A adoção da IA está acontecendo mais rapidamente do que a maioria dos departamentos de TI consegue acompanhar — e é essa diferença entre a implementação e a supervisão que as coisas começam a dar errado. Com 86% dos profissionais de TI relatando que atrasos no suporte levam usuários a adotar soluções alternativas inseguras, e 84% dos gerentes de TI observando o esgotamento dos técnicos, a pressão para implementar ferramentas de IA rapidamente muitas vezes ofusca o trabalho igualmente importante de governá-las de forma eficaz.

Os líderes de TI que expandem a IA com sucesso são aqueles que incorporam a governança em sua estratégia desde o primeiro dia. Eles mantêm o controle e, ao mesmo tempo, capturam os benefícios de produtividade da IA com implementações adequadamente governadas.

Essa é uma parte do que chamamos de crise de complexidade de TI — os efeitos combinados de complexidade acelerada, recursos estáticos e expectativas crescentes que forçam os líderes de TI a reformular seus modelos operacionais. Conforme explorado em "Do gerenciamento ao impacto: guia do líder de LT para modernizar operações", as empresas que implementam a IA autêntica com sucesso não estão apenas implementando novas ferramentas — elas estão transformando a forma como a TI agrega valor.

Este artigo aborda os riscos da IA não governada, as estruturas práticas para manter a supervisão e as estratégias para expandir o uso da IA sem sacrificar a visibilidade ou a segurança.

Importância da governança de IA: riscos, conformidade e controle

A governança de IA é a estrutura de políticas, processos e controles que determinam como as ferramentas de IA operam em uma empresa. Essa estrutura ajuda a definir o que a IA pode fazer, quais dados ela capaz de acessar e quando a intervenção humana é necessária para tomar uma decisão final.

Sem governança, dimensionar a IA significa gerar perda de visibilidade e controle. Você pode ganhar velocidade, mas perde a capacidade de fazer com que a IA opere dentro de limites aceitáveis, abrindo vulnerabilidades a mais ameaças. Os líderes de TI que expandem a IA com sucesso em suas empresas não são necessariamente os mesmos que a adotam mais rapidamente, mas os que criam uma governança segura em sua estratégia desde o início.

A governança atende a três principais funções para as equipes de TI:

• Estabilidade operacional: a governança impede que a IA interrompa processos importantes ou faça alterações que se transformem em falhas de sistema maiores.
• Posição de segurança: uma estrutura clara mantém visibilidade sobre o que as ferramentas de IA acessam e processam, reduzindo o risco de exposição não autorizada de dados.
• Conformidade regulatória: com a governança, as organizações atendem aos requisitos legais de sistemas automatizados, desde GDPR a HIPAA e normas específicas do setor.

→ Indo além: o guia detalhado "Do gerenciamento ao impacto: guia do líder de TI para modernizar as operações" explora como as organizações conseguem reduções de 60 a 70% nos tickets implementando automação baseada em IA com segurança. Baixe o guia completo

5 riscos críticos da adoção descontrolada de IA na TI

Quando a adoção da IA ocorre sem supervisão, as consequências variam de inconvenientes a catastróficas. Compreender esses riscos ajuda os líderes de TI a tomar decisões informadas sobre onde investir em governança.

IA paralela e uso não autorizado de ferramentas

A IA paralela ocorre quando os funcionários adotam ferramentas de IA sem o conhecimento ou a aprovação da TI. Talvez alguém do suporte comece a usar um chatbot não aprovado para redigir respostas, ou um técnico confie em uma ferramenta de IA gratuita para resolver problemas.

O problema não é apenas o fato de a TI não conhecer essas ferramentas. É que a TI não pode aplicar políticas de segurança consistentes, monitorar fluxos de dados ou oferecer conformidade quando as ferramentas operam fora dos canais oficiais. A AI paralela segmenta seu gerenciamento de TI e praticamente inviabiliza uma segurança avançada. Essa situação pode gerar problemas que as estruturas de segurança de confiança zero foram especificamente desenvolvidas para evitar.

Violações de conformidade e falhas na segurança de dados

A IA sem controle pode expor inadvertidamente dados confidenciais ou violar regulamentos. Se uma ferramenta de IA processar tickets de suporte com informações de identificação pessoal, dados financeiros do cliente ou informações de saúde protegidas. Se a conformidade dessa ferramenta não tiver sido verificada com as ferramentas aprovadas pela sua empresa, você poderá estar diante de uma violação de dados com graves consequências jurídicas e financeiras.

Mesmo as ferramentas de IA que parecem inofensivas podem criar falhas de conformidade. Uma ferramenta de resumo de texto pode armazenar dados de conversas em servidores externos, violando os requisitos de residência de dados que se aplicam à sua empresa.

