IA deixou de ser pauta de tecnologia e tornou-se questão de governance corporativa em 2026. Entre as prioridades dos conselhos de administração para 2026, destaca-se estrutura para supervisionar questões críticas de IA, desde risco regulatório até impacto em cadeia de suprimentos e reputação.
O deficit de expertise nos conselhos
Um problema não-óbvio: 47,1% das empresas não têm processos formais de governança de IA. Mais grave ainda, 68,3% operam sem governança ou apenas com reatividade. Isso significa que quando um incidente ocorre (vazamento de dado em modelo IA, discriminação algoritmica, alucinação custosa), a empresa responde ad-hoc, não estruturadamente.
Faltam especialistas e lideranças dedicadas à IA nos conselhos das organizações. Nem todo conselheiro precisa programar em Python, mas precisa entender: risco de modelo (bias, explicabilidade), conformidade regulatória (LGPD, marcos futuros), impacto estratégico (automação de processos, novo mercado).
IA como capacidade estrutural, não experimento
A leitura editorial de governance é clara: IA deve ser integrada aos processos críticos, orientada à melhoria de tomada de decisão, redução de fricções operacionais e gestão de riscos. O investimento em tecnologia deixa de ser um símbolo de transformação para se tornar uma decisão estrutural de governance.
Isso pressiona conselhos a definir: estratégia clara de IA (modelo "build vs. buy vs. partner"), responsabilidade executiva (quem responde por risco IA no C-suite?), métricas de sucesso (não apenas volume de modelos, mas ROI e conformidade).
Papel do conselho: integração estratégica, não delegação
O papel do conselho de administração na definição da estratégia de IA é integrar a tecnologia aos planos de longo prazo das organizações, assegurando que esteja alinhada com valores e missão para promover crescimento sustentável e responsável.
Delegação pura (deixar a tecnologia com TI) é risco. Conselhos têm responsabilidade fiduciária sobre decisões que envolvem IA — alocação de capital, risco reputacional, conformidade. Não basta ter um CDTO (Chief Data Officer) competente; precisa de oversight de conselho.
Conselho Brasileiro de IA: iniciativa federal
O governo propõe criação do Conselho Brasileiro de Inteligência Artificial (CBIA), responsável por fixar diretrizes e políticas estratégicas de IA, composto por até cinco ministérios e pela ANPD. Esse órgão reflete reconhecimento de que IA é matéria de interesse público, não apenas corporativo.
Para empresas, isso significa: conformidade futura com diretrizes federais ainda em definição. Quem antecipar essas regulações ganha competitividade. Empresas que só reagirem depois da norma estar consolidada arcarão com custos de remediação.
Tendência: IA incorporada a planos plurianuais
Padrão emergente em empresas maduras é incorporar IA a planos estratégicos de 3-5 anos, não como experimento de inovação, mas como capacidade operacional. Isso muda dinâmica de budget: em vez de "alocar R$X para IA em 2026", é "integrar automação IA a 40% de processos operacionais até 2028".
Conselhos que entendem essa dinâmica conseguem arbitrar decisões de capital melhor: saber se R$ 5M em IA gera R$ 15M em economia operacional em 3 anos, ou se é investimento especulativo sem case claro.
Implicações para estrutura de conselho
Algumas empresas brasileiras começam a integrar expertise de IA em comitês existentes (Comitê de Auditoria, Comitê de Inovação). Outras criam comitês dedicados. A questão é: há capacidade intelectual suficiente para oversight de IA com rigor equivalente ao de auditoria financeira?
A resposta é: ainda não. Daí o deficit de expertise. Conselhos se preparam contratando consultores, pedindo formação continuada, recrutando membros com background técnico. Isso é saudável, mas toma tempo.