É fato que as inteligências artificiais se espalharam pelas empresas de maneira acelerada, porém o que assusta é que isso nem sempre ocorreu (ou ocorre) de maneira controlada.
Enquanto as equipes de produto, marketing e até jurídico experimentam ferramentas como ChatGPT, Copilot e Midjourney para ganhar eficiência, um risco silencioso cresce nos bastidores: o uso não monitorado de IA.
Esse fenômeno tem nome. É a Shadow AI, ou seja, o uso de soluções de inteligência artificial sem conhecimento, aprovação ou visibilidade do time de TI ou da área de segurança.
Assim como a Shadow IT expôs empresas a riscos operacionais há uma década, a Shadow AI coloca a confidencialidade dos dados, o controle sobre os modelos e o compliance regulatório em xeque.
Neste artigo, você vai entender por que a Shadow AI representa uma ameaça silenciosa à segurança da informação e à governança de dados, como ela surge, quais são os riscos mais comuns e o que fazer para antecipar pressões regulatórias cada vez mais severas.
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O que é Shadow AI e por que ela representa um risco crescente nas empresas
Shadow AI é o termo usado para descrever o uso de ferramentas de inteligência artificial em ambientes corporativos sem aprovação oficial ou integração aos controles da empresa.
Pode ser um colaborador colando dados sensíveis no ChatGPT, um analista financeiro automatizando planilhas com copilotos baseados em IA ou um time de design criando ativos com IA generativa sem rastreabilidade. Tudo isso ocorre fora da supervisão da TI, da segurança e da governança de dados.
O problema não é a IA em si, mas o uso desgovernado, invisível e sem critérios claros de segurança, auditoria ou conformidade. Isso abre espaço para uma série de riscos, que incluem vazamento de informações, uso indevido de dados pessoais, dependência tecnológica não documentada e exposição regulatória.
E à medida que a IA se torna mais acessível, o problema só tende a crescer.
Principais riscos da Shadow AI: o que sua empresa precisa saber para mitigar
A ameaça da Shadow AI vai além do uso não autorizado de ferramentas. Ela expõe a organização a falhas críticas que podem comprometer dados, reputação e conformidade legal. Abaixo, detalhamos os principais riscos com base em três pilares: segurança, privacidade e compliance.
Exposição acidental de dados sensíveis
O exemplo mais comum é o uso de modelos de linguagem como o ChatGPT para redigir textos, revisar contratos ou gerar análises com base em dados internos. Sem perceber, colaboradores podem colar informações confidenciais, como:
- Dados de clientes ou fornecedores;
- Detalhes de estratégias comerciais;
- Termos de contratos e acordos de M&A.
Mesmo que a plataforma afirme não reter dados permanentemente, o simples fato de trafegar essas informações por sistemas de terceiros sem contrato formal já representa um risco.
Falta de auditoria e rastreabilidade
Ao usar soluções de IA fora do ecossistema corporativo, a empresa perde visibilidade sobre:
- Quem utilizou a ferramenta;
- Quais dados foram inseridos;
- Qual foi o resultado gerado;
- Onde a informação foi armazenada.
Sem essa rastreabilidade, fica quase impossível atender a demandas de auditoria interna, investigações ou solicitações de órgãos reguladores.
Além disso, decisões tomadas com base em sugestões da IA, como aprovações financeiras ou jurídicos, podem não ter documentação clara sobre a origem da informação.
Exposição a sanções regulatórias
Com o avanço das legislações de proteção de dados e das regulamentações sobre IA, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil e o AI Act na União Europeia, a Shadow AI se torna um problema jurídico.
O uso não autorizado de dados pessoais em ferramentas de IA pode levar à:
- Violação de bases legais para tratamento de dados;
- Falta de consentimento explícito para finalidades específicas;
- Risco de que dados sejam transferidos para jurisdições sem adequação legal.
Empresas que não possuem inventário de uso de IA podem ser surpreendidas por fiscalizações, pedidos de auditoria ou escândalos públicos relacionados a uso indevido de dados.
Veja também: Auditoria de aplicações: Criando softwares seguros
Como preparar sua empresa para lidar com Shadow AI de forma preventiva
Ignorar a Shadow AI não é mais uma opção. À medida que o uso de IA se torna parte do cotidiano dos colaboradores, a responsabilidade da organização é criar estratégias de governança que equilibrem inovação com segurança.
Veja algumas boas práticas para começar a lidar com esse desafio:
Mapeie onde a IA já está sendo usada – Antes de definir regras, é preciso entender a realidade. Converse com as equipes, identifique os casos de uso, documente as ferramentas utilizadas e os fluxos onde a IA já atua. Esse mapeamento será a base para qualquer política futura.
Crie uma política de uso responsável de IA – Estabeleça diretrizes claras sobre o que pode e o que não pode ser feito com ferramentas de IA. Inclua orientações sobre dados que não devem ser expostos, canais autorizados e critérios de validação de conteúdo gerado.
Implemente ferramentas com governança embutida – Prefira soluções de IA que ofereçam logs de uso, controle de acesso, integração com SSO e possibilidade de armazenamento local. Isso facilita a supervisão e reduz os riscos operacionais.
Eduque os times sobre os riscos – A maioria dos casos de Shadow AI não ocorre por má-fé, mas por desconhecimento. Capacitar as equipes para reconhecer riscos, proteger informações e reportar usos suspeitos é uma medida essencial.
O risco da Shadow AI não está no futuro, está no presente
A Shadow AI não é uma ameaça distante, ela já está ativa, dentro das empresas, disfarçada de produtividade, praticidade e inovação.
Ignorar esse uso desgovernado pode parecer inofensivo no curto prazo, mas tem um custo elevado: exposição de dados, perda de controle sobre decisões automatizadas e fragilidade diante de reguladores.
É como deixar uma porta dos fundos aberta só porque ninguém está olhando. Mais cedo ou mais tarde, alguém vai entrar e talvez a empresa não esteja preparada para lidar com as consequências.
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