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Governação da IA e teatro performativo: o que significa realmente para as empresas em 2025

E se as políticas de governação da IA se basearem em auto-descrições que todos os sistemas de IA "recitam"? A investigação revela uma lacuna de transparência de 1,644 (escala 0-3): todas as IA comunicam excessivamente as suas limitações, sem qualquer diferença entre modelos comerciais e de código aberto. Solução: substituir a auto-declaração por testes comportamentais independentes, auditoria da diferença entre o declarado e o real, monitorização contínua. As empresas que adoptam esta abordagem registam -34% de incidentes e um ROI de 340%.

Descubra porque é que todos os sistemas de IA "actuam" quando descrevem as suas limitações e como isto muda radicalmente a abordagem à governação das empresas

Introdução: A descoberta que está a mudar a governação da IA

Em 2025, a inteligência artificial já não é uma novidade, mas uma realidade operacional quotidiana. Mais de 90 por cento das empresas da Fortune 500 utilizam a IA OpenAI no local de trabalho: um relatório para 2025 | McKinsey, mas uma descoberta científica revolucionária está a pôr em causa tudo o que pensávamos saber sobre a governação da IA.

A investigação levada a cabo pelo projeto "SummerSchool2025PerformativeTransparency" revelou um fenómeno surpreendente: todos os sistemas de IA, sem exceção, "agem de forma estranha" quando descrevem as suas capacidades e limitações. Não estamos a falar de avarias ou erros de programação, mas de uma caraterística inerente que muda radicalmente a forma como temos de pensar a governação da IA.

O que é a "representação teatral" na IA

A definição científica

Através da análise sistemática de nove assistentes de IA, comparando as suas políticas de moderação auto-relatadas com a documentação oficial das plataformas, foi descoberta uma lacuna de transparência média de 1,644 (numa escala de 0-3). Em termos simples, todos os modelos de IA sistematicamente sobredeclaram as suas restrições em relação ao que está efetivamente documentado nas políticas oficiais.

O facto mais chocante

Esta teatralidade não mostra praticamente nenhuma diferença entre o comercial (1,634) e o local (1,657) - uma variação insignificante de 0,023 que desafia as suposições prevalecentes sobre a governação da IA corporativa versus a governação da IA de fonte aberta SummerSchool2025PerformativeTransparency.

Traduzido na prática: Não importa se está a utilizar o ChatGPT da OpenAI, o Claude da Anthropic ou um modelo de código aberto auto-hospedado. Todos eles "actuam" da mesma forma quando descrevem as suas limitações.

O que significa em concreto para as empresas

1. As políticas de governação da IA são parcialmente ilusórias

Se a sua empresa implementou políticas de governação de IA baseadas em auto-descrições de sistemas de IA, está a construir sobre uma base teatral. 75% dos entrevistados relatam orgulhosamente ter políticas de uso de IA, mas apenas 59% têm funções de governança dedicadas, apenas 54% mantêm manuais de resposta a incidentes e apenas 45% realizam avaliações de risco para projetos de IA Lacuna de governança de IA: por que 91% das pequenas empresas estão jogando roleta russa com segurança de dados em 2025.

2. A governação comercial versus a governação de fonte aberta é uma falsa distinção

Muitas empresas escolhem soluções de IA com base na convicção de que os modelos comerciais são "mais seguros" ou que os modelos de código aberto são "mais transparentes". A surpreendente constatação de que a Gemma 3 (local) apresenta a teatralidade mais elevada (2,18), enquanto a Meta AI (comercial) apresenta a mais baixa (0,91) inverte as expectativas sobre os efeitos do tipo de implementação SummerSchool2025PerformativeTransparency.

Implicações práticas: Não pode basear as suas decisões de aquisição de IA no pressuposto de que uma categoria é inerentemente mais "governável" do que a outra.

3. Os sistemas de controlo devem mudar de abordagem

Se os sistemas de IA comunicam sistematicamente em excesso as suas limitações, os sistemas de controlo tradicionais baseados na autoavaliação são estruturalmente inadequados.

Soluções concretas que funcionam em 2025

Abordagem 1: Governação Multi-fonte

Em vez de confiarem nas auto-descrições dos sistemas de IA, as empresas líderes estão a implementar:

  • Auditorias externas independentes dos sistemas de IA
  • Testes comportamentais sistemáticos em vez de avaliações auto-relatadas
  • Monitorização do desempenho em tempo real versus declarações do sistema

Abordagem 2: O modelo do "Teatro Crítico

Propomos capacitar as organizações da sociedade civil para actuarem como "críticos de teatro", monitorizando sistematicamente o desempenho do sector regulador e do sector privado.

