A governança de IA é essencial para transformar o uso descentralizado em uma capacidade corporativa, garantindo visibilidade, controle de custos, segurança, eficiência e resultados.
A inteligência artificial já deixou de ser um experimento isolado dentro das empresas. Ela está no código escrito pelos desenvolvedores, nos documentos produzidos por equipes jurídicas, nas análises feitas pelo marketing, no atendimento ao cliente e em uma série de tarefas que, até pouco tempo, dependiam exclusivamente de pessoas.
O problema começa quando utilizamos a inteligência artificial sem coordenação, quando cada área escolhe uma ferramenta, cada funcionário experimenta um modelo diferente e agentes são criados para executar tarefas de forma autônoma gera mais problemas do que solução, porque quando todas as pessoas usam a tecnologia de forma desordenada, a empresa pode perder justamente o que precisa para administrar qualquer investimento relevante: visibilidade e controle sobre o que está sendo usado, quanto está custando e qual resultado está produzindo.
Caso da Uber
Em 2026, a empresa consumiu em apenas quatro meses todo o orçamento anual previsto para inteligência artificial. A expansão acelerada do uso de ferramentas de programação baseadas em IA, como Claude Code e Cursor, levou a companhia a estabelecer limites mensais de utilização por funcionário e por ferramenta. A decisão expôs uma dificuldade que começa a aparecer em outras organizações: o custo da IA não se comporta necessariamente como o de um software tradicional.
Então, não é simplesmente a empresa usar IA é não saber como ela está sendo usada. Quem está governando o uso da inteligência artificial quando cada um a usa de um jeito?
Durante anos, empresas conseguiram administrar software corporativo com uma lógica objetiva. O controle era feito por quantas licenças foram contratadas, por qual preço e para quais usuários, mas com a IA generativa essa lógica começa a mudar.
Modelos de linguagem podem cobrar pelo volume de tokens processados. E agentes de IA podem executar várias etapas, fazer novas chamadas ao modelo, consultar informações, utilizar ferramentas e repetir processos até concluir uma tarefa.
O que isso significa na prática? Se duas pessoas utilizarem a mesma ferramenta, isso pode gerar custos muito diferentes.
Além disso, a empresa pode aumentar significativamente seu consumo sem necessariamente contratar mais licenças.
Um exemplo disso é a própria documentação da OpenAI que diferencia tokens de entrada, saída, tokens em cache e tokens de raciocínio, mostrando como diferentes componentes do processamento podem afetar o uso e o custo.
4 sintomas do uso de IA sem governança
1. Falta de visibilidade
A empresa sabe quais ferramentas foram oficialmente contratadas. Mas será que sabe quais ferramentas estão efetivamente sendo utilizadas?
Sem essa resposta, o departamento financeiro pode enxergar apenas a conta no final do mês e não como a conta foi formada.
E isso se conecta ao chamado shadow AI que é o uso de ferramentas de inteligência artificial sem supervisão ou aprovação das estruturas corporativas. A Microsoft destaca que esse tipo de utilização pode aumentar riscos de segurança, privacidade e exposição de informações confidenciais.
2. Custos imprevisíveis
A empresa pode começar com uma expectativa relativamente simples de contratar uma ferramenta para um número de usuários específico, mas o comportamento muda quando a cobrança passa a depender do consumo.
Quanto mais complexa a tarefa, maior pode ser o volume de processamento. E, quando agentes passam a fazer parte do processo, uma única solicitação pode desencadear uma sequência de interações com modelos e ferramentas. Com isso, o custo deixa de depender apenas de quantas pessoas têm acesso e passa a depender também de quanto e como elas usam a tecnologia.
Voltamos novamente ao caso da Uber. A adoção de ferramentas de programação baseadas em agentes cresceu tão rapidamente que o orçamento anual destinado à IA foi consumido ainda no primeiro quadrimestre.
3. Ineficiência na escolha dos modelos
Nem toda solicitação exige o modelo de inteligência artificial mais sofisticado.
Uma classificação simples, uma transformação de texto ou uma tarefa estruturada pode ser executada por um modelo mais rápido e econômico. Já uma análise complexa, uma decisão de maior impacto ou uma tarefa que exige raciocínio mais sofisticado pode justificar um modelo mais avançado.
A própria documentação do Google Cloud recomenda o roteamento de modelos como uma estratégia para equilibrar complexidade, custo e latência, direcionando tarefas simples para modelos menores e reservando modelos mais sofisticados para problemas que realmente exigem essa capacidade.
Um ponto que chama atenção é que o modelo mais barato por token não é necessariamente o modelo que gera o menor custo por tarefa.
