A inteligência artificial veio para ficar — não há como voltar à era anterior à década de 2010. Os ganhos em produtividade, inovação e impacto econômico são simplesmente transformadores demais.
Mas, junto com esses benefícios extraordinários, surgem sérios riscos para as organizações que adotam a IA. Um dos mais urgentes é a IA paralela — o uso crescente de ferramentas de IA por funcionários sem o conhecimento ou a aprovação dos líderes de TI. Essa prática está rapidamente se tornando uma ameaça significativa à segurança e à conformidade, embora ainda seja relativamente nova e continue evoluindo.
“Embora as perdas financeiras exatas decorrentes da IA paralela ainda estejam sendo calculadas, o potencial de danos é evidente — e crescente.”
A IA paralela é uma ramificação em rápida evolução da TI paralela, o antigo desafio em que funcionários implementam softwares, serviços de nuvem ou sistemas não autorizados dentro da empresa. Embora a TI paralela já sobrecarregue a governança e a segurança, a IA paralela acrescenta uma nova e perigosa camada de complexidade.
Alguns exemplos de IA paralela:
- Um engenheiro de software usa uma conta pessoal do ChatGPT, Gemini ou Copilot para gerar código padrão, traduzir linguagens, refatorar código legado ou escrever casos de teste — e, sem querer, acaba inserindo código proprietário em um modelo público. Esse código pode ser armazenado, registrado ou exposto. Pior ainda, o conteúdo gerado pela IA pode incluir lógica insegura, APIs inventadas ou código que viole termos de licenciamento.
- Um especialista em comunicação envia um memorando estratégico confidencial para uma ferramenta de IA a fim de resumi-lo ou redigir uma mensagem voltada aos clientes. Esse conteúdo proprietário agora está armazenado em servidores de terceiros, fora da supervisão da equipe de TI.
- Um representante de vendas instala uma extensão do Chrome que gera automaticamente e-mails de prospecção usando IA e se conecta tanto ao sistema de e-mail quanto ao CRM. Os riscos? Possível vazamento de dados, violações das políticas internas e descumprimento de regulamentações como o GDPR ou a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia.
Esses exemplos são apenas o começo. Inúmeros outros cenários de IA paralela ocorrem diariamente em diversos setores. A dimensão do problema é tão grande que a Gartner® prevê que “até 2027, 75% dos funcionários adquirirão, modificarão ou criarão tecnologias sem a visibilidade da TI — um aumento em relação aos 41% registrados em 2022. Como resultado, os modelos operacionais de segurança cibernética altamente centralizados e de cima para baixo fracassarão. Em vez disso, os CISOs precisarão reestruturar a segurança cibernética como uma função centralizada e enxuta, que dê suporte a um amplo conjunto federado de especialistas e equipes de fusão integrados em toda a empresa. Isso amplia a segurança cibernética até as áreas periféricas da empresa, aproximando-a de onde as decisões sobre tecnologia e riscos são tomadas e implementadas.”1
Injeção de prompts e vazamento de dados: principais preocupações
Embora as perdas financeiras exatas decorrentes da IA invisível ainda estejam sendo calculadas, o potencial de danos é evidente — e crescente. As organizações que não agirem agora correm o risco de enfrentar incidentes graves, exposição regulatória e perda da confiança dos clientes.
Entre as vulnerabilidades mais preocupantes está a injeção de prompts — um ataque no qual um usuário mal-intencionado manipula a entrada da IA para contornar restrições, vazar dados confidenciais ou executar ações não intencionais. Os modelos de IA tendem a confiar nas entradas por padrão, o que os torna vulneráveis a esse tipo de exploração. Uma injeção de prompts bem-sucedida pode induzir a IA a revelar dados internos, corromper processos automatizados ou comprometer sistemas de tomada de decisão.
Outra grande preocupação é o vazamento de dados, especialmente de informações de identificação pessoal (PII), informações de saúde protegidas (PHI), dados bancários e registros financeiros, código-fonte e propriedade intelectual proprietária, credenciais e chaves de acesso ou registros de clientes.
