Liderança na era da IA: cibersegurança e negócios

Liderar na era da inteligência artificial exige combinar ambição de crescimento com disciplina em cibersegurança, governança de dados e gestão de riscos, o que passa por conselhos mais letrados em tecnologia, executivos capazes de traduzir riscos em impacto de negócio e programas contínuos de proteção da cadeia de terceiros.

A avaliação dos convidados do programa CONEXÃO SEGURA é que IA já está na agenda de conselhos e diretorias, mas ainda falta profundidade: muitas empresas correm para testar ferramentas, compram licenças e aceleram pilotos, enquanto pilares como cultura, governança, segurança da informação e risco de terceiros seguem em segundo plano.

Como a IA muda o papel da liderança nas empresas?

Para André Coutinho, sócio e líder de consultoria da KPMG no Brasil e na América do Sul, a IA não é apenas um tema de TI, mas um vetor de transformação do próprio modelo de consultoria e da relação com clientes. Ele descreve dois movimentos simultâneos:

– Transformar a forma de entregar consultoria, usando tecnologia e IA para ganhar eficiência e escala.
– Ampliar a capacidade de atender clientes, levando essa mesma agenda tecnológica para dentro das organizações atendidas.

Na visão dele, clientes ficaram mais exigentes e informados, já que o acesso a frameworks e conhecimento que antes ficava concentrado em grandes consultorias hoje é muito mais amplo. Isso força profissionais e firmas a evoluir rapidamente, criando o que ele chama de “superconsultores”: especialistas que usam IA para elevar drasticamente sua capacidade analítica e de geração de valor.

Esse diagnóstico vale para qualquer empresa de serviços ou indústria: IA não substitui automaticamente fornecedores, mas favorece quem tem processos estruturados, dados organizados e liderança preparada.

O que conselhos e executivos precisam aprender sobre IA?

Coutinho aponta um ponto sensível: o letramento em tecnologia e IA no topo das organizações. Conselheiros são escolhidos por sua capacidade de supervisionar estratégia, modelo de negócio e desempenho, mas muitos ainda não dominam o vocabulário básico da agenda digital.

A mensagem não é que conselhos e C-levels precisem virar especialistas técnicos, e sim que tenham repertório suficiente para:

– Formular perguntas críticas sobre objetivos de cada iniciativa de IA.
– Entender como tecnologia afeta lucro, riscos e modelo de negócio, não apenas eficiência operacional.
– Supervisionar critérios de uso responsável, cibersegurança e privacidade de dados.

Para executivos de tecnologia, Cláudio Ramos, fundador da Cria Partners, destaca a necessidade de traduzir risco em oportunidade de negócio. Em vez de falar apenas de siglas técnicas ou indicadores de infraestrutura, o CIO ou CISO precisa conseguir explicar, por exemplo, risco de indisponibilidade, risco reputacional ou impacto financeiro em linguagem que o conselho entenda.

Ramos relata casos de seleção de CTO em que foi escolhido o candidato capaz de mostrar como a IA generativa poderia reduzir churn e prever cancelamentos de clientes, e não apenas reduzir custo de infraestrutura. O mercado tende a valorizar quem enxerga IA como alavanca de receita, não só como ferramenta de corte de gastos.

Para acompanhar a evolução acelerada, Ramos defende que o executivo de tecnologia atue como um “eterno estagiário de IA”, disposto a aprender continuamente e a desaprender práticas que já não funcionam.

Onde a cultura organizacional ainda trava a IA?

Os participantes convergem em um ponto: sem trabalhar cultura, a jornada de IA empaca. Alguns elementos aparecem com frequência nas conversas do programa:

– Silos internos: times que correm na frente em experimentos de IA, enquanto outras áreas ficam à margem.
– RH pouco envolvido: Coutinho relata surpresa ao ver líderes de Recursos Humanos afastados da discussão, embora IA mude profundamente capacitação, perfis desejados e organização do trabalho.
– Baixa tolerância ao erro: inovação em IA exige pilotos, ajustes e aprendizados. Se cada falha vira punição, a organização paralisa.

Coutinho descreve três grupos típicos em qualquer empresa: uma minoria que “acelera” e experimenta tudo, uma maioria que depende do exemplo da liderança e da definição de metas, e um grupo resistente. A tese que ele defende é “ninguém fica para trás”: a liderança precisa puxar os mais lentos, usar os mais avançados como mentores internos e alinhar expectativas para toda a organização.

Essa visão conversa com diretrizes públicas de transformação digital, como a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA), do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações, que trata IA como tema transversal de inovação, ética e desenvolvimento econômico, disponível em página oficial do MCTI.