Se um modelo mais simples precisa de várias tentativas, correções ou intervenção humana, o custo final pode ser maior, tornando a métrica relevante não apenas o preço do token e sim o custo para entregar o resultado.
4. Ausência de uma estratégia corporativa
Quando cada departamento constrói sua própria relação com a IA, a organização pode acabar criando uma espécie de inteligência artificial categorizada.
Cada equipe usando uma plataforma, modelo, agente diferente. Cada área com suas próprias regras, padrões, critérios de sucesso, faz com que a tecnologia se espalhe, mas o conhecimento não necessariamente acompanha essa expansão.
Governança de IA significa justamente criar processos, padrões e proteções que permitam à organização utilizar a tecnologia com segurança, responsabilidade e alinhamento aos objetivos do negócio.
Comece a organizar a sua empresa
É possível criar mecanismos que permitam que a empresa continue experimentando, mas com visibilidade e controle.
A partir das contribuições de Maria Alice Maia, pesquisadora de governança de IA e comportamento de uso na FGV EBAPE, três alavancas ajudam a estruturar essa discussão: AI Gateway, Prompt Caching e Model Routing.
1. AI Gateway
Um AI Gateway funciona como uma camada intermediária entre aplicações, usuários e diferentes modelos de IA.
Em vez de cada aplicação se conectar diretamente a um modelo, a empresa pode concentrar o tráfego em uma camada comum de gestão.
Isso cria possibilidades importantes: identificar quem está utilizando IA, qual modelo está sendo acionado, monitorar o volume de requisições, aplicar políticas, estabelecer limites e acompanhar o consumo.
Soluções atuais de gateway já incorporam recursos de roteamento e gerenciamento centralizado de modelos. O Google Cloud, por exemplo, descreve o gateway como uma camada capaz de centralizar o gerenciamento do tráfego de IA, aplicar políticas de acesso e monitorar o volume de tráfego da organização.
Antes de otimizar o uso da IA, é preciso enxergar como ela está sendo usada.
2. Prompt Caching
Imagine uma aplicação que, a cada nova solicitação, envia novamente grandes blocos de informações que permanecem praticamente iguais: instruções, documentação, contexto de um projeto ou partes recorrentes de um prompt.
Processar repetidamente esse mesmo conteúdo pode representar desperdício.
O prompt caching permite reaproveitar determinados tokens de entrada que já foram processados, reduzindo o processamento redundante e, em determinadas arquiteturas, também o custo. A OpenAI explica que tokens de entrada recuperados do cache são contabilizados separadamente e podem ter preço diferente dos tokens não armazenados em cache.
Se a empresa está processando o mesmo contexto repetidamente, pode estar pagando várias vezes pela mesma informação.
O ganho não está em simplesmente “guardar prompts e respostas”. O ponto é identificar partes recorrentes do contexto que podem ser reutilizadas de maneira eficiente.
3. Model Routing
Em vez de definir um único modelo para todos os casos de uso, a empresa pode criar regras para direcionar cada solicitação de acordo com critérios como complexidade, qualidade esperada, velocidade e custo.
Uma tarefa simples pode seguir por uma rota, uma solicitação mais complexa, por outra e um caso crítico pode ser encaminhado para um modelo mais sofisticado.
Se esse determinado modelo estiver indisponível, outra rota pode assumir.
O Google Cloud já oferece mecanismos de roteamento de modelos em seu API Gateway, permitindo centralizar essa lógica e encaminhar solicitações para diferentes modelos.
A empresa pode avaliar qual é o melhor modelo para cada tarefa e ter um impacto significativo na economia de uma operação de IA.
Governança significa infraestrutura para escalar.
Sem governança, cada novo uso de IA aumenta a complexidade.
Com uma camada comum de gestão, a empresa pode experimentar e, ao mesmo tempo, estabelecer padrões para monitorar, comparar e otimizar o uso.
A Microsoft destaca justamente essa necessidade de combinar inovação com governança, monitoramento contínuo, documentação, gestão de riscos e alinhamento aos objetivos do negócio.
E a discussão sobre custo torna isso ainda mais urgente. As empresas têm que parar de apenas usar IA para uma administrar sua capacidade de IA.
É isso que transforma governança em uma capacidade estratégica, afinal, governança de IA não é controlar quem pode usar inteligência artificial, e sim, transformar o uso descentralizado da inteligência artificial em uma capacidade corporativa gerenciada com visibilidade, eficiência, segurança e resultado.
Conte conosco para realizar a análise de maturidade de governança da sua empresa e atingir um outro patamar de qualidade no uso da IA.
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