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E se o maior risco da era dos dados e da inteligência artificial não estiver nos dados, nem nos modelos, mas no momento em que uma organização decide? Nas últimas décadas, empresas aprenderam a tratar dados como ativos. Criaram catálogos, políticas de qualidade, linhagem, ownership, governança, dashboards, modelos preditivos e, mais recentemente, sistemas de IA generativa e agentes autônomos. Mas uma pergunta continua insuficientemente respondida: Se dados são governáveis, por que as decisões materiais que usam esses dados ainda permanecem tão pouco governadas? Decision Intelligence Governance apresenta uma tese central: o próximo limiar organizacional depois da empresa data-driven é a empresa decision-centric. Mas ser decision-centric não significa apenas ter mais dashboards, mais modelos, mais automação ou mais IA. Significa tratar decisões materiais como objetos organizacionais governáveis: identificáveis, rastreáveis, atribuíveis, evidencialmente qualificadas, comparáveis e aprendíveis. A obra propõe a Decision Intelligence Governance - DIG como uma subdisciplina emergente dentro do campo mais amplo de Decision Intelligence. Seu objeto não é o dado, o modelo, o sistema de IA, o risco ou a tecnologia isoladamente. Seu objeto é o compromisso decisório material: o ponto em que evidência, análise, contexto, risco, julgamento humano e contribuição algorítmica se convertem em consequência organizacional sob responsabilidade identificável. O livro parte de uma provocação simples e poderosa: uma organização pode ter dados governados, modelos validados, IA supervisionada e tecnologia controlada - e ainda assim não conseguir reconstruir, com rigor, como uma decisão relevante foi assumida, com base em que evidência, por quem, sob quais limites e com que possibilidade real de aprendizagem futura. A obra desenvolve os fundamentos de uma disciplina para governar decisões em ambientes de alta complexidade, abundância analítica e crescente participação da IA. O livro discute: por que a maturidade data-driven expõe, mas não resolve, a lacuna da decisão; o que diferencia uma escolha comum de uma decisão material governável; por que resultado positivo não prova, por si só, qualidade decisória; como a racionalidade limitada, o contexto e a causalidade afetam decisões organizacionais; por que nem toda evidência tem o mesmo peso no momento do compromisso; como Decision Intelligence, Data Governance, AI Governance, Risk Management e IT Governance se conectam à DIG sem substituí-la; o que acontece na ""última milha da IA"", quando outputs algorítmicos deixam de ser apenas recomendações e passam a influenciar compromissos reais; quais componentes uma futura metodologia de governança da decisão exigirá, como inventário de decisões, registro de compromisso, gramática de evidências, arquitetura de responsabilidade humano-IA e mecanismos de aprendizagem decisória. Esta não é uma obra de implementação rápida, nem um manual de ferramenta. É uma fundação conceitual e disciplinar para executivos, CDAOs, líderes de dados e IA, profissionais de governança, risco, compliance, auditoria, tecnologia, pesquisadores e arquitetos organizacionais que percebem que o desafio contemporâneo não é apenas produzir mais insights, mas governar o ponto em que insights se tornam compromissos. Em um mundo no qual agentes de IA recomendam, sintetizam, priorizam e executam ações em velocidade crescente, a pergunta decisiva deixa de ser apenas: ""Nossa IA está governada?"" A pergunta passa a ser: ""A decisão que usa a IA está governada?"" Decision Intelligence Governance é um convite a levar essa pergunta a sério. Porque o valor não está apenas no dado. Nem apenas no m

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9786502083239

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