Agentes de IA operam sem controle em empresas, gerando riscos de segurança e LGPD

A proliferação de agentes de Inteligência Artificial (IA) operando de forma autônoma e sem o conhecimento das equipes de Tecnologia da Informação (TI), segurança ou jurídico representa um novo e complexo desafio para as empresas. Em vez de focar em quantas conexões de API existem, as organizações precisam agora identificar quantos agentes de IA estão ativamente tomando decisões dentro de suas estruturas. Nos últimos dois anos, times de marketing, análise de dados e produto têm testado e colocado em produção agentes de IA generativa conectados a sistemas internos, muitas vezes sem perceber a extensão dessas integrações.

Uma API (interface de programação de aplicações) é um mecanismo padronizado que permite a troca automática de dados entre sistemas. A governança de API, por sua vez, é o conjunto de regras e processos para controlar essas conexões: saber quantas existem, quem tem acesso, que dados circulam e quem é o responsável. O problema atual vai além do uso de softwares não homologados ou nuvens pessoais (conhecido como Shadow IT), pois envolve agentes de IA que utilizam chaves de API para agir por conta própria, consultando bases de dados, tomando decisões e executando tarefas sem o conhecimento central da organização.

Riscos de segurança e conformidade com a LGPD

A diferença para ameaças anteriores é significativa. Enquanto uma senha compartilhada tem um dano limitado, uma API conectada a um sistema corporativo pode ter acesso amplo a dados sensíveis e funcionar de forma contínua. Quando um agente de IA utiliza essa conexão, o risco se eleva para exposição e tomada de decisão. O agente pode continuar acessando dados e executando ações mesmo após o funcionário que o criou ter mudado de função, deixado a empresa ou esquecido da integração.

Dados recentes confirmam a gravidade do cenário. Um levantamento da FT Consult com 4.700 profissionais brasileiros indicou que 47% usam ferramentas de IA sem aprovação formal, 36% recorrem a ferramentas não homologadas e 59% das organizações não possuem diretrizes sobre o uso de IA. Globalmente, o Netskope Cloud and Threat Report de 2026 registrou uma média de 223 violações de política de dados ligadas a IA generativa por mês em cada organização, um número que mais que dobrou em relação ao ano anterior. Proibir o uso apenas esconde o problema, migrando-o para canais não mapeados.

Para empresas brasileiras, essa lacuna tem implicações jurídicas diretas. A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) responsabiliza a empresa pelo tratamento de dados pessoais, independentemente da área que executou a integração. Quando um agente de IA toma decisões automatizadas com base nesses dados, entra em jogo o direito do titular à revisão dessas decisões. Um agente acionado para conectar uma base de leads a um assistente de IA movimenta dados pessoais e pode gerar exposição regulatória, com multas da Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) que podem chegar a 2% do faturamento, com limite de R$ 50 milhões por infração.

A busca por produtividade e a solução prática

O motivo por trás desse comportamento é a busca por resolver problemas mais rapidamente do que os processos formais permitem. Enquanto avaliações jurídicas e homologações de TI levam meses, a adoção de novas ferramentas ocorre em semanas. O Marco Legal da IA, com suas exigências de rastreabilidade, tende a agravar o problema, pois agentes sem governança não deixam decisões auditáveis.

A resposta prática para esse desafio envolve menos controle e mais infraestrutura. Empresas que oferecem um catálogo de integrações já aprovadas, com autenticação centralizada e visibilidade sobre cada conexão ativa, reduzem o incentivo para caminhos paralelos. Isso inclui tratar cada agente de IA como uma identidade própria, com autenticação, permissões e trilha de auditoria definidas, similar a um colaborador humano. A governança de API deixa de ser um assunto técnico e passa a ser central para o compliance e a continuidade do negócio.

Fernando Arditti, vice-presidente e gerente-geral para a América Latina da WSO2, ressalta que a linha entre saber o que acontece com os dados e descobrir após um incidente é tênue. Enquanto agentes de IA operarem fora do inventário oficial, o risco estará instalado dentro da própria operação, tomando decisões sob o rótulo de produtividade.