Vocês estão acompanhando as notícias sobre o OpenClaw*? Ele é um assistente de IA de código aberto, ainda em estágio experimental, que funciona como uma camada sobre um grande modelo de linguagem (LLM) como ChatGPT, Gemini ou Claude. O sistema é configurado pelo usuário, local ou remotamente, e tem capacidade de execução e não apenas de conversação. Ou seja, foi concebido para sair do papel de assistente e atuar como agente. Em resumo, o OpenClaw não responde, ele faz.
O rápido interesse da comunidade técnica e a adoção acelerada mostram apelo de mercado. A proposta é ampliar a produtividade com automação real. Embora a ferramenta não seja maliciosa por si só, o alto nível de privilégios do OpenClaw aumenta significativamente a exposição a ataques de prompt injection. Nesse tipo de ataque, agentes maliciosos exploram instruções ocultas para induzir o assistente a executar ações prejudiciais.
Papel Humano e Governança
O funcionamento do OpenClaw é baseado em mensagens de texto. O usuário envia um comando pelo chat definido, a solicitação é processada pelo LLM escolhido e, em seguida, o assistente executa as ações identificadas, como abrir programas, responder perguntas ou definir lembretes.
Ele faz o que o usuário solicita dentro do escopo de acesso concedido. Esses agentes não definem sozinhos seus limites. Alguém instala, concede permissões, conecta APIs, libera diretórios e define o que pode ou não ser feito. O ponto de partida é sempre humano. Por isso, segurança e efetividade dependem de três camadas claras:
- Configuração inicial, definição de acessos, integrações e escopo de atuação.
- Ajustes e otimizações, calibragem contínua entre humano e sistema, dentro de limites definidos.
- Governança contínua, monitoramento de logs, revisão de privilégios, políticas de risco e auditoria.
Quando há incidentes, raramente é uma “decisão da máquina”. Normalmente é excesso de permissão, baixa supervisão ou entendimento limitado do alcance concedido.
Riscos de Segurança no Ecossistema
O modelo de funcionamento combina fatores que elevam risco corporativo:
- Acesso a dados sensíveis: depende de chaves, credenciais e permissões amplas para operar. Consequentemente, traz risco de vazamento de dados pessoais, credenciais, cookies de sessão e exposição de informações corporativas.
- Interpretação incorreta de comandos: LLMs podem interpretar solicitações de forma imprecisa. Com permissões profundas sobre o sistema, isso pode resultar em ações irreversíveis, como exclusão de arquivos, preenchimento incorreto de formulários ou compras acidentais.
- Memória persistente: cria risco de ataques diferidos, ou seja, instruções maliciosas podem ser inseridas hoje e executadas no futuro, quando novas permissões forem liberadas.
- Capacidade de alterar dados locais: o OpenClaw pode criar, modificar e apagar dados no computador do usuário, abrindo margem para alterações indesejadas ou instalação de malware por engano.
No ambiente corporativo, onde dados confidenciais e integrações críticas estão em jogo, o impacto potencial é elevado. Como o usuário delega poder de ação à IA, a configuração correta e a segurança precisam ser centrais desde o início.
Minhas recomendações
O OpenClaw pode oferecer ganhos de produtividade, mas sua arquitetura atual exige maturidade de segurança que a maioria das organizações ainda não possui.
Pode ser um experimento interessante para entender o potencial de assistentes de IA com execução real, mas eu posso afirmar que quem não entende as implicações de segurança de agentes como o Clawdbot não deveria utilizá-los.
Sem os devidos cuidados, neste momento, o risco de comprometimento de identidade digital, ativos informacionais e infraestrutura tende a superar os benefícios.
Esse lançamento ilustra um padrão recorrente em tecnologia: adoção guiada por entusiasmo antes de due diligence adequada. A discussão deixa de ser apenas tecnológica e passa a ser de governança de agentes autônomos.
IA autônoma é menos sobre algoritmo e mais sobre arquitetura, autonomia operacional e controle. O ponto central não é a capacidade técnica, mas a delegação de ação sem governança proporcional.
Caso você decida testar, minha recomendação é esta: use em ambiente isolado e controlado sem dados sensíveis e comunique as áreas de TI e COAUD e aos comitês de governança da empresa, para garantir uma camada de confiança com auditoria de ações e permissões temporárias e revogáveis.
Não tenho a menor dúvida de que os agentes autônomos são promissores, mas autonomia sem controle é risco operacional travestido de inovação. Ainda não há resposta clara sobre o quanto essas IAs realmente “entendem” o que fazem. A questão social, porém, já é concreta: projetar sistemas considerando a tendência humana de humanizar tecnologia, definir governança para agentes cuja lógica não é totalmente visível e preparar gerações que crescem em diálogo constante com IA.
Promessa de produtividade reduz cautela. Quanto mais valor entregue, menor a preocupação com segurança. Mas vamos com calma. Novas versões virão, inevitavelmente mais poderosas.
A pergunta não é se a máquina entende. É como agimos quando ela parece entender.
* Nota de nomenclatura
Clawdbot, Moltbot e OpenClaw referem-se ao mesmo projeto. Trata-se da mesma IA agêntica que viralizou recentemente e passou por mudanças de nome ao longo do processo de exposição pública e reposicionamento. Hoje, o nome mais associado ao projeto é OpenClaw. Para fins de risco, governança e segurança, os três nomes devem ser tratados como a mesma tecnologia. A troca de nome não altera arquitetura, funcionamento nem superfície de risco.