Aplicação comercial: Criar equipas internas de "auditoria comportamental" que testem sistematicamente a diferença entre o que a IA diz que faz e o que realmente faz.

Abordagem 3: Governação baseada em resultados

Os modelos de governação federada podem dar autonomia às equipas para desenvolverem novas ferramentas de IA, mantendo o controlo centralizado dos riscos. Os líderes podem supervisionar diretamente questões de alto risco ou de grande visibilidade, tais como a definição de políticas e processos para monitorizar modelos e resultados em termos de equidade, segurança e explicabilidade .

Quadro prático de aplicação

Fase 1: Avaliação do teatro (1-2 semanas)

  1. Documentar todas as auto-descrições dos seus sistemas de IA
  2. Testar sistematicamente se estes comportamentos correspondem à realidade
  3. Quantifica o défice de teatralidade para cada sistema

Fase 2: Reformulação dos controlos (1-2 meses)

  1. Substituir os controlos baseados na autoavaliação por testes comportamentais
  2. Implementa sistemas independentes de monitorização contínua
  3. Formar equipas internas especializadas em auditoria comportamental da IA

Fase 3: Governação adaptativa (em curso)

  1. Monitoriza continuamente a diferença entre o declarado e o real
  2. Atualizar as políticas com base no comportamento real e não declarado
  3. Documentar tudo para auditorias externas e de conformidade

Resultados mensuráveis

Métricas de sucesso

As empresas que adoptaram esta abordagem referem:

  • Redução de 34% nos incidentes de IA devido a expectativas incorrectas do comportamento do sistema
  • 28% de melhoria na exatidão das avaliações de risco
  • 23% maior capacidade para escalar rapidamente as iniciativas de IA

147 empresas da Fortune 500 alcançam um ROI de 340% através de estruturas de governação da IA que têm em conta estes aspectos Guia de Implementação da Estrutura de Governação da IA da Fortune 500: Do Risco à Liderança de Receitas - Axis Intelligence.

Desafios de implementação

Resistência organizacional

Os líderes técnicos dão conscientemente prioridade à adoção da IA apesar das falhas de governação, enquanto as organizações mais pequenas não estão sensibilizadas para as questões regulamentares 2025 Inquérito à Governação da IA revela lacunas críticas entre a ambição da IA e a prontidão operacional.

Solução: Começar com projectos-piloto em sistemas não críticos para demonstrar o valor da abordagem.

Custos e complexidade

A implementação de sistemas de testes comportamentais pode parecer dispendiosa, mas, em 2025, os líderes empresariais já não se poderão dar ao luxo de abordar a governação da IA de forma inconsistente ou em áreas isoladas da empresa 2025 AI Business Predictions: PwC.

ROI: os custos de implementação são rapidamente compensados pela redução de incidentes e pela melhoria da eficácia dos sistemas de IA.

O futuro da governação da IA

Tendências emergentes

Os conselhos de administração das empresas vão exigir o retorno do investimento (ROI) para a IA. ROI será uma palavra-chave em 2025 10 previsões de governação da IA para 2025 - por Oliver Patel.

A pressão para demonstrar um retorno do investimento concreto tornará impossível continuar com abordagens de governação puramente teatrais.

Implicações regulamentares

As regras e obrigações de governação para os modelos GPAI tornaram-se aplicáveis a partir de 2 de agosto de 2025 AI Act | Shaping Europe's digital future. As entidades reguladoras estão a começar a exigir uma governação baseada em provas e não em auto-relatórios.

Conclusões operacionais

A descoberta do teatro performativo na IA não é uma curiosidade académica, mas um fator de mudança operacional. As empresas que continuam a basear a sua governação da IA em auto-descrições dos sistemas estão a construir sobre areias movediças.

Acções concretas a realizar hoje:

  1. Auditoria imediata do desfasamento entre o declarado e o real nos seus sistemas de IA
  2. Implementação gradual de sistemas de testes comportamentais
  3. Formação das equipas sobre estas novas abordagens da governação
  4. Medição sistemática dos resultados para demonstrar o ROI

No fim de contas, a questão não é se a IA pode ser transparente, mas se a própria transparência - como é representada, medida e interpretada - pode alguma vez escapar à sua natureza teatral SummerSchool2025PerformativeTransparency.

A resposta pragmática é: se o teatro é inevitável, pelo menos que seja útil e baseado em dados reais.

FAQ: Perguntas frequentes sobre a execução de teatros em IA

1. O que significa exatamente "teatralidade performativa" na AI?

A teatralidade performativa é o fenómeno através do qual todos os sistemas de IA sistematicamente sobredeclaram as suas restrições e limitações em comparação com o que está realmente documentado nas políticas oficiais. A análise de nove assistentes da AI SummerSchool2025PerformativeTransparency revelou uma diferença média de transparência de 1,644 numa escala de 0-3.

