*Por Pedro Neves Jr.

Inteligência Artificial: O Consenso Ilusório entre Board e CEO

À primeira vista, CEOs e Boards parecem concordar.

Perguntados sobre a importância da IA, ambos respondem com convicção: é prioridade estratégica, está no centro da agenda, e AI literacy já é requisito basal para assentos em Conselhos — 79% dos CEOs e 80% dos membros do conselho concordam que futuros conselheiros devem demonstrar entendimento de como a IA pode remodelar seus setores.
O problema é que esse consenso teórico desaba na prática.

O Relatório “Split Decisions: The BCG CEOs and Boards Survey” (maio de 2026), reuniu respostas de 625 líderes de empresas com receita acima de US$ 100 milhões, e identificou cinco áreas de divergência estrutural entre CEOs e Boards.
Não são ruídos de comunicação. São fraturas de governança que, se não tratadas, comprometem não apenas as decisões sobre investimentos em IA, mas a própria sustentabilidade da transformação provocada pela tecnologia.

Este artigo examina cada uma dessas fraturas, correlaciona com dados de outras pesquisas globais e propõe um caminho para que Conselhos e executivos transformem a pressão por resultados em vantagem competitiva — sem acelerar os riscos.

1. O Hype Distorce o Julgamento do Board

“CEOs worry that AI hype may be distorting boardroom judgment.” — BCG Split Decisions Survey (2026)

O primeiro achado do survey BCG é também o mais estrutural. CEOs enxergam que o entusiasmo do mercado está contaminando a qualidade das deliberações no Conselho. Não se trata de resistência à inovação, mas de um fenômeno bem documentado: o FOMO (Fear of Missing Out) empurrando decisões baseadas em narrativa de mercado, não em viabilidade técnica.

Os boards, por sua vez, acreditam que seu nível de entendimento sobre IA é suficiente. A pesquisa revela que se autoavaliam como “Advanced” ou “On pace”. CEOs discordam frontalmente — e os dados de resposta confirmam essa assimetria.
Este gap de percepção cria um ciclo vicioso:
1. Board superestima seu entendimento → pressiona por velocidade
2. CEO conhece as limitações do legado → tenta frear
3. Board interpreta cautela como resistência → pressiona mais

A Pacific AI Governance Survey (2025) corrobora: 45% dos entrevistados apontam a pressão por velocidade como o principal ofensor da governança, número que sobe para 56% entre líderes técnicos. Ou seja, quem está na linha de frente sente a pressão com mais intensidade.

Talvez, nunca tenhamos observado tamanha aceleração e pressão sobre as demandas relacionadas à Tecnologia, como agora. Sendo que o principal líder de Tecnologia (CIO) o grande pressionado, seguido do CEO.

2. Boards Querem Velocidade; CEOs Conhecem o Legado

“60% of CEOs think boards are too impatient with the pace of AI transformation.” — BCG Split Decisions Survey

O Board quer acelerar. O CEO sabe que não é tão simples.

Não por conservadorismo. Porque conhece a realidade operacional.

A McKinsey State of AI 2025, com 1.993 empresas, revelou que 88% das organizações já usavam IA em pelo menos uma função de negócio — mas apenas um terço começou a escalar seus programas de IA. O restante permaneceu em experimentação ou piloto.

A McKinsey cunhou o termo que já virou lugar-comum: “Pilot Purgatory“. Ou seja, as iniciativas morrem em seus pilotos, geram expectativa, mas não extrapolam para ganhos em escala.

A pesquisa do IBM Institute for Business Value (2026) com 2.000 executivos acrescenta outra camada: 76% das organizações agora têm um Chief AI Officer, contra apenas 26% em 2025. O salto é expressivo, mas revela um movimento defensivo: criar uma estrutura de governança, porque a pressão por resultados já superou a capacidade de entrega da organização.

Enquanto a demanda sobe, a infraestrutura para suportá-la ainda está sendo construída!!

3. A Shadow AI e a Pressão dos Pares

Se o Board pressiona de cima, os diretores e colaboradores pressionam de baixo — e dos lados.

O fenômeno da Shadow AI — adoção de ferramentas de IA por colaboradores sem o conhecimento ou autorização da TI — já não é uma hipótese. O Forrester (2026) estima que 40% a 60% do uso de IA em grandes empresas ocorre fora do radar dos departamentos de tecnologia.

O Deloitte State of AI in the Enterprise 2026, com mais de 3.200 líderes globais, revela que o acesso dos trabalhadores a ferramentas de IA sancionadas cresceu 50% em apenas um ano — subindo de menos de 40% para cerca de 60% da força de trabalho. Mas isso significa que 40% ainda usam ferramentas não sancionadas ou não usam nenhuma.

