Ter uma IA descontrolada é o mesmo que não ter IA

Até 2027, 40% das empresas vão rebaixar ou desativar agentes autônomos de IA por falhas de governança identificadas só depois de incidentes já ocorridos em produção, projeta o Gartner. Segundo Shiva Varma, diretor analista sênior da consultoria, a causa raiz é que “as organizações estão tratando a governança de agentes de IA como binária, ou totalmente restrita ou totalmente confiável” sem diferenciar o risco real de cada agente conforme seu nível de autonomia.

Um número menos citado, mas igualmente revelador, vem da Okta, uma empresa de infraestrutura de identidade. Eles ouviram 306 CISOs em seis países para o relatório Global CISO Insights 2026 e concluíram: só 47% dos líderes de segurança conseguem dizer que identificam todos os agentes de IA rodando no ambiente da empresa. Apenas 46% dizem controlar a que sistemas esses agentes se conectam. E só 45% dizem autorizar o que cada agente pode fazer.

É preciso saber perguntar

O cenário é preocupante: faltam as três perguntas mais básicas de qualquer coisa que se pretenda “sob controle”:

CADASTRE-SE GRÁTIS PARA ACESSAR 5 CONTEÚDOS MENSAIS

Já recebe a newsletter? Ative seu acesso

Ao cadastrar-se você declara que está de acordo
com nossos Termos de Uso e Privacidade.

Cadastrar

1. Onde está?
2. A que está conectado?
3. O que pode fazer?

Reparem que a maioria das empresas reprova nas três ao mesmo tempo.

O relatório Cost of a Data Breach 2025, da IBM, dá o número em dinheiro: o custo médio de uma violação de dados no Brasil chegou a R$ 7,19 milhões, uma alta de 6,5% sobre o ano anterior. O mesmo estudo identificou que 87% das organizações brasileiras analisadas não tinham política formal de governança para uso de IA generativa e agentes.

Três fontes, três metodologias diferentes, mesma conclusão: a velocidade de adoção de agentes de IA está descolada da capacidade de supervisioná-los e isso já aparece no balanço, não só na percepção de quem trabalha com segurança.

O erro de diagnóstico mais comum

Diante desse cenário, o primeiro instinto de muita empresa é treinar. Rodar um workshop de “uso responsável de IA”, atualizar a política interna, pedir pra área jurídica revisar o texto. Faz sentido. É rápido e barato, e dá a sensação de estar fazendo algo.

O problema é que não é (só) falta de treinamento. Um CISO pode saber exatamente o que deveria ser feito e ainda assim não ter como listar os agentes de IA que estão rodando na própria empresa, porque a ferramenta que faria esse inventário simplesmente não existe.

O dado mais revelador do relatório talvez seja este: 60% das organizações ainda tentam gerenciar identidade de agentes de IA com modelo de login, sessão e senha, processo pensado para autenticação humana, não para uma entidade autônoma que age em milissegundos, sem parar para digitar credencial nenhuma.

Treinar pessoas para operar dentro de uma ferramenta que não foi feita para o problema não fecha a lacuna. Mas calma que tem solução.

Treinamento em sete passos

Especialistas em identidade e governança convergem numa sequência parecida, e eu resumi aqui em sete etapas:

1. Classificar os agentes por nível de autonomia. É aqui que entra a recomendação central da Gartner: parar de tratar todo agente com a mesma régua. Um agente que só resume documentos e mostra o resultado a quem pediu não representa o mesmo risco que um agente que grava dados, dispara transações ou altera registros em produção. Governança que trava tudo sufoca também o de baixo risco, enquanto governança que libera tudo expõe demais o de alto risco.
2. Inventariar todo agente ativo. Não dá para governar o que não se enxerga. O ponto de partida é um inventário único e centralizado de todo agente de IA em produção: quem criou, para que serve, o que acessa. Sem isso, qualquer outra medida é construída sobre areia.
3. Dar identidade única a cada agente. Agente não deveria herdar credencial de humano ou de outro sistema. Cada um precisa de identidade própria e rastreável, para que toda ação possa ser atribuída especificamente a ele. Não funciona ter uma credencial genérica e compartilhada.
4. Aplicar privilégio mínimo, proporcional ao nível de risco. O agente recebe só o acesso estritamente necessário para a função que exerce, calibrado pela classificação de autonomia definida no passo 1. Hoje a maioria opera com permissões amplas demais, herdadas de configurações-padrão ou da pressa em colocar o projeto no ar.
5. Atribuir um dono humano responsável. Todo agente precisa de uma pessoa que responde pelo seu comportamento, e não uma área genérica de TI. Sem essa cadeia de responsabilidades, ninguém investiga quando algo sai errado, porque ninguém é dono do problema.
6. Monitorar e revogar em tempo real. Uma revisão de acesso trimestral não serve para algo que age em milissegundos. É preciso monitoramento contínuo e capacidade de revogar acesso instantaneamente quando um comportamento foge do padrão esperado.
7. Só então, treinar. Uma vez que exista infraestrutura de identidade, inventário, classificação de risco e regras claras, treinamento passa a ter uma função: ensinar times a operar essas ferramentas e reconhecer comportamento anômalo. Antes disso, treinamento é apenas ensinar pessoas a compensar manualmente uma lacuna estrutural, o que não escala e sempre falha primeiro exatamente no momento de maior pressão.

A pergunta que ainda falta fazer

A ansiedade que os 81% dos CISOs relatam vem de saber o tamanho do buraco e não ter, ainda, a ferramenta certa para fechá-lo. Não adianta oferecer um treinamento no começo de tudo, só para ter a sensação de progresso, enquanto a lacuna estrutural continua exatamente igual.

Então, antes de trazer para o seu time regras de responsabilidade no usa da IA, as lideranças precisam perguntar a si mesmas: alguém na minha empresa consegue listar agora, com nome e dono, todo agente de IA que está rodando?

Mais simples do que parece, mas, admito, também bem mais desconfortável.