Mercado de plataformas de governança de IA (AI Governance Platforms) deve ultrapassar US$ 1 bilhão até 2030 com o endurecimento das regulamentações globais

O cenário da inteligência artificial está passando por uma transformação crucial, mudando de um período de experimentação desenfreada para uma era de supervisão rigorosa. De acordo com uma nova previsão da Gartner, divulgada em 17 de fevereiro de 2026, o mercado de plataformas de governança de IA está em uma trajetória de crescimento explosivo. Projeta-se que os gastos com governança de dados de IA alcancem US$ 492 milhões em 2026 e espera-se que ultrapassem US$ 1 bilhão até 2030.

Este surto financeiro não é apenas uma tendência, mas uma resposta direta a um ambiente regulatório global cada vez mais complexo. À medida que governos em todo o mundo se apressam para implementar salvaguardas para as tecnologias de IA, as organizações percebem que a conformidade (compliance) manual e as ferramentas tradicionais não são mais suficientes. A pesquisa indica que, até 2030, as regulamentações fragmentadas de IA quadruplicarão, estendendo-se para cobrir 75% das economias mundiais. Essa expansão regulatória está impulsionando uma reavaliação fundamental de como as empresas gerenciam, monitoram e auditam seus ativos de IA.

O catalisador regulatório: De um diferencial a uma necessidade

Por anos, a governança de IA foi frequentemente vista como uma preocupação secundária — uma camada "desejável" sobre pilhas de desenvolvimento críticas. No entanto, o custo crescente do risco de IA não gerenciado alterou esse cálculo. A proliferação de estruturas regulatórias distintas em diferentes jurisdições criou um campo minado de conformidade para corporações multinacionais.

Lauren Kornutick, Analista Diretora da Gartner, enfatiza que a onda de regulamentação está transformando essas plataformas em uma necessidade crítica. A avaliação de mercado prevista de US$ 1 bilhão reflete uma percepção mais ampla: as organizações devem se manter à frente tanto dos mandatos regulatórios quanto dos riscos operacionais para garantir a continuidade dos negócios.

A pressão não é apenas externa. Internamente, a complexidade de implantar IA em escala — desde agentes de IA generativa (Generative AI) até modelos de aprendizado de máquina (machine learning) incorporados — exige um nível de supervisão que processos manuais não podem fornecer. A abordagem de "esperar para ver" está se tornando rapidamente um passivo, com o potencial de penalidades legais e danos à reputação impulsionando o investimento imediato em tecnologias de governança especializadas.

Por que as ferramentas tradicionais de GRC não são suficientes

Uma descoberta significativa no relatório destaca a inadequação das tecnologias existentes de Governança, Risco e Conformidade (Governance, Risk, and Compliance - GRC) diante dos desafios modernos da IA. Embora se espere que grandes empresas implantem uma média de dez soluções de GRC até 2028 (acima das oito em 2025), essas ferramentas legadas geralmente carecem das capacidades específicas necessárias para a IA.

As ferramentas tradicionais de GRC foram projetadas para ambientes estáticos onde as auditorias podiam ser realizadas periodicamente. A IA, por outro lado, é dinâmica. Os sistemas tomam decisões em tempo real, aprendem com novos dados e podem se desviar de seus parâmetros originais.

Principais deficiências do GRC legado no contexto de IA:

• Incapacidade de monitorar o comportamento em tempo de execução (runtime): Ferramentas tradicionais não conseguem policiar efetivamente os modelos de IA enquanto eles executam decisões em tempo real.
• Falta de especificidade: Plataformas gerais de GRC frequentemente falham em abordar riscos específicos de IA, como viés algorítmico, alucinações de modelos e envenenamento de dados.
• Auditoria estática: Auditorias pontuais perdem a evolução contínua dos modelos de IA, deixando lacunas na cobertura de conformidade.

Os dados da Gartner sustentam a mudança para a especialização: organizações que implantaram plataformas de governança de IA dedicadas têm 3,4 vezes mais probabilidade de alcançar alta eficácia na governança de IA em comparação com aquelas que dependem de ferramentas generalistas.

A mudança para conformidade contínua e supervisão em tempo real

A próxima geração de governança de IA vai além da documentação; ela exige intervenção ativa. O relatório descreve uma mudança para a "conformidade contínua (continuous compliance)", onde a aplicação de políticas ocorre automaticamente em tempo de execução. Essa capacidade é essencial para detectar anomalias e prevenir o uso indevido antes que ele impacte o negócio ou os consumidores.

Comparação: GRC Tradicional vs. Governança de IA Especializada

Esta distinção é vital à medida que os sistemas de IA operam cada vez mais de forma autônoma. Quando um agente de IA interage com dados confidenciais de clientes ou toma decisões financeiras, as organizações não podem se dar ao luxo de esperar por uma auditoria trimestral para descobrir uma violação. Plataformas especializadas fornecem a supervisão centralizada necessária para gerenciar sistemas de terceiros e incorporados, garantindo que cada ativo de IA — independentemente de sua origem — adira aos padrões corporativos e legais.

Adoção estratégica: Equilibrando risco e inovação

A adoção dessas plataformas não se trata apenas de evitar multas; é também um facilitador estratégico de eficiência. A Gartner projeta que tecnologias de governança eficazes poderiam reduzir as despesas regulatórias em 20%, liberando recursos significativos para inovação e crescimento.

No entanto, o caminho para a adoção requer uma navegação cuidadosa. As organizações são aconselhadas a mapear suas necessidades específicas em relação às capacidades das plataformas, priorizando a interoperabilidade. A solução escolhida deve se integrar perfeitamente às pilhas de tecnologia existentes para fornecer supervisão de ponta a ponta.

Considerações estratégicas para líderes:

1. Reavaliar processos: Antes de adquirir ferramentas, as organizações devem avaliar seus processos atuais de governança e identificar lacunas.
2. Definir funções: Esclarecer responsabilidades entre as equipes jurídica, de TI e de ciência de dados é crucial para o sucesso da implementação.
3. Avaliar fornecedores: Espera-se que o mercado se consolide. Os compradores devem ponderar a estabilidade de fornecedores estabelecidos contra os recursos inovadores de startups, que podem oferecer soluções mais direcionadas, mas carregam riscos de aquisição.
4. Soberania digital: Abordar proativamente onde e como os dados são processados ajuda a mitigar riscos de conformidade em um ambiente regulatório imprevisível.

Capacidades principais para a governança de amanhã

Para proteger seus investimentos no futuro, as empresas são instadas a buscar plataformas que ofereçam um conjunto abrangente de recursos. Um inventário centralizado de IA é fundamental, permitindo total transparência em todo o ciclo de vida da IA.

Além do inventário básico, plataformas robustas devem suportar as principais estruturas internacionais. Menções específicas incluem a Lei de IA da UE (EU AI Act), a Estrutura de Gerenciamento de Risco de IA do NIST (AI RMF) e a ISO 42001. O suporte a esses padrões garante que uma organização possa operar globalmente sem implantar ferramentas díspares para cada jurisdição.

Além disso, à medida que os agentes de IA se tornam mais prevalentes, a capacidade de gerenciar interações multissistema e riscos de terceiros se tornará um diferencial. Ferramentas que oferecem mapeamento de uso de dados e coleta de evidências são vitais, fornecendo a documentação pronta para auditoria que os reguladores agora esperam.

A mensagem é clara: a era da autorregulação está terminando. À medida que o mercado de plataformas de governança de IA corre em direção à marca de US$ 1 bilhão, as organizações que investirem em governança robusta, automatizada e contínua hoje serão as mais bem posicionadas para inovar com segurança na próxima década.