A proliferação de Shadow IT não é um fenômeno novo, mas adquire uma dimensão diferente com o surgimento da IA Generativa e dos agentes autônomos. O que antes eram planilhas, macros ou scripts isolados agora inclui copilots, APIs externas e fluxos automatizados que operam fora do perímetro formal de governança.

Estudos recentes indicam que mais de 60% das aplicações utilizadas nas empresas não contam com uma aprovação formal de TI e, no caso específico da IA, esse número cresce rapidamente, impulsionado pela acessibilidade das ferramentas (Gartner, 2024). O problema deixa de ser apenas tecnológico e se torna estrutural, envolvendo risco operacional, vazamento de dados e decisões automatizadas sem controle.

Segundo Gilberto Strafacci, Chief Growth Officer da Practia Brasil, “Um COE de Automação e Agentic AI que trate a Shadow AI como uma exceção ou um desvio tende ao fracasso. A abordagem eficaz parte do reconhecimento de que esse movimento é inevitável e, em certa medida, desejável, já que revela uma demanda reprimida por produtividade e autonomia nas áreas de negócio”.

A primeira implicação prática é abandonar o modelo centralizado tradicional de controle.

Estruturas altamente restritivas historicamente geram um aumento do Shadow IT, e não sua redução. Pesquisas de mercado mostram que organizações com uma governança flexível e orientada ao enablement têm até 2,5 vezes mais adoção de tecnologia com um menor risco agregado (McKinsey, 2023).

O papel do COE passa a ser o de orquestrador, e não o de gatekeeper.

Esse modelo se sustenta em quatro pilares operacionais:

1. Inventário Vivo de Ativos:
Não se trata apenas de mapear ferramentas, mas de identificar fluxos, agentes, integrações e dados utilizados. Tecnologias de scanning de código, análise de tráfego e integração com repositórios como GitHub permitem identificar scripts, automações e modelos em uso. Sem esse inventário, qualquer tentativa de governança é ilusória.

2. Saneamento do Passivo:
O Shadow IT acumulado representa anos de decisões locais, frequentemente sem documentação nem critérios mínimos de segurança. Estudos indicam que até 30% desses ativos apresentam vulnerabilidades relevantes (IBM Security, 2023). O COE deve classificar esse passivo por criticidade, priorizando riscos de dados e impacto operacional.

3. Governança Descentralizada:
Implica criar regras claras, porém leves, com autonomia controlada. Em vez de aprovar cada iniciativa, o COE define padrões, frameworks e guardrails. Isso inclui guidelines para o uso de LLMs, políticas de anonimização de dados e padrões de logging e observabilidade para agentes.

4. Enablement Estruturado: A Shadow AI é um sintoma da falta de uma oferta formal. Programas como Citizen Development mostram que, quando capacitados, os profissionais de negócio desenvolvem soluções de qualidade superior. As organizações que estruturam esses programas relatam ganhos de produtividade entre 20% e 40% (Forrester, 2024).

“No contexto de Agentic AI, os agentes possuem capacidade de decisão e adaptação. Isso exige uma camada adicional de governança que inclua a definição clara do escopo de atuação, regras de decisão, monitoramento contínuo e mecanismos de rollback. Sem isso, o risco transcende o aspecto técnico e se transforma em um risco decisório...”, comenta Gilberto.

Em conclusão, o avanço da Shadow AI não deve ser combatido, mas absorvido; ele revela onde a organização precisa evoluir. Um COE maduro atua como o sistema nervoso da automação e da IA, conectando a estratégia à execução distribuída.

O modelo eficaz combina visibilidade, controle inteligente e autonomia responsável. As organizações que tratam a Shadow AI como uma ameaça tendem a perder velocidade; aquelas que a tratam como um sinal conseguem transformar a desordem em uma vantagem competitiva.