Dia Mundial da Internet alerta como as empresas podem avaliar se o uso de IA é realmente confiável

A Inteligência Artificial tem transformado a operação de empresas em diferentes setores, trazendo ganhos de eficiência, Automação e capacidade analítica. No entanto, à medida que seu uso se torna massivo, cresce também a preocupação com a forma como essas tecnologias estão sendo adotadas dentro das organizações.

Ao mesmo tempo, o uso crescente dessas tecnologias levanta um ponto central para organizações de todos os portes: como garantir que a IA está sendo utilizada de forma confiável, segura e alinhada às boas práticas?

No contexto do Dia Mundial da Internet, celebrado em 17 de maio, a discussão ganha ainda mais relevância. Isso porque o ambiente digital atual combina alta dependência de Dados com sistemas cada vez mais autônomos, o que exige atenção redobrada à governança, à transparência e à Segurança.

A adoção de IA sem critérios claros pode expor empresas a riscos que vão desde falhas operacionais até problemas legais e reputacionais. Entre os principais pontos de atenção estão o uso inadequado de Dados, vieses algorítmicos, falta de explicabilidade dos modelos e vulnerabilidades de Segurança. Segundo especialistas, o primeiro passo é entender que a confiabilidade não depende apenas da tecnologia em si, mas de todo o ecossistema ao seu redor.

“Não existe IA confiável sem uma base sólida de Governança de Dados e IA. Na prática, isso significa estruturar desde a origem das informações até os mecanismos de acesso, auditoria e uso responsável ao longo de toda a cadeia de decisão. O problema é que, em muitas empresas, a IA cresce de forma fragmentada, em silos e sem coordenação, o que dificulta esse controle desde o início. Sem esse cuidado de governança e coordenação da IA ao longo de todo o ciclo, do planejamento à execução, a tecnologia deixa de ser um ativo estratégico e passa a representar risco para o negócio”, afirma Rodrigo Cruz, vice-presidente de Estratégia de Crescimento e Inovação de Portfólio da Keyrus no Brasil.

Uso não monitorado de IA pode colocar empresa em risco
Outro ponto que tem ganhado relevância nas discussões sobre uso responsável da tecnologia nas empresas é o avanço da chamada shadow AI quando colaboradores utilizam ferramentas de Inteligência Artificial sem o conhecimento ou aprovação da empresa.

Esse movimento costuma surgir de forma espontânea, impulsionado pela facilidade de acesso a soluções generativas e pela busca por produtividade no dia a dia. No entanto, pode gerar riscos significativos, especialmente no que diz respeito à exposição de Dados sensíveis e à falta de controle sobre como essas informações são processadas.

“A shadow AI é hoje um dos principais pontos cegos das organizações. Funcionários utilizam ferramentas externas para agilizar tarefas, mas muitas vezes inserem dados corporativos em ambientes que não têm qualquer governança ou garantia de proteção. Isso pode resultar em vazamentos, perda de propriedade intelectual e até problemas regulatórios. Além disso, o uso não monitorado dessas soluções dificulta a padronização de processos e compromete a consistência das decisões baseadas em IA”, ressalta Kenneth Corrêa, palestrante de Inteligência Artificial, especialista em dados, professor de MBA da Fundação Getulio Vargas (FGV) e autor do livro ‘Organizações Cognitivas: Alavancando o Poder da IA Generativa e dos Agentes Inteligentes’,.

Para mitigar esse risco, especialistas recomendam que empresas adotem uma abordagem equilibrada: em vez de apenas restringir o uso, é fundamental oferecer alternativas seguras e políticas claras, sobretudo em um cenário em que, segundo o Data Breach Investigations Report, da Verizon, 68% das violações globais envolvem o fator humano, incluindo phishing, erro operacional e uso inadequado de credenciais.

O caminho não é simplesmente bloquear o uso de IA, porque isso costuma empurrar o problema para fora do campo de visão da empresa. O que funciona é estruturar ambientes corporativos seguros, com diretrizes claras e governança adequada, permitindo ganhos de produtividade sem comprometer Dados, decisões ou a conformidade regulatória. Nesse contexto, a chamada shadow AI surge menos como uma falha de comportamento e mais como consequência da ausência de estruturas claras para o uso da tecnologia. Quando essa agenda é bem estruturada, a empresa deixa de ter de tratar a shadow AI, pois ela deixa de existir, e passa então a construir uma adoção mais segura, governada e escalável”, afirma Rodrigo Cruz.

Segurança Digital: como reduzir a chance de vazamentos?
Outro ponto crítico é a Cibersegurança. Sistemas de IA podem ser alvo de ataques específicos, como manipulação de Dados de entrada (data poisoning), injeção de comandos maliciosos (prompt injection) ou exploração de vulnerabilidades nos próprios modelos.

“A IA amplia a superfície de ataque das empresas, o que exige uma evolução natural das estratégias de segurança para contemplar esse novo contexto”, explica o especialista em Segurança Cibernética, CEO e fundador da Security First, Fernando Corrêa.

De acordo com o especialista, práticas como Criptografia de Dados, controle de acessos, testes de robustez e avaliações contínuas de vulnerabilidade devem ser incorporadas desde o desenvolvimento das soluções. “Segurança em IA não deve ser mais vista como uma camada extra, adicional, mas sim como parte do próprio desenho das soluções necessárias para o funcionamento da empresa. Quando integrada desde o início, contribui para que a tecnologia seja adotada de forma mais previsível e sustentável no negócio”, avalia.

Boas práticas para utilizar a IA de forma confiável
Embora os riscos sejam relevantes, especialistas apontam que a adoção confiável da IA depende menos de ações isoladas e mais de uma estrutura contínua de Governança, Segurança e monitoramento. Entre as principais boas práticas estão:

 Estabelecer Governança de Dados estruturada, com políticas claras de uso, armazenamento e qualidade das informações

 Garantir transparência dos modelos, com documentação e ferramentas de explicação

 Implementar segurança desde o início, adotando o conceito de “security by design”

 Monitorar continuamente os sistemas, identificando desvios, vieses e falhas

 Promover cultura organizacional orientada à ética, com treinamento e conscientização das equipes

“O uso de IA nas empresas deve ser visto como um processo em evolução, que exige equilíbrio entre inovação e responsabilidade. O desafio está em utilizá-la de forma consciente, com processos que sustentem sua confiabilidade ao longo do tempo, na capacidade de acompanhar o desempenho dos modelos, corrigir desvios e manter controle sobre dados e decisões automatizadas”, conclui o professor da FGV, Kenneth Corrêa.