Sua empresa já usa IA. Você só não sabe onde

Quando as empresas finalmente conseguirem mapear o uso de Inteligência Artificial dentro de suas operações, descubram algo curioso: sua adoção está muito mais avançada do que aparece nos planos apresentados ao board

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Enquanto muitas empresas ainda discutem sua estratégia de Inteligência Artificial, seus funcionários já estão usando IA todos os dias para revisar apresentações, resumir contratos, analisar planilhas, preparar reuniões com clientes, criar campanhas ou comparar propostas de fornecedores. Em muitos casos, isso acontece sem qualquer decisão formal da empresa.

Esse fenômeno ganhou o nome de Shadow AI: o uso de ferramentas de Inteligência Artificial que não foram necessariamente aprovadas ou monitoradas pela organização.

Tenho visto essa discussão crescer nas empresas e acho que existe uma razão bastante simples para isso: a IA resolve problemas reais do trabalho. Quando alguém percebe que consegue fazer em vinte minutos algo que antes levava duas horas, dificilmente volta ao processo anterior.

Os números ajudam a entender a dimensão do fenômeno. Uma pesquisa global conduzida pela University of Melbourne em colaboração com a KPMG, com mais de 48 mil pessoas em 47 países, mostrou que 58% dos empregados já utilizavam intencionalmente IA no trabalho.

Mas outro dado me parece ainda mais relevante: 72% dos usuários de IA disseram dedicar menos esforço às suas atividades porque sabem que podem contar com essas ferramentas. Além disso, 66% admitiram já ter utilizado uma resposta gerada por IA sem avaliar criticamente sua precisão, enquanto 56% afirmaram ter cometido erros no trabalho em decorrência do uso dessas ferramentas.

Um estudo da Carnegie Mellon University e da Microsoft Research encontrou resultado semelhante ao analisar 936 situações reais de uso profissional. Quanto maior a confiança das pessoas na capacidade da IA para executar uma tarefa, menor o esforço de pensamento crítico reportado.
Não acho que tenhamos evidência suficiente para dizer que as pessoas estão “viciadas” em IA. Mas já temos evidência suficiente para discutir dependência.

Isso me preocupa mais do que a discussão sobre quantas tarefas a IA será capaz de executar. Se passamos a delegar determinadas atividades com frequência, precisamos entender o que acontece com nossa capacidade de executá-las, questioná-las e reconhecer quando uma resposta simplesmente não faz sentido.

Para as empresas, porém, existe um problema ainda mais imediato.

Para que uma IA nos ajude, fornecemos contexto. E, no ambiente corporativo, contexto significa informação da empresa: propostas comerciais, dados de clientes, preços, margens, contratos, campanhas ainda não lançadas ou informações de fornecedores.

E isso já está acontecendo em escala.

Na mesma pesquisa da University of Melbourne e KPMG, 48% dos empregados relataram já ter inserido informações da empresa, incluindo dados financeiros, comerciais ou de clientes, em ferramentas públicas de IA.

Dados publicados pela Cyberhaven em 2026 apontam que 39,7% dos fluxos de dados enviados para ferramentas de IA continham algum tipo de informação sensível.

No varejo, os exemplos fazem parte da rotina. Um comprador insere a proposta de um fornecedor para identificar oportunidades de negociação. Equipes de marketing utilizam dados de consumidores para pensar em segmentação. Gestores compartilham indicadores de desempenho para entender quedas de resultado. Profissionais da área comercial usam informações de clientes para se preparar para reuniões.

Provavelmente ninguém nessas situações acredita estar criando um problema de segurança. Está apenas tentando trabalhar melhor e mais rápido.
E é justamente isso que torna Shadow AI um tema de gestão, e não apenas de tecnologia.

Um levantamento da LayerX encontrou que as organizações analisadas não tinham visibilidade sobre 89% do uso de ferramentas de IA. Mais de 70% das conexões aconteciam por contas pessoais.

A resposta mais simples seria bloquear. Não acredito que seja suficiente.

Sempre que uma tecnologia oferece uma vantagem clara para quem a utiliza, a proibição sem alternativa tende apenas a tornar seu uso menos visível. Isso não diminui a importância da governança. Significa que governança precisa ir além da definição de ferramentas permitidas e proibidas.

As empresas precisam entender onde seus profissionais já estão usando IA, quais informações estão compartilhando, quais problemas estão tentando resolver e quais desses usos realmente geram valor. Alguns precisarão ser interrompidos. Outros deverão migrar para ambientes seguros.

E alguns merecem investimento e escala.

É justamente nessa última categoria que existe uma oportunidade pouco explorada.

Tenho a impressão de que estamos olhando para Shadow AI principalmente como um problema de risco, quando ele também pode funcionar como uma fonte de informação sobre a própria empresa.

Se muitas pessoas recorrem à IA para analisar documentos, encontrar informações, preparar negociações ou responder clientes, talvez estejam sinalizando processos lentos, sistemas difíceis de usar ou atividades que poderiam ser redesenhadas.

Mapear Shadow AI, portanto, não serve apenas para identificar vulnerabilidades. Serve também para revelar onde existe demanda real por mudança. Em vez de começar exclusivamente com uma lista de casos de uso definida de cima para baixo, vale observar onde as pessoas já decidiram, por conta própria, que a IA resolve algo melhor.

Há, por fim, uma discussão que considero ainda pouco explorada.

Usar IA para chegar mais rápido a uma resposta é uma coisa. Perder a capacidade de avaliar se essa resposta está correta é outra.

Quanto mais essas ferramentas fizerem parte do trabalho, mais importante será desenvolver pessoas capazes de decidir quando confiar, quando questionar e quando ignorar o que a IA produziu.

Para o varejo, isso é especialmente relevante. São milhares de decisões diárias envolvendo consumidores, preços, estoques, margens, fornecedores e operações. Ganhar velocidade nessas decisões tem valor. Ganhar velocidade sem capacidade crítica pode simplesmente fazer a empresa errar mais rápido.

Talvez, quando as empresas finalmente conseguirem mapear o uso de Inteligência Artificial dentro de suas operações, descubram algo curioso: sua adoção está muito mais avançada do que aparece nos planos apresentados ao board.

Ela só começou pelas pessoas, antes de virar estratégia.

*Juliana Velozo é Senior VP Retail, CPG, Travel & Transportation, Healthcare na Thoughtworks LATAM