Governança de IA vira decisão de negócio: o que Riachuelo e Vivara vão debater no Fórum E-Commerce Brasil 2026

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É um enquadramento que soa quase óbvio para quem lidera, e perigosamente vago para quem constrói. Então vale fazer o trabalho que a plenária provavelmente não vai fazer no detalhe: traduzir "governança de IA" em decisões técnicas que caem no repositório de quem escreve código.

Por que o discurso migrou de tecnologia para governança

A razão não é filosófica, é econômica. Chamar um modelo via API deixou de ser barreira: qualquer time integra GPT, Claude ou Gemini numa tarde. Quando a capacidade técnica vira commodity, o que sobra como diferencial é o que você faz com ela sob restrição — dados sensíveis de clientes, LGPD↳LGPD14 conteúdosComo utilizar a LGPD com o objetivo de conformidade e inovação?Gestão Dev & TI · out 2021LGPD coloca pressão inédita nos responsáveis pela tecnologia das empresasData · ago 2021Proteção de dados: LGPD é sancionada e começa a valerData · set 2020Ver tudo em Gestão Dev & TI →, custo por token em escala de varejo, e a confiança de que o sistema não vai alucinar um preço ou vazar um CPF.

Empresas como Riachuelo e Vivara operam catálogos enormes, atendimento em volume e dados de compra altamente pessoais. Para elas, o gargalo nunca foi "conseguir usar um LLM". É decidir quais casos de uso valem o risco, quem responde quando dá errado e como medir se aquilo gerou receita ou só custou inferência. Isso é governança. E governança, quando bem feita, é código e infraestrutura, não slide.

O que "governança" vira no repositório

A armadilha do painel executivo é parar no princípio ("precisamos de governança responsável"). Quem implementa precisa da camada abaixo. Um roteiro plausível para uma organização brasileira estruturar isso:

Repare que cada linha da coluna da esquerda é o tipo de frase que um VP de Tecnologia diz num painel. A coluna da direita é o que separa uma empresa que fala de IA de uma que entrega IA em produção.

O eval set é a governança que ninguém vê

Se há uma peça técnica que materializa tudo isso, é o conjunto de avaliação. Antes de colocar um assistente de atendimento no ar, o time precisa de um conjunto de casos rotulados: perguntas reais de clientes, com a resposta esperada e os limites do que o modelo não pode dizer. Rodar esse eval a cada mudança de prompt ou de modelo é o equivalente, no mundo de IA, ao teste automatizado que já existe no backend.

Um esqueleto do que isso parece na prática:

eval_cases = [
    {
        "input": "Qual o prazo de troca de um anel?",
        "expected_contains": ["30 dias", "nota fiscal"],
        "must_not_contain": ["desconto", "garantia vitalícia"],
    },
    # ... centenas de casos versionados no repo
]

def run_eval(model_fn, cases):
    fails = []
    for c in cases:
        out = model_fn(c["input"]).lower()
        ok = all(t in out for t in c["expected_contains"]) \
             and not any(t in out for t in c["must_not_contain"])
        if not ok:
            fails.append(c["input"])
    return len(fails), fails

É um exemplo ilustrativo, não código da Riachuelo ou da Vivara. Mas ele mostra a ideia: governança de IA que não vira regressão automatizada é apenas boa intenção. Quando o painel fala em "transformar potencial em resultado", é isso que está embutido, sem o glamour do palco.

O que muda para o dev brasileiro

A leitura otimista da pauta é que sobra espaço para quem constrói. Se a decisão saiu do time técnico e virou pauta de C-level, o desenvolvedor deixa de ser "quem integra a API" e passa a ser quem desenha os guardrails, a observabilidade e o custo. Isso é mais responsabilidade e, na prática, mais poder de influência sobre o produto.

A leitura cética: "IA não é mais decisão de tecnologia" pode virar desculpa para decisões tomadas longe de quem entende de latência, custo de contexto e limite de modelo. Um executivo que promete um agente autônomo de atendimento sem entender que RAG mal calibrado alucina, ou que janela de contexto tem preço, está criando dívida técnica com o nome de estratégia.

O ponto de equilíbrio, e o que o dev brasileiro deveria extrair de um painel como esse, é exigir que toda decisão estratégica de IA venha acompanhada de três perguntas concretas: qual o eval set, qual o custo por caso, e o que acontece quando o modelo erra. Se a liderança não tem essas respostas, a governança ainda é PowerPoint.

Quando esse discurso NÃO se aplica

Vale a ressalva: nem toda empresa precisa de comitê de governança de IA. Para um time pequeno testando um chatbot interno, montar todo esse aparato é overengineering, e trava o experimento que deveria ser barato. A estrutura de governança faz sentido quando há escala (volume de clientes reais), dado sensível e exposição de marca, exatamente o perfil de Riachuelo e Vivara. Para o resto, começar com um bom eval set e observabilidade básica já cobre 80% do risco.

O painel acontece na Plenária Tecnologia & Inovação, das 11h50 às 12h30 de 30/07/2026, e a agenda completa está no site oficial do Fórum E-Commerce Brasil 2026. Para quem constrói, o valor não estará na tese, que já é consenso, mas em qualquer detalhe concreto que Ney Santos ou Marcus Multary derem sobre como estruturaram isso dentro de operações de varejo em escala nacional. Essa é a parte que não cabe no título.

Fonte: Agenda oficial — Plenária Tecnologia & Inovação