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01 — Mandato, escopo e princípios

Visão geral

Todo programa de governança precisa começar por três definições que parecem óbvias e raramente são feitas com rigor:

  1. Por que estamos fazendo isso? — o mandato: qual problema de negócio, quais falhas são inaceitáveis e quais resultados a governança deve produzir.
  2. O que está coberto? — o escopo: o que é um agente, o que não é, e onde valem as regras.
  3. Quais princípios orientam as decisões? — o "código de conduta" do framework: o que nunca se sacrifica e como resolver quando princípios colidem.

Sem essas três definições, o framework vira uma coleção de controles sem alma: tudo parece obrigatório, nada parece justificado, e cada time interpreta o espírito do seu jeito. Este capítulo constrói o alicerce na ordem correta — mandato antes de automação.

1. O mandato: por que governar agentes

1.1 Finalidade executiva e problema de negócio

Antes de selecionar controles ou tecnologia, a organização declara o problema de negócio, os modos de falha inaceitáveis e os resultados de governança esperados: sponsor, condição de baseline, stakeholders afetados, resultados desejados, restrições e data da evidência.

Concluído quando: o mandato pode ser testado contra resultados e não pode ser reduzido a produzir documentos ou comprar uma plataforma.

Governança de agentes não é um approval adicional nem um produto isolado. É o sistema de decisões, controles, evidências e accountability que acompanha uma capacidade de IA desde a hipótese de valor até a aposentadoria — como o NIST AI RMF organiza o risco em Govern, Map, Measure e Manage: governança é função transversal, não etapa final.

1.2 Por que agentes mudam o problema

Um modelo produz saídas. Um agente combina modelo, contexto, memória, identidade, dados, ferramentas e lógica de orquestração para perseguir um objetivo — e quando pode executar ações, sua superfície de risco muda de natureza:

  • decidir com evidência incompleta;
  • acessar dados fora da finalidade;
  • propagar instruções maliciosas;
  • encadear tools e ampliar blast radius;
  • agir com identidade ou privilégio inadequado;
  • repetir erro em escala e velocidade;
  • produzir efeitos difíceis de reverter;
  • esconder falhas atrás de dashboards agregados.

Por isso, o objeto de governança é o sistema sociotécnico — não apenas o modelo.

1.3 Sponsorship executivo e financiamento

Um mandato sem recurso é um desejo. A organização assegura sponsor accountable, capacidade financiada e papéis nomeados tanto para a implementação quanto para a operação no business as usual: orçamento, capacidade, competências, autoridade de decisão, horizonte de financiamento, dependências e riscos não financiados.

Concluído quando: controles obrigatórios e deveres operacionais têm recursos antes de a coorte ou capacidade relacionada ser aprovada.

1.4 Critérios de sucesso e data da evidência

O mandato é uma hipótese testável: resultado falseável, baseline pré-mudança e contrafactual crível com corte de evidências. Registrar owner da métrica, população, fórmula, alvo, fonte, confounders, custo e threshold de decisão.

Concluído quando: a autoridade consegue distinguir criação, adoção, qualidade e resultado — e pode interromper o trabalho quando a evidência não suporta expansão.

2. O escopo: o que está coberto

2.1 O que é um agente (e o que não é)

O framework adota definições testáveis com exemplos de inclusão, exclusão e fronteira, publicadas no glossário controlado: termo, critérios distintivos, termos relacionados, exemplos e authority. Revisores independentes devem classificar casos representativos de forma consistente; casos ambíguos seguem a rota de interpretação.

As definições operacionais:

  • Sistema de IA (AI system): sistema que processa dados com técnicas de IA para gerar saídas (predições, conteúdo, recomendações ou decisões) usadas em contexto organizacional.
  • Agente de IA (AI agent): sistema que realiza tarefas autônoma ou semi-autonomamente usando IA/LLMs, orquestrando tools, dados e APIs.
  • HITL (Human-in-the-loop): mecanismo no qual decisões/ações relevantes do agente exigem confirmação humana explícita.
  • Blast radius: medida do impacto potencial se um risco se materializar (dados, finanças, operação, reputação).

