Inteligência artificial explicável (XAI): o novo desafio dos C-Levels

01 — CENÁRIO ATUAL

Inteligência artificial explicável: a liderança entende sua IA?

O investimento em IA já faz parte do orçamento das empresas. No entanto, os algoritmos passam a influenciar decisões de alto impacto. Com isso, a inteligência artificial explicável deixa de ser um tema só técnico e entra na pauta da diretoria. A pergunta que surge é direta: a liderança entende os critérios por trás das respostas que recebe?

O volume de recursos ajuda a dimensionar o tema. Segundo o Gartner, os gastos mundiais com IA devem somar US$ 2,7 trilhões em 2026, alta de 49,5% sobre o ano anterior. Vale uma ressalva, porém. Trata-se de uma estimativa global, puxada em boa parte por infraestrutura, e não de um retrato do mercado brasileiro ou das empresas de médio porte.

Ainda assim, o sinal é claro. Quanto mais a IA participa das decisões, maior o custo de não saber como ela chegou a cada resultado. Por isso, neste artigo, explicamos o que é XAI, quais riscos ela ajuda a controlar e como levar transparência aos projetos de IA.

02 — O CONCEITO

O que é inteligência artificial explicável e como ela funciona?

A inteligência artificial explicável é conhecida pela sigla XAI, do inglês Explainable AI. Segundo a IBM, ela reúne processos e métodos que ajudam pessoas a entender e confiar nos resultados de algoritmos de machine learning. Machine learning, ou aprendizado de máquina, é o ramo da IA em que o sistema aprende padrões com dados. Ou seja, ele não segue regras escritas uma a uma.

Na prática, a diferença está na rastreabilidade. Ainda de acordo com a IBM, a XAI aplica técnicas para que a equipe consiga rastrear e explicar cada decisão tomada pelo modelo. Entre essas técnicas estão simulações que comparam as saídas do modelo com os dados de treino, para medir a precisão das previsões. Além disso, há métodos de rastreabilidade, que mostram quais elementos internos do modelo influenciaram um resultado.

Em outras palavras, a XAI ajuda a responder perguntas como estas. Por que o modelo fez essa recomendação? Quais variáveis pesaram mais? Quando é seguro confiar nesse resultado?

Vale ainda um esclarecimento. A XAI não é um produto único, e sim uma abordagem. Ela pode estar presente no desenho do modelo, nas ferramentas de análise e nos processos de governança da empresa.

03 — O PROBLEMA

Por que o modelo caixa-preta virou um risco para a gestão

Muitos modelos de IA funcionam como uma caixa-preta. Ou seja, a empresa insere dados e recebe um diagnóstico, mas não enxerga o caminho que levou até ele. Em sistemas de baixo impacto, isso pode até ser aceitável. Por outro lado, quando o resultado define crédito, preço ou prioridade de atendimento, a falta de visibilidade vira um problema de gestão.

As empresas já reconhecem esse ponto, mas ainda agem pouco sobre ele. Segundo a McKinsey, na pesquisa sobre o estado da IA em 2024, 40% dos respondentes apontaram a explicabilidade como um risco relevante na adoção de IA generativa. No entanto, apenas 17% disseram trabalhar para reduzir esse risco. Como a pesquisa é global, os números não refletem de forma específica o cenário brasileiro.

Além disso, a pressão regulatória cresce. A mesma análise da McKinsey cita o AI Act, a lei de IA da União Europeia. A norma traz exigências de transparência que variam conforme o risco de cada uso. Assim, empresas com operação ou clientes na Europa têm mais um motivo para adotar a inteligência artificial explicável desde cedo.

04 — RISCOS

Três vulnerabilidades de decisões tomadas sem explicação

Sem práticas de XAI, a empresa assume três vulnerabilidades que nem sempre aparecem nos relatórios de gestão.

A primeira é regulatória. No Brasil, vale lembrar o artigo 20 da LGPD. Ele garante ao titular o direito de pedir a revisão de decisões tomadas apenas com base em tratamento automatizado de dados pessoais. Além disso, segundo a tomada de subsídios da ANPD sobre IA e decisões automatizadas, a empresa precisa informar, quando solicitada, os critérios e os procedimentos usados na decisão. Se não fizer isso, a ANPD pode realizar auditoria para verificar aspectos discriminatórios. Ou seja, a conta recai sobre a própria empresa, e sem rastreabilidade fica muito mais difícil responder a esse pedido.

A segunda é a baixa adoção interna. Na prática, um diretor dificilmente sustenta diante do conselho uma recomendação que não consegue explicar. Por isso, respostas sem justificativa tendem a ficar na gaveta. Nessa linha, a McKinsey aponta que integrar a explicabilidade ao desenho e à governança dos sistemas facilita a adoção e aumenta a confiança dos usuários.

A terceira são os erros ocultos. Sem transparência sobre as variáveis que pesaram no modelo, uma correlação falsa pode passar despercebida. Por exemplo, um modelo pode associar um resultado a uma variável que apenas coincide com ele no histórico. Enquanto ninguém questiona o critério, a falha continua a afetar decisões e, em consequência, a margem do negócio.

05 — NA PRÁTICA

Governança do conhecimento: a base de uma IA auditável

A XAI inverte a lógica da caixa-preta. Em vez de aceitar o resultado como está, a empresa aplica métodos estruturados para que pessoas compreendam e avaliem o que o modelo entrega. Assim, a tecnologia atua como um copiloto auditável, enquanto o controle estratégico continua com a liderança.

No entanto, a explicabilidade não depende só do algoritmo. Para gerar valor sustentável, a IA precisa nascer sobre uma base de conhecimento centralizada e com governança. Quando as informações ficam espalhadas entre sistemas que não se comunicam, rastrear a origem de uma resposta se torna bem mais difícil. É esse cuidado que separa experimentos isolados de arquiteturas de dados maduras.

Na Liax, acompanhamos esse movimento de perto. Iniciativas que priorizam essa transparência, como as que estruturamos com a inteligência corporativa do nosso LiaKnowledge, mostram que o futuro pertence às empresas que dominam não apenas as respostas das suas soluções, mas todo o caminho percorrido por elas.

06 — PRÓXIMOS PASSOS

Como equilibrar inovação e transparência nas decisões com IA

Equilibrar inovação e XAI não significa frear projetos. Pelo contrário, significa tratar a explicabilidade como requisito desde o início, e não como ajuste de última hora. Alguns cuidados ajudam a organizar essa conversa na diretoria.

Primeiro, vale mapear quais decisões automatizadas afetam clientes, colaboradores ou resultados financeiros. Em seguida, cabe definir o nível de explicação que cada uma exige. Afinal, uma recomendação interna não pede o mesmo rigor de uma análise de crédito. Depois, é preciso garantir que os dados que alimentam os modelos tenham origem rastreável.

Por fim, convém acompanhar o cenário regulatório. O Senado aprovou o PL 2338/2023, que propõe o marco legal da IA no Brasil, em dezembro de 2024. Segundo a Barbieri Advogados, o texto ainda tramita na Câmara dos Deputados, e o país não tem uma lei geral de IA em vigor. Enquanto isso, a LGPD já vale para decisões automatizadas que usam dados pessoais.

Desse modo, a pergunta que abriu este texto ganha uma nova forma. Sua empresa sabe explicar o caminho que a IA percorre até cada decisão? Adotar a inteligência artificial explicável é o que permite responder a essa pergunta com segurança.