Não é a IA. É a sua governança

Foto: Magnific *Artigo escrito por Rafael Gegenheimer de Almeida, Analista de Investigação e Prevenção à Fraude da Unimed Vitória, Membro do Comitê Qualificado de Conteúdo de GRC do Ibef-ES.

A adoção de IA generativa em áreas de controle ( compliance , jurídico, auditoria, investigação) tem sido vendida como ganho automático de produtividade.

O que se observa, sem reestruturação de governança, é outra coisa: a entrega acelera, mas a capacidade de explicar como cada entrega foi formada diminui.

Output (entrega) sobe, outcome (resultado auditável) não acompanha.

A distinção não é semântica, é estrutural.

Em 1987, Robert Solow formulou o paradoxo da produtividade: vemos computadores em todo lugar, exceto nas estatísticas.

A explicação, consolidada por Erik Brynjolfsson em 2000 no Journal of Economic Perspectives , foi que tecnologia só converte em produtividade quando acompanhada de investimentos complementares e governança que traduzam ganho técnico em resultado organizacional.

Quatro décadas depois, a IA generativa apresenta a mesma defasagem, pelo mesmo motivo.

Em controle, output é o produto direto da atividade: o parecer redigido, a análise concluída, o relatório gerado.

Outcome é a mudança de estado que esse produto gera: decisão sustentável sob auditoria, risco mitigado, fornecedor recusado com fundamentação rastreável.

A IA otimiza output .

Outcome depende do que ela não entrega sozinha: a trilha decisória que permite reconstruir como cada conclusão foi formada.

Rastreabilidade decisória é a capacidade de reconstruir, depois, o conjunto de informações, critérios e responsabilidades que sustentaram uma decisão.

Sem ela, não há auditoria possível nem defesa em questionamento regulatório ou judicial.