Rao Tadepalli: IA sem governança é risco e não vantagem competitiva  

Rao Tadepalli  transita com autoridade entre estratégia, tecnologia e negócios. Com passagem por posições de liderança como CIO e CEO, além de atuação como conselheiro no Vale do Silício, ele acompanha de perto como a inteligência artificial está saindo do discurso e entrando no centro das decisões corporativas.

Nesta entrevista ao Outro Prompt_, Rao faz um alerta importante para empresas pressionadas por eficiência: tratar IA  para cortar custos, neste momento,  pode criar mais riscos que ganhos. Ao longo da conversa, ele aborda temas como governança, capital humano, agentes autônomos em finanças, infraestrutura, energia e os limites da democratização da IA em mercados emergentes.

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Outro prompt_: Há uma enorme pressão dos investidores para melhorar a eficiência organizacional por meio da adoção de ferramentas de inteligência artificial. Qual é o risco real de uma empresa reduzir o capital humano antes que a IA atinja o nível necessário de maturidade?

Rao Tadepalli: O risco real surge quando as empresas enxergam a IA como uma ferramenta de redução de custos, em vez de um meio de criação de capacidades e geração de valor para o negócio. Qualquer confusão nesse ponto representa um grande perigo. Reduzir o capital humano antes que a IA atinja maturidade suficiente pode gerar diversos riscos cumulativos:

Perda de conhecimento institucional: a IA amplia a expertise, ela não substitui julgamento, contexto ou conhecimento tácito. Ao desligar profissionais experientes, a organização perde o conhecimento específico da empresa, do qual a IA precisa para aprender.

Automação de processos ineficientes: se os processos não estão otimizados, a IA apenas acelera os problemas. “Quando você automatiza uma bagunça, você obtém uma bagunça automatizada”.

Lacunas de controle, risco e responsabilidade: sem profissionais experientes que compreendam consequências não intencionais, os sistemas de IA podem aumentar riscos regulatórios, éticos e reputacionais.

A IA deve primeiro ampliar o trabalho humano antes de substituí-lo. A vantagem estratégica está em realocar talentos para atividades de maior valor, e não eliminá-los antes que a tecnologia, os controles e a cultura estejam preparados. O “humano no circuito” é essencial para o sucesso. As empresas que sairão na frente tratarão a IA como um multiplicador de força das pessoas, e não como um substituto.

Outro prompt_: Com base na sua experiência, quais habilidades humanas antes subestimadas hoje são consideradas um diferencial-chave em um mundo onde profissionais altamente qualificados temem ser substituídos por soluções de IA?

Rao: Em um mundo dominado por IA, certas habilidades humanas se mostram ainda mais valiosas e muitas delas foram historicamente subestimadas. Algumas delas são:

1. Julgamento em cenários de incerteza
2. Raciocínio ético e responsabilidade
3. Construção de relacionamento e confiança
4. Comunicação de propósito
5. Inteligência emocional e conexão humana
6. Capacidade de fazer as perguntas certas

O medo não é que a IA vá substituir as pessoas. É que ela substitua: expertise rotineira, autoridade baseada em credenciais e reconhecimento de padrões sem contexto. O que permanece defensável são habilidades enraizadas em: julgamento, responsabilidade, comunicação, confiança e inteligência emocional.

Outro prompt_: Estamos passando de uma IA que simplesmente responde para uma IA que executa tarefas de forma autônoma. Qual é o maior risco de governança quando a execução de processos financeiros é delegada a agentes autônomos que tomam decisões em tempo real?

Rao: O maior risco da IA autônoma na execução de processos financeiros é a falta de governança, tratar a autonomia como um simples upgrade de TI, em vez de uma delegação de poder. Também há o risco da transferência silenciosa de autoridade sem a devida responsabilização.

Quando a IA passa a executar decisões, muitas organizações automatizam a ação mais rápido do que redesenham as responsabilidades. Em sistemas financeiros, é nesse espaço que as falhas se multiplicam. Quando a IA executa decisões, a governança precisa evoluir da supervisão do modelo para o desenho da autoridade.

Outro prompt_: As principais empresas de tecnologia do mundo estão atualmente em uma corrida por energia e silício. De que forma a crise de infraestrutura de data centers e a escassez de energia podem limitar a democratização da IA para empresas menores ou localizadas em mercados emergentes, como o Brasil?

Rao: A democratização da IA não será determinada apenas por algoritmos, mas pelo acesso à infraestrutura. Sem políticas deliberadas, investimentos em energia e estratégias regionais de capacidade computacional, a IA pode se tornar uma nova forma de colonialismo digital.

A corrida da IA já não é apenas sobre inteligência, é sobre quem controla a energia, o silício e o acesso. Mercados emergentes precisam tratar a IA como uma estratégia de infraestrutura, e não apenas como uma iniciativa de software, para conseguirem competir.

Outro prompt_: Muitos líderes globais demonstram frustração com a demora em alcançar resultados tangíveis após implementar soluções de IA. O que diferencia as empresas que já estão lucrando com IA daquelas que permanecem presas em um ciclo interminável de experimentação?

Rao: As empresas que já lucram com IA compartilham algumas características em comum: elas investiram cedo em dados e plataformas, desenvolveram capacidades internas em vez de depender exclusivamente de fornecedores e colocaram líderes de negócio, e não apenas a área de TI, responsáveis pelos resultados.

Elas entenderam algo fundamental: IA não é um adorno de processos. É uma transformação de processos.

Outro erro recorrente é a adoção acrítica de modelos estrangeiros. A IA não funciona bem quando importada como um modelo pronto. Ela precisa ser contextualizada às realidades locais: comportamento do consumidor, restrições operacionais e a economia do mercado local.

Empresas bem-sucedidas não copiam simplesmente o que outros países estão fazendo; elas adaptam e personalizam, porque não existe solução única que sirva para todos.

Além disso, o que separa os vencedores dos demais não é a ambição, mas a maturidade de execução. Muitas organizações desejam os resultados da IA sem realizar o trabalho essencial de gestão de dados, governança, responsabilidade e mudança cultural.

Outro prompt_: Para setores em que sigilo e confidencialidade são essenciais, como bancos e seguradoras, você vê o processamento em edge e modelos de linguagem menores como o caminho inevitável? Soluções 100% em nuvem serão substituídas?

Rao: Muito provavelmente o futuro será híbrido e não uma substituição total da nuvem. A nuvem continuará essencial e dominante para muitas cargas de trabalho. Para setores como bancos e seguros, sigilo e confidencialidade não são apenas uma preferência, são obrigatórios, pois essas indústrias são altamente reguladas.

Nesses setores, modelos menores e específicos de domínio (SLMs) estão ganhando espaço em comparação aos grandes modelos de linguagem (LLMs). Os SLMs operam de forma eficiente em hardware de edge, têm custo de inferência muito menor, consomem menos energia e permitem funcionamento offline, tudo isso preservando a privacidade, já que a inferência permanece local.

A arquitetura do futuro provavelmente será uma pilha de IA em três camadas:
1. Modelos fundacionais (nuvem)
2. Modelos de domínio (nuvem privada/ VPC/on-premise)
3. Agentes de edge (dispositivo/agência/rede interna)
Execução em tempo real com preservação de privacidade.