É fato: as empresas no Brasil têm incorporado a Inteligência Artificial em sua estratégia de negócios – ao menos 98% delas, segundo pesquisas apuradas no final de 2024. O problema, entretanto, é que apenas 25% das organizações declararam estar preparada para implementar a IA. O restante sofre com limitações de infraestrutura, gestão de dados e escassez de talentos especializados. Mas isso não quer dizer que esses outros 75% estão esperando as condições ideais para avançar em seus projetos: pelo contrário, essas empresas seguem com a implantação da tecnologia.

O problema é que apenas uma em cada cinco empresas consegue integrar a IA ao negócio – de acordo com o relatório global elaborado pela Qlik, em parceria com a ESG, e divulgado recentemente. Além disso, só 47% das empresas afirmaram aplicar políticas de governança de dados. Esses números são mundiais – e não seria uma surpresa se as estatísticas brasileiras fossem ainda maiores. E ainda que, hoje,a IA esteja aplicada em silos, e que geralmente “a porta de entrada” da tecnologia seja o atendimento ao cliente, riscos financeiros, regulatórios e reputacionais continuam existindo.

Não são poucos os obstáculos enfrentados pelas empresas que optaram por implementar a IA sem uma devida preparação. Casos práticos já demonstraram que algoritmos mal-governados podem perpetuar vieses ou comprometer a privacidade, resultando em danos reputacionais e financeiros. Governança de IA não é apenas uma questão tecnológica, mas de execução e diligência: sem uma estratégia bem delineada, os riscos crescem na mesma proporção das oportunidades – desde violações de privacidade e uso indevido de dados, até decisões automatizadas opacas ou tendenciosas que geram desconfiança.

Pressão regulatória e compliance: alicerces de governança da IA

A necessidade de se estabelecer uma governança de IA não surgiu apenas da frente de negócios: novas regulamentações estão surgindo, e o avanço tem sido rápido, inclusive no Brasil.  

Em dezembro de 2024, o Senado Federal aprovou o Projeto de Lei 2338/2023, que propõe um marco regulatório para a IA com diretrizes de uso responsável. O texto adota abordagem baseada em riscos, semelhante à da União Europeia, classificando os sistemas de IA conforme o potencial de dano aos direitos fundamentais. Aplicações de risco excessivo, como algoritmos de arma autônoma ou ferramentas de vigilância massiva, serão proibidas, enquanto sistemas de IA generativa e de propósito geral deverão passar por avaliações prévias de risco antes de chegar ao mercado.

Há também exigências de transparência, por exemplo, obrigando desenvolvedores a informar se utilizaram conteúdo protegido por direitos autorais no treinamento de modelos. Paralelamente, discute-se atribuir à Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) um papel central na coordenação da governança de IA no país, aproveitando a estrutura existente de proteção de dados. Essas iniciativas legislativas sinalizam que em breve as empresas terão obrigações claras quanto ao desenvolvimento e uso da IA – desde relatar práticas e mitigar riscos, até prestar contas sobre impactos algorítmicos.

Nos Estados Unidos e Europa, órgãos reguladores têm elevado o escrutínio sobre algoritmos, sobretudo após a popularização de ferramentas de IA generativa, que levantaram debates públicos. O AI ACT já entrou em vigor na UE – e sua implementação deve terminar em 2 de agosto de 2026, quando a maioria das obrigações da norma se torna aplicável, incluindo requisitos para sistemas de IA de alto risco e modelos de IA de uso geral.  

Transparência, ética e responsabilidade algorítmica

Além do aspecto legal, governança de IA abrange princípios éticos e de responsabilidade que vão além do “cumprir a lei”. As empresas estão percebendo que, para obter confiança de clientes, investidores e da sociedade, é preciso transparência sobre como a IA é utilizada. Isso implica adotar uma série de práticas internas, tais como a avaliação prévia de impacto algorítmico, a gestão rigorosa da qualidade dos dados e a auditoria independente de modelos.  