Para o CIO, o cenário é desafiador:
• Colaboradores adotam ChatGPT, Copilot e outras ferramentas por conta própria
• Dados corporativos são processados em modelos públicos sem autorização
• Diretores de Marketing, Vendas e RH implementam soluções de IA sem passar pela arquitetura de TI
• Cada área cria sua própria “solução de IA” — sem padronização, sem governança, sem segurança

O Grant Thornton 2026 AI Impact Survey adiciona um dado alarmante: 78% dos executivos não têm confiança de que passariam em uma auditoria independente de governança de IA em até 90 dias.

Um agente de IA precisa ser construído para que seja plenamente auditável, rastreável, com propósitos bem definidos e que não possa ser conduzida para fins que não foram planejados originalmente, de forma acidental ou intencional.

A lacuna entre adoção e controle não é teórica — é mensurável.

4. A Responsabilidade Desproporcional do CEO

“Both sides agree the executive team should lead on AI, yet CEOs appear to bear an outsize share of the responsibility.” — BCG Split Decisions Survey

O pesquisa da BCG revela que tanto CEOs quanto Boards concordam: o time executivo deve liderar a estratégia de IA. Mas, na prática, a responsabilidade recai desproporcionalmente sobre o CEO.

Isso está refletido nas avaliações de desempenho:
• CEOs estimam que 35% de sua performance review depende de AI ROI

A BCG AI Radar 2026 (janeiro de 2026), com mais de 2.300 executivos em 21 mercados, reforça: 72% dos CEOs agora dizem que são os principais tomadores de decisão em IA, e 50% acreditam que seu emprego depende de acertar a estratégia de IA. O CEO está solo na entrega, mas o Board participa da cobrança.

Para o CIO, isso se traduz em pressão direta: o CEO precisa mostrar resultados, e a TI é o braço executor.

A conta chega duplicada para o CIO : “Acelere a transformação, mas mantenha o legado funcionando e saudável!”

5. AI Literacy: O Novo Baseline

“Prospective board members should be required to demonstrate an understanding of how AI can reshape the organization’s industry.” — BCG Split Decisions Survey

A sexta seção da pesquisa BCG traz um tema fundamental, na minha opinião.

O fato de quatro em cada cinco líderes defenderem que a alfabetização em IA seja pré-requisito para assentos em Conselhos mostra a força desta transformação cultural e não somente tecnológica.

A Deloitte Governance of AI: A Critical Imperative for Today’s Boards (2025), com 700 membros do board e executivos de 56 países, constata que, apesar do progresso, a IA ainda não estava na agenda de um terço dos Conselhos. E, quando estava, frequentemente o nível de profundidade é insuficiente.

A questão é que há uma real necessidade de trazer o assunto para o Board, com uma qualidade de discussão que permita a tomada de decisão de forma mais próxima daquilo que as empresas precisam para avançar.

E os conselheiros que não investirem em fluência em IA, não como buzzword, mas em capacidade de questionar, deliberar e fiscalizar estratégias, será progressivamente e naturalmente excluído de posições relevantes.

6. O Legado como Gargalo Silencioso

Para completar o quadro, é preciso reconhecer o elefante na sala: o legado tecnológico.

Enquanto o Board discute estratégias de IA e o CEO busca resultados, os sistemas críticos de algumas grandes organizações continuam rodando em mainframes, ou já estão em plataformas web legadas que não foram desenhadas para o mundo de APIs, eventos e modelos generativos.

O time de tecnologia — que deveria estar liderando a transformação — está ocupado mantendo o legado funcionando, apagando incêndios operacionais e corrigindo problemas criados pela adoção desordenada de ferramentas de IA.

O Líder de tecnologia sabe: não existe acelerar a IA sem antes acelerar a higienização, integração e governança dos dados. E isso, diferente de comprar uma licença de ChatGPT, leva tempo, exige disciplina e consome orçamento que muitas vezes está comprometido com a manutenção do passado.

7. O Caminho da Governança Estruturada

Todos os aspectos trazidos até então formam um diagnóstico que precisa encontrar um ponto de inflexão e mudança.

A impaciência com o ritmo da transformação é real e é legítima. A necessidade de estruturar também é fundamental e relevante.

É primordial criar um ciclo virtuoso de adoção e escala da I.A. para vencer as travas mencionadas e romper com o desalinhamento de expectativas.

Este caminho pode percorrer:

1. Transparência sobre maturidade de I.A.

Expor ao Conselho um framework que conecte a maturidade das iniciativas de IA que faça distinção entre experimentação, escala e transformação e como a organização planeja evoluir no tempo. Isto ajuda a identificar se os resultados obtidos são coerentes, conforme a maturidade alcançada, reduzindo a fricção sobre a compreensão das iniciativas.

