Por Cris Camargo, fundadora da BetterTogether
É, todo mundo já usa IA. 88% das organizações já usam IA em pelo menos uma função de negócio, e 70% usam IA generativa especificamente. Mas a adoção segue rasa: sistemas agênticos — que executam tarefas com mais autonomia — ainda aparecem em porcentagens bem pequenas (de um dígito na maioria das áreas). É a distância entre presença e execução: a IA está sendo aplicada sobre os fluxos de trabalho existentes, sem reformular os processos de fato. E essa distância tem custo mensurável — o número de incidentes de IA documentados saltou de 233, em 2024, para 362, em 2025. Os dados são do AI Index Report 2026, publicado em abril de 2026 pelo Stanford Institute for Human-Centered AI (Stanford HAI). A conclusão do próprio relatório é direta: governança não é burocracia de compliance — é o que vai determinar se a IA escala com segurança e retorno, ou não.
Acompanho esse tipo de padrão há 25 anos de carreira, em diferentes posições de gestão — nem todas em governança setorial ou mediação de alianças, mas todas atravessadas por ondas de inovação que prometiam mudar tudo: do mobile ao programático, dos dados de primeira parte à privacidade. Desses 25 anos, 11 foram à frente do IAB Brasil, a principal organização do setor de publicidade digital do país. E a lição que fica é sempre a mesma: toda inovação promete transformar tudo — mas o que de fato transforma, na prática, é a forma como a organização se estrutura para absorvê-la. Com a IA, esse padrão se repete, só que em velocidade maior.
É a mesma distância que eu chamo de usar IA versus institucionalizar IA. E é exatamente aí que a governança entra em cena — não como burocracia que trava a inovação, mas como a estrutura que transforma o uso individual e disperso em capacidade organizacional: repetível, auditável e sustentável ao longo do tempo. Sem processos, rotinas e ritos definidos, cada colaborador reinventa sua própria forma de usar IA, cada área cria seu próprio critério de risco, e a empresa nunca sabe, de fato, onde a tecnologia está sendo usada — nem com que dado, nem com que consequência.
É essa lacuna que tenho me dedicado a endereçar. Nos últimos anos, tenho atuado nesse tipo de consultoria — ajudando empresas a sair da experimentação individual para a adoção institucional de IA, e aplicando esses conceitos na prática, não só na teoria. Deixo aqui três dicas de ouro para quem lidera agências, veículos e empresas de comunicação no Nordeste e quer dar esse salto do uso pessoal para a capacidade instalada.
1. Governança primeiro, ferramenta depois. Antes de licenciar qualquer plataforma de IA, defina quem decide o quê: políticas de uso, indicadores de acompanhamento e uma base de dados organizada e integrada. Sem governança, não há inteligência real — só automação isolada, tomada por quem tiver mais familiaridade com a tecnologia naquele momento.
2. Transformação assistida, não imposta. Mapeie como o trabalho realmente acontece antes de automatizar qualquer coisa. IA aplicada sobre um processo mal desenhado apenas amplifica o caos em maior escala. E toda mudança de hábito profissional precisa de capacitação e de ritos que deem segurança para a equipe experimentar, errar e ajustar — até que o novo comportamento vire orgânico.
3. Análise de riscos e segurança jurídica desde o primeiro dia. Identifique riscos regulatórios, operacionais e reputacionais antes de escalar qualquer uso de IA — e não depois de um incidente. LGPD, compliance e estruturação de políticas internas não são etapas finais do projeto: são a base sobre a qual qualquer adoção responsável se sustenta.
Não é preciso ser uma grande empresa para aplicar isso. Uma redação pequena, uma agência boutique ou um veículo regional podem começar pelo básico: uma política simples de uso, um responsável definido e uma rotina de revisão. Governança não é sobre tamanho — é sobre disciplina. E disciplina é o que separa quem experimenta IA de quem, de fato, extrai valor dela.
