Ninguém age de má-fé: o analista quer fechar o indicador no prazo do calendário. O que falta é uma camada que reconheça o número como dado de relato antes de ele chegar ao modelo.
Relato de sustentabilidade caminha para asseguramento obrigatório. O auditor pede a trilha do número, e uma etapa feita em ferramenta sem registro vira ressalva.
Número de emissões, meta revisada e resultado de indicador antes da divulgação são informação sensível de mercado, com dever de sigilo até a publicação.
Fornecedores respondem questionários sob confidencialidade. Repassar essas respostas a um serviço de terceiro sem base contratual quebra o compromisso assumido com eles.
Número gerado com apoio de IA sem revisão registrada é o cenário perfeito para questionamento de regulador, investidor e imprensa.
O mesmo time, as mesmas ferramentas, com a decisão tomada antes de a informação sair. Cada tipo de dado tem o seu tratamento, definido com a área de sustentabilidade e o comitê.
Cada consulta fica ligada ao indicador e ao período. É a peça que fecha a cadeia de evidência do relato, sem depender de memória de ninguém.
O ganho é o mesmo que a equipe já busca nas ferramentas públicas. A diferença é que agora ele é auditável.
Como cada consulta carrega indicador, período e frente de trabalho, o custo da IA entra no orçamento do programa e o ganho aparece por equipe.
O consumo entra no centro de custo da área e do ciclo de relato, então deixa de ser despesa difusa.
Limite de consumo com alerta e bloqueio automático, definido pelo comitê de sustentabilidade.
Quando o asseguramento pergunta como o número foi produzido, a resposta é um relatório exportável.
Compromete quando não há rastro. O que o auditor precisa é reconstruir a origem do número e as etapas até a divulgação. Com registro de qual indicador teve apoio de IA, em qual versão e com qual validação humana, o uso de IA deixa de ser um ponto cego e passa a ser mais uma etapa documentada.
A tendência regulatória e a expectativa de investidor caminham nessa direção, e alguns referenciais já pedem transparência sobre o processo de elaboração. A decisão é da empresa, mas ela passa a ser tomada sobre fato registrado em vez de estimativa do time.
Ele recebe nível próprio na política, com autorização explícita antes de qualquer uso. A decisão fica registrada com quem aprovou e quando, o que também serve como controle interno de informação sensível.
Não. O AIOFLOW é o ponto único de acesso aos modelos que a equipe já usa. Claude, GPT, Gemini e os demais continuam disponíveis, agora por uma porta onde a política da empresa vale e o registro acontece. Não se instala agente nas estações e não se perde acesso a modelo nenhum. A plataforma chega com um catálogo de mais de 300 modelos de agente e mais de 90 conectores homologados, que são personalizados para o contexto de cada cliente. Ninguém começa da folha em branco.
O PL 2338/2023 caminha para exigir transparência, rastreabilidade e responsabilização de quem usa IA, e a área de ESG costuma ser a primeira a ser cobrada por isso dentro da empresa. Um time que já registra qual indicador teve apoio de IA e sob qual autorização chega à vigência com a evidência montada, e ainda tem o que reportar como prática de governança.
Um diagnóstico de 30 minutos mapeia quais ferramentas de IA o time usa hoje, com quais dados de relato e onde estão os pontos de exposição. Sem instalar nada e com NDA disponível antes da conversa.
Você conta como a IA entrou na sua operação, responde a algumas perguntas e recebe na hora uma leitura com o estágio de maturidade, os pontos de ganho e o que a plataforma resolve.
Começar o diagnóstico →Dados operacionais e de infraestrutura crítica sob perímetro fechado.
DRE, plano e material de conselho estruturados dentro do perímetro.
Papéis de trabalho e achados com registro probatório de cada análise.