“Conecte, colete, decida, repita.” Esse mantra move uma parte crescente da economia digital. A fusão entre inteligência artificial e Internet das Coisas cria potência inédita, porém também amplia riscos éticos e operacionais. Sem uma governança madura, o que se vende como eficiência se converte em automação perigosa. A tese é direta. IA em IoT só merece confiança quando nasce com princípios verificáveis de privacidade, justiça e prestação de contas. Caso contrário, entrega decisões opacas, vieses persistentes e exposição massiva de dados sensíveis.

A escala já produz efeitos sistêmicos. O parque global de dispositivos conectados deve chegar a 21,1 bilhões até o fim de 2025, alta de 14% ano contra ano, segundo a IoT Analytics, com impacto transversal em casas, cidades e cadeias de produção. O volume cresce, o perímetro se torna poroso e cada sensor adiciona superfície de ataque, coleta e inferência. Em paralelo, os incidentes documentados envolvendo IA bateram recorde em 2024. O AI Index da Stanford reportou 233 ocorrências, aumento de 56,4% sobre 2023, sinal de aceleração do risco quando algoritmos migram do laboratório para o mundo físico. Não há ambiente neutro quando cada decisão automatizada afeta pessoas em tempo real.

Governança regulatória ganhou tração. O AI Act entrou em vigor em 1º de agosto de 2024, estabeleceu classificação por risco e abriu um ciclo de conformidade graduado que alcança modelos de propósito geral a partir de agosto de 2025 e sistemas de alto risco em agosto de 2026, com exigências mais duras de avaliação e transparência. O recado ao ecossistema IoT é inequívoco. Arquiteturas que capturam dados sensíveis, processam em borda e decidem sem explicabilidade suficiente entrarão no radar de autoridades e auditores. Sustentar alegações de segurança e justiça exigirá evidências, trilhas de auditoria e provas de proporcionalidade.

O caso da biometria laboral no Reino Unido ilustra o choque entre conveniência e direitos. Em fevereiro de 2024, o órgão regulador determinou que uma grande operadora de lazer interrompesse o uso de reconhecimento facial e digitais para controle de ponto e destruísse dados desnecessários em três meses. Mais de 2.000 funcionários foram afetados, e o regulador enfatizou base legal adequada, necessidade e proporcionalidade como requisitos não negociáveis. Em ambientes IoT, onde câmeras, pulseiras e pontos de acesso conversam com modelos preditivos, a linha entre gestão eficiente e vigilância invasiva fica perigosamente tênue. O princípio é simples. Menor coleta possível, finalidade estrita, avaliação de impacto e alternativas menos intrusivas.

Privacidade em IoT depende de escolhas técnicas e de processo. Consentimento informado precisa sair do texto genérico e entrar na interface do dispositivo e do aplicativo controlador. Telemetria deve vir com objetivos claros e granularidade configurável. Técnicas de anonimização exigem critérios adequados ao risco de reidentificação, sobretudo quando o dado cru circula por borda, nuvem e data lakes corporativos. Em pipelines de tempo real, reduzir latência sem sacrificar controles de acesso, retenção e observabilidade constitui trabalho de engenharia e de governança, não retoque cosmético. O design do dispositivo define o teto de proteção possível. Falhou no berço, falhará no campo.

Viés algorítmico tende a se multiplicar em contextos ciberfísicos, porque sensores capturam contextos desiguais e algoritmos os traduzem em decisões. Uma política de manutenção baseada em IA que subestima ambientes mais hostis expõe equipamentos, equipes e até comunidades. Um modelo de detecção que aprendeu a partir de câmeras mal posicionadas penaliza populações inteiras. O ciclo de mitigação precisa incluir testes de robustez em dados heterogêneos, métricas de equidade adequadas ao caso de uso e processo formal para remediação. Explicabilidade útil, com relatórios acessíveis às áreas de negócio, sai do território acadêmico e passa a compor contratos de nível de serviço ético.

Segurança, no entanto, sustenta todo o edifício. O NIST  (National Institute of Standards and Technology) atualizou a série 8259 para tratar IoT como produto, com ênfase em capacidades de cibersegurança que começam no planejamento, chegam ao momento da venda e continuam no suporte pós-mercado. As recomendações abrangem identificação de ativos, atualizações seguras, gestão de vulnerabilidades, comunicação ao usuário e ciclo de vida completo do dispositivo. Em organizações sérias, isso se traduz em inventário federado de endpoints, SBOM acessível, política de chaves e credenciais, telemetria confiável e plano de resposta a incidentes com acionamento claro. Sem isso, qualquer promessa de ética cai por terra.

Como, então, transformar princípios em prática? Líderes de TI precisam tratar a governança de dados como requisito de engenharia. Classificar fluxos por sensibilidade, mapear destinos e propósitos, definir bases legais e controles por padrão. Arquiteturas de referência devem prever anonimização ajustável, retenção mínima, logging imutável e canais de contestação acessíveis ao usuário final. Auditoria contínua exige times multifuncionais, com direito, segurança, ciência de dados e operação em diálogo permanente. Educação faz diferença. Equipes precisam aprender a identificar padrões de viés e a medir impacto, com indicadores de justiça ao lado de latência, custo e disponibilidade.

Casos de uso críticos merecem prudência redobrada. Saúde conectada, cidades inteligentes, logística autônoma e ambientes industriais reúnem contextos nos quais erro estatístico vira dano material. A fronteira entre automação e autonomia responsável depende de governança que resista à pressão do curto prazo. A boa notícia está no acúmulo normativo e técnico. AI Act cria arcabouço europeu de referência, com início de vigência já consolidado e marcos próximos para modelos de propósito geral e alto risco. O NIST oferece roteiro pragmático para segurança desde o design. Regulações setoriais e decisões como a do ICO (Information Commissioner’s Office) mostram que fiscalização existe e cobra coerência entre discurso e prática.

A conclusão impõe clareza. Sem governança robusta, IA em IoT vira automação de alto risco. Com princípios firmes, métricas, privacidade por padrão e auditoria viva, o ecossistema conectado pode entregar eficiência, segurança e respeito às pessoas. O papel dos líderes de TI é decisivo. Definir limites, exigir evidências, incorporar ética no código e no contrato. A ambição correta não mira na onisciência de sensores e modelos, e sim na confiança comprovável, resultado de escolhas técnicas e valores inegociáveis.

Roger Finger é head de Inovação da Positivo Tecnologia