Erros gerados por sistemas de inteligência artificial já afetam decisões estratégicas finanças e reputação corporativa

A adoção acelerada de ferramentas de inteligência artificial nas empresas ampliou ganhos de produtividade, análise de dados e automação. Ao mesmo tempo, um efeito colateral preocupa executivos e áreas de compliance, as alucinações da IA, quando sistemas geram informações falsas ou imprecisas com aparência confiável. 

A adoção acelerada de ferramentas de inteligência artificial nas empresas ampliou ganhos de produtividade, análise de dados e automação. Ao mesmo tempo, um efeito colateral preocupa executivos e áreas de compliance: as alucinações da IA, quando sistemas geram informações falsas ou imprecisas com aparência confiável.

No ambiente corporativo, esse tipo de falha deixa de ser apenas técnica e passa a impactar decisões estratégicas, resultados financeiros e a credibilidade das organizações.

Segundo Abner Crivellari, fundador da DIOTI e especialista em tecnologia e arquitetura de software, o risco cresce quando a IA passa a apoiar decisões críticas sem critérios claros de validação. “Esses modelos não operam com noção de verdade, mas com probabilidades estatísticas, o que faz com que respostas incorretas pareçam confiáveis”, afirma.

Esse cenário se agrava conforme empresas expandem o uso da inteligência artificial para áreas sensíveis, como planejamento financeiro, jurídico, compliance e relacionamento com clientes.

A confiança excessiva nos outputs automatizados cria uma falsa sensação de precisão e pode levar gestores a decisões baseadas em premissas equivocadas, ampliando o efeito do erro ao longo dos processos internos.

Impactos financeiros e reputacionais já visíveis

Do ponto de vista prático, os impactos das alucinações já aparecem no mercado. Estudos internacionais apontam mais retrabalho, perdas financeiras e exposição jurídica em empresas que usam IA sem controle.

Além do efeito no resultado, há um impacto estratégico: a perda de confiança, agravada pela divulgação de informações incorretas a investidores, clientes e parceiros. “Quando não há regras claras para o uso da IA, a empresa transfere riscos técnicos para o campo estratégico, financeiro e reputacional”, esclarece Crivellari.

Esse contexto também pressiona as áreas de tecnologia e governança, que passam a lidar com novos riscos operacionais.

A ausência de políticas claras sobre onde a IA pode ser aplicada, quem responde por decisões automatizadas e como os dados devem ser validados amplia a vulnerabilidade das organizações em um ambiente cada vez mais regulado e competitivo.

Governança e uso crítico como diferencial competitivo

Diante desse cenário, especialistas destacam que o caminho não está em abandonar a inteligência artificial, mas em utilizá-la com método e responsabilidade. Isso envolve definir limites de aplicação, implementar processos de verificação humana, auditar resultados e capacitar equipes para interpretar criticamente as respostas geradas pelos sistemas.

Quando bem estruturada, a IA se consolida como ferramenta de apoio à decisão, e não como fonte absoluta de verdade. “O valor da inteligência artificial está em ampliar a capacidade analítica das equipes, não em substituir o julgamento humano nas decisões críticas”, ressalta.

À medida que a inteligência artificial passa a integrar a infraestrutura corporativa, cresce a responsabilidade dos líderes em compreender suas limitações. Identificar onde as alucinações geram maior impacto, estabelecer protocolos de validação e investir em uso consciente são medidas essenciais para proteger resultados e reputação.

Mais do que um desafio tecnológico, o tema expõe o grau de maturidade das empresas na tomada de decisão em um ambiente cada vez mais automatizado.

Ferramentas digitais tornam operações mais precisas e ajudam a reduzir riscos ambientais e perdas operacionais

O uso de inteligência artificial (IA) no segmento de combustíveis cresce à medida que o setor busca eficiência e controle mais rigoroso das operações. Relatório da Allied Market Research aponta que o mercado global de automação para postos deve registrar expansão média anual superior a 7% até 2030, impulsionado por sistemas capazes de analisar dados em tempo real, identificar variações operacionais e apoiar decisões de compra e gestão.

No Brasil, fiscalizações recentes da Agência Nacional do Petróleo mostram aumento nas autuações por irregularidades e falhas de conformidade, muitas vezes associadas a atos de desonestidade. Nesse contexto, tecnologias como a inteligência artificial ganham relevância por sua capacidade de identificar padrões suspeitos, antecipar desvios e apoiar decisões baseadas em dados, contribuindo para reduzir brechas que favorecem condutas inadequadas e melhorar a integridade dos processos.

Flávio Costa, engenheiro eletricista com especialização em engenharia de software pela Unicamp e fundador de uma empresa especializada em sistemas para postos de combustíveis, afirma que o setor passa a depender mais de análises inteligentes diante das margens estreitas e das exigências de precisão operacional. “A tecnologia se tornou essencial para detectar pequenas variações que fazem diferença no balanço final. Sistemas de IA conseguem antecipar problemas e orientar ajustes antes que se tornem falhas de grande impacto”, explica.

Uma das frentes de maior avanço é o controle de tanques. Estudos técnicos do Petroleum Equipment Institute indicam que perdas operacionais podem ocorrer por evaporação, variações de temperatura ou falhas de vedação, especialmente em estruturas mais antigas.

Soluções baseadas em IA analisam continuamente os dados coletados por sensores e cruzam informações históricas para identificar anomalias que passariam despercebidas em métodos manuais. Essa precisão reduz riscos ambientais e facilita a tomada de decisão sobre manutenção preventiva.

