5 coisas que os CISOs devem saber sobre IA
Explore as tendências de 2026 em inferência de IA e IA multimodelo para planejar suas implicações para a infraestrutura e a segurança.
Não ignore estas 5 tendências
A inferência autogerenciada e a IA multimodelo estão crescendo exponencialmente, como mostram os resultados de uma pesquisa com mais de 1.100 tomadores de decisão de TI em todo o mundo. Considere estas cinco implicações para a infraestrutura que os líderes de segurança não podem ignorar:
IA multimodelo como infraestrutura
O roteamento de modelos cria um novo limite de segurança
Atualmente, as organizações usam, em média, sete modelos de IA, e 52% delas encadeiam ou orquestram vários modelos. Isso traz novos riscos de segurança, como manipulação de roteamento, exfiltração de dados por meio de cadeias de modelos e aplicação inconsistente de políticas entre os modelos. O roteamento de modelos constitui uma infraestrutura e exige observabilidade e controles semelhantes aos usados no roteamento do tráfego de aplicações.
Automação impulsionada por IA em rápida expansão
O aumento repentino do tráfego de automação exige governança
A automação acionada por máquinas, como chamadas de API, atualizações de políticas, configurações e até mesmo alterações de infraestrutura, está prestes a superar o tráfego operacional acionado por humanos. No entanto, a maioria dos ambientes não está preparada para monitorar ou controlar essas solicitações na velocidade e no volume das máquinas. Uma nova categoria de atividade dos sistemas — o tráfego de automação — exige novas soluções de gerenciamento.
Segurança do tráfego de inferência
A segurança do tráfego de inferência é semelhante à segurança de aplicativos
Mais da metade das organizações já usa infraestrutura compartilhada, como gateways e balanceadores de carga, para disponibilizar e proteger a inferência de IA. Outros 37% planejam fazer isso dentro de um ano. As equipes de segurança, ainda amplamente focadas na governança de modelos, precisam reconhecer que o perímetro de segurança migrou para o caminho de inferência. Quando os prompts funcionam como requisições, as respostas como saídas de aplicativos e os modelos como serviços, esse tráfego de inferência precisa ser entregue, inspecionado, autenticado e gerenciado como qualquer outra interação crítica de aplicativos.
IA no caminho do aplicativo
A IA passou a fazer parte da stack de aplicativos
Os modelos de IA deixaram de ser experimentos ou recursos isolados. Hoje, são dependências integradas a aplicações em produção, e os endpoints de inferência são acessados da mesma forma que as aplicações chamam APIs ou microsserviços. Porém, quando a IA passa a fazer parte do fluxo da aplicação, ela precisa ser disponibilizada, monitorada e protegida como qualquer outra dependência de runtime.
Preparação da infraestrutura
Prontidão significa ter capacidade e controle
Mais de um terço das organizações — e 40% dos líderes seniores de TI — afirma que sua infraestrutura atual não dispõe dos recursos de computação, armazenamento, rede ou de outros requisitos de desempenho necessários para viabilizar a IA em escala. Suas arquiteturas de segurança podem ser ainda mais deficientes. Ambientes que não foram projetados para dar suporte à inferência ou à orquestração de agentes também não foram concebidos para permitir o monitoramento e a proteção do tráfego relacionado. Esses pontos cegos geram riscos de segurança.
Proteja sua organização e planeje-se com antecedência para implementar aplicações de IA em escala com sucesso. Baixe estes insights em formato de infográfico para compartilhá-los com os tomadores de decisão da sua organização.
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DESTAQUE
Relatório sobre o Estado da Estratégia de Aplicações de 2026
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