A inteligência artificial generativa entra em uma fase mais complexa para as empresas, com desafios ligados à integração aos fluxos de trabalho, à fragmentação regulatória, à avaliação dos modelos e à responsabilidade sobre decisões autônomas. O alerta foi feito por cinco integrantes do Conselho de IA da Qlik, em conteúdo publicado nesta quarta-feira, 15 de abril de 2026. De acordo com informações do IT Forum, os conselheiros apontam que a próxima etapa da adoção da IA exigirá sistemas capazes de operar com contexto confiável, adaptação contínua e maior escrutínio dentro do ambiente de negócios.
Segundo o texto, a avaliação dos modelos disponíveis e a prestação de contas sobre cada decisão tomada por sistemas autônomos estão entre os pontos mais sensíveis para CIOs e executivos. Os conselheiros também destacam como fatores de risco os ambientes regulatórios divergentes e a qualidade do raciocínio dos modelos com base nos dados usados.
Quais são os principais obstáculos apontados pelos conselheiros?
O material reúne cinco visões sobre o que deve marcar a nova fase da IA nas organizações. Em comum, os especialistas defendem que a adoção da tecnologia não pode se limitar à escolha de ferramentas, mas precisa considerar governança, contexto operacional, adaptação regulatória e abertura para mudanças tecnológicas.
- avaliação contínua dos modelos em condições reais;
- responsabilização por decisões autônomas;
- resposta a regulações diferentes entre mercados;
- uso de contexto e estrutura para melhorar o raciocínio;
- capacidade de adotar novos modelos sem refazer todo o sistema.
Em comunicado citado pela publicação, Mike Capone, CEO da Qlik, afirmou que a IA “está entrando em uma fase mais difícil e com mais consequências”.
“A IA está entrando em uma fase mais difícil e com mais consequências”
Ainda segundo Capone, o ponto central deixou de ser apenas o acesso a modelos avançados e passou a envolver a capacidade de fazer a IA funcionar dentro das condições reais de um negócio, com dados confiáveis, raciocínio responsável, exigências regulatórias em evolução e flexibilidade para se adaptar ao mercado.
Por que a governança e a avaliação ganharam mais peso?
Para Rumman Chowdhury, a governança não pode ficar restrita a documentos. A especialista afirma que, à medida que a IA se aproxima de decisões e ações concretas, a confiança dependerá de evidências produzidas em avaliações contínuas, feitas em contextos reais de uso. Na visão dela, as empresas precisarão de sinais claros para identificar quando os sistemas são confiáveis e quando não são.
Nina Schick acrescenta que a evolução da IA também será influenciada por disputas em torno de poder, acesso e dependência. Segundo a conselheira, a inteligência artificial está sendo industrializada, concentrada e contestada ao mesmo tempo, o que exige que líderes pensem além das decisões sobre ferramentas e observem se suas organizações estão estruturadas para se adaptar a mudanças na economia da IA.
Como a regulação e o contexto de uso entram nessa discussão?
Kelly Forbes afirma que a fragmentação regulatória já se tornou uma realidade operacional para empresas globais. Conforme o texto, diferentes mercados avançam em ritmos distintos e impõem expectativas variadas sobre transparência, impacto no trabalho, supervisão e uso aceitável. Nesse cenário, companhias que pretendem escalar com eficácia terão de tratar coordenação e adaptabilidade como capacidades centrais desde o início.
Michael Bronstein chama atenção para outro ponto: resultados fluentes não significam, necessariamente, raciocínio profundo. Para ele, os sistemas mais relevantes para negócios serão aqueles capazes de operar com estrutura, relações e restrições, já que o contexto é o elemento que torna a inteligência útil em uma organização real.
O que muda com a rápida evolução dos modelos de IA?
Mark Relph avalia que a camada de modelos continuará mudando em ritmo superior ao da maior parte dos ciclos de planejamento corporativo. Por isso, as empresas devem considerar que novos modelos, assistentes e padrões de orquestração continuarão surgindo. Na leitura do conselheiro, a escolha mais duradoura é manter uma base aberta, governada e pronta para incorporar o que funciona sem exigir a reformulação completa do sistema a cada mudança.
Ao reunir essas cinco perspectivas, o conteúdo mostra que a discussão sobre IA generativa nas empresas está migrando do entusiasmo com a tecnologia para questões mais práticas de operação, controle e adaptação. O foco, segundo os conselheiros da Qlik, passa a ser menos a novidade dos modelos e mais a capacidade de utilizá-los com segurança, consistência e utilidade no ambiente corporativo.