Como usar IA sem abrir brechas na cibersegurança?

Na prática, IA aumenta a superfície de ataque e pode acelerar erros. Coutinho destaca dois riscos imediatos:

– Sensação enganosa de prontidão: textos, análises e relatórios gerados por IA parecem prontos e convincentes, mas continuam exigindo revisão antes de chegar ao cliente ou ao mercado.
– Vazamento de informações confidenciais: inserir dados sensíveis em ferramentas externas pode expor segredos de negócio e dados pessoais.

Por isso, ele defende uma agenda de Trust AI, com:

– Políticas claras de uso de IA.
– Governança formal envolvendo TI, GRC, jurídico e negócio.
– Treinamento recorrente sobre riscos e boas práticas.

Essa discussão dialoga com iniciativas oficiais como a Estratégia Nacional de Cibersegurança (E-Ciber), coordenada pelo Gabinete de Segurança Institucional e detalhada no portal Brasil Digital e Ciberseguro, e com o Guia de IA generativa do governo digital, voltado a boas práticas em uso responsável e governança, disponível em publicações de IA generativa.

No campo da proteção de dados pessoais, a ANPD oferece orientações sobre tratamento adequado e responsabilidades, em linha com a LGPD, em materiais como o guia de boas práticas em proteção de dados.

Por que risco de terceiros virou ponto cego caro?

Um dos quadros do CONEXÃO SEGURA discute Third Party Risk Management (TPRM), ou gestão de risco de terceiros, especialmente em cadeias de fornecimento digitais. A avaliação apresentada é que muitas empresas:

– Avaliam o fornecedor apenas na contratação.
– Dão acesso a sistemas críticos e dados sensíveis.
– Não mantêm monitoramento contínuo desse parceiro.

Renato, apresentador ligado à Netglobe Cyber Security, defende que esse modelo não é suficiente em cadeias hiperconectadas. A proposta dele é tratar TPRM como uma jornada de maturidade, com assessment inicial, desenho de programa e posterior automação com plataformas especializadas, como a SecurityScorecard.

Para o leitor, o ponto de serviço é o conceito: risco digital hoje não é só interno, inclui falhas ou incidentes em parceiros de software, nuvem, logística, atendimento e qualquer outro terceiro que processe dados ou opere sistemas críticos da empresa.

Quem deve liderar a governança de IA, dados e riscos?

Os entrevistados sugerem um modelo de governança em que várias áreas dividem responsabilidades. Em linhas gerais, o desenho pode ser organizado assim:

No setor público federal, princípios semelhantes aparecem em diretrizes de governança de dados do governo digital, que tratam de qualidade, segurança e compartilhamento responsável de dados, disponíveis em governança de dados em gov.br.

O que não muda com a IA, apesar do hype?

Mesmo em meio à chamada “revolução da IA”, alguns fundamentos permanecem, e ignorá-los é um risco econômico concreto:

– Negócio saudável continua dependente de processos sólidos: IA não conserta operação desorganizada nem estratégia confusa.
– Dados ruins geram decisões ruins: não há algoritmo que compense falta de governança de dados.
– Risco não desaparece, só muda de forma: digitalizar processos e cadeias de valor cria novas vulnerabilidades que exigem atenção de conselho, diretoria e GRC.
– Revisão humana segue crítica: para Coutinho, mesmo relatórios produzidos com IA ainda precisam de checagem antes de chegar ao cliente.

Sem esses alicerces, projetos de IA tendem a virar custo afundado ou fonte de exposição cibernética e reputacional.

Como o gestor pode agir a partir de agora?

Para transformar IA em ganho competitivo sem ampliar a superfície de risco, a empresa pode, de forma pragmática:

1. Mapear onde IA já está sendo usada na organização, formal ou informalmente.
2. Definir uma política de uso de IA simples, revisável e alinhada à LGPD e às referências públicas como EBIA, E-Ciber e guias da ANPD.
3. Criar um comitê enxuto de IA e riscos digitais, envolvendo TI, GRC, RH, jurídico e áreas de negócio críticas.
4. Incluir TPRM na pauta de continuidade de negócios, revendo contratos e monitorando terceiros que acessam dados ou sistemas sensíveis.
5. Investir em letramento: conselhos, diretores e gestores precisam entender conceitos básicos de IA, cibersegurança e governança de dados para tomar decisões econômicas melhores.

Usar IA com visão de negócio, disciplina em dados e foco em riscos digitais permite comparar alternativas, negociar melhor com fornecedores e proteger o fluxo de caixa e a reputação da companhia em um ambiente cada vez mais digitalizado.

Assista ao vídeo abaixo: