Ricardo Freitas Silveira

Raphael Perillo

“Se queres prever o futuro, estuda o passado." Essa frase dita há milhares de anos pelo filósofo chinês Confúcio pode ser, de forma surpreendente, uma síntese do que faz a análise preditiva, disciplina da ciência de dados, que faz previsão de resultados com base em análise avançada.
De acordo com a <a href="https://ischool.syracuse.edu/what-is-predictive-analytics/">Universidade de Syracuse</a>, que trabalha com a IA crítica, ou seja, suas implicações sociais, éticas e econômicas, a análise preditiva é “frequentemente associada à análise descritiva, que se concentra em resumir dados passados, e à análise prescritiva, que fornece recomendações sobre possíveis ações.
<a href="https://www.jota.info/produtos/poder?utm_source=cta-site&amp;utm_medium=site&amp;utm_campaign=campanha_poder_q2&amp;utm_id=cta_texto_poder_q2_2023&amp;utm_term=cta_texto_poder&amp;utm_term=cta_texto_poder_meio_materias">Conheça o JOTA PRO Poder, plataforma de monitoramento que oferece transparência e previsibilidade para empresas</a>
Essencialmente, a análise descritiva nos ajuda a entender o que aconteceu — ela fornece o contexto. Em seguida, com base nesse contexto, a análise preditiva tenta responder à pergunta sobre o que provavelmente acontecerá a seguir. Finalmente, a análise prescritiva nos orienta sobre como agir para otimizar esses resultados potenciais”.
Nessa perspectiva, a análise preditiva consegue enfrentar os desafios de conformidade empresarial (<a href="https://www.jota.info/tudo-sobre/compliance">compliance</a>), ao lançar mão de uma ferramenta que une coleta e tratamento de dados, aprendizado de máquina, sistemas de Inteligência Artificial, modelos de estatística e treinamento do modelo selecionado. A partir dessa junção, consegue prever riscos relevantes ou eventos de não conformidade à medida que a empresa cresce e as legislações de conformidade sofrem alterações e evoluções.
Uma das diferenças fundamentais entre o compliance tradicional e aquele que traz embarcada a análise preditiva é a atuação. O primeiro modelo é essencialmente reativo diante dos riscos de conformidade, podendo expor a empresa a repercussões negativas, inclusive âmbito reputacional; enquanto  o segundo modelo é proativo,  antecipando-se aos riscos de não conformidade de forma sustentável.
No <a href="https://www.allmultidisciplinaryjournal.com/search?q=MGE-2025-3-177&amp;search=search">artigo “Using Predictive Analytics and Automation Tools for Real-Time Regulatory Reporting and Compliance Monitoring”</a>, os autores do Reino Unido, Nigéria e Estados Unidos, comentam que “um dos desafios mais significativos na implementação de análises preditivas para monitoramento de conformidade é garantir a disponibilidade e a qualidade dos dados. Os modelos preditivos dependem fortemente de dados precisos, abrangentes e atualizados para gerar insights confiáveis.”
Os pesquisadores alertam que quanto mais completos e representativos forem os dados, maior será a capacidade do modelo de identificar tendências e prever resultados futuros, sendo este um ponto relevante a ser considerado na conformidade que utiliza análise preditiva. Os dados devem ser organizados em repositórios e serem higienizados para remover anomalias que possam resultar em erros de entrada ou medição.
Esse alerta salienta que a análise preditiva não é resposta para todos os problemas do compliance. Na verdade, é fundamental que esteja  apoiada em uma governança algorítmica robusta, que una práticas, políticas e mecanismos que garantam sistemas baseados em algoritmos desenvolvidos, implementados e monitorados de forma ética, segura e transparente. O objetivo é assegurar que esses sistemas operem de acordo com princípios de responsabilidade, evitando possíveis vieses, falta de explicabilidade e impactos negativos para indivíduos ou organizações.
O gerenciamento de riscos também terá de se apoiar em uma extensa rede, que vai além do Conselho de Administração, pois envolve todos os stakeholders, embora o conselho tenha papel estratégico na definição de diretrizes e na supervisão. As normas regulatórias impactam os processos internos, os sistemas de tecnologia, o capital humano e a aplicação de práticas de conformidade, que envolvem diferentes níveis hierárquicos e funções dentro da companhia, não ficando restrita ao time de compliance e ao jurídico.
Dessa forma, todos os stakeholders externos – investidores, clientes, comunidade, governo etc. – constituem parte do gerenciamento de riscos de uma empresa, tornando o esforço apoiado na IA mais plural e coletivo.
Mitigar riscos em algumas áreas torna-se fundamental para a conformidade empresarial. No plano geral, as empresas são responsáveis por assegurar o cumprimento de todas as normas e legislações aplicáveis ao seu setor. Isso inclui regulamentações governamentais, regras de órgãos reguladores e padrões internacionais.
Nesse diapasão tem peso destacado a conformidade trabalhista – que vem enfrentado alterações normativas em decorrência do crescimento dos transtornos mentais no ambiente do trabalho, com o avanço dos casos de depressão e burnout. Igualmente necessário é o compliance preditivo fiscal e tributário diante das alterações e inconsistências  decorrentes das mudanças trazidas pela reforma tributária em curso, além das mudanças nas regulações  de proteção de dados e ambiental, que vem se ampliando diante da crise climática e dos impactos crescentes dos eventos extremos do clima sobre as atividades produtivas e a vida das pessoas.
O coração da análise preditiva pulsa mais forte na capacidade de identificar padrões que indicam possíveis violações regulatórias antes que ocorram, identificando as vulnerabilidades potenciais na empresa. Isso reduz a dependência de auditorias reativas e possibilita ações preventivas, evitando multas e danos reputacionais, o que assegura vantagem competitiva à frente dos concorrentes.
A partir de insights da análise preditiva, as equipes de compliance podem priorizar áreas de maior risco, direcionando recursos para onde são mais necessários, o que aumenta a eficiência e reduz custos com controles desnecessários. Também permitem apoio às decisões estratégicas mais eficientes, alinhadas às exigências regulatórias, aos objetivos de negócio e à cultura de conformidade preventiva.
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A análise preditiva aplicada ao compliance vem transformando a conformidade corporativa para além da prevenção de riscos, disponibiliza inúmeras aplicações, como auxiliar a otimizar as operações de conformidade, subsidiar a projeção orçamentária, as evoluções de regulamentações em todo o mundo, identificar novas oportunidades, automatizar decisões e aprimorar a experiência do cliente, com as recomendações que consegue propor.
No futuro, é fácil projetar que a demanda por insights de conformidade baseados em análise preditiva deverá evoluir significativamente no ambiente corporativo, trazendo possibilidades inovadoras, mitigando diferentes riscos e potencializando benefícios para um compliance mais abrangente, assertivo e escalável.

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A estratégia para prevenção de riscos que acompanha o crescimento empresarial de forma sustentável

Cultura da conformidade impulsionada por análise preditiva

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