Sua empresa usa IA. Mas quem controla os seus dados?

Uma pergunta ficou em segundo plano e agora começa a aparecer nas reuniões das maiores empresas do mundo: quando colocamos a IA dentro de uma organização, onde ficam todas as informações que entregamos a ela?

PorHenrique Borges02/10/2026 às 17h54 • Atualizado há 1 minuto

Sua empresa usa IA. Mas quem controla os seus dados? • Gemini

Nos últimos três anos, empresas de praticamente todos os setores correram para colocar inteligência artificial em suas operações. Primeiro, os funcionários passaram a usar modelos para escrever documentos, analisar contratos, programar, atender clientes, criar campanhas e interpretar dados. Depois vieram as integrações corporativas e, mais recentemente, os agentes capazes de acessar sistemas e executar tarefas. Durante toda essa corrida, porém, uma pergunta ficou em segundo plano e agora começa a aparecer nas reuniões das maiores empresas do mundo: quando colocamos a IA dentro de uma organização, onde ficam todas as informações que entregamos a ela?

A discussão ganhou força nesta semana, quando a IBM anunciou uma versão self-hosted de sua plataforma de IA, o Bob. A proposta é permitir que as empresas executem a tecnologia na própria infraestrutura: em data centers locais, nuvens privadas, nuvens soberanas e até em ambientes totalmente isolados da internet. O argumento interessa sobretudo a bancos, governos, hospitais e organizações que lidam com código proprietário ou dados regulados. Em certos casos, em vez de levar os dados até a IA, pode ser melhor levar a IA até onde os dados já estão.

Soberania não é construir o próprio ChatGPT

Esse movimento ajuda a explicar uma expressão que ouviremos cada vez mais: inteligência artificial soberana. O termo costuma ser associado a países que querem reduzir a dependência tecnológica dos Estados Unidos ou da China, mas acredito que ele ganhará rapidamente uma dimensão empresarial.

Soberania, nesse sentido, não significa que cada companhia precisará gastar bilhões para desenvolver o próprio modelo. Significa ter controle sobre onde a inteligência roda, quais dados ela acessa, onde essas informações são processadas e armazenadas e quais modelos podem ser usados. E, principalmente, significa conseguir trocar de fornecedor sem entregar a inteligência da organização a uma única plataforma.

Vale fazer uma distinção. Usar um grande provedor externo não significa, automaticamente, ceder seus dados para treinamento. A OpenAI, por exemplo, afirma que os dados de seus produtos empresariais e da API não são usados por padrão para treinar modelos, e oferece retenção zero de dados para organizações qualificadas. Outros fornecedores têm mecanismos próprios de segurança e privacidade. Mas a questão da soberania vai além do treinamento. Envolve residência dos dados, jurisdição, retenção, criptografia, permissões, dependência tecnológica, continuidade operacional e capacidade de auditoria.

Quanto mais útil a IA, mais ela precisa saber

Essa discussão fica mais urgente porque a forma de usar IA está mudando. Quando um funcionário pede ajuda para melhorar um e-mail, pouca informação é exposta. Agora imagine uma IA responsável por parte do relacionamento com os clientes de uma grande empresa. Para funcionar bem, ela pode precisar acessar CRM, ERP, histórico de compras, contratos, políticas comerciais, estoque, preços, margens, documentos internos e milhares de conversas. Num hospital, informações clínicas. Num banco, dados financeiros. Num governo, dados de cidadãos. Quanto mais inteligente e útil a IA se torna, mais contexto precisamos entregar a ela.

Os agentes ampliam esse problema de forma radical. Até aqui, entregávamos informações à IA e recebíamos informações de volta. A nova geração começa a receber permissão para agir: consultar um CRM, alterar um registro, enviar uma mensagem, abrir um documento, executar código ou acionar outro sistema. A partir daí, segurança deixa de ser apenas proteger o que a IA sabe e passa a incluir o controle sobre o que ela pode fazer. Quem autorizou determinada ação? Em que informação ela se baseou? Até onde o agente pode navegar dentro da empresa? O que acontece quando ele encontra algo que não deveria acessar? E como interrompê-lo quando algo sai do esperado?

