Como controlar a Shadow AI sem matar a inovação

Hande Sahin-Bahceci, Infrastructure Solutions & AI Marketing Manager, e Simone Larsson, Head of Enterprise AI, EMEA na Lenovo Infrastructure Solutions

A IA tornou-se omnipresente nos últimos anos, mas à medida que o entusiasmo dá lugar à realidade, o foco está a mudar para os desafios práticos da sua implementação. Um desses desafios é a shadow AI, ou IA sombra: o uso de ferramentas de IA por colaboradores sem supervisão do departamento de TI. Trata-se de um risco emergente que os líderes empresariais e de TI têm de abordar. Embora muitas vezes motivado por um desejo de aumentar a produtividade, o uso não autorizado de IA pode levar a sérias vulnerabilidades de segurança, incluindo fuga de dados, incumprimento regulatório e exposição a plataformas não verificadas ou inseguras.

Embora os CIOs e os profissionais de segurança estejam cada vez mais conscientes da existência da IA sombra, muitos continuam a subestimar a verdadeira dimensão e complexidade da sua presença. À medida que a IA se torna cada vez mais integrada em aplicações quotidianas e processos de desenvolvimento, gerir a sua utilização requer mais do que vigilância técnica. Exige uma abordagem estratégica e transversal que equilibre inovação com responsabilidade.

Compreender a ameaça

A IA sombra deixou de ser uma preocupação marginal. A ameaça que representa é mais profunda e ampla do que se pensa. As empresas tendem a associá-la de imediato a ferramentas como o ChatGPT, utilizadas pelos colaboradores fora do controlo da TI, mas isso é apenas a ponta do icebergue. Na realidade, o risco abrange um conjunto muito mais vasto de riscos.

Muitas plataformas de software empresarial já incluem funcionalidades de IA incorporadas que podem operar de forma impercetível, introduzindo riscos ocultos. Os programadores internos podem também recorrer a soluções de IA de código aberto não verificadas e sem suporte, sem testes ou governança adequados. Modelos de IA de terceiros ou de parceiros também podem ser integrados nos sistemas sem validação apropriada, criando vulnerabilidades adicionais. Mesmo quando as ferramentas de IA são desenvolvidas internamente, uma má gestão dos seus ciclos de vida pode gerar problemas como model drift (desvio do modelo) ou data poisoning (envenenamento de dados), um tipo de ciberataque que manipula ou corrompe os conjuntos de dados usados pelos modelos de IA. Estes problemas podem passar muitas vezes despercebidos até causarem danos significativos.

A magnitude deste cenário de ameaças mostra que a IA sombra não é apenas um problema dos utilizadores finais. Representa uma integração mais profunda e desgovernada da IA em todo o stack tecnológico das empresas, o que a torna mais complexa e difícil de controlar.

A administração é uma responsabilidade partilhada

Proteger uma empresa contra as ameaças da IA sombra não deve ser uma tarefa exclusiva da equipa de TI. Muitas empresas e PME não têm profissionais de IA suficientes para monitorizar todas as implementações ou casos de uso, por isso é essencial garantir que vários departamentos e equipas partilham esta responsabilidade. Desde os CSOs até às equipas de conformidade, todas as funções empresariais individuais devem fazer parte de quadro de administração conjunto. Este modelo federado assegura que a governança está presente onde são tomadas decisões sobre IA, desde o desenvolvimento de aplicações e na contratação de fornecedores, até análises de marketing ou na automação de RH.

O próximo passo é as empresas reconhecerem que a supervisão humana tem limites. A velocidade e a escala da IA exigem mecanismos de governança automatizados. Por exemplo, agentes de IA podem ser implementados internamente para monitorizar a conformidade, aplicar políticas e até educar os colaboradores em tempo real. As ferramentas de administração de IA devem tornar-se parte da infraestrutura empresarial para garantir uma supervisão eficaz em escala.

Aprender com as boas práticas

A IA não deve ser tratada como algo fundamentalmente diferente das aplicações ou softwares tradicionais. Embora grande parte da conversa sobre IA sombra se centre nos colaboradores que usam ferramentas sem supervisão de TI, é importante lembrar que a IA sombra é mais ampla do que a da tradicional “shadow IT”. Isto deve-se, em grande parte, aos riscos incorporados nas próprias plataformas de software empresariais.

Mitigar estas ameaças pode ser um desafio, no entanto, as empresas terão bons resultados se aplicarem as mesmas boas práticas usadas no DevOps. Isto significa dar ênfase à validação, aos testes, ao controlo de versões e à monitorização contínua. É essencial estabelecer processos claros e boas práticas para as equipas de TI e de desenvolvimento.

É também aqui que os parceiros externos podem acrescentar valor significativo, oferecendo capacidades como validação de soluções, serviços de consultoria, ferramentas de gestão automatizadas e acesso a estruturas de governação comprovadas que ajudam a integrar a IA de forma segura e sustentável em toda a organização. Ao aplicar o rigor da engenharia de software ao desenvolvimento de IA, as empresas conseguem mitigar riscos sem sufocar a inovação.

IA pública vs. privada

É também necessário fazer uma distinção clara entre a IA pública e a IA privada. Quando os colaboradores inserem dados confidenciais em ferramentas públicas de IA, os riscos são comparáveis aos de publicar essa informação abertamente na internet. Estes modelos públicos funcionam muitas vezes como caixas negras, com visibilidade limitada sobre a forma como os dados são armazenados, utilizados ou potencialmente retidos para treinar futuros modelos. Isto pode criar sérias preocupações em torno da privacidade e segurança dos dados.

Para enfrentar este problema, as empresas devem considerar investir em infraestruturas de IA privadas. Com modelos de IA privados e específicos ao seu domínio, as organizações podem manter total controlo sobre os seus dados, processos de treino e comportamento do sistema. Estes modelos podem ser atualizados e geridos de forma contínua num ambiente seguro, garantindo o cumprimento das políticas internas e dos requisitos regulatórios. No fundo, controlar a IA sombra exige a capacidade de governar os próprios sistemas subjacentes.

Um futuro mais seguro

Ao promover uma cultura de experimentação responsável, apoiada por uma supervisão estruturada, as empresas podem tirar partido do potencial da IA, e, ao mesmo tempo, minimizar os riscos. A chave não está em suprimir a IA sombra, mas em compreender de onde vêm as ameaças e administrar de forma inteligente.

Isto significa investir nas ferramentas, infraestruturas e processos certos para tornar a IA acessível e transparente. Ao utilizar automação, aplicar os princípios estabelecidos do DevOps e distinguir entre ambientes de IA públicos e privados, as empresas podem promover uma inovação responsável. Só assim estarão verdadeiramente preparadas para ter sucesso na era da IA.

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