Existem certas coisas que, de tão operacionais e cotidianas, não são matéria de análise para o conselho de administração. Não faz muito sentido que conselheiros precisem deliberar sobre a mais recente atualização de um software de gestão de recursos humanos, por exemplo. Ainda que a segurança cibernética seja uma questão relevante, assim como os contratos com fornecedores, há uma fronteira discernível sobre o que é tema de gestores e o que é do âmbito da governança em muitos temas relacionados à tecnologia. Mas o uso de inteligência artificial bagunça essa fronteira.

Vamos analisar um exemplo hipotético de uma rede de clínica médica que decidiu incorporar ferramentas de IA nas suas operações. Diferentemente de um software focado em executar tarefas pré-determinadas, a IA passa a aprender com todos os dados a que tem acesso. Suponhamos que ela perceba que clientes com um determinado perfil são mais sensíveis a um tipo de protocolo de tratamento. A partir daí, ela se ajusta automaticamente para oferecê-los e passa a aplicar uma política de preços mais altos para aquele tipo de paciente.  

Esse tipo de discriminação pode fazer com que IA rapidamente coloque a empresa na trilha do desrespeito ao direito dos consumidores e seja vista como preconceituosa ou excludente. A consequência é perda da confiança, que gera desvalorização da marca e uma crise reputacional de grande porte. É um caso em que conselheiros de administração não podem se eximir de responsabilidade dizendo que se tratava de “apenas mais um software” que o pessoal da área de Tecnologia da Informação (TI) escolheu.  

Agora um exemplo fora do âmbito do risco, relacionado a oportunidades. Duas grandes empresas de logística investem em programas diferentes para o rastreio de carga. Um deles faz uso mais eficiente de IA, fazendo com que suas entregas sejam mais rápidas e o número de extravios diminua. Essa empresa ganha uma fatia gorda de mercado, em detrimento da outra. 

Podemos imaginar outra situação. A companhia preenche 32 formulários para diferentes agências regulatórias e grupos de investidor. Contudo, há inconsistências que são rapidamente percebidas por uma IA utilizada por investidores institucionais. Ora, elas poderiam ter sido percebidas antes, se o conselho tivesse a ferramenta de IA adequada para detectá-las. 

Em um espaço de tempo muito pequeno, a IA deixou de ser apenas um instrumento operacional e passou a influenciar competitividade, eficiência regulatória, reputação e a forma como o mercado interpreta a solidez de uma empresa. Quando uma tecnologia tem capacidade de alterar resultados financeiros, gerar vantagens estruturais e, ao mesmo tempo, expor a empresa a riscos jurídicos e reputacionais, ela entra automaticamente no domínio da governança. 

Esse não é apenas um debate teórico. Um estudo recente conduzido por acadêmicos de Stanford (Larcker, Seru, Tayan e Yoler) demonstra que a IA não apenas apoia processos corporativos, mas reconfigura a própria dinâmica de funcionamento dos conselhos. Segundo The Artificially Intelligent Boardroom, a introdução de sistemas de IA capazes de analisar grandes volumes de informação reduz a tradicional assimetria entre conselho e gestão. Em vez de depender exclusivamente do olhar que a diretoria escolhe apresentar, diretores passam a ter acesso direto a dados históricos, análises preditivas e relatórios independentes gerados por modelos inteligentes. Isso permite um conselho mais proativo, menos reativo, capaz de antecipar problemas e pressionar a gestão com questionamentos mais embasados. 

Mas o ponto central do estudo é outro: ignorar a IA se tornou uma forma de negligência fiduciária. Segundo os autores, boards que não entendem minimamente as capacidades e os limites desses sistemas ficam em desvantagem estratégica, incapazes de identificar riscos ou aproveitar oportunidades de eficiência que seus concorrentes já estão utilizando.

Conselheiros não precisam compreender todos os aspectos técnicos dos vários modelos atuais de IA, mas precisam se atualizar para saber do que se tratam e para terem condições de fazer as perguntas certas. Quais decisões estão sendo automatizadas? Com que dados? Que distorções podem surgir ao longo do uso? Que controles e salvaguardas existem? Que vantagens competitivas ou regulatórias estamos deixando de explorar? É para ontem.