Falta de controle limita ganhos com IA
O uso de Inteligência Artificial generativa já faz parte da rotina de 65% das empresas, conforme dados da McKinsey. Apesar da alta taxa de adoção, apenas 5% dessas companhias conseguem obter retornos financeiros significativos acima de 10% do EBIT com a tecnologia.
A principal barreira para transformar inovação em lucro é a ausência de uma governança de dados sólida. Cerca de 70% dos líderes identificam a falta de processos formais de controle como um obstáculo crítico para o sucesso das iniciativas de IA.
O papel da liderança na estratégia
Cabe aos executivos de alto nível, o chamado C-Level, a responsabilidade de criar estruturas robustas de segurança e qualidade. Dados imprecisos ou desatualizados alimentam modelos de IA instáveis e podem levar a decisões erradas que prejudicam a credibilidade do negócio.
A CEO da SoftExpert, Josiani Silveira, reforça a necessidade de atuação direta dos gestores nesse processo.
“Executivos de alto escalão devem liderar a definição da estratégia para o uso responsável da IA. Alinhar a inteligência artificial aos objetivos do negócio, estruturar a governança organizacional, definir políticas e controles robustos e capacitar pessoas e cultura de dados estão entre as principais decisões para estruturar essa abordagem.”
Mudanças na norma ISO 9001
A gestão da qualidade também passa por revisões importantes com a atualização da ISO 9001 prevista para 2026. O novo texto destaca a necessidade de considerar as mudanças climáticas e a integridade de dados digitais no contexto das organizações.
A liderança será avaliada pela coerência entre o discurso e a prática, e não apenas por documentos assinados. A digitalização ganha peso como prova de conformidade e exige rastreabilidade das informações geradas por softwares de gestão.
Ignorar essas atualizações expõe o negócio a riscos regulatórios e perdas comerciais. Setores regulados podem sofrer com multas ou perda de contratos se não anteciparem os seguintes requisitos:
- Integração de práticas de sustentabilidade e risco climático na estratégia.
- Validação e governança de dados operacionais contínuos.
- Aprovação de diagnósticos executivos e pilotos de Indústria 4.0.
