Imagine um mundo em que decisões são tomadas em milissegundos por agentes autônomos, fraudes são detectadas antes mesmo de acontecerem, mas identidades sintéticas e deepfakes ameaçam a integridade de tudo. É nesse contexto que entra a visão do SAS para a governança da inteligência artificial (IA).
“Estamos diante de uma nova fase de disrupção”, resume Gavin Day, COO do SAS, durante o SAS Innovate 2025*, evento que acontece nesta semana em Orlando, nos Estados Unidos. “E a diferença entre liderar ou se perder nessa jornada está na governança da IA.”
Para apoiar empresas nesse cenário, o SAS lançou o AI Governance Map, recurso interativo que ajuda negócios a avaliarem seu estágio atual de maturidade em governança de IA em quatro áreas: supervisão, compliance, operações e cultura. A ferramenta oferece diagnósticos personalizados, plano de ação e benchmarking com empresas do mesmo setor.
Governança de IA não é sobre risco. É sobre valor
Para Day, a governança de IA precisa ser encarada como um habilitador estratégico, não como um freio à inovação. “Quando feita corretamente, ela acelera a inovação, não a desacelera. Garante que você escale boas decisões, não decisões ruins”, afirma. O ponto de partida? Dados confiáveis. “Durante muito tempo, o mercado esqueceu da importância da gestão de dados. Mas agora, com IA generativa, o que era ‘lixo entra, lixo sai’ virou ‘lixo escalado em velocidade de foguete’.”
O desafio se intensifica quando sistemas passam a decidir mais rápido do que qualquer ser humano. “Hoje, decisões antifraude precisam ser tomadas em 30 milissegundos. Só IA generativa consegue isso com transparência, sinalizando quando um humano precisa intervir”, diz Day. Em setores regulados, como finanças e saúde, essa lógica exige pilares sólidos: explicabilidade, reprodutibilidade e rastreabilidade. “Não adianta um modelo acertar se o executivo não consegue explicar ao board ou ao regulador por que ele acertou.”
Muitas empresas, segundo Day, estão adotando IA por pressão do conselho, mas sem clareza estratégica. “A primeira dica é educar. A segunda é criar políticas internas claras. A terceira é escolher casos de uso com valor real. O que temos visto é uma epidemia de frustração com IA porque faltou preparo na largada.” O resultado, diz ele, são companhias que colhem arrependimentos por investir sem propósito, política ou direção.
Fraudes crescem
Para Stu Bradley, vice-presidente sênior de Risco, Fraude e Compliance do SAS, há uma assimetria em torno do tema. “Infelizmente, os fraudadores são mais ágeis em adotar tecnologias emergentes como IA do que os próprios bancos e governos que tentam combatê-los.” Redes criminosas estão cada vez mais sofisticadas e operam com velocidade superior às instituições financeiras e agências reguladoras.
Bradley alerta que mesmo decisões bem-intencionadas com IA podem gerar efeitos colaterais, se não forem acompanhadas de governança sólida. “É essencial que essas tecnologias não impactem negativamente certos grupos populacionais, como os mais vulneráveis, e que sejam adotadas com responsabilidade.”
segundo ele, entre os maiores desafios atuais estão os golpes (scams) em que o próprio cliente, manipulado, autoriza transações fraudulentas. “Mesmo que a IA detecte que se trata de um golpe, é o cliente quem autoriza. Estamos ajudando instituições a provar que é uma fraude e a educar a população para reduzir esses casos”, conta Bradley.
A realidade se complica com a popularização dos deepfakes. “Já vimos casos de criminosos que usam vídeos falsos de CEOs para pedir transferências bancárias. Nesses casos, é fundamental comparar comportamentos históricos e sinalizar rapidamente desvios”, explica. Por isso, o SAS desenvolveu um ecossistema de dados digitais e biométricos que permite verificar identidades mesmo em ambientes totalmente virtuais.
Outro problema crescente é a fragmentação de tecnologias antifraude. “Muitos bancos têm soluções diferentes para cada canal ou tipo de ameaça, e isso criou um ambiente de TI caótico, pouco ágil e caro”, afirma Bradley. Para isso, o SAS desenvolveu uma nova arquitetura de decisão, capaz de integrar dados e decisões ao longo de todo o ciclo de vida do cliente, desde marketing e onboarding até gestão de crédito, compliance e cobrança.
“Nosso foco é apoiar decisões consistentes e inteligentes em todos os pontos de contato com o cliente, usando IA, aprendizado de máquina e modelos patenteados que se adaptam a novos padrões de fraude em tempo real”, explica.
IA com propósito
Além do setor financeiro, Bradley destaca o impacto social dessas tecnologias. Governos, por exemplo, podem usar IA para detectar fraudes em programas sociais antes que os pagamentos sejam feitos, prevenindo perdas irreversíveis. “Depois que o dinheiro sai, é quase impossível recuperar. IA ajuda a tomar decisões antes que seja tarde demais.”
De acordo com ele, a aplicação se estende também a crimes mais graves. “Trabalhamos com governos e instituições no combate à lavagem de dinheiro relacionada a tráfico humano, exploração infantil e crimes ambientais. É devastador ver essas realidades, mas há um senso de missão quando sabemos que estamos ajudando a protegê-los”, afirma Bradley, que também atua com ONGs e participa de fóruns sobre crimes financeiros globais.
Governança no board, não no servidor
Para ambos os executivos, o debate sobre governança de IA precisa sair do nível técnico e chegar à liderança executiva e a governança da IA não pode ser uma resposta reativa à disrupção, mas sim uma alavanca para gerar valor com responsabilidade. “Esse não é um tema de TI. É de conselho. CRO, CFO, CIO, jurídico. Todos precisam estar à mesa e falar a mesma língua”, defende Day. O SAS reforçou, inclusive, sua equipe de AI Governance Advisory, dedicada a dialogar com o board e estruturar planos estratégicos de adoção segura da tecnologia.
*A jornalista viajou a convite do SAS
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