IA cria pontos cegos e compromete resposta a incidentes de segurança
A adoção acelerada de inteligência artificial nas empresas está abrindo novas brechas de segurança e dificultando a detecção de ataques cibernéticos. É o que mostra o Logicalis Global CIO Report 2026, elaborado a partir de entrevistas com líderes de tecnologia em diversos países. Segundo o estudo, a corrida para incorporar IA em processos críticos está superando a capacidade das áreas de segurança de acompanhar os riscos.
De acordo com o relatório, 34% dos CIOs reconhecem que a inteligência artificial criou novos pontos cegos em seus ambientes de segurança. Em outras palavras, surgiram áreas da infraestrutura e do fluxo de dados às quais as equipes de defesa têm pouca ou nenhuma visibilidade. Além disso, 35% dos executivos afirmam que a capacidade de detectar violações e ataques diminuiu após a introdução da IA em seus sistemas.
O documento destaca uma mudança estrutural: a IA deixou de ser vista apenas como aliado na proteção cibernética e passou a compor também a superfície de ataque. Mais de um quarto dos CIOs (28%) classificam as próprias soluções de IA utilizadas pela organização como uma fonte significativa de risco. Esse dado reforça a percepção de que modelos, agentes e integrações com IA podem se tornar vetores para invasões, vazamentos e manipulação de dados.
Outro alerta importante do estudo diz respeito à resposta a incidentes. Para 41% dos CIOs entrevistados, o tempo de resposta piorou desde que a IA passou a ser amplamente utilizada. Em vez de simplificar o trabalho das equipes de segurança, a tecnologia muitas vezes aumenta a quantidade de sinais, alertas e complexidades operacionais, o que retarda a tomada de decisão. O relatório sintetiza o problema ao afirmar que a “IA está ampliando a complexidade das operações de segurança mais rápido do que processos, habilidades e ferramentas conseguem se adaptar”.
A fragilidade humana, historicamente um dos principais pontos fracos em cibersegurança, permanece em evidência e agora é potencializada pela IA. A escassez de profissionais qualificados na área (apontada por 30% dos CIOs) e a falta de conscientização dos colaboradores sobre riscos digitais (32%) seguem como desafios relevantes. Porém, com a inteligência artificial, erros que antes teriam impacto limitado ganham escala e velocidade, elevando significativamente o dano potencial.
Quase dois terços dos CIOs (66%) admitem que suas organizações ainda não oferecem treinamentos adequados sobre o uso responsável da IA. Em paralelo, 57% afirmam que funcionários estão expondo dados sensíveis ao utilizar ferramentas de inteligência artificial, muitas vezes sem compreender a extensão do risco. Isso inclui situações como inserir informações confidenciais em chatbots, carregar documentos estratégicos em serviços externos ou compartilhar bases de dados sem os devidos controles.
O relatório também evidencia que a governança de IA ainda está em estágio inicial em grande parte das empresas. Apenas 34% dos CIOs dizem ter plena confiança de que seus mecanismos de governança acompanham o ritmo da adoção da tecnologia. E somente 37% afirmam ter visibilidade completa sobre todas as ferramentas de IA utilizadas dentro da organização, incluindo soluções contratadas diretamente pelas áreas de negócio, sem envolvimento formal de TI ou segurança.
Essa falta de visibilidade abre espaço para o que se convencionou chamar de “shadow AI”: o uso de ferramentas de inteligência artificial sem conhecimento ou aprovação das áreas responsáveis. Nessas situações, dados corporativos podem ser inseridos em plataformas externas, sem avaliação de riscos, sem contrato adequado e sem alinhamento às políticas de proteção de dados. O resultado é uma proliferação de pontos cegos que dificultam auditorias, monitoramento e reação a incidentes.
A pressão por inovação, aliada à falta de clareza sobre riscos, faz com que muitos líderes afrouxem padrões que antes eram rígidos. De acordo com o estudo, 62% dos CIOs admitem ter flexibilizado regras de governança em razão de limitações de entendimento ou capacidade para lidar com IA. Em vez de barrar o uso da tecnologia, optam por permitir avanços mesmo sem controles totalmente maduros, assumindo riscos que muitas vezes não são plenamente calculados.
Diante desse cenário, o documento destaca um novo papel estratégico para o CIO: tornar-se o guardião da confiança em sistemas que operam com crescente autonomia. Não se trata apenas de garantir disponibilidade e performance das soluções, mas de assegurar que modelos, agentes e fluxos de IA se comportem de forma previsível, auditável e alinhada às normas regulatórias e às expectativas éticas da organização.
