Ferramentas de inteligência artificial já fazem parte da rotina corporativa. Elas ajudam a revisar documentos, analisar planilhas, gerar códigos e automatizar tarefas. O problema começa quando essas aplicações são utilizadas sem que a empresa tenha visibilidade sobre quais serviços estão sendo acessados e quais informações estão sendo compartilhadas.
Esse cenário é conhecido como Shadow AI: o uso de ferramentas de inteligência artificial sem o devido conhecimento, controle ou governança da organização.
Assim como acontece com o Shadow IT, a adoção dessas aplicações pode ocorrer à margem dos processos formais de TI, criando riscos relacionados à exposição de dados, à propriedade intelectual e ao cumprimento de políticas internas.
O risco está na falta de visibilidade sobre os dados
Um prompt pode conter informações que não deveriam sair do ambiente corporativo. Contratos, propostas comerciais, dados de clientes, planilhas financeiras e trechos de código-fonte são exemplos de conteúdos que exigem atenção.
Isso não significa que toda ferramenta de IA seja insegura. Plataformas diferentes possuem políticas próprias de privacidade, retenção e tratamento de dados. O desafio é garantir que o uso esteja de acordo com os requisitos de segurança da empresa.
Sem visibilidade, a organização pode ter dificuldade para identificar quais aplicações estão sendo utilizadas, quais contas têm acesso aos serviços e se informações sensíveis estão sendo compartilhadas de forma inadequada.
Como estabelecer controle sem comprometer a produtividade?
Bloquear todas as ferramentas de IA pode parecer uma solução simples, mas não resolve necessariamente a causa do problema. Uma estratégia mais eficiente combina governança, orientação aos usuários e controles técnicos.
Algumas medidas importantes incluem:
- IAM e SSO: centralizam o gerenciamento de identidades e ajudam a controlar o acesso às aplicações autorizadas.
- CASB e SSE: contribuem para identificar e controlar o uso de aplicações SaaS, de acordo com os recursos e as políticas implementadas.
- DLP (Data Loss Prevention): ajuda a identificar informações sensíveis e aplicar regras para evitar compartilhamentos indevidos.
- Classificação da informação: define níveis de sensibilidade e orienta quais dados podem ser utilizados em cada contexto.
- SIEM e SOC: permitem centralizar eventos, correlacionar alertas e investigar atividades que possam indicar violações das políticas de segurança.
Em arquiteturas que utilizam SASE e princípios de Zero Trust, também é possível aplicar políticas de acesso e proteção de dados a usuários distribuídos, independentemente de estarem dentro ou fora da rede corporativa.
Esses controles precisam ser acompanhados de regras claras sobre ferramentas autorizadas, tipos de informação permitidos e responsabilidades dos colaboradores.
Governança de IA também é uma estratégia de negócio
A inteligência artificial pode trazer ganhos relevantes de produtividade, mas sua adoção precisa acompanhar a maturidade dos processos de segurança e gestão da informação.
Isso exige saber quais ferramentas estão em uso, compreender como elas tratam os dados e estabelecer mecanismos para aplicar as políticas corporativas. A escolha dos controles deve considerar as funcionalidades disponíveis em cada solução, as configurações adotadas e os requisitos da organização.
A Ferragut ajuda empresas a avaliar seus ambientes de TI e buscar soluções que contribuam para ampliar a visibilidade, controlar acessos e fortalecer a proteção das informações.
Sua empresa sabe quais ferramentas de IA os colaboradores utilizam e quais dados podem ser compartilhados com elas? Ter essa visibilidade é um passo importante para inovar com mais segurança e responsabilidade.