Modelo, assistente, workflow e automação determinística são coisas diferentes: o framework distingue modelo (produz saídas), assistente (media a interação), workflow (sequência determinística) e agente (persegue objetivo com tools e autonomia). A fronteira é testável — e a classificação importa porque cada categoria recebe controles diferentes.

Aviso importante: não é necessário chamar algo de "agente" para que os controles se apliquem. Capacidade e impacto importam mais que branding. Um workflow com decisão ou conteúdo gerado por IA entra no escopo mesmo sem o rótulo.

2.2 O que o framework cobre

  • modelos generativos integrados a aplicações;
  • copilots e assistentes;
  • workflows com decisão ou conteúdo gerado por IA;
  • agentes single e multi-agent;
  • agentes com tools, APIs, browsers, código ou MCP;
  • sistemas adquiridos, SaaS, low-code, no-code e pro-code;
  • capacidades internas ou externas que afetem pessoas, dados, finanças ou operações.

2.3 As dimensões do escopo

Dimensão Inclusões típicas Decisão de fronteira
organizacional unidades e entidades cobertas rationale de fronteira, padrões locais delegados, expiração de exclusões
geográfico/regulatório jurisdições e obrigações externas obrigações mapeadas, delegação documentada
lifecycle estágios cobertos (do intake ao sunset) estágios fora do escopo declarados
aquisição build, buy, configure, SaaS, low-code, fornecedores governança equivalente a terceiros; alegação sem evidência não satisfaz controle
pessoas usuários, pessoas afetadas, stakeholders classes afetadas enumeradas

Concluído quando: o intake consegue encaminhar cada candidato como dentro do escopo, fora do escopo ou exigindo decisão — sem isenção implícita.

2.4 Escopo de build, buy e terceiros

Governança equivalente para agentes construídos, comprados, configurados, SaaS, low-code e operados por fornecedores: fornecedor, fronteira de serviço, deveres contratuais, evidências fornecidas, subprocessadores, direitos de saída, owner e lacunas não resolvidas. A terceirização não remove a accountability — e uma alegação de fornecedor sem evidência não pode satisfazer um controle bloqueante.

2.5 Risk appetite e usos inicialmente proibidos

Risk appetite. Aprovar apetite e tolerâncias por classe de impacto, autonomia, população afetada e criticidade: exposição proibida, tolerância quantitativa ou qualitativa, threshold de escalonamento, authority e gatilho de revisão. Decisões de tiering e risco residual são limitadas pelo apetite aprovado e não podem ser auto-aprovadas pelo time de entrega.

Usos inicialmente proibidos ou restritos. Classificar usos como permitted, conditional, restricted ou prohibited independentemente da pontuação de risco: origem da regra, condições, uso afetado, rationale, authority, expiração e workarounds proibidos. Um uso proibido não pode prosseguir por meio de compensating controls; um uso condicional não pode operar após a expiração das condições.

3. Os princípios: como o framework decide

3.1 Princípios só têm valor se alterarem decisões

Um princípio que nunca reprovou uma proposta é um slogan. Por isso cada princípio carrega três coisas: a pergunta de decisão que ele faz, a aplicação prática que dele decorre e o antipattern que ele existe para evitar. Um princípio que não consegue preencher as três colunas não deveria estar na lista.