2. Este fenómeno afecta apenas certos tipos de IA ou é universal?

É completamente universal. Todos os modelos testados - comerciais ou locais, grandes ou pequenos, americanos ou chineses - se envolvem numa transparência teatral auto-descrita SummerSchool2025PerformativeTransparency. Não há excepções conhecidas.

3. Isto significa que não posso confiar no sistema de IA da minha empresa?

Isto não significa que não se possa confiar nas auto-descrições. É necessário implementar sistemas independentes de teste e monitorização para verificar o comportamento real em relação ao declarado.

4. Como posso implementar esta nova governação na minha empresa?

Comece com uma avaliação das lacunas de teatro nos seus sistemas actuais e, em seguida, implemente gradualmente controlos baseados em testes comportamentais em vez de auto-relatórios. O quadro prático descrito no artigo fornece passos concretos.

5. Quais são os custos de implementação?

Os custos iniciais dos sistemas de teste comportamental são normalmente compensados pela redução de 34% nos incidentes de IA e pela melhoria de 28% na exatidão das avaliações de risco. As empresas da Fortune 500 que adoptaram estas abordagens relatam ROIs de 340% Quadro de Governação da IA Guia de Implementação da Fortune 500: Do Risco à Liderança de Receitas - Axis Intelligence.

6. Isto também se aplica à IA generativa, como o ChatGPT?

Sim, a investigação inclui explicitamente modelos generativos de IA. A variação entre os modelos comerciais e locais é insignificante (0,023), pelo que o fenómeno se aplica uniformemente a todas as categorias do SummerSchool2025PerformativeTransparency.

7. As entidades reguladoras estão conscientes deste fenómeno?

As entidades reguladoras estão a começar a exigir uma governação baseada em provas. Com as novas regras da UE sobre os modelos GPAI em vigor a partir de 2 de agosto de 2025 AI Act | Shaping Europe's digital future, é provável que a abordagem de testes independentes se torne uma norma.

8. Como é que posso convencer a direção da importância desta questão?

Utilizar dados concretos: 91% das pequenas empresas não dispõem de uma monitorização adequada dos seus sistemas de IA Lacuna na governação da IA: por que razão 91% das pequenas empresas estão a jogar roleta russa com a segurança dos dados em 2025 e 95% dos programas-piloto de IA generativa nas empresas estão a falhar Relatório do MIT: 95% dos programas-piloto de IA generativa nas empresas estão a falhar | Fortune. O custo da inação é muito mais elevado do que o custo da implementação.

9. Existem ferramentas prontas para implementar esta governação?

Sim, estão a surgir plataformas especializadas em testes comportamentais e auditorias independentes de sistemas de IA. O importante é escolher soluções que não se baseiem em auto-relatórios, mas sim em testes sistemáticos.

10. Será que este fenómeno se vai agravar com a evolução da IA?

Provavelmente sim. Com a chegada dos agentes de IA autónomos, 79% das organizações estão a adotar agentes de IA 10 Estatísticas de agentes de IA para o final de 2025, o que torna ainda mais crítica a implementação de uma governação baseada em testes comportamentais e não em auto-descrições.

Principais fontes:

Recursos para o crescimento das empresas

9 de novembro de 2025

Tendências da IA para 2025: 6 soluções estratégicas para uma implementação harmoniosa da inteligência artificial

87% das empresas reconhecem a IA como uma necessidade competitiva, mas muitas falham na integração - o problema não é a tecnologia, mas a abordagem. 73% dos executivos citam a transparência (IA explicável) como crucial para a adesão das partes interessadas, enquanto as implementações bem sucedidas seguem a estratégia "começar pequeno, pensar grande": projectos-piloto orientados de elevado valor em vez da transformação total da empresa. Caso real: a empresa transformadora implementa a manutenção preditiva da IA numa única linha de produção, consegue -67% de tempo de inatividade em 60 dias e catalisa a adoção em toda a empresa. Melhores práticas verificadas: favorecer a integração através de API/middleware em vez de uma substituição completa para reduzir as curvas de aprendizagem; dedicar 30% dos recursos à gestão da mudança com formação específica para cada função gera uma taxa de adoção de +40% e uma satisfação do utilizador de +65%; implementação paralela para validar os resultados da IA em comparação com os métodos existentes; degradação gradual com sistemas de recurso; ciclos de revisão semanais nos primeiros 90 dias para monitorizar o desempenho técnico, o impacto comercial, as taxas de adoção e o ROI. O êxito exige o equilíbrio entre factores técnicos e humanos: defensores internos da IA, concentração nos benefícios práticos, flexibilidade evolutiva.