Perda de visibilidade das decisões automatizadas

Quando a IA toma decisões autônomas sem criar registros, ela cria falhas de responsabilidade difíceis de resolver. Se um sistema orientado por IA reatribui automaticamente tickets, ajusta configurações ou encaminha problemas, você quer saber por que essas decisões foram tomadas.

Sem o registro e a transparência adequados, a solução de problemas torna-se um trabalho de adivinhação. Quando algo dá errado, não é possível rastrear a cadeia de decisão até sua origem. Essa falta de visibilidade também impossibilita a explicação do comportamento da IA para auditores, executivos ou usuários afetados.

Expansão da superfície de ataque

Ferramentas de IA não testadas introduzem novas vulnerabilidades de segurança. Cada ferramenta representa outro ponto de entrada em potencial para ameaças, principalmente quando os funcionários usam contas pessoais ou serviços gratuitos que não atendem aos padrões de segurança da empresa.

Consumo excessivo de recursos devido à fragmentação de ferramentas

Quando as equipes adotam diferentes ferramentas de IA de forma independente, a TI acaba apoiando um ecossistema fragmentado. Desta forma, os mesmos problemas de expansão tecnológica e complexidade que as organizações estão tentando resolver são criados — vários fornecedores, interfaces inconsistentes, desafios de integração e desperdício de orçamento.

Como os líderes de TI equilibram automação da IA com supervisão humana

O objetivo não é limitar a IA. É aproveitar os recursos da IA e, ao mesmo tempo, manter o controle humano adequado. Esse equilíbrio é diferente para cada organização, mas certos princípios se aplicam de forma geral.

Definição de limites para a autonomia da IA

Nem todas as tarefas apresentam o mesmo risco. As organizações de TI mais avançadas categorizam as tarefas de acordo com seu impacto potencial e atribuem níveis de autonomia à IA com base nisso:

• Automação total: tarefas rotineiras e de baixo risco, como notificações de redefinição de senha, podem ser executadas com automação total.
• Automação e registro: processos padrão, como encaminhamento de tickets, funcionam bem com automação e registros detalhados.
• Requisitos de aprovação humana: ações confidenciais, como alterações de permissão de acesso, aproveitam as barreiras de aprovação humana.
• Somente humanos: normalmente, decisões críticas, como resposta a incidentes de segurança, permanecem sob controle humano.

Essa abordagem em camadas permite que a IA lide com trabalhos de alto volume e baixo risco, de forma que os humanos permaneçam no controle das decisões mais importantes.

Estabeleça pontos de controle de revisão humana

Mesmo quando a IA lida com a maior parte de um processo, com os pontos de controle estratégicos, os humanos podem intervir quando necessário. Esses pontos de controle podem incluir:

• Pontos de aprovação antes que a IA execute determinadas ações
• O escalonamento é acionado quando a confiança da IA cai abaixo de um limite
• Revisões programadas de recomendações geradas por IA

O segredo é colocar os pontos de controle onde eles agregam valor sem criar gargalos. Um número excessivo de pontos de verificação anula o objetivo da automação, enquanto um número insuficiente deixa você exposto a erros ou resultados inesperados.

Treinamento de equipes de TI para supervisionar ferramentas de IA

Em vez de substituir, a IA deve aprimorar o conhecimento humano. Sua equipe de TI pode se beneficiar da compreensão de como as ferramentas de IA funcionam, reconhecendo quando os resultados parecem questionáveis e sabendo como intervir adequadamente.

Sua equipe de TI não precisa se tornar especialista em IA, mas deve ter familiaridade suficiente com ela para detectar anomalias, questionar recomendações inesperadas e manter uma supervisão significativa dos processos automatizados.

Como criar uma estrutura de governança de IA: 3 etapas essenciais

Avançar dos princípios à prática exige uma estrutura bem estabelecida. Veja como criar uma que se adapte à sua adoção de IA.

Criação de políticas de uso de IA

Políticas claras formam a base de qualquer estrutura de governança. Esses documentos descrevem as ferramentas aprovadas, os casos de uso aceitáveis, os requisitos de tratamento de dados e as atividades proibidas.

Geralmente, as políticas eficazes de uso de IA incluem:

• Inventário de ferramentas aprovadas: uma lista atualizada de soluções de IA aprovadas e autorizadas para uso pelos funcionários
• Regras de classificação de dados: diretrizes sobre quais dados as ferramentas de IA podem ou não acessar com base nos níveis de confidencialidade
• Responsabilidades do usuário: expectativas para funcionários que usam IA em seus processos, incluindo requisitos de relatórios
• Procedimentos de relatório de incidentes: etapas para relatar erros de IA, comportamento inesperado ou possíveis problemas de segurança

Implementação de processos de aprovação para novas ferramentas de IA

Antes que qualquer nova solução de IA seja introduzida em seu ambiente, ela deve passar por um processo formal de verificação. Esse processo muitas vezes inclui análise de segurança, verificação de conformidade e validação da integração técnica.

O objetivo não é criar obstáculos burocráticos. É saber que as novas ferramentas atendam aos seus padrões antes de entrarem em contato com seus dados ou sistemas. Um processo de aprovação bem projetado pode avaliar a maioria das ferramentas em questão de dias, em vez de meses.

Configuração de trilhas de auditoria e monitoramento contínuo

Uma trilha de auditoria é um registro cronológico das ações e decisões da IA. Combinados com o monitoramento em tempo real, esses registros oferecem governança proativa e resposta rápida a incidentes.

Trilhas eficazes de monitoramento:

• O que as ferramentas de IA estão fazendo
• Quais dados são acessados
• Que decisões são tomadas
• Essas decisões estão alinhadas com os padrões esperados?

Quando surgem anomalias, você quer saber imediatamente, em vez de receber as notícias durante a próxima revisão trimestral.

Estratégias para expandir a IA na gestão de TI sem perder o controle

Depois de estabelecer uma base de governança, você pode começar a expandir o uso da IA em suas operações de TI. A chave é escalar de forma deliberada — e não de maneira desordenada — e manter a aderência às políticas estabelecidas.

Comece com casos de uso de alto impacto e baixo risco

Inicie as implementações de IA onde o valor é claro e a exposição ao risco é mínima. Pontos de partida recomendados:

• Encaminhamento automatizado de tickets
• Alertas de manutenção de rotina
• Resumo de artigos da base de conhecimento
• Sugestões iniciais de diagnóstico

Esses casos de uso ajudam a criar confiança organizacional na IA e, ao mesmo tempo, refinar seus processos de governança. O sucesso em áreas de baixo risco gera um impulso para implementações mais ambiciosas no futuro.

Integre IA a plataformas de gestão unificada de terminais

As plataformas de gestão unificada de terminais (UEM) oferecem visibilidade e controle centralizados sobre a automação orientada por IA em todos os terminais. Em vez de gerenciar a governança de IA ferramenta por ferramenta, as soluções de UEM ajudam você a definir políticas uma vez para aplicá-las em todos os lugares.

Na hora de avaliar as plataformas de UEM, procure recursos integrados de governança de IA, como:

• Controles granulares de permissão
• Registro detalhado de auditoria
• Limites configuráveis de automação

Como a LogMeIn implementa a governança de IA:

O técnico virtual da LogMeIn, treinado em 5 bilhões de interações de suporte, opera dentro de grades de proteção definidas que você controla:

• Correção automatizada com registros: o técnico virutal pode resolver de 60 a 70% dos problemas comuns de forma autônoma (como redefinições de senha, instalações de software, ajustes de permissão), mantendo trilhas de auditoria completas
• Escalonamento de IA para humanos: quando a confiança cai abaixo do limite definido ou os problemas estão fora dos parâmetros aprovados, o técnico virtual encaminha automaticamente para técnicos humanos com contexto de diagnóstico completo
• Limites baseados em políticas: você define o que o técnico virtual pode acessar, quais ações pode realizar de forma autônoma e o que exige aprovação
• Monitoramento contínuo: painéis em tempo real mostram exatamente o que a IA está fazendo em seu ambiente

Essa abordagem de governança por projeto significa que você não precisa escolher entre a eficiência da IA e o controle da TI — você aproveita ambos.

Veja como o técnico virtual opera dentro das estruturas de governança: assista à série de webinars

Monitore o desempenho com as principais métricas

O que é medido é gerenciado. Defina KPIs que monitorem a eficácia da IA e a conformidade da governança.

As métricas essenciais são:

• Taxas de precisão das decisões de IA
• Frequências de exceções (com que frequência a intervenção humana é necessária)
• Pontuações de adesão à conformidade
• Melhorias no tempo até a resolução

Esses números informam se os seus investimentos em IA estão valendo a pena e se a sua estrutura de governança está funcionando como deveria.

Assuma o comando da IA em seu ambiente de TI

Os líderes de TI que veem a IA como uma ferramenta avançada a ser gerenciada — e não como uma força incontrolável — são os que conseguem dimensionar a automação com sucesso, além de manter a visibilidade e o controle necessários para operações confiantes e responsáveis.

O sucesso com IA virá das organizações que equilibram adoção consciente e governança — e não dos extremos. Serão aqueles que encontrarão o equilíbrio certo, aproveitando os recursos da IA e mantendo uma supervisão humana significativa.

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Nele, você encontrará:

• Uma estrutura completa para a transição de operações reativas para operações baseadas em IA
• Estudos de caso: organizações que alcançaram 70% de reduções de custo e 80% de resolução na primeira chamada
• Roteiro de implementação em três fases, com proteções de governança em cada estágio
• Critérios de avaliação para escolher as soluções ideais

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