Para agravar o problema, há o risco de não conformidade regulatória. O uso não autorizado de IA pode facilmente violar normas como o GDPR, a HIPAA, o PCI DSS e a Lei Sarbanes-Oxley, expondo as empresas a penalidades e danos à reputação.
Algumas empresas respondem com proibições — mas será que isso é eficaz?
Em resposta a esses riscos, algumas organizações proibiram seus funcionários de usar ferramentas de IA generativa não aprovadas. A Samsung, por exemplo, foi uma das primeiras empresas, em 2023, a proibir o uso do ChatGPT e de chatbots semelhantes baseados em IA, alegando preocupações com o vazamento de informações internas confidenciais. Desde então, vários bancos e outras empresas adotaram restrições ou emitiram alertas semelhantes.
No entanto, os especialistas do setor são, em sua grande maioria, contrários a proibições generalizadas.
Por que a governança, e não as proibições, é o melhor caminho
Apesar dos riscos legítimos, analistas do setor recomendam políticas preventivas e estruturas de governança em vez de proibições absolutas.
Proibições tendem a ser contraproducentes. Elas são difíceis de aplicar, muitas vezes prejudicam a inovação e o moral das equipes e podem levar o uso da IA ainda mais para a clandestinidade, tornando-o ainda mais difícil de detectar e controlar.
Como afirmou um líder de TI em uma discussão na Comunidade de Pares do Gartner sobre a proibição de ferramentas de IA: “Proibições simplesmente não funcionam. Mesmo sem políticas, essa medida prejudica a inovação e transmite uma mensagem equivocada aos funcionários e ao mundo sobre a nossa organização.”
O que as organizações devem fazer em vez disso
Veja algumas medidas práticas de governança que as organizações podem adotar agora mesmo:
- Estabeleça uma política clara de uso de IA
Defina quais ferramentas são aprovadas, como os dados devem ser gerenciados, quais casos de uso são aceitáveis e quais são as medidas de proteção existentes. Deixe absolutamente claro o que é permitido — e por quê. - Mantenha uma lista de ferramentas de IA previamente avaliadas
Avalie as ferramentas quanto à privacidade de dados, à segurança e à conformidade regulatória. Incentive os funcionários a usá-las em vez de plataformas não avaliadas. Por exemplo, utilize versões empresariais de ferramentas como o ChatGPT, com recursos de registro e proteção contra perda de dados, e adote assistentes internos de IA integrados às plataformas da empresa. - Treine os funcionários e promova a conscientização
Ajude a equipe a compreender os riscos — desde vazamentos de dados e conteúdo inventado pela IA até falhas de conformidade. A maioria dos usos indevidos não é intencional. - Monitore e depois adapte-se
Considere usar monitoramento (em conformidade com os princípios éticos e a legislação) para detectar usos não autorizados. Em vez de punir, invista em conscientização. Atualize continuamente suas políticas à medida que os recursos de IA evoluem.
Em breve: tecnologia da F5 para ajudar a gerenciar a IA paralela
A tecnologia pode oferecer uma solução escalável? Com certeza.
A F5 anunciou hoje detecção e prevenção de vazamento de dados para proteger cargas de trabalho de IA e lançará, nos próximos meses, novos e poderosos recursos desenvolvidos para ajudar as organizações a mitigar de forma abrangente os riscos da IA paralela, especialmente os relacionados ao uso não autorizado de ferramentas de IA em canais criptografados (o padrão para a maioria das APIs de IA e plataformas SaaS).
Fique atento aos próximos anúncios. Enquanto isso, confira todas as novidades mais recentes da F5 sobre IA em nossa página do Accelerate AI.
GARTNER é uma marca registrada e uma marca de serviço da Gartner, Inc. e/ou de suas afiliadas nos EUA e internacionalmente, e é usada neste documento com permissão. Todos os direitos reservados.
1Gartner, Maverick Research: CISOs precisam transformar sua função ou se tornar obsoletos, 19 de junho de 2025
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