Shadow AI nas empresas: riscos reais e como governar antes que doa

A democratização da inteligência artificial trouxe ganhos expressivos de produtividade. Porém, também abriu espaço para um fenômeno silencioso: a Shadow AI (IA das sombras). Ela ocorre quando colaboradores utilizam ferramentas de IA fora do conhecimento ou do controle da organização, sobretudo da equipe de segurança. O resultado pode ser exposição a vazamentos de dados, falhas de conformidade, danos à reputação e outros impactos relevantes.

CISOs, CTOs e líderes de produto enfrentam o desafio de provar valor com IA responsável, ao mesmo tempo em que o uso de Shadow AI se dissemina pelas organizações. 

Este artigo discute o impacto desse fenômeno, a importância da governança de IA e alternativas para minimizar riscos, além de trazer aspectos da governança da IA que são relevantes neste contexto.

Por que lidar com Shadow AI importa

A quantidade de ferramentas de IA não para de crescer. O próprio navegador que usamos no dia a dia já integra recursos de IA capazes de executar tarefas de forma semi-autônoma. Lançamentos recentes de soluções como OpenAI Atlas e Perplexity Comet podem ser úteis e têm cada vez mais usuários, mas implicam desafios à governança da IA.

Em 2024, um estudo da National Cybersecurity Alliance em parceria com a CybSafe revelou que 38% dos funcionários admitiram compartilhar informações sensíveis com ferramentas de IA sem conhecimento do empregador - percentual que chega a 46% na Geração Z e 43% entre Millennials.

Vazamentos recentes reforçam o custo de vazamento de dados fora de controle. Em 2024, a AT&T informou que registros de chamadas e SMS de “quase todos” os seus clientes foram expostos - um lembrete de que telemetria e metadados são valiosos e sensíveis.

Além do impacto operacional, a Shadow AI eleva o custo das violações. Sem controles de segurança e privacidade adequados e auditáveis, os custos com eventuais multas podem ser ainda maiores se a empresa não conseguir demonstrar a implementação de boas práticas de proteção em atendimento às legislações como LGPD e GDPR. Ou seja, governança fraca pode custar bem caro.

Então, como reduzir o risco sem matar a inovação?

À medida que o desafio cresce, é essencial implementar políticas, processos e ferramentas. Abaixo, listamos três frentes práticas.

1) Catálogo de ferramentas aprovadas e políticas claras

Defina uma política simples de uso de IA (o que pode/não pode, dados permitidos/proibidos) e publique um catálogo de ferramentas aprovadas, com propósitos, escopos de dados, áreas responsáveis e contatos. Facilite o caminho oficial, para que as pessoas não busquem atalhos.

2) Monitoramento contínuo do uso de IA

- Descoberta: faça um inventário de chamadas a serviços de IA (Firewall e AI Gateway/proxy ajudam).

- Observabilidade: observe prompts, origens de dados e destinos.

- Alertas: dispare notificações para upload de PII, segredos ou volumes fora de política.

- Auditorias periódicas: revise integrações, chaves e permissões.

Indicadores úteis

- Porcentagem de usuários ativos em ferramentas aprovadas vs. não aprovadas.

- Incidentes evitados por DLP (bloqueios de PII/segredos).

- Tempo de aprovação de novas integrações de IA.

- Cobertura de treinamento (e checagens rápidas de retenção).

3) Treinamento contínuo

Promova capacitação recorrente, com conteúdos curtos e práticos. A pesquisa The Annual Cybersecurity Attitudes and Behaviors Report 2024–2025 indica que a maioria dos profissionais avaliados ainda não recebeu formação adequada para lidar com os riscos da IA. Portanto, é importante promover treinamento contínuo sobre os riscos de segurança no uso de IA.

O que não fazer

- Proibir tudo: bloqueios totais empurram o uso para fora do radar, o que aumenta a Shadow AI. Prefira implantar mecanismos de descoberta e monitoramento para identificar usos não autorizados e tratar a causa (por meio de treinamento, contratação ou desenvolvimento de alternativas internas).

- Guardar logs às escuras: sem observabilidade de prompts e dados, não há como auditar nem responder a incidentes. Garanta que todo uso de IA seja auditável, com logs que suportem análise preventiva e investigação.

- Treinar uma vez e “dar por feito”: o cenário muda rápido. Programa contínuo é obrigatório.

Achei um uso não autorizado, o que fazer?

É praticamente certo que, em qualquer organização, as pessoas estão usando várias IAs - algumas delas sem autorização. Ao detectar Shadow AI, quatro caminhos são possíveis, cada um com seu trade-off:

1. Construir agentes de IA internamente, substituindo o uso de Shadow AI se o valor justificar.
Prós: controle e personalização; aderência a políticas e auditorias.
Contras: maior custo de desenvolvimento e de manutenção.

2. Contratar serviços SaaS em substituição ao Shadow AI.
Prós: implantação mais rápida; SLA, NDA, DPA e demais cláusulas que fortalecem a governança.
Contras: risco residual de terceiros e dependência da cadeia de fornecedores.

3. Autorizar/contratar a IA identificada quando houver valor comprovado.
Se os benefícios superarem alternativas internas, formalize a contratação e coloque sob governança corporativa.

4. Bloquear e proibir o uso quando o risco for elevado.
Para serviços sem controles adequados, bloqueie o acesso e comunique claramente o bloqueio dando publicidade.

Papel do AI Gateway 

Chamemos de AI Gateway a classe de soluções que inclui Agentic Gateway, LLM Gateway e afins. Esses componentes centralizam o tráfego de IA, oferecendo, na perspectiva da segurança:

- Telemetria de prompts, logs de auditoria, controle de acesso e guardrails.

- Padronização de chaves e endpoints de múltiplos provedores sob um plano único.

- Observabilidade e políticas corporativas aplicáveis a agentes internos e a serviços SaaS.

Vale lembrar: Shadow AI geralmente não passa pelo gateway, justamente por estar fora da governança. Ainda assim, mesmo agentes internos podem incluir ferramentas, bibliotecas ou modelos que escaparam à revisão de segurança. Daí a importância de:

- Conectar o AI/Agentic Gateway ao SIEM.

- Gerar alertas para violações de PII (LGPD/GDPR) e outras políticas.

- Estabelecer auditorias periódicas e ciclos de melhoria conduzidos pela equipe de segurança.

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Boas práticas para o uso de AI Gateway

- Exigir passagem obrigatória de todo tráfego de IA pelo gateway.

- Aplicar mínimo privilégio.

- Configurar DLP, content safety, rate limiting, outros guardrails de segurança via AI Gateway.

- Manter logs imutáveis e métricas (prompts bloqueados, volume de uso/token, custos por agente).

Conclusão

Na prática, a Shadow AI é um déficit de governança que cresce na mesma proporção da pressão por produtividade e inovação. Quando TI e Segurança oferecem caminhos fáceis e seguros, com monitoramento, educação e patrocínio executivo, a inovação floresce dentro das regras. 

Tratar a governança de IA como capacidade estratégica, e não apenas como compliance, é essencial para elevar a produtividade evitando o custo dos vazamentos.

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