De um lado, eficiência, velocidade e maravilhamento. Do outro, riscos sistêmicos, responsabilidades difusas e a confiança pública em xeque. A Inteligência Artificial (IA) generativa – com textos coesos, imagens brilhantes e decisões preditivas – já não é promessa: virou presença constante. Modelos como GPT-4, Claude e Midjourney operam nos bastidores de empresas, governos e centros de pesquisa, moldando decisões em uma escala que, até recentemente, parecia ficção científica. E, diante dessa ubiquidade, surge a pergunta inevitável: quem governa a inteligência que começa a nos governar?

A União Europeia foi uma das primeiras a reagir. Em 2024, aprovou o AI Act, legislação pioneira que classifica sistemas de IA por níveis de risco e impõe obrigações proporcionais. Mesmo os modelos generativos, considerados de risco limitado, devem declarar a origem do conteúdo, explicitar autoria algorítmica, mitigar vieses, documentar dados de treinamento e garantir transparência. A ideia não é travar a inovação, mas protegê-la antes que seus efeitos escapem ao nosso controle e compreensão coletiva.

Esse movimento europeu reverbera globalmente. Startups brasileiras que desenvolvem soluções com SaaS, automação industrial ou produtos com IA embarcada terão de se adaptar para competir em mercados mais exigentes. Segundo a Deloitte, 64% dos líderes em tecnologia enxergam a governança ética da IA como um diferencial estratégico até 2025. Não se trata apenas de evitar sanções, mas de gerar confiança – e, com ela, conquistar relevância, permanência e vantagem competitiva no mercado digital.

No Brasil, o PL 2.338/2023, aprovado no Senado, representa um avanço ao estabelecer princípios como transparência, segurança e responsabilidade. Mas ainda carece de estrutura técnica robusta, critérios operacionais definidos e divisão clara de responsabilidades entre desenvolvedores, integradores, plataformas e usuários finais. Enquanto isso, o mercado avança.

Na Ivory, observamos clientes B2B cada vez mais atentos à rastreabilidade, auditabilidade e confiabilidade dos modelos que utilizam. IA confiável deixou de ser diferencial – virou pré-requisito.
A era da IA generativa exige mais do que desempenho técnico. Exige lucidez, coragem e coerência entre intenção e impacto. O futuro será moldado não por quem escala mais rápido, mas por quem inova com responsabilidade. Regular não é travar a inovação – é garantir que ela permaneça humana, ética e a serviço do bem coletivo.