O cenário corporativo global enfrenta um fenômeno de adoção tecnológica sem precedentes, batizado por analistas de mercado como AI Sprawl. O termo descreve a fragmentação e a proliferação descontrolada de ferramentas de inteligência artificial dentro das organizações, onde diferentes departamentos adotam soluções variadas sem uma diretriz técnica unificada. Esse movimento é impulsionado pelo “Shadow AI” — o uso não autorizado de ferramentas de IA por colaboradores sem aprovação da TI —, o que cria pontos cegos críticos para a governança de dados e a segurança cibernética, conforme explicam os artigos “What is Shadow AI and what can it do about it?” da Forbes (2023) e “Managing Enterprise AI Sprawl” da Forbes (2025).
De acordo com o relatório AI at Work Is Here – Now Comes the Hard Part (Microsoft Work Trend Index 2024, com LinkedIn), cerca de 75% dos profissionais usam IA no trabalho, sendo que 78% adotam ferramentas não aprovadas pela empresa (BYOAI). Muitos hesitam em declarar o uso às lideranças, temendo parecer substituíveis ou enfrentar restrições, o que impede que equipes de TI monitorem dados confidenciais inseridos em modelos públicos.
Os riscos associados à IA Sprawl não são apenas teóricos. Incidentes reais de vazamento de propriedade intelectual já foram registrados em gigantes da tecnologia. Na Samsung, engenheiros inseriram códigos-fonte proprietários em chatbots públicos como o ChatGPT para fins de depuração, resultando na exposição de segredos comerciais e na proibição interna do uso dessas ferramentas, conforme relata a notícia do The Hindu (2023). Como resposta a esses riscos, empresas como a Apple, Goldman Sachs e Verizon implementaram restrições severas ao uso de ferramentas externas, visando impedir que dados estratégicos sejam utilizados para o treinamento de modelos de terceiros sem garantias contratuais de privacidade. A Apple, por exemplo, proibiu o ChatGPT entre seus funcionários após preocupações com vazamento de informações confidenciais, conforme relata a notícia da Exame (2023).
Apesar das barreiras de segurança, a resistência dos colaboradores em abandonar a tecnologia baseia-se em ganhos de eficiência quantificáveis. Pesquisa da Harvard Business School, realizada com consultores do Boston Consulting Group (BCG), indica que a IA Generativa pode aumentar significativamente a produtividade em tarefas de escrita e análise. O estudo mostrou que profissionais que utilizaram IA completaram 12,2% mais tarefas, foram 25,1% mais rápidos e apresentaram 40% de qualidade superior em comparação ao grupo de controle, conforme detalha o relatório “Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence” da Harvard Business School (2023).
Diante da impossibilidade de frear a adoção, o mercado de tecnologia tem estruturado soluções que permitem o uso da IA sob rigorosa governança. Plataformas de IA corporativa como o Relpz surgem como uma alternativa para centralizar a gestão do uso da IA. “A solução permite que as organizações oficializem o uso da tecnologia por meio de uma interface única, segura e personalizável, operando com uma arquitetura stateless — na qual os dados enviados não são armazenados nem utilizados para o treinamento de modelos globais. Isso possibilita que a empresa gere trilhas de auditoria, controle permissões por setor e monitore o retorno sobre o investimento (ROI) da tecnologia, eliminando a necessidade de os colaboradores recorrerem a ferramentas ‘na sombra'”, afirma Bernardo Araújo, um dos desenvolvedores do Relpz.
Outro exemplo é a solução HRelper, uma plataforma para recrutamento assistido por IA. Nela, departamentos de RH podem criar perfis e descrever vagas. “O sistema oferece um link público para as inscrições e usa IA para analisar cada candidato de forma qualitativa, gerando uma base estruturada para o controle das fases seguintes do processo seletivo, incluindo mecanismos de agendamento automático de entrevista para fases seguintes. Na plataforma, também é possível buscar candidatos em toda a base utilizando busca semântica aprimorada por IA”, explica Gabriel Marcondes, um dos desenvolvedores do HRelper.
Mas também é possível criar soluções proprietárias. “Empresas especializadas, como a T2S, através de soluções como AI & ML Squad, têm conquistado espaço no mercado ao desenvolver arquiteturas de IA Agêntica sob demanda que operam integradas aos sistemas internos das companhias. Diferente das ferramentas de prateleira, essas soluções customizadas são projetadas para executar fluxos de trabalho complexos dentro do perímetro de segurança da empresa, garantindo que o processamento de dados ocorra sem exposição a nuvens públicas não auditadas”, detalha Marcelo Rosa, CTO da T2S.
Ele acrescenta: “O desafio das organizações não é impedir o uso da IA, mas integrá-la de forma que a produtividade não comprometa a soberania dos dados. Ferramentas de prateleira são úteis para tarefas genéricas, mas o valor estratégico surge quando a tecnologia é integrada aos processos internos e sistemas legados. Nosso objetivo é criar um perímetro de segurança onde a inovação acontece de forma auditável, garantindo que a inteligência artificial execute fluxos complexos sem expor informações estratégicas a modelos públicos”.
A convergência entre produtividade e segurança aponta para o fim da era da experimentação desordenada. Especialistas da McKinsey & Company reforçam que a centralização das diretrizes de IA e a adoção de plataformas corporativas são os pilares para a maturidade digital em IA responsável. Ao substituir o IA Sprawl por ecossistemas geridos, as empresas conseguem transformar o potencial da inteligência artificial em uma vantagem competitiva sustentável, protegendo seu ativo mais valioso: a informação, conforme revelam os insights do relatório da McKinsey (2025).