O estudo vai além da segurança e aborda também o nível de maturidade das iniciativas de IA. Embora a adoção esteja em expansão, 65% dos CIOs ainda não se sentem confiantes na capacidade de escalar projetos para além da fase piloto. Muitas empresas permanecem presas a experimentos isolados, sem conseguir transformar testes bem-sucedidos em soluções amplamente integradas aos processos de negócio.
Essa dificuldade de escalar se reflete na percepção de retorno financeiro e estratégico. Segundo o relatório, 82% dos líderes de TI não possuem forte convicção de que os investimentos feitos em IA até agora já geraram valor mensurável. Falta clareza sobre métricas, indicadores e formas de demonstrar, de maneira objetiva, o impacto da tecnologia em eficiência, receita, redução de risco ou inovação.
Ao mesmo tempo, o relatório aponta uma nova etapa na evolução da tecnologia: a transição para a chamada IA agêntica. Nessa abordagem, sistemas de inteligência artificial deixam de ser apenas assistentes passivos e passam a atuar como agentes que tomam decisões, executam ações e interagem com outros sistemas de forma mais autônoma. Cerca de 60% das empresas planejam investir em soluções desse tipo nos próximos 12 meses, o que tende a ampliar ainda mais a necessidade de governança sólida.
A migração para modelos mais autônomos aumenta os riscos de maneira exponencial. Um agente de IA com permissão para executar tarefas em sistemas corporativos pode, por exemplo, comprometer processos críticos se for mal configurado, manipulado por atacantes ou treinado com dados enviesados. Isso exige novas camadas de controle, como limites de escopo de atuação, trilhas de auditoria detalhadas, monitoramento contínuo de comportamento e mecanismos de intervenção humana em situações de exceção.
Nesse contexto, a resposta a incidentes precisa ser repensada. Não basta adaptar os playbooks tradicionais de cibersegurança; é necessário criar procedimentos específicos para lidar com falhas, abusos ou desvios de comportamento de sistemas de IA. Isso inclui desde o desligamento rápido de modelos comprometidos até planos de comunicação interna e externa quando um incidente envolvendo IA afeta clientes, parceiros ou a reputação da marca.
Um ponto central é a criação de políticas claras de uso de IA por parte dos colaboradores. Em vez de proibições genéricas, as empresas tendem a ser mais efetivas quando definem diretrizes práticas: que tipos de dados podem ou não ser inseridos em ferramentas externas, quais soluções são aprovadas, quais precisam de avaliação prévia, como registrar e monitorar o uso, e quais responsabilidades recaem sobre cada área de negócio.
Treinamentos recorrentes são outro pilar essencial. Não se trata apenas de ensinar funcionalidades de ferramentas, mas de desenvolver uma cultura de risco responsável. Funcionários precisam entender que, ao utilizar IA para ganhar produtividade, também assumem um papel ativo na proteção de dados e na preservação da integridade dos modelos. Casos reais de incidentes, simulações e exercícios práticos tendem a ser mais efetivos do que cursos teóricos genéricos.
Do ponto de vista de arquitetura tecnológica, o avanço da IA reforça a importância de princípios como “zero trust”, segmentação de redes, mínimo privilégio e monitoramento em tempo real. Sistemas de IA devem ser tratados como componentes críticos da infraestrutura, com controles de acesso rigorosos, validação de origem e integridade dos dados utilizados no treinamento, e mecanismos para detecção de uso anômalo.
A integração entre equipes também se torna decisiva. Segurança, TI, áreas de negócio, jurídico, privacidade e governança precisam atuar de forma coordenada no desenho, implantação e supervisão de soluções de IA. Sem essa colaboração, é comum que projetos avancem focados apenas em eficiência ou inovação, negligenciando requisitos de conformidade, proteção de dados pessoais e riscos reputacionais.
Finalmente, o relatório deixa implícito que a questão central não é frear a adoção de inteligência artificial, mas amadurecer rapidamente a forma como ela é integrada ao ambiente corporativo. Empresas que conseguirem equilibrar inovação com governança robusta, educação contínua e visão sistêmica de riscos tendem a extrair mais valor da IA, reduzindo a probabilidade de incidentes graves. Já aquelas que avançarem sem essa base sólida podem ver a tecnologia, que deveria ser aliada, tornar-se um dos principais fatores de vulnerabilidade digital.