Os 13 princípios arquiteturais:

Princípio Pergunta de decisão Aplicação prática Antipattern
Visibility first consigo identificar o agente, o owner e a plataforma? agente desconhecido é descoberto e classificado antes de receber enforcement progressivo bloquear tudo antes de ter inventário, criando incentivo para shadow AI
Identity first quem ou o que executou esta ação? cada execução relevante carrega identidade do ator e contexto de autorização uma chave de API compartilhada entre vários agentes
Explicit capability a autorização considera a ação e os parâmetros? uma ferramenta de atualização pode editar descrição sem poder alterar prioridade crítica autorizar uma API inteira porque uma operação era necessária
Proportional by risk o esforço de controle corresponde ao impacto real? T1 somente leitura recebe policy gate; T3 financeiro recebe assessment, oversight e assurance ampliado o mesmo formulário e o mesmo comitê para todos
Embedded by default o caminho governado é mais fácil que contorná-lo? limites, identidade e logging vêm no template, não no manual publicar guidance e esperar adesão voluntária
Human-led quem responde por esta decisão, nominalmente? aceitação de risco residual pertence a quem responde pelo impacto tratar revisão humana como carimbo de um resultado já pronto
Observable and remediable como detectamos desvio depois da aprovação? telemetria, budget, baseline de comportamento, quarentena e reassessment tratar a aprovação inicial como garantia permanente
Federated with common controls esta decisão pertence a qual authority de domínio? identidade, dados e segurança mantêm suas competências sob padrões comuns um time de governança que absorve o ownership dos demais
Evidence before automation temos dado confiável para automatizar esta decisão? automatizar primeiro a preparação da evidência; a decisão só com policy estável policy-as-code sobre um campo que ninguém reconcilia
Lifecycle-aware o que acontece quando o owner sai ou o uso desaparece? cada agente nasce com owner, reavaliação, attestation e critério de retirada agente publicado que mantém acessos e custo sem dono
Platform-agnostic esta regra sobrevive à troca de fornecedor? a policy define capability e evidência; o adapter varia escrever o controle em termos de um produto
Value-linked que outcome justifica custo e risco? portfolio review retira agentes sem adoção ou benefício medir sucesso pelo número de agentes publicados
Iterative o que aprendemos que muda esta regra? thresholds e classificação revisados com evidência de operação congelar a matriz de risco depois do primeiro release

3.2 Como validar os princípios

Princípio ambíguo produz interpretação local, e interpretação local produz divergência que só aparece em auditoria. O teste:

  1. Selecione dez cenários reais ou plausíveis — incluindo ao menos um caso financeiro, um somente leitura, um com ferramenta privilegiada e um agente de terceiro embarcado em SaaS.
  2. Peça a três grupos diferentes que apliquem os princípios sem consultar o autor. Compare as decisões.
  3. Divergência alta indica princípio ambíguo, não grupo despreparado.
  4. Transforme divergência recorrente em regra mais concreta, standard ou decision tree. Princípio não deve carregar detalhe que pertence a um standard.
  5. Revalide anualmente, ou quando surgir nova classe de risco.

Registre o resultado do teste — cenários usados, divergências encontradas e o que foi refinado. Sem esse registro, a próxima revisão recomeça do zero.

3.3 Tensões que os princípios não resolvem sozinhos

Alguns princípios se opõem em casos concretos, e é aí que a authority decide:

  • Visibility first × Embedded by default — enforcement antes do inventário empurra a criação para fora do radar. A sequência correta é descobrir, classificar e só então restringir progressivamente.
  • Proportional by risk × Federated with common controls — proporcionalidade pede caminhos diferentes; federação pede padrão comum. O padrão comum é o mínimo, não o uniforme.
  • Evidence before automation × Value-linked — esperar evidência perfeita custa valor; automatizar cedo custa confiança. O gargalo manual medido é o que decide qual custo é maior.

Quando dois princípios colidem, a decisão é registrada com rationale — não resolvida por preferência de quem estava na sala.

