The Say-Do Gap Architecture Applied to Agentic AI: A Reproducible NLP Pipeline for Detecting Governance Rhetoric–Reality Divergence in Corporate ESG Communication

No mundo corporativo moderno, as empresas publicam frequentemente relatórios detalhando seus planos para gerir novas tecnologias de forma responsável. Elas falam de ética, segurança e supervisão, prometendo que o uso de ferramentas avançadas está sob controle. No entanto, um desafio persistente nos negócios e na governança é a distância entre o que uma organização diz que fará e o que ela realmente faz. Esse hiato não é exclusivo da tecnologia; ele aparece sempre que uma instituição faz uma afirmação pública sobre suas práticas internas. Pesquisadores estudam há muito tempo este fenômeno, observando que as palavras são frequentemente mais fáceis de produzir do que as mudanças estruturais necessárias para sustentá-las. Quando uma empresa afirma governar um sistema complexo, mas carece dos comitês, políticas ou certificações visíveis para prová-lo, o resultado é um descompasso entre a retórica e a realidade. Esse descompasso é importante porque pode induzir investidores, reguladores e o público ao erro sobre o verdadeiro estado da responsabilidade corporativa.

Um novo estudo de Alfredo Merlet, pesquisador do Instituto Profesional IACC, aborda este problema especificamente em relação à "IA agêntica". Este termo refere-se a um tipo de IA que pode agir de forma autônoma, tomando decisões e realizando etapas sem direção humana constante. À medida que esses sistemas se tornam mais comuns, as empresas começam a discutir como irão governá-los. O trabalho de Merlet não pergunta simplesmente se as empresas estão falando sobre essa tecnologia; ele pergunta se as suas palavras correspondem às suas ações. Para responder a isso, o pesquisador construiu um novo sistema, repetível, projetado para medir a lacuna entre as promessas corporativas e as evidências concretas de governança. O estudo foca no IBEX 35, uma lista das trinta e cinco maiores empresas da Espanha, tratando-as como um caso de teste para verificar se o método funciona.

O núcleo desta pesquisa é um pipeline, ou um processo passo a passo, que separa o que uma empresa diz do que ela realmente fez. A parte do "Dizer" da equação vem dos milhares de artigos de notícias e comunicações corporativas que estas empresas publicaram entre 2023 e 2025. O pesquisador utilizou um programa de computador especializado para escanear estes textos em busca de menções à governança de IA agêntica. O programa foi treinado para reconhecer linguagem específica relacionada à supervisão e controle, distinguindo entre uma empresa que simplesmente fala sobre o uso de IA e uma que discute como gerencia os riscos dessa IA. A parte do "Fazer" é diferente. Em vez de depender do que as empresas dizem, esta seção procura por prova física. O pesquisador buscou três tipos específicos de evidência: a existência de um comitê de nível de diretoria dedicado a riscos tecnológicos, um documento de política formalmente publicado sobre governança de IA e a prova de que a empresa adere a padrões de certificação externos. Estes são itens tangíveis que podem ser verificados, ao contrário de um discurso ou um comunicado de imprensa.

Quando o pesquisador aplicou este sistema às trinta e quatro empresas da amostra, os resultados foram impressionantes, embora talvez não da maneira que se poderia esperar. O estudo descobriu que o sistema detectou quase nenhuma evidência de discurso de governança de IA agêntica nas comunicações corporativas e, correspondentemente, nenhuma evidência das estruturas de governança específicas necessárias para gerenciá-la. No período de 2023 a 2025, a análise computacional de notícias e relatórios encontrou uma prevalência estruturalmente baixa ou nula de menções à IA agêntica, e a busca pelos três tipos de evidência concreta não encontrou nada para a vasta maioria das firmas. Para garantir que não fosse um erro na leitura do computador, o pesquisador verificou manualmente uma amostra dos artigos que o computador havia marcado como não possuindo conteúdo relevante. Esta revisão humana confirmou que o computador estava correto: as empresas ainda não estavam produzindo um discurso significativo sobre a governança da IA agêntica, nem estavam demonstrando os passos concretos de governança que provariam que a estavam gerenciando.

Este resultado é significativo porque demonstra que o método funciona. O estudo foi desenhado primariamente para testar se um framework originalmente construído para questões ambientais e sociais gerais poderia ser adaptado ao mundo técnico e específico da IA autônoma. O fato de o sistema ter identificado com sucesso um resultado nulo — indicando uma falta tanto de discurso quanto de ação — prova que a arquitetura é sólida e capaz de distinguir entre achados genuínos e erros de classificador. O pesquisador não pretendia acusar estas empresas espanholas específicas de falha; em vez disso, o objetivo era mostrar que existe uma ferramenta capaz de medir a diferença entre fala e substância, mesmo quando essa diferença é a ausência de ambos. O estudo descarta explicitamente a ideia de que isto seja uma auditoria final de todo o setor ou um julgamento definitivo sobre a integridade de cada firma. Em vez disso, apresenta uma ferramenta reproduzível que pode ser usada por outros para verificar diferentes mercados ou diferentes tecnologias.

O valor deste trabalho reside na sua transparência e abertura. O pesquisador disponibilizou todo o sistema ao público, incluindo a lista de palavras que o computador procura e o código usado para encontrar a evidência. Isso permite que outros cientistas, reguladores ou investidores utilizem o mesmo método para verificar empresas em outros países ou para observar outras tecnologias emergentes. O estudo sugere que esta abordagem pode ser adaptada para mercados na América Latina e além, desde que os documentos e regulamentações específicos dessas regiões sejam contabilizados. Ele oferece uma maneira de ir além de simplesmente ler o que as empresas alegam e avançar para verificar o que elas realmente construíram.

Em última análise, o artigo fornece uma forma clara e repetível de ver se a governança de uma empresa corresponde às suas palavras. Ele mostra que, para a IA agêntica neste recorte temporal e nesta amostra específica, o cenário atual é caracterizado por uma prevalência estruturalmente baixa tanto de retórica quanto da evidência estrutural de controle. Isso não significa que as empresas estejam mentindo, mas significa que a prova visível de seu gerenciamento e o discurso em torno dele estão atualmente ausentes. O estudo conclui que este método de medir a lacuna é uma ferramenta poderosa para compreender o comportamento corporativo, uma que pode ser aplicada a qualquer situação em que uma organização faça uma afirmação sobre como gerencia um sistema complexo. Ao separar a promessa da prova, a pesquisa oferece uma nova lente através da qual visualizar o panorama em rápida evolução da inteligência artificial e da responsabilidade corporativa.