Além disso, sistemas inteligentes vêm sendo adotados para prever demanda e ajustar compras de forma mais eficiente. A análise de padrões de consumo por horário, clima e sazonalidade permite reduzir estoques excessivos e melhorar o fluxo financeiro, especialmente relevante para redes menores que operam com equipes reduzidas. Ferramentas de automação também apoiam a administração cotidiana, integrando informações fiscais e operacionais para mapear inconsistências e agilizar processos internos.

O uso da tecnologia deve ganhar ainda mais espaço nos próximos anos, com a tendência de aproximação entre exigências regulatórias e soluções digitais. Para Costa, a digitalização já deixou de ser diferencial. “O setor precisa garantir rastreabilidade, segurança e conformidade. A inteligência artificial não substitui a gestão, mas amplia a capacidade de controle e reduz o risco de decisões baseadas apenas em percepção”, afirma.

Como aplicar IA na gestão de postos de combustíveis

Para aplicar inteligência artificial de forma eficiente no setor, algumas práticas têm se destacado e ajudam a fortalecer tanto o controle quanto a segurança operacional. Entre as principais recomendações estão:

• Adotar monitoramento contínuo para identificar variações antes que se tornem problemas.
• Capacitar equipes para interpretar dados e agir rapidamente diante de alertas
• Manter atualizações frequentes dos softwares para garantir precisão e segurança operacional.

Por Renan Ravelli

A segurança aplicada a dados de alta criticidade passou a ocupar posição central nas arquiteturas modernas tanto no setor financeiro quanto no setor de saúde. A complexidade crescente dos ecossistemas digitais e a circulação intensiva de informações sensíveis elevaram a necessidade de mecanismos robustos de governança, rastreabilidade e proteção criptográfica. Dados clínicos e dados de cartões figuram entre os ativos mais valiosos e vulneráveis desses ambientes, o que exige estruturas técnicas capazes de manter controle contínuo e confiabilidade operacional.

Nos sistemas financeiros, a manipulação de informações de pagamento envolve riscos amplamente conhecidos, mas cada vez mais sofisticados. Infraestruturas de tokenização, autenticação 3DS e provisionamento de carteiras digitais dependem de trilhas de auditoria que permitam rastrear, em detalhe, cada transformação e cada decisão tomada durante o ciclo transacional. Segundo Renan Ravelli, que atua na construção de soluções de segurança e arquitetura distribuída, a capacidade de registrar eventos de forma estruturada é hoje indispensável para mitigar fraudes, atender regulamentações e sustentar análises forenses em larga escala.

Os logs estruturados fazem parte desse processo. Eles servem como fonte primária de evidências técnicas e permitem correlação precisa entre serviços, microeventos e camadas de autenticação. Em ambientes que processam milhões de operações mensais, a ausência de registro padronizado amplia o risco de falhas silenciosas e torna diagnósticos mais lentos. A padronização dos logs, associada a ferramentas de monitoramento e rastreamento distribuído, possibilita identificar padrões anômalos e agir antes que impactos se tornem sistêmicos.

No setor de saúde, desafios semelhantes assumem contornos ainda mais sensíveis. Dados clínicos, quando manipulados sem governança, podem afetar diretamente o atendimento, a interpretação de resultados e a continuidade de cuidados. A experiência de Renan Ravelli em integração hospitalar mostra que a governança de dados clínicos vai além da criptografia. Ela depende de controles de acesso bem definidos, versionamento consistente, validação rigorosa de estruturas e registros auditáveis capazes de reconstituir o histórico completo de cada informação que circula entre laboratórios, hospitais e sistemas interoperáveis.

A criptografia avançada desempenha papel fundamental em ambos os setores. No financeiro, protege elementos confidenciais como PANs e tokens; na saúde, preserva informações clínicas e dados pessoais sensíveis. O avanço das arquiteturas distribuídas ampliou a necessidade de padrões de criptografia aplicados não apenas em repouso, mas também em trânsito e em serviços intermediários que compõem pipelines de dados. A ausência de uniformidade nesses mecanismos é uma das principais causas de vulnerabilidades operacionais.

Ambientes com governança sólida concentram-se na capacidade de estabelecer regras claras para o ciclo de vida dos dados, monitorar fluxos em tempo real e garantir que acessos, transformações e integrações possam ser auditados em profundidade. Ravelli observa que esses elementos são indispensáveis porque criam a base técnica para ambientes resilientes, preparados para carga elevada e exigências regulatórias cada vez mais rígidas.

A análise conjunta dos setores financeiro e hospitalar indica que a segurança deixou de ser tratada como camada adicional e passou a integrar a própria lógica de arquitetura. Trilhas de auditoria, logs estruturados, criptografia avançada e governança consistente formam um conjunto inseparável que sustenta operações críticas e garante confiança em ambientes que não toleram falhas. Para Renan Ravelli, o futuro desses ecossistemas depende da capacidade de combinar rigor técnico, padronização e mecanismos de rastreabilidade capazes de proteger, de ponta a ponta, os dados mais sensíveis que circulam na sociedade.

Sobre Renan Ravelli
Renan Ravelli é bacharel em Sistemas de Informação e possui mais de seis anos de experiência em tecnologia, com atuação nos setores financeiro, educacional e de saúde. Especialista em arquitetura de sistemas, interoperabilidade e segurança aplicada a ambientes críticos, liderou projetos em tokenização, 3D Secure, integração hospitalar e padronização de dados clínicos. Domina tecnologias como Java, NodeJS, ReactJS, microsserviços e cloud computing e desenvolve soluções que atendem instituições financeiras e organizações de saúde em grande escala. Nos Estados Unidos, pretende contribuir com empresas que buscam produtos digitais de alta performance, com foco em interoperabilidade, APIs e sistemas distribuídos.