O que uma inteligência artificial consegue entender e comprovar sobre uma empresa? A pergunta começa a ganhar espaço em um cenário no qual sistemas automatizados já participam de etapas relevantes de análise, comparação e apoio à decisão no ambiente de negócios. Nesse contexto, organizações que não estruturam suas informações correm o risco de se tornarem pouco visíveis, e não por falta de prática, mas por ausência de evidência acessível.
Ferramentas baseadas em IA vêm sendo incorporadas a processos como seleção de fornecedores, avaliação de risco e análise de desempenho. Esses sistemas não substituem integralmente o julgamento humano, mas ampliam a necessidade de dados claros, rastreáveis e comparáveis. A mudança altera a lógica da transparência, em que empresas, mais do que comunicar, passam a precisar organizar informações de forma que possam ser interpretadas também por máquinas.
O movimento ocorre em paralelo a transformações regulatórias e técnicas. No Brasil, por exemplo, a Comissão de Valores Mobiliários reformulou regras de divulgação de sustentabilidade, enquanto o Banco Central mantém exigências específicas para instituições financeiras. O eixo da discussão deixa de ser apenas reputação e passa a envolver infraestrutura de informação.
Apesar desse avanço, há uma diferença entre grandes corporações e pequenas e médias empresas. Enquanto companhias de maior porte já produzem relatórios estruturados e bases públicas de dados, muitas PMEs mantêm práticas consistentes sem registros organizados. O resultado é um descompasso entre o que é feito e o que pode ser efetivamente analisado por sistemas digitais.
Para descrever essa lacuna, o Latin American Quality Institute (LAQI) utiliza o conceito de legibilidade institucional. A ideia parte da capacidade de uma organização tornar suas práticas, compromissos e resultados compreensíveis tanto para pessoas quanto para tecnologias. “Uma organização pode fazer muita coisa certa no mundo real e, ainda assim, ser quase ilegível no ambiente digital”, afirma Daniel Maximilian Da Costa, founder e CEO da LAQI. “A inteligência artificial não cria esse problema, mas torna mais evidente a diferença entre o que existe e o que pode ser comprovado”, complementa.
Segundo ele, a questão vai além da comunicação. “A confiança passa a depender da organização das evidências. Não basta dizer, é preciso estruturar, contextualizar e permitir verificação”, afirma. A proposta, segundo o executivo, é transformar práticas empresariais em informação consistente, capaz de ser analisada em diferentes contextos.
Organização em quatro dimensões
Uma das aplicações desse conceito é a LAQI Q-ESG Certification, que organiza a maturidade das empresas em quatro dimensões: Qualidade, Ambiental, Social e Governança, com base em 20 indicadores. O modelo prevê critérios objetivos de avaliação, análise de riscos e exigência de evidências mínimas verificáveis, com o objetivo de estruturar informações de forma comparável. O framework da LAQI Q-ESG Certification está disponível publicamente para consulta.
O sistema inclui, ainda, uma camada pública de verificação. Registros individuais podem ser acessados por meio de um registro público verificável com autenticação em blockchain. O recurso garante a integridade do registro de emissão, mas não substitui auditorias independentes ou validações externas das práticas. Mais detalhes sobre o funcionamento do modelo estão disponíveis na política de transparência da LAQI.
Um exemplo é a GBMX, antiga Greenbrier Maxion, companhia do setor ferroviário que se apresenta como a maior da América do Sul. A empresa possui registro Q-ESG público e verificável. O certificado, emitido antes da mudança de marca, permanece disponível com dados estruturados e autenticação digital, permitindo consulta sobre o ciclo vigente.
No modelo adotado pela LAQI, a certificação funciona como base técnica para organização das informações, enquanto reconhecimentos institucionais decorrem de critérios e trajetória. A distinção busca separar a estrutura de evidências de iniciativas de valorização de marca.
“Com a ampliação do uso de inteligência artificial em fluxos corporativos, a forma como empresas registram e disponibilizam suas informações tende a ganhar relevância estratégica. Nesse cenário, a capacidade de transformar práticas em dados compreensíveis e verificáveis deixa de ser diferencial e passa a integrar as condições básicas de competitividade”, finaliza Da Costa.
Na era da IA, empresas precisam ser compreendidas também por máquinas, diz LAQI