3.4 Os 10 princípios fundamentais (reforço)

Os princípios fundamentais que atravessam todos os capítulos:

  1. Mandato antes de automação: sem propósito, owner e risk appetite, não há base legítima para operar.
  2. Proporcionalidade: autonomia, alcance, criticidade, dados, conectores, reversibilidade e capacidade de ação determinam intensidade.
  3. Least privilege: identidade, tools e dados recebem somente acesso necessário, por tempo e finalidade definidos.
  4. Separation of duties: quem constrói não deve ser o único a avaliar ou aceitar risco relevante.
  5. Human accountability: todo agente tem business owner e technical owner humanos.
  6. Evidence by design: decisões e controles produzem evidência recuperável como parte do fluxo.
  7. Runtime matters: testes de release não eliminam comportamento emergente, drift ou abuso.
  8. Reversibilidade: rollback, quarantine, kill switch e sunset são requisitos de arquitetura, não planos tardios.
  9. Governança federada: especialidades mantêm autoridade; contexto e controles comuns reduzem fragmentação.
  10. Neutralidade de plataforma: produtos implementam capabilities; o framework define outcomes e evidências.

3.5 Conceitos que não devem ser confundidos

Conceito Pergunta respondida
criação quantos artefatos foram construídos?
descoberta usuários encontram a capacidade certa?
adoção pessoas incorporaram a capacidade ao trabalho?
uso com que frequência e por quem ela é usada?
qualidade funciona com precisão, segurança e utilidade suficientes?
valor produziu outcome operacional, financeiro ou humano demonstrável?

Volume de criação não demonstra adoção. Uso não demonstra qualidade. Satisfação não demonstra valor. ROI não deve ser inferido sem baseline, atribuição e evidência.

3.6 Hierarquia de evidência

  1. Evidência operacional observada: logs, testes, incidentes e outcomes medidos.
  2. Evidência documental verificável: decisões, assessments e configurações versionadas.
  3. Referência externa primária: normas, regulação e documentação oficial.
  4. Estudo institucional: relato de fornecedor ou Customer Zero, com limites declarados.
  5. Hipótese ou benchmark: útil para planejar, não para afirmar eficácia.

A força da conclusão não pode exceder a força da evidência.

3.7 O que o framework NÃO garante

A adoção deste material não garante segurança, compliance, ética, ROI ou ausência de incidentes. O framework organiza decisões e evidências; eficácia depende da implementação, contexto, competências, supervisão e melhoria contínua.

4. Referência normativa

Condições mínimas que devem ser verdadeiras. Use como checklist; as seções 1–3 explicam o porquê.

# Obrigação Evidência mínima Concluído quando
R1 Declarar problema de negócio, modos de falha inaceitáveis e resultados de governança antes de controles/tecnologia sponsor, baseline, stakeholders, resultados desejados, restrições, data da evidência mandato testável contra resultados; não reduzível a documentos ou plataforma
R2 Adotar definições testáveis (AI system, agente, assistente, workflow, automação) com inclusão/exclusão/fronteira termo, critérios distintivos, termos relacionados, exemplos, authority no glossário revisores independentes classificam casos representativos de forma consistente
R3 Enumerar escopo organizacional, geográfico, lifecycle, aquisição e pessoas declaração de escopo com rationale, obrigações externas, delegações, expiração de exclusões intake encaminha cada candidato sem isenção implícita
R4 Aplicar governança equivalente a build, buy, configure, SaaS, low-code e fornecedores fornecedor, fronteira, deveres contratuais, evidências, subprocessadores, saída, owner, lacunas terceirização não remove accountability; alegação sem evidência não satisfaz controle
R5 Aprovar apetite e tolerâncias por classe de impacto, autonomia, população e criticidade exposição proibida, tolerância, threshold de escalonamento, authority, gatilho de revisão tiering e risco residual limitados pelo apetite; não auto-aprovados pelo time
R6 Classificar usos permitted/conditional/restricted/prohibited independentemente do risco origem da regra, condições, uso afetado, rationale, authority, expiração, workarounds uso proibido não prossegue por compensating controls; condicional não opera após expirar
R7 Traduzir princípios e atributos de qualidade em perguntas de decisão, requisitos mensuráveis e trade-offs princípio aplicável, cenário, threshold, resposta de design, owner, teste, trade-off decisões mostram como qualidades conflitantes foram equilibradas, não só citam princípios
R8 Assegurar sponsor accountable, capacidade financiada e papéis nomeados (implementação e BAU) orçamento, capacidade, competências, authority, horizonte, dependências, riscos não financiados controles obrigatórios têm recursos antes da coorte ser aprovada
R9 Definir resultado falseável, baseline e contrafactual com corte de evidências owner da métrica, população, fórmula, alvo, fonte, confounders, custo, threshold authority distingue criação/adoção/qualidade/resultado e interrompe sem evidência
R10 Adotar fronteira como decisão explícita de governança (relação com risco, segurança, privacidade, dados, compliance) charter ou policy aprovada com inclusões, exclusões, authority, rationale, obrigações times de intake, design e revisão aplicam a mesma fronteira; ambiguidade escalona