Também é crítico implementar políticas de governança de dados que filtrem e selecionem cuidadosamente os dados de treinamento, evitando vieses discriminatórios que possam estar embutidos nas informações coletadas.  

A partir do momento em que um modelo de IA está em operação, a empresa deve conduzir testes periódicos, validações e auditorias em seus algoritmos, documentando decisões e critérios utilizados. Esse registro traz dois benefícios: ajuda a explicar o funcionamento do sistema, e viabiliza a atribuição de responsabilidade caso ocorra alguma falha ou resultado indevido.

Governança: inovação com valor competitivo

Um equívoco comum é pensar que governança de IA limita a inovação. Ao contrário, uma boa estratégia de governança habilita a inovação segura, liberando todo o potencial da IA de forma responsável. Empresas que estruturam cedo seus frameworks de governança conseguem mitigar riscos antes que eles se tornem problemas, evitando retrabalhos ou escândalos que atrasariam projetos.  

Como resultado, essas organizações colhem mais valor e mais rápido de suas iniciativas. Evidências de mercado reforçam essa correlação: um levantamento global identificou que empresas com supervisão ativa da liderança na governança de IA reportam impactos financeiros superiores com o uso de IA avançada.

Além disso, estamos em um momento no qual consumidores e investidores estão cada vez mais atentos ao uso ético da tecnologia – e demonstrar esse compromisso com a governança pode diferenciar uma empresa da concorrência.  

Em termos práticos, organizações com governança madura relatam melhorias não só em segurança, mas também em eficiência de desenvolvimento – executivos apontam reduções no tempo de ciclo de projetos de IA graças a padrões claros desde o início. Isto é, quando requisitos de privacidade, explicabilidade e qualidade são considerados já na fase de design, evitam-se correções custosas depois.  

A governança atua, então, como um guia para inovação sustentável, orientando onde investir, e como escalar soluções de forma responsável. E ao alinhar iniciativas de IA à estratégia corporativa e valores da empresa, a governança garante que a inovação esteja sempre servindo aos objetivos maiores de negócios e reputação, e não seguindo um caminho isolado ou potencialmente prejudicial.  

Desenvolver uma estratégia de governança para IA é, acima de tudo, um movimento estratégico para posicionamento competitivo. No ecossistema atual, onde países e empresas travam uma corrida tecnológica, lidera quem inovar com confiança e credibilidade. Grandes empresas que estabelecem sistemas de governança eficientes conseguem equilibrar a mitigação de riscos com a maximização dos benefícios da IA, em vez de sacrificar um pelo outro.  

Por fim, a governança de IA deixou de ser opcional e tornou-se um imperativo estratégico. Para as grandes empresas, criar uma estratégia de governança significa definir agora os padrões, controles e valores que guiarão o uso da inteligência artificial nos próximos anos. Isso envolve desde atender às regulamentações que estão surgindo, até criar mecanismos internos de ética e transparência, com o objetivo de minimizar riscos e maximizar valor de forma equilibrada. Quem agir prontamente colherá frutos em inovação consistente e reputação sólida, posicionando-se à frente num mercado cada vez mais orientado por IA.

Com apenas dois meses de lançamento do TikTok Shop no Brasil, algumas marcas já assimilaram a ferramenta, estruturaram estratégias de social commerce e criaram programas de afiliados para aproveitar a força de venda dos criadores de conteúdo. Vendedores locais já faturaram mais de R$ 1 milhão com um único produto, e muitos creators passaram a gerar mais receita com comissões de venda do que com parcerias de conteúdo.

Trabalho com creative strategy para o TikTok Shop nos Estados Unidos há cerca de dois anos e vi marcas como a Goli Nutrition tornarem-se fenômenos de venda ao expandir seus canais de aquisição via discovery commerce, modelo em que o usuário pode comprar enquanto assiste a vídeos do feed ou transmissões ao vivo.

