O Gartner acaba de publicar uma projeção que muda o jogo para qualquer empresa que usa IA generativa: até 2028, a adoção de Inteligência Artificial Explicável (XAI) vai impulsionar os investimentos em observabilidade de modelos de linguagem (LLMs) para 50% de todas as implementações de IA generativa. Hoje, esse número está em apenas 15%.
A consultoria estima ainda que o mercado global de modelos de IA generativa deve ultrapassar US$ 25 bilhões em 2026 e alcançar US$ 75 bilhões até 2029 — impulsionado pela expansão do uso corporativo. Mas o crescimento traz um desafio proporcional: à medida que mais empresas dependem de IA para decisões operacionais, a necessidade de mecanismos que reduzam erros, alucinações e vieses se torna crítica.
(Fonte: Gartner, via TI Inside Online, 01/04/2026)
O que é IA Explicável e por que sua empresa precisa se importar
IA Explicável (XAI) reúne técnicas que permitem entender como um modelo de IA chegou a uma determinada resposta ou decisão. Em vez de aceitar o output como uma "caixa preta", a empresa consegue auditar, rastrear e explicar o raciocínio por trás de cada recomendação.
Isso é especialmente relevante para setores regulados — saúde, jurídico, financeiro, educação — onde decisões baseadas em IA precisam ser justificáveis perante reguladores, clientes e conselhos de administração. Mas não se limita a eles: qualquer empresa que use IA para interagir com clientes, analisar dados ou automatizar processos precisa saber o que está acontecendo dentro do modelo.
A projeção do Gartner também aponta que as plataformas de observabilidade de IA estão evoluindo além das métricas tradicionais de TI (latência, uso de recursos) para incorporar indicadores como alucinações, viés algorítmico, uso de tokens e precisão factual. A validação com intervenção humana e práticas de governança voltadas à confiabilidade dos outputs estão se tornando padrão.
O gap brasileiro
A maioria das empresas brasileiras ainda está na fase de "usar IA para produzir mais" — sem monitorar o que os modelos estão gerando, sem auditar os dados que alimentam as ferramentas e sem nenhuma política de revisão humana nos outputs críticos. Isso cria um risco duplo: operacional (decisões baseadas em respostas erradas) e legal (responsabilidade por outputs sem rastreabilidade).
Empresas que já possuem governança de IA — com laudo de compliance, política de uso e auditoria periódica — estarão em vantagem competitiva quando a regulação brasileira avançar. As que deixaram para depois vão correr para se adequar sob pressão.
A Foster IA entrega compliance e governança como parte de toda implantação — não como projeto separado. Cada empresa recebe laudo técnico, política de uso interna e treinamento de equipe para operar IA com transparência e rastreabilidade. Se sua empresa usa IA generativa sem monitorar o que ela entrega, o risco já está operando.