5. Objetos canônicos e lifecycle

5.1 Objetos canônicos

  • Registry: registro do que existe, lifecycle, ownership, status, alcance, risco e links para evidências. Fundação de visibilidade, mas não equivale à governança completa.
  • Agent blueprint: descrição técnica de arquitetura, modelos, dados, identidade, memória, tools, permissões, superfícies, dependências, guardrails e failure modes. Complementa o registry.
  • Control: requisito preventivo, detectivo, responsivo ou corretivo com owner, método de implementação e evidência esperada.
  • Assessment: avaliação contextual que identifica impacto, risco, adequação, mitigadores, residual risk e decisão necessária.
  • Evidence package: conjunto versionado de registros que permite reconstruir o que foi aprovado, testado, executado, observado e decidido.

5.2 Lifecycle canônico

flowchart LR
    V[Valor e escopo] --> R[Registry]
    R --> B[Blueprint]
    B --> C[Classificação de risco]
    C --> A[Assessments]
    A --> D[Build com guardrails]
    D --> E[Evaluations]
    E --> G[Release gate]
    G --> O[Operação]
    O --> T[Attestation]
    T --> X{Decisão}
    X -->|manter ou expandir| O
    X -->|corrigir| D
    X -->|conter| Q[Quarantine]
    X -->|aposentar| S[Sunset]

Cada transição exige decision rights e evidência compatíveis com o tier de risco.

5.3 Build time e runtime

Build time: business case e baseline; classificação de dados e conectores; workload identity e permissões; threat model e impact assessment; evals, red teaming e release evidence; rollback, containment e support readiness.

Runtime: comportamento, qualidade e drift; prompt injection e tool misuse; acessos, ações e trânsito de dados; incidentes e policy signals; contenção, remediação e reativação; attestation, value review e sunset.

Controle build-time sem runtime é confiança estática em sistema dinâmico. Runtime sem build-time transfere risco para resposta tardia.

5.4 Governança coordenada e distribuída

Não se cria um novo silo central para decidir tudo. A governança funciona como rede de autoridades: negócio responde por finalidade e outcome; plataforma por capabilities e enforcement; identidade por autenticação e autorização; dados por classificação, finalidade e acesso; segurança por threat model, detecção e resposta; privacy, jurídico e Responsible AI por impactos e obrigações; operações por runtime e contenção; assurance por verificação independente. O operating model transforma essa rede em decision rights e handoffs explícitos.

6. Acceptance criteria

  • todas as decisões deste capítulo possuem authority, owner e evidência recuperável;
  • requisitos aplicáveis estão ligados ao catálogo de controles e ao método de verificação;
  • exceções têm escopo, justificativa, compensating controls, expiry e decisão residual;
  • controles de build time e runtime são distinguidos e exercitados quando aplicáveis;
  • mudanças materiais reabrem avaliação, aprovação e evidência;
  • nenhuma alegação de conformidade, eficácia ou valor excede a evidência observada.