Não espere pelos reguladores. Adote a governança de IA para seus clientes.

A era do "mova rápido e quebre tudo" na IA acabou oficialmente? Definitivamente não: ainda estamos em um período de ampla experimentação. As empresas estão analisando suas operações e fluxos de trabalho para identificar onde a IA pode simplificar processos, acelerar a inovação e aumentar a produtividade. 

No entanto, seria preciso estar completamente alheio ao mundo para não conhecer as manobras dos dois lados do debate regulatório. Especialmente na Europa, o EU AI Act estabelece novas diretrizes ou, na visão de outros, impõe uma barreira burocrática. O temor de muitos, porém, não é tanto a regulamentação em si, mas o cronograma acelerado de sua implementação. Sim, os pedidos do setor por um adiamento na implementação do EU AI Act têm sido intensos, com as partes interessadas argumentando que o cronograma original não lhes deu tempo suficiente para se adequar. No entanto, mesmo esses defensores de uma prorrogação não negam o valor da regulamentação. 

Uma carta aberta de 2025, assinada por 40 CEOs europeus de diferentes países, setores e portes de empresa, pediu "uma abordagem regulatória mais proporcional e favorável à inovação". O pedido incluía uma medida de "parar o relógio" para adiar a implementação e a priorização da "qualidade regulatória em detrimento da velocidade". Os esforços propostos para simplificar e racionalizar regulamentações sobrepostas "devem beneficiar igualmente PMEs, startups, scale-ups e grandes empresas consolidadas, que todas contribuirão para impulsionar a inovação se puderem aproveitar regras claras e previsíveis". Esses líderes reconhecem que as regras podem oferecer vantagens, um sentimento compartilhado por clientes da Snowflake para quem os requisitos regulatórios aceleraram a inovação.

Embora o novo cronograma de implementação ainda não tenha sido publicado, com a UE perdendo um prazo para orientações no início deste mês, não há motivo para adiar a preparação. O verdadeiro motor da governança de IA e de dados já está em vigor. Os clientes exigem isso. Implementar controles de segurança e privacidade de dados e governar o uso da IA são tanto uma questão de reputação quanto de requisitos regulatórios. Viole esses requisitos e você coloca em risco a confiança dos clientes e, potencialmente, todo o seu negócio. Isso é muito mais grave do que uma multa por não conformidade regulatória. 

Veja quatro etapas essenciais que você pode adotar imediatamente para proteger sua reputação e apoiar a conformidade: 

• Construa uma base sólida: A IA é tão poderosa quanto a base sobre a qual é construída: os dados. Garanta o acesso a todos os dados relevantes, independentemente do formato ou de onde estejam armazenados na sua organização ou fora dela. O Snowflake AI Data Cloud oferece recursos para promover qualidade, diversidade, atualidade, governança e descoberta de dados. São dados prontos para IA, e isso não é um diferencial opcional. Se você quer uma IA eficaz e eficiente, ela precisa ser bem treinada. Confira a publicação no blog da Snowflake Is Your Data AI Ready? Are You?

• Governe a IA levando-a aos dados governados: Os controles de governança só são eficazes quando abrangem toda a cadeia de valor, protegendo os dados não apenas em repouso, mas também em uso. Para reduzir riscos, eliminamos a necessidade de mover dados confidenciais para ferramentas externas; em vez disso, a IA opera dentro do mesmo perímetro de segurança e governança dos próprios dados. Isso significa que os controles de acesso baseados em função, o mascaramento de dados e a aplicação de políticas existentes se aplicam automaticamente às cargas de trabalho de IA. Se um funcionário não tem permissão para acessar determinados dados, ele também não pode usar modelos que dependam deles. 

• Prepare sua equipe: A base não se limita à tecnologia. A adoção e o uso adequado exigem uma equipe informada e responsável, que confie nas novas ferramentas. Inclua especialistas de domínio no design e no desenvolvimento de novos assistentes e agentes. É como ter uma equipe treinando um novo colega. Quando sabem que o novato pode ser confiado para realizar as Tasks necessárias, pedem ajuda ou delegam mais trabalho. Isso faz parte da gestão contínua. Leia nossa publicação no blog Agentic Management Requires More Than Vibes para conhecer as etapas que você pode seguir para realizar um "recrutamento" e um "onboarding" bem-sucedidos de novos colegas de IA.

• Monitore sua IA: Uma equipe agêntica exige uma gestão real. Assim como os funcionários precisam confiar em seus novos colegas agênticos, os gestores precisam garantir que eles estejam trabalhando com eficácia e entregando resultados adequados. A Snowflake investiu fortemente em ferramentas de avaliação, monitoramento e observabilidade para que os clientes possam testar, medir e documentar o comportamento de seus sistemas de IA ao longo do tempo. Confira nossa publicação What's Your Agent's GPA? Uma estrutura para avaliar a confiabilidade de agentes de IA. As etapas descritas na publicação no blog para avaliar metas, planos e ações dos agentes devem ser incorporadas ao fluxo de trabalho diário. E os resultados devem ser medidos explicitamente para justificar o investimento contínuo, priorizar suas aplicações e equilibrar seus benefícios futuros com os riscos potenciais. Saiba mais na publicação Atenção! Não se esqueça de medir o valor: avalie o impacto empresarial dos investimentos em IA.

Conclusão: Não espere que os reguladores digam como agir — seus clientes já estão fazendo isso. Uma governança de IA sólida não se trata apenas de evitar multas; trata-se de manter a confiança que mantém seu negócio vivo.

A governança de IA é uma capacidade de negócio e uma vantagem competitiva. Quando você tem dados de entrada de alta qualidade, um registro claro de seus modelos e uma equipe treinada para usá-los com eficácia e ética, não está apenas cumprindo a lei — está construindo um motor de crescimento mais confiável (e mais viável).