Regulação fragmentada para IA impõe custos acima de R$ 5 bilhões

O custo de não gerenciar riscos associados à inteligência artificial está crescendo rapidamente. Segundo projeções da Gartner, até 2030 a regulação fragmentada sobre IA deve quadruplicar e alcançar 75% das economias globais, o que levará a um gasto total de US$ 1 bilhão em conformidade.

Esse avanço regulatório está transformando plataformas de governança de IA de soluções opcionais em ferramentas críticas para as organizações. A consultoria estima que os investimentos globais em tecnologias de governança de IA devem atingir US$ 492 milhões (R$ 2,5 bilhões) em 2026 e ultrapassar US$ 1 bilhão (R$5,1 bilhões) até o fim da década.

Para Lauren Kornutick, diretora-analista da Gartner, ferramentas tradicionais de governança, risco e compliance, conhecidas como GRC, não são suficientes para lidar com os desafios específicos da inteligência artificial. “Ferramentas tradicionais de GRC simplesmente não estão equipadas para lidar com os riscos únicos da IA, que vão da automação de decisões em tempo real ao risco de viés e uso indevido”, afirma.

A expectativa é que, até 2028, grandes empresas utilizem em média dez soluções de GRC, acima das oito registradas em 2025. Ainda assim, a consultoria aponta que plataformas especializadas em governança de IA oferecem vantagens decisivas, como supervisão centralizada de ativos de IA, gestão contínua de riscos e monitoramento permanente de conformidade, inclusive para sistemas embarcados ou de terceiros.

Uma pesquisa da Gartner com 360 organizações no segundo trimestre de 2025 mostrou que empresas que adotaram plataformas específicas de governança de IA têm 3,4 vezes mais probabilidade de alcançar alta efetividade na gestão desses sistemas do que aquelas que não utilizam tais ferramentas.

O desafio é agravado pelo ambiente regulatório em rápida transformação. Normas como o EU AI Act, o framework de gestão de risco do National Institute of Standards and Technology para IA e a norma ISO 42001 ampliam as exigências sobre transparência, rastreabilidade e documentação.

Nesse cenário, auditorias pontuais deixam de ser suficientes. As plataformas de governança de IA passam a desempenhar papel central ao permitir aplicação automática de políticas em tempo real, monitoramento contínuo de modelos e detecção de anomalias ou uso indevido. À medida que sistemas de IA assumem decisões autônomas e interagem com dados sensíveis, cresce a necessidade de supervisão permanente.

Segundo a Gartner, tecnologias de governança eficazes podem reduzir em até 20% os custos regulatórios, liberando recursos para inovação e crescimento.

Especialistas alertam, no entanto, que a adoção dessas plataformas exige abordagem estratégica. As empresas precisam revisar processos atuais de governança, mapear lacunas e definir claramente papéis e responsabilidades. A interoperabilidade também é considerada essencial: a solução escolhida deve se integrar ao parque tecnológico existente e permitir supervisão escalável de ponta a ponta.

O mercado tende a passar por consolidação à medida que as demandas dos compradores se tornam mais claras. Esse movimento pode trazer maior estabilidade financeira para fornecedores, mas também corre o risco de reduzir a inovação ou gerar soluções padronizadas que não atendam plenamente às necessidades específicas das organizações.

Outro ponto crítico é a soberania digital. Em um ambiente regulatório imprevisível, empresas devem considerar onde seus sistemas operam, onde os dados são processados e como garantir flexibilidade estratégica diante de novas exigências legais.

Para o futuro, a Gartner recomenda que empresas priorizem plataformas capazes de manter inventário centralizado de todos os ativos de IA, oferecer ferramentas robustas de gestão de risco e conformidade regulatória, mapear uso de dados e coletar evidências prontas para auditoria. Também é fundamental que suportem novos casos de uso, como agentes de IA multisistemas e gestão de risco de terceiros, além de mensurar o valor de negócio gerado pelas aplicações.