IA na Indústria: 83% das violações de dados envolvem compartilhamento indevido

O uso de inteligência artificial (IA) na indústria tem gerado um aumento expressivo no compartilhamento indevido de dados, com 83% das violações relacionadas à tecnologia no setor envolvendo o envio de informações a ferramentas em desacordo com as políticas internas das empresas. O dado é do levantamento Netskope Threat Labs Manufacturing 2026, divulgado pelo Netskope Threat Labs.

As exposições ocorrem em atividades rotineiras, como a elaboração de relatórios e o resumo de arquivos, onde dados de clientes, informações sobre o negócio e registros operacionais podem ser transferidos a aplicações sem o controle adequado. Dentre as violações de políticas registradas, dados com proteção legal, como informações pessoais ou financeiras, representam 57% dos eventos. Senhas e chaves de interface de programação de aplicações (API) correspondem a 19% dos casos, seguidos por propriedade intelectual com 16% e código-fonte com 9%.

Adoção e Governança da IA na Indústria

O cenário reflete a rápida expansão do uso da tecnologia no setor. A proporção de funcionários que utilizam aplicações de IA de forma ativa saltou de 40% para 67% em um ano. Além das ferramentas acessadas diretamente, 96% dos trabalhadores usam sistemas com recursos de IA integrados, e 90% interagem com aplicações que utilizam dados de clientes ou usuários para treinar modelos.

As empresas do setor têm ampliado o controle sobre o uso da tecnologia. A parcela de usuários que utilizam aplicações de IA gerenciadas pelas organizações dobrou, de 35% para 70%, enquanto o acesso por contas pessoais recuou de 75% para 55%. No entanto, o percentual de funcionários que alternam entre contas pessoais e corporativas cresceu de 9% para 25%, indicando que ambos os ambientes coexistem na rotina de trabalho.

Ferramentas Populares e Restrições

Entre as ferramentas de IA mais presentes no setor industrial, o Microsoft Copilot lidera com adoção em 90% das organizações analisadas. A Claude Platform, da Anthropic, aparece em segundo lugar, com 89%, seguida pelo ChatGPT, com 76%. A disseminação dessas ferramentas abrange desde aplicações integradas aos processos de negócio até plataformas voltadas ao desenvolvimento de software.

Em contrapartida, as empresas restringem o acesso a determinadas soluções por razões de segurança, privacidade e conformidade. O Particular Audience é o mais bloqueado, com restrições em 45% das organizações. O Emergent aparece em segundo, com 39%, e o DeepSeek em terceiro, com 36%.

Integração, Ameaças e Recomendações

A interconexão entre sistemas avança em ritmo acelerado. O número de entidades não humanas que se comunicam com servidores remotos por meio do Model Context Protocol (MCP) cresceu 490%, enquanto os eventos associados ao protocolo aumentaram 600%. O padrão permite que ferramentas de IA se conectem a fontes de dados e outros sistemas, ampliando a necessidade de identificar quais agentes fazem essas conexões e quais informações podem ser acessadas e transmitidas.

O interesse na tecnologia também é explorado por agentes maliciosos. Campanhas com instaladores falