Nos últimos anos, acompanhamos a rápida adoção de ferramentas de inteligência artificial em praticamente todos os setores da economia. Essa corrida pela eficiência e pela inovação, no entanto, trouxe consigo uma nova superfície de ataque que cresce em velocidade inédita. O desafio que antes era apenas “enxergar” o que estava em risco agora evoluiu, não basta ter visibilidade, é preciso governar e controlar, de forma proativa, esse ecossistema cada vez mais complexo.
De acordo com pesquisa da Tenable, mais de um terço das equipes de segurança estão identificando o uso de aplicativos de IA em seus ambientes que podem não ter sido provisionados por meio de processos formais.
Durante um período de 75 dias, entre o final de junho e o início de setembro de 2024, a Tenable encontrou mais de 9 milhões de instâncias de aplicativos de IA em mais de 1 milhão de hosts. O risco à segurança cibernética do uso irrestrito de IA é agravado pelo crescente volume de vulnerabilidades de IA. A Tenable Research encontrou e divulgou diversas vulnerabilidades em soluções de IA incluindo Microsoft Copilot, Flowise e Langflow, entre outras.
Quando cruzamos esse cenário com ambientes de nuvem, o quadro se agrava. Pesquisas mostram que uma parcela significativa das organizações mantém configurações inseguras em workloads de IA. É comum encontrar instâncias com privilégios de root ativados por padrão, buckets de dados acessíveis publicamente e notebooks de machine learning rodando com permissões excessivas. Cada uma dessas falhas representa uma porta aberta para atacantes.
Da reação à prevenção
Historicamente, o papel das equipes de segurança foi reagir a incidentes ou corrigir vulnerabilidades identificadas. Mas a lógica de proteção em ambientes de IA exige uma mudança de mentalidade. O ritmo de evolução e a descentralização do uso de inteligência artificial tornam insuficiente qualquer abordagem puramente reativa.
O que se impõe agora é a capacidade de antecipar riscos. Isso significa ir além da detecção de falhas e estabelecer mecanismos de governança que reduzam drasticamente a exposição, independentemente de onde a IA esteja sendo utilizada ou desenvolvida. É o movimento de sair da visibilidade e alcançar o controle mapeando, monitorando e corrigindo desvios antes que eles comprometam os negócios.
Para os líderes de tecnologia, essa evolução traz benefícios claros. A integração de práticas mais maduras de governança de IA resulta em maior confiança na adoção de novos modelos e aplicações, possibilita acelerar projetos estratégicos sem comprometer a segurança e reforça o alinhamento com exigências regulatórias.
Mais importante, essa mudança posiciona a cibersegurança como elemento habilitador da inovação, não como barreira. Quando há clareza sobre onde estão os riscos e a capacidade de agir sobre eles de forma eficiente, as empresas conseguem explorar o potencial da inteligência artificial com mais ousadia e menos medo.
Estamos diante de uma transformação profunda na forma de encarar a segurança digital. O que antes era um esforço concentrado em fechar brechas visíveis, agora exige também a orquestração de políticas, governança e controle contínuo. É nesse ponto de virada que se define a maturidade da proteção em ambientes de IA.
O futuro das organizações dependerá de quem conseguir equilibrar velocidade de inovação e capacidade de governar riscos. Mais do que nunca, proteger é também viabilizar o crescimento.