O ativo mais valioso é a memória da empresa

Os dados, no entanto, são só parte da história. Com o uso contínuo ao longo dos anos, esses sistemas começam a acumular algo ainda mais valioso: a memória operacional da organização. Como certos clientes negociam. Quais estratégias comerciais funcionam. Como os problemas são resolvidos. Quais exceções são aceitas. Como a empresa precifica, vende, atende e decide.

Durante décadas, esse conhecimento esteve espalhado entre pessoas, documentos e sistemas. A IA pode conectá-lo e transformá-lo em uma inteligência organizacional sempre disponível. Entregar o controle dessa camada a um único fornecedor pode se tornar uma das decisões tecnológicas mais importantes de uma companhia.

Por isso, dificilmente haverá uma única IA nas grandes empresas. Uma organização poderá usar um modelo muito poderoso para tarefas complexas, outro bem mais barato para processar milhões de interações, modelos especializados em determinadas áreas e, ao mesmo tempo, modelos rodando na própria infraestrutura para informações que não podem sair dali. A arquitetura do futuro tende a ser multimodelo e híbrida. O ativo estratégico não será ter o melhor modelo, mas ter uma camada capaz de decidir qual inteligência executa cada tarefa, quais informações ela pode acessar e quais regras deve obedecer.

A segunda fase da IA corporativa

Estamos entrando, acredito, numa segunda fase da adoção corporativa de IA. Primeiro, a pergunta dos executivos era “como podemos usar IA?”. Depois, “como colocamos IA em escala?”. A próxima será “como fazemos tudo isso sem perder o controle?”. Segundo pesquisa divulgada pela IBM neste ano, 68% dos executivos entrevistados disseram ter dificuldade para atender exigências de residência e soberania de dados em diferentes geografias. Não se trata mais de um debate distante ou restrito a governos.

Nos setores regulados, essa transformação deve ser ainda mais rápida. Bancos, hospitais, governos, empresas de energia, telecomunicações e grandes indústrias lidam com informações que não podem circular sem regras claras. Saber qual modelo responde melhor continuará importante, mas outros critérios ganharão peso equivalente: onde ele roda, quem controla a infraestrutura, que garantias existem sobre os dados, quais registros são mantidos e se é possível operar sem conexão com ambientes públicos.

Há também uma consequência estratégica. Nos primeiros anos da internet, muitas empresas terceirizaram sua infraestrutura porque ter servidores próprios deixou de ser vantagem competitiva. Com a IA, o movimento pode ser mais complexo. Parte dela continuará sendo consumida como serviço, mas algumas organizações vão considerar estratégico manter certas inteligências perto de seus dados. Nem tudo precisa estar dentro da empresa, mas talvez nem tudo deva estar fora dela.

Essa reflexão também chega ao futebol. Clubes como Cruzeiro, Corinthians, Vasco e Grêmio, com os quais desenvolvemos projetos, lidam com volumes enormes de informação: dados de torcedores e sócios, histórico de compras, ingressos, campanhas e relacionamento com patrocinadores. Nesses projetos, ainda não utilizamos esses novos modelos self-hosted e soberanos. Mas a adaptação não deve demorar. À medida que a IA passa a acessar mais dados e a executar mais tarefas, controlar onde essa inteligência roda e a quem ela pertence deixa de ser uma questão técnica e passa a ser uma decisão estratégica também para os clubes.

Isso não significa abandonar os grandes modelos. OpenAI, Google, Anthropic e outras empresas devem continuar produzindo algumas das inteligências mais poderosas do mundo. O desafio será construir arquiteturas que permitam usá-las sem depender totalmente de nenhuma delas. Modelos mudam. Preços mudam. Regulações mudam. Relações geopolíticas mudam. Já os dados, o conhecimento e a memória acumulados por uma empresa continuarão entre seus ativos mais importantes.

Na primeira fase da revolução da IA, corremos para colocar os dados das empresas dentro da IA. A próxima talvez seja o contrário: colocar a IA dentro do ambiente onde os dados já estão.

A primeira corrida foi para descobrir quem teria a inteligência mais poderosa. A próxima será para descobrir quem consegue usá-la sem abrir mão do controle.

E uma pergunta que hoje parece restrita às áreas de tecnologia e segurança logo estará na pauta dos conselhos de administração:

A inteligência da nossa empresa realmente pertence à nossa empresa?

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