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.

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.

IA acelera inovação, redefine portfólio e fortalece a competitividade das empresas ao integrar ciência, biologia e gestão baseada em dados

A inteligência artificial passa a ocupar um lugar central no desenvolvimento de ingredientes e produtos alimentícios, inaugurando um ciclo de inovação mais rápido, preciso e orientado por evidências técnicas e científicas. 

A avaliação é do engenheiro de alimentos Daniel Martinelli Lourenzi, profissional com mais de 20 anos de atuação na indústria e trajetória marcada pela liderança técnica e estratégica em empresas nacionais e multinacionais. Segundo ele, a convergência entre IA, ciência dos alimentos e dados biológicos altera não apenas o processo de P&D, mas toda a lógica de competitividade do setor – do laboratório à gestão operacional.

“A IA deixa de ser ferramenta periférica e se torna infraestrutura científica. Ela acelera formulações, reduz desperdícios e permite validar cenários que antes exigiam meses de testes físicos”, afirma Daniel. “ As empresas que dominarem essa camada tecnológica terão ciclos de inovação mais eficientes e decisões baseadas em previsibilidade, não em tentativa e erro.”

A revolução silenciosa do P&D: algoritmos prevendo interações, estabilidade e performance

Nos laboratórios de ingredientes, modelos computacionais têm sido aplicados para simular interações físico-químicas, prever estabilidade em diferentes matrizes, identificar combinações de maior eficiência tecnológica e ajustar parâmetros sensoriais. Estudos internacionais mostram que algoritmos de modelagem molecular reduzem em até 70 por cento o tempo de desenvolvimento de novos ingredientes e diminuem custos experimentais ao evitar testes ineficientes.

Para Daniel, que atuou diretamente na formulação de produtos e na gestão técnica de portfólios industriais, a mudança é estrutural. “A IA permite validar variáveis que um laboratório físico não conseguiria testar no mesmo ritmo. Isso melhora a qualidade do portfólio e aumenta a assertividade científica.”

Personalização guiada por dados biológicos: microbiota, metabolismo e genética moldando ingredientes

A integração entre IA e dados biológicos – microbiota, metabolismo, genética, ciclo circadiano e comportamento alimentar – abre caminho para uma nova geração de ingredientes moduláveis, escaláveis e adaptados a necessidades individuais. O avanço acompanha o movimento global de nutrição de precisão, tema amplamente discutido em pesquisas publicadas em periódicos como Nature Food, Trends in Food Science & Technology e Cell Metabolism.

A tendência pressiona toda a cadeia a repensar portfólios. Ingredientes passam a exigir rastreabilidade, comprovação funcional e modularidade técnica para atender marcas que desenvolvem produtos personalizados voltados para saúde, performance física, imunidade ou equilíbrio metabólico.

“A personalização muda a lógica de desenvolvimento”, observa Daniel. “As empresas precisam criar ingredientes mais inteligentes, com especificações técnicas flexíveis e baseados em evidências biológicas. Esse será o novo padrão competitivo da indústria.”

Eficiência operacional orientada por dados: da precificação à logística

Além do impacto em pesquisa e formulação, a IA vem ganhando espaço em áreas operacionais e estratégicas. Sistemas de precificação inteligente projetam elasticidade e margens; algoritmos de governança técnica identificam inconsistências regulatórias; modelos de otimização logística reduzem perdas e custos de transporte; análises avançadas de portfólio orientam ajuste de linhas e reposicionamento de produtos.

Segundo dados da McKinsey, empresas que adotam analytics avançado na cadeia de suprimentos podem reduzir perdas em até 30% e aumentar eficiência operacional em mais de 20%. Para organizações do setor de alimentos, altamente sensíveis à variação de custos de insumos e à volatilidade de demanda, esse impacto é determinante.

Daniel reforça que competitividade hoje depende da combinação entre ciência, tecnologia e gestão. “Empresas que enxergam a IA apenas como automação perdem o principal. Ela é uma ferramenta estratégica para margens, governança e decisões de longo prazo.”

Ética, validação científica e transparência: pilares da IA aplicada a alimentos

Com a ampliação do uso de modelos preditivos, cresce a exigência por validação científica, evidências e governança técnica. Boas práticas laboratoriais, rastreabilidade, auditorias de algoritmo e conformidade regulatória passam a compor o novo padrão de segurança tecnológica do setor.

“A IA só tem valor se for aplicada com ética, rigor científico e clareza sobre suas limitações”, diz Daniel. “Alimento exige responsabilidade. A transparência técnica será determinante para manter a confiança do mercado e das autoridades regulatórias.”