IA chega à produção em escala e obriga empresas reguladas a comprovar que sistemas são auditáveis
Salvador, 08/07/2026 – A inteligência artificial deixou de ocupar apenas laboratórios de inovação e passou a entrar na operação real das empresas, especialmente em setores regulados como o mercado financeiro. Segundo o artigo Five Trends in AI and Data Science for 2026, da MIT Sloan Management Review, 39% das empresas já implementaram IA em produção em escala, ante 24% no ano anterior e menos de 5% dois anos antes. O avanço sinaliza um salto de maturidade, mas também expõe um novo desafio. Quando modelos passam a apoiar decisões críticas, produtividade não basta: é preciso garantir dados confiáveis, validação contínua, rastreabilidade e governança para reduzir riscos operacionais, regulatórios e reputacionais.
Para Marcelo Marchi (foto), CEO na Vericode, empresa especializada em engenharia de qualidade para ambientes críticos, a adoção de IA em setores regulados precisa ser tratada como uma decisão de engenharia, e não apenas como uma iniciativa de inovação. “Em setores regulados, não basta implementar IA para acelerar processos. As empresas precisam provar que os sistemas foram testados, que os dados são confiáveis e que existe rastreabilidade para sustentar decisões automatizadas ou apoiadas por inteligência artificial”, explica.
O debate ganha força no mercado financeiro, onde a IA já aparece em diferentes aplicações, como análise de dados, apoio a decisões de investimento e automação de processos. Na prática, isso significa que as empresas precisam ir além da implantação do modelo e estruturar mecanismos capazes de comprovar como ele foi testado, quais integrações foram validadas, quais dados alimentam a operação e como eventuais falhas são monitoradas antes de chegar ao cliente ou ao regulador.
Esse novo estágio da IA corporativa exige que a engenharia de qualidade esteja presente desde o planejamento até a produção. Automação de testes, validação de APIs e observabilidade deixam de ser etapas finais para se tornarem parte do próprio ciclo de construção, sustentando estabilidade, rastreabilidade e capacidade de auditoria em ambientes críticos. Para Marcelo, esse será um divisor de maturidade entre as empresas que querem escalar IA com segurança e as que ainda tratam o tema como experimento. “O ganho de produtividade só se sustenta quando existe controle técnico para reduzir riscos e validar decisões críticas. Em ambientes regulados, a qualidade precisa ser comprovável e auditável. Sem isso, a promessa de velocidade da IA se converte em risco que a empresa talvez ainda não saiba medir.”, conclui.