Desde 2021, o TikTok Shop opera no Reino Unido, Tailândia, Vietnã, Malásia, Singapura e Filipinas. Em 2023, chegou aos Estados Unidos e, em 2025, desembarcou no México, Espanha, Alemanha, França, Itália e, desde maio, também no Brasil. Embora o mercado norte-americano seja mais aquecido em termos de poder de compra e comportamento de consumo, o brasileiro possui uma relação de confiança com criadores que coloca a ferramenta como uma das principais promessas para redesenhar o e-commerce no país.

Para o criador de conteúdo, mais negócios

O TikTok Shop fortalece os creators afiliados, cuja renda principal vem da comissão sobre vendas de produtos de terceiros, além de potencializar aqueles que já possuem outras fontes de receita. Antes dependentes de parcerias pontuais, os criadores agora podem controlar todo o processo, usando a infraestrutura da plataforma para gerenciar vendas, comissões e links de conversão direta com várias marcas, facilitando o acompanhamento das receitas e o pensamento estratégico do negócio.

A relação entre creators e marcas precisa ser de ganha-ganha: a marca evita distribuir produtos a afiliados sem potencial de vendas, e os afiliados não investem tempo em itens pouco atrativos ou com baixas comissões. Em paralelo, canais no YouTube e perfis como o de Shigueo Nakahara (@shigueo_nakahara) ensinam criadores e vendedores a usar a plataforma, compartilhando histórias de ganhos que variam de R$ 100 a R$ 30 mil em comissões em menos de um mês, mesmo com audiências de apenas alguns milhares de seguidores.

Para as marcas, solução e desafio

O shoppable vídeo permite que o usuário conclua toda a jornada de compra no próprio link do vídeo, eliminando páginas externas e problemas de atribuição. A integração com o e-commerce melhora a leitura de resultados e torna mais eficaz a parceria com criadores. O algoritmo do TikTok reduz a distância entre um vídeo viral e a geração de vendas, pois todo o alcance está ligado a um link de compra.

Além dos vídeos, é possível vender por meio de lives, produzidas pela marca ou pelo criador, e de vitrines acessíveis na barra de ferramentas acima do vídeo. As lojas contam ainda com formatos de anúncio como GMV Max, que promove produtos no feed, e Live GMV Max, que impulsiona transmissões ao vivo.

Embora o TikTok Shop elimine ruídos na experiência de compra em redes sociais e dê previsibilidade aos números de parcerias, as marcas precisam aceitar que perderam o controle total da narrativa. O sucesso depende de fornecer aos creators informações que os ajudem a produzir conteúdo eficaz, gerenciar programas de afiliados e selecionar produtos alinhados ao contexto de decisão de compra: emocional, impulsivo e geralmente de tíquete médio mais baixo.

O que ainda falta chegar ao Brasil

Nos Estados Unidos, a plataforma bancou descontos em parceria com marcas, ofereceu fretes quase simbólicos e designou representantes de venda por categoria para incentivar o uso. Marcas chegavam a vender produtos com 50 % de desconto subsidiado pelo TikTok Shop. Mesmo após dois anos, a operação americana ainda recebe atualizações mensais, e muitas das ferramentas prometidas devem chegar ao Brasil.

No mercado brasileiro, já há uma divisão clara entre o Seller Center (gestão de produtos, entregas e logística) e o Affiliate Center (busca e gestão de creators). As categorias disponíveis incluem beleza e saúde, moda, casa e decoração, eletrônicos e esportes, e o recurso de Live Shopping foi liberado poucas semanas após a estreia.

Um recurso aguardado, ainda sem data para lançamento, são as “amostras reembolsáveis”: as marcas enviam produtos a creators iniciantes e, após eles alcançarem determinadas metas de vendas ou conteúdos publicados, podem solicitar reembolso e ingressar definitivamente no programa de afiliados.

Assim, o TikTok Shop encurta a distância entre entretenimento e compra, mas exige que marcas se adaptem à perda de controle narrativo e que criadores ajam como empreendedores. Quem entender rapidamente essa dinâmica tende a colher os melhores resultados.

*Danilo Nunes é professor da ESPM, pesquisador de Creator Economy e CVO e sócio responsável pela Thruster Creative Strategy , agência especializada em criação com foco em performance, com atuação nacional e internacional.