Existem formas seguras de utilizar IA no ambiente corporativo.
IA generativa nas empresas: seus dados estão preparados para essa nova realidade?
A inteligência artificial generativa já faz parte da rotina de muitas empresas. Ela apoia análises, criação de conteúdo, desenvolvimento de código, atendimento e diversas outras atividades.
Mas, à medida que a tecnologia ganha espaço, surge uma questão importante:
O que acontece quando os dados da empresa entram em uma ferramenta de IA?
A resposta não é deixar de utilizar a tecnologia, mas estabelecer controles para que sua adoção aconteça de forma segura e alinhada às necessidades do negócio.
O risco também está nos dados compartilhados
Um profissional pode utilizar uma ferramenta de IA para resumir um contrato, analisar uma planilha, revisar um código ou estruturar um relatório.
Em cada uma dessas situações, informações corporativas podem ser inseridas no prompt ou anexadas à ferramenta.
Quando esses dados são confidenciais, estratégicos ou regulados, a organização precisa saber como eles serão tratados e quais mecanismos de proteção estão disponíveis.
A OWASP destaca a exposição de informações sensíveis entre os principais riscos relacionados a aplicações de LLM e IA generativa, incluindo dados pessoais, informações financeiras, credenciais e informações empresariais confidenciais.
Por isso, antes de perguntar “qual IA podemos usar?”, é importante perguntar:
Quais dados podemos permitir que sejam utilizados por IA e em quais condições?
Shadow AI: quando a tecnologia chega antes da governança
Outro desafio é o chamado Shadow AI, quando colaboradores utilizam ferramentas de inteligência artificial sem que exista uma definição ou controle formal da organização.
Isso pode acontecer quando ferramentas públicas são utilizadas para atividades que envolvem informações corporativas, sem que o usuário conheça completamente as políticas de tratamento, retenção ou proteção de dados daquele serviço.
O problema não é simplesmente utilizar IA. É permitir que novas ferramentas sejam incorporadas à rotina sem visibilidade e sem políticas claras.
Como utilizar IA de forma mais segura?
A adoção de inteligência artificial no ambiente corporativo pode ser acompanhada por algumas práticas fundamentais:
Classificação dos dados: Nem toda informação possui o mesmo nível de sensibilidade. Dados públicos, informações financeiras, dados pessoais, propriedade intelectual e credenciais precisam ser tratados de maneiras diferentes.
Antes de utilizar um dado em uma ferramenta de IA, é necessário entender sua classificação e o nível de proteção necessário.
Políticas de uso: Os colaboradores precisam saber quais ferramentas são autorizadas, quais informações podem ser inseridas e quais dados devem permanecer protegidos.
Políticas claras ajudam a transformar segurança em parte da rotina de utilização da tecnologia.
Controle de acesso: Nem todo usuário precisa ter acesso aos mesmos dados ou às mesmas aplicações.
Princípios como menor privilégio ajudam a limitar o acesso às informações de acordo com a necessidade de cada usuário e processo.
Proteção e monitoramento: Segurança também depende de visibilidade.
É importante acompanhar como as informações são utilizadas, identificar comportamentos fora das políticas estabelecidas e aplicar mecanismos capazes de impedir ou sinalizar o envio indevido de dados sensíveis.
A Microsoft, por exemplo, recomenda recursos de classificação e prevenção contra perda de dados (DLP) para ajudar organizações a controlar informações em fluxos de IA corporativa.
Ferramentas adequadas ao ambiente corporativo: Nem todas as ferramentas de IA possuem os mesmos recursos de proteção.
Por isso, a escolha da tecnologia precisa considerar aspectos como tratamento dos dados, controles de acesso, políticas de retenção e mecanismos de segurança.
Em soluções corporativas específicas, existem recursos voltados à proteção dos dados empresariais. A Microsoft, por exemplo, informa que o Copilot com proteção de dados empresariais possui controles específicos para prompts e respostas e que esses dados não são utilizados para treinar os modelos-base.
Isso reforça um ponto importante: não é adequado tratar todas as ferramentas de IA da mesma maneira.
IA segura começa com governança
A inteligência artificial pode gerar ganhos de produtividade e eficiência, mas sua adoção precisa acompanhar os mesmos princípios aplicados a outras tecnologias que acessam informações relevantes para o negócio.
A organização precisa saber quais ferramentas estão sendo utilizadas, quais dados estão sendo compartilhados, quem possui acesso e quais políticas protegem essas interações.
A NIST, por meio do AI Risk Management Framework e de seu perfil específico para IA generativa, propõe uma abordagem estruturada para que organizações possam identificar e gerenciar os riscos associados ao uso da tecnologia.
No fim, a questão não é se a empresa vai utilizar inteligência artificial. É garantir que ela possa evoluir com a tecnologia sem perder o controle sobre os próprios dados.
Na Alltech, segurança, governança e inteligência operacional caminham juntas para ajudar empresas a evoluir sua tecnologia com mais controle, visibilidade e resiliência.
