Por André Dias* – O vazamento de dados sensíveis é um dos problemas mais críticos no cenário atual da inteligência artificial. À medida que a IA se torna cada vez mais integrada aos processos corporativos, a falta de controles adequados pode resultar em exposições indesejadas de informações confidenciais. Segundo a consultoria IDC, os gastos com serviços relacionados à IA e à IA generativa devem ultrapassar US$ 459 milhões neste ano, evidenciando o crescimento acelerado dessa tecnologia. Contudo, para 37% das empresas, a aplicação da IA é limitada pela incerteza quanto à segurança e à proteção de dados utilizados nesses modelos.
Nesse contexto, a Shadow IA, ou IA Sombra, emerge como uma preocupação ainda mais alarmante. Trata-se de sistemas de inteligência artificial desenvolvidos e operados de maneira independente, fora das estruturas de governança corporativa ou supervisão formal. Embora frequentemente criados para solucionar problemas específicos e otimizar decisões, esses sistemas representam sérios riscos devido à ausência de controle e transparência, comprometendo a segurança e a confiabilidade das organizações, que muitas vezes não estão preparadas para lidar com as implicações dessa tecnologia desregulada.
Por serem criados fora do alcance da governança organizacional, esses sistemas não passam por auditorias formais, validações ou regulamentações, dificultando o entendimento sobre como esses sistemas funcionam, como tomam decisões e de que forma os dados utilizados e gerados são tratados. Isso pode resultar em erros que passam despercebidos, gerando decisões baseadas em informações distorcidas. O problema é amplificado pela ausência de documentação adequada, que cria dependência de desenvolvedores específicos e impossibilita que a organização mantenha controle efetivo sobre a tecnologia.
A Shadow IA também carrega consigo o risco do viés algorítmico. Inteligências artificiais são treinadas com base em dados históricos, que frequentemente refletem preconceitos e inconsistências. Em um cenário onde a supervisão está ausente, como ocorre com a Shadow IA, esses vieses podem ser amplificados, levando a decisões discriminatórias ou prejudiciais.
Riscos amplificados na cibersegurança
O contexto de cibersegurança adiciona uma camada extra de complexidade à questão da Shadow IA, tornando-a uma ameaça ainda mais crítica para as organizações. A falta de governança e supervisão nos sistemas de IA Sombra podem resultar na exposição de dados sensíveis, colocando em risco informações confidenciais e violando regulamentações rigorosas como a LGPD e o GDPR. Sem o devido monitoramento, esses sistemas podem não apenas causar danos diretos à privacidade dos indivíduos, mas também abrir vulnerabilidades para ataques cibernéticos, como invasões ou exfiltração de dados, que podem ser exploradas por cibercriminosos, expondo a organização a riscos financeiros e reputacionais significativos.
A governança se torna ainda mais urgente à medida em que a Shadow IA se expande para além dos modelos generativos. Apesar de muitas vezes associada exclusivamente à IA generativa, que cria novos conceitos a partir de dados históricos, a Shadow IA também pode emergir em sistemas tradicionais que imitam e reproduzem padrões existentes. O ponto de atenção não é o modelo em si, mas a falta de processos claros que garantam a segurança, a confidencialidade e a integridade das informações.
Podemos traçar um paralelo interessante entre o desafio atual da Shadow IA e o fenômeno do Shadow IT, que marcou a última década. Assim como os departamentos de TI precisaram enfrentar sistemas e soluções implantados fora de sua supervisão, o surgimento da Shadow IA exige a implementação de uma governança robusta e adaptativa. Isso inclui a criação de regulamentações claras, homologação de sistemas e investimentos em treinamento e capacitação de equipes.
Se não gerenciada de forma proativa, a Shadow IA pode comprometer não apenas a segurança cibernética, mas também a reputação e a sustentabilidade das operações das empresas. O equilíbrio entre inovação tecnológica e governança responsável é a chave para navegar sem riscos neste novo paradigma. A liderança das organizações deve priorizar práticas transparentes e éticas, assegurando que o uso da inteligência artificial, mesmo em suas formas mais independentes, seja alinhado aos valores e objetivos institucionais.
*André Dias é Engineering Sales Specialist da Adistec Brasil, distribuidora de TI especializada em soluções de infraestrutura para Data Centers e Segurança da Informação.
