Novo estudo revela que a maioria das empresas usa IA sem controles adequados de acesso, aumentando o risco de vazamentos de dados. Especialista explica que a governança de dados e IA é essencial para garantir que a tecnologia opere com segurança, rastreabilidade e baixo custo, evitando que os sistemas executem tarefas indevidas em nome dos usuários.
Gestão de TI e Segurança da Informação (Ajustada por IA)
Durante muito tempo, o acesso aos dados das empresas foi limitado e concentrado em áreas separadas. Cada profissional via apenas as informações da sua própria equipe. No entanto, a situação mudou com a chegada dos agentes de Inteligência Artificial (IA). Esses sistemas agora executam tarefas em nome dos usuários e consultam documentos e aplicações de diferentes setores para atender a um único pedido. Isso significa que a antiga divisão de áreas não define mais quem vê cada informação.
Por isso, a governança de dados e de IA deixou de ser apenas uma instrução para os funcionários e passou a ser uma condição técnica obrigatória. Para levar a IA de testes para a operação real, a empresa precisa transformar suas regras internas em controles automáticos nos sistemas. Assim, a diretoria sabe exatamente quais dados a tecnologia acessa e qual risco ela está assumindo antes de cada expansão.
Dados sobre riscos de segurança
Um relatório global mostra o tamanho desse problema de segurança. O estudo, divulgado em 2026 pelo Instituto Ponemon, analisou 602 organizações que sofreram ataques cibernéticos no mundo. A pesquisa identificou que mais de 20% desses ataques visaram diretamente modelos ou aplicações de IA. O dado mais alarmante é que 92% dessas empresas atacadas não tinham controles de acesso adequados para a IA.
- 92% das empresas atacadas na IA não tinham controles de acesso adequados.
- 40% das organizações afirmam usar algum controle, mas a proteção é frágil.
- Menos da metade das empresas protege de forma ativa as identidades digitais dos agentes de IA.
- O ataque à IA está se tornando um dos principais vetores de vazamento de dados.
- A falta de governança impede que a diretoria avalie o risco real de novas implementações.
O relatório também indica que apenas 40% das organizações declararam usar controles de acesso nos modelos e dados de IA. Além disso, menos da metade protege de forma ativa as chamadas "identidades não humanas", ou seja, os agentes de software que agem sozinhos. Quando a política de dados, as regras de IA e a segurança ficam em departamentos diferentes, cada um com seu próprio chefe e cronograma, a diretoria pode aprovar novos usos sem saber se as regras estão realmente funcionando nos sistemas. Isso dificulta a avaliação do risco que a empresa assume a cada novo passo.
Governança reduz custos e agiliza a IA
Quando as regras de segurança estão embutidas nos próprios sistemas, a gestão ganha clareza. É possível definir com precisão o nível de risco aceito para o uso de dados pela IA. Isso encurta o tempo entre a decisão de investir e a geração de retorno. As áreas de negócio propõem novas aplicações dentro de limites já aprovados e conhecidos. Com isso, as discussões na alta direção se concentram apenas nas iniciativas que pedem um nível de risco diferente do padrão aprovado.
Como esse nível de risco envolve decisões de negócio, cabe à alta gestão estabelecer os limites. Essa definição deve ser feita junto com as áreas que respondem pelos dados, e não apenas com o setor de Tecnologia da Informação. Seguindo essa lógica, cada agente de IA precisa ter um responsável definido antes de entrar em operação. Sua autonomia deve ser limitada ao que a empresa já admite para os profissionais humanos que fazem a mesma tarefa.
A governança atua como uma base comum para todas as iniciativas de IA, e não como um custo individual de cada projeto. Quanto mais aplicações entrarem em operação sobre essa estrutura, menor será o esforço para colocar a próxima em produção. Isso aumenta a previsibilidade de prazos e de riscos, permitindo que a gestão planeje os próximos passos com segurança. A mesma base reduz o custo de adaptação futura. Se uma lei mudar ou a estratégia da empresa for alterada, basta revisar os critérios gerais, sem necessidade de interromper as iniciativas que já estão funcionando.
Rastreabilidade e confiança no negócio
A rastreabilidade é o fator que sustenta a confiança na IA em operação. Com ela, a empresa consegue provar para clientes, parceiros e auditores de quais dados partiu uma resposta da IA e quem teve acesso a cada informação. Esse controle ganha peso extra quando a tecnologia atua em processos sensíveis que afetam esses públicos diretamente. A diretoria pode acompanhar essa capacidade usando os mesmos indicadores de risco que já utiliza para o restante do negócio, colocando a governança na pauta das decisões de expansão.
Essa confiança permite que a empresa use na IA os dados que realmente a diferenciam da concorrência. Isso inclui contratos, histórico de clientes, dados operacionais e o conhecimento técnico acumulado ao longo dos anos. A governança define quanto desse acervo entra em uso e, consequentemente, determina quanto das respostas da IA reflete o conhecimento próprio e exclusivo do negócio.
Conforme os agentes de IA assumem tarefas em mais áreas da empresa, a decisão de investir nessa tecnologia precisa considerar um novo fator: a parcela dos dados envolvidos que já está sob governança. Essa proporção indica em quanto tempo um novo uso da IA pode chegar aos clientes, funcionários e parceiros com a segurança e a confiabilidade que eles esperam da empresa.
