. As áreas de negócio, por sua vez, conhecem os processos e seus riscos específicos.
Essa colaboração evita dois extremos. De um lado, está a liberação irrestrita. De outro, aparece o bloqueio total, que pode atrasar a inovação e estimular soluções improvisadas.
Uma mudança de cultura, não apenas de ferramenta
A declaração de Victorica também revela uma mudança na forma de discutir a tecnologia. A pergunta mais produtiva não é simplesmente “a empresa permite IA?”. O questionamento deveria ser “em quais situações a empresa permite IA, com quais limites e sob qual responsabilidade?”.
Essa diferença é relevante porque a adoção tende a acontecer mesmo quando a liderança não cria um plano formal. Funcionários procuram maneiras de reduzir tarefas repetitivas, acelerar pesquisas e melhorar a comunicação. Ignorar essa realidade não impede o uso; apenas dificulta o acompanhamento.
Ao mesmo tempo, permitir IA não significa aceitar qualquer resultado. A revisão humana continua necessária, especialmente em conteúdos que afetam clientes, parceiros ou decisões internas. A tecnologia pode apoiar o trabalho, mas não deve eliminar a responsabilidade profissional.
Empresas que desejam avançar precisam combinar orientação, ferramentas aprovadas e capacitação. Também devem revisar suas políticas periodicamente, pois modelos, recursos e riscos mudam rapidamente.
Até iniciativas de marketing e conteúdo exigem esse cuidado. Antes de aplicar IA para aumentar conversões em SEO, por exemplo, é necessário verificar a qualidade das informações, a originalidade do material e a aderência às diretrizes da marca.
O que a declaração sinaliza
A avaliação apresentada no Rio Innovation Week não deve ser interpretada como uma defesa do uso irrestrito de inteligência artificial. O principal alerta é sobre os efeitos colaterais de uma política que apenas bloqueia, sem oferecer orientação.
Uma estratégia mais madura combina limites, transparência e supervisão. Dessa forma, a organização reduz a possibilidade de vazamentos e erros, sem ignorar os benefícios potenciais da tecnologia.
No fim, o maior risco pode não estar na IA visível e regulamentada. Ele pode surgir nos usos informais, desconhecidos e difíceis de corrigir. Por isso, governar a tecnologia tende a ser mais seguro do que fingir que ela não está presente.
Referência: canaltech.com.br
Revisado em 6 de agosto de 2026. Conteúdo revisado editorialmente antes da publicação.
Fontes consultadas: canaltech.com.br