2. Instituir um “AI Board Briefing” trimestral

Não um update de projeto, mas um strategic playbook com: o que aprendemos, o que abandonamos, o que escalamos e qual o ROI real x estimado. Transparência radical sobre fracassos é tão importante quanto celebrar acertos.

3. Investir em AI literacy do Conselho de forma estruturada

Não basta um workshop anual, tampouco um treinamento baseado em produtividade pessoal do Conselheiro. Este conhecimento é muito bom, mas ele também precisa ser adicionado de benchmarks do setor e da avaliação de aplicação corporativa de soluções. Considere um programa contínuo do board, trazendo participação de especialistas, que demonstrem casos reais e também de insucesso.

4. Definir métricas de avaliação coerentes

Uma vez que se conheça o que se tem em maturidade e que o conselho esteja mais fluente em como utilizar a I.A., os objetivos a serem alcançados com o uso da tecnologia podem ser planejados e mensurados de forma mais assertiva.

5. Reconhecer o legado como restrição real

Atrasos na entrega de IA podem ter relação com o legado e podem ser consequência de anos de subinvestimento na infraestrutura de dados que a IA exige. A estratégia de IA precisa considerar como tratar este tema, que pode ter uma solução de contorno, atualização ou de construção paralela de arquitetura, a depender do diagnóstico de cada ambiente e seu contexto de negócios.

6. Criar um programa de democratização da IA

Em vez de combater a adoção não autorizada, institucionalize-a. Crie trilhas claras de uso sancionado de ferramentas de IA, com guardrails de segurança e compliance. O Forrester estima que 40-60% do uso de IA já ocorre fora do radar da TI — melhor governar do que ignorar. Neste contexto a alfabetização precisa também trazer a participação dos colaboradores que poderão contribuir com o uso governado das ferramentas autorizadas. Esta iniciativa será parceira das iniciativas estruturantes da arquitetura corporativa que a área de TI pilota.

Conclusão: Acelerar a transformação sem fraturar a estrutura

A disrupção provocada pela adoção da I.A. não pode ser ignorada e o board se vê no meio deste furacão de novidades, que por um lado pode transportar as empresas para outro patamar de produtividade, mas por outro assusta e pode fraturar estruturas que não estejam se permitindo mudar.

A I.A. deixou de ser uma caixa-preta que a TI continha e a alfabetização e democratização permitem que criatividade, repertório e experiência de boards e executivos não-TI extrapolem inúmeras possibilidades paralelas de automação, que estão impulsionando as empresas.

O aprofundamento do conhecimento sobre o uso da I.A. de forma estruturada nas organizações é o elemento-chave para que decisões sejam assertivas sobre o que seria experimentação – talvez sem ROI – e o que pode ganhar escala, obter produtividade, acelerar negócios e novas receitas.

Este lugar de fala sobre I.A. no Board precisa ser tratado com a mesma responsabilidade e cuidado com que se tratam outros temas estratégicos, onde há alinhamento, conhecimento suficientemente aprofundado, planejamento e medição.

A governança da IA começa no Board, mas não na pressão por resultados. Começa no alinhamento entre o que o Conselho cobra e o que a organização pode entregar.

Fontes:
The State of AI in the Enterprise – 2026 AI report | Deloitte US
AI Governance: What Americans Really Want – Fathom
McKinsey State of AI 2025: What It Means for Engineering Leaders
As AI Investments Surge, CEOs Take the Lead | BCG
2026 CEO Study: 5 plays for AI-first transformation | IBM

*Pedro Neves Jr é sócio e CO-CEO Davinci Consulting & Tech, Conselheiro Consultivo Estratégia, Tecnologia e Inovação e Professor Pós-Tech FIAP. Executivo Senior de Tecnologia, tendo exercido posições de CIO ou Head de TI principalmente em empresas do segmento de Logística como BBM Logística, Tegma Gestão Logística, Coimex e Marimex. Também já atuou como Conselheiro Consultivo e membro de Comitês de Tecnologia e Inovação na BBM Logística, Movecta, UX e 3R Logtec. Ganhador 2x do prêmio Profissionais de Tecnologia da Informação, na categoria Transportes e Logística pela InformáticaHoje e eleito 1x Executivo de TI do ano pela IT Midia, ganhador de “Case de Sucesso de TI”, na CIO Brasil, com Projeto de Open Innovation executado na Tegma. Investidor e Mentor de startups, com experiencia de ter participado da estruturação de uma Corporate Venture Capital em 2017. Tem MBA Executivo pela Brazilian Business School – SP e é Pós graduado pelo CEFET-RJ em Redes de Computadores e Auditor Certificado em ISO 27001 e 22301.