o conhecimento que diretorias passaram a cobrar de executivos

Ética e governança em IA: o conhecimento que diretorias passaram a cobrar de executivos Pesquisas mostram que conselhos de administração estão ampliando a atenção aos riscos da inteligência artificial e exigindo maior preparo das lideranças Governança e ética em inteligência artificial passam a integrar as responsabilidades de supervisão da alta liderança

Publicado em 10 de novembro de 2026 às 05h05.

Priorizar nos meus resultados Google Uma empresa decide utilizar inteligência artificial para selecionar candidatos a vagas de emprego. O sistema promete acelerar a triagem, mas surge uma questão que pode chegar até o conselho de administração: como garantir que os critérios utilizados não reproduzam discriminações presentes nos dados?

A preocupação com os riscos da tecnologia está entrando nas discussões da alta liderança.

Segundo a pesquisa 2026 Annual Corporate Directors Survey, da PwC, 71% dos conselheiros entrevistados consideram necessário fortalecer as competências de seus conselhos em inteligência artificial.

A demanda coloca ética e governança entre os conhecimentos relevantes para executivos que precisam justificar investimentos, supervisionar sistemas e responder por suas consequências.

A expansão da tecnologia trouxe responsabilidades que ultrapassam os departamentos de TI.

Ferramentas automatizadas podem participar de decisões sobre crédito, contratação, atendimento e análise de desempenho.

Uma pesquisa global da Deloitte, realizada em 2025 com conselheiros e executivos de 56 países, identificou que 66% dos entrevistados consideravam que seus conselhos tinham conhecimento ou experiência limitados ou inexistentes em IA.

O resultado evidencia uma lacuna de preparação justamente entre profissionais responsáveis por supervisionar riscos corporativos.

Governança de IA é o conjunto de políticas, responsabilidades e mecanismos de controle utilizados para orientar o desenvolvimento e a aplicação desses sistemas.

Entre as principais preocupações estão o uso inadequado de dados pessoais, decisões discriminatórias e respostas incorretas produzidas por sistemas generativos.

Um modelo utilizado em recrutamento, por exemplo, pode reproduzir padrões de desigualdade presentes nos registros empregados em seu treinamento.

A legislação também integra essa avaliação. No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) estabelece obrigações para o tratamento de informações pessoais, inclusive quando realizado com apoio de IA.

O cumprimento dessas regras exige c ompreender quais dados são utilizados, suas finalidades e os procedimentos adotados para protegê-los.

O Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos (NIST) desenvolveu um modelo de gestão de riscos que organiza a atuação das empresas em quatro funções: governar, mapear, medir e gerenciar.

A proposta envolve definir responsabilidades, identificar possíveis impactos, avaliar o desempenho dos sistemas e acompanhar riscos durante sua utilização.

Para a liderança, isso significa estabelecer quem autoriza o uso de determinada ferramenta, quais testes devem ser realizados e como problemas serão comunicados.

A formação executiva pode incluir fundamentos de IA, proteção de dados, avaliação de riscos e critérios para supervisionar decisões automatizadas.

Conhecer normas e modelos de governança ajuda a formular perguntas sobre fornecedores, qualidade dos dados e responsabilidades internas.

O aprendizado deve considerar situações relacionadas ao negócio, permitindo avaliar quando uma aplicação oferece benefícios e quais controles são necessários.

A competência passa a fazer diferença quando executivos conseguem apresentar às diretorias evidências sobre a segurança, os resultados e os riscos dos sistemas utilizados pela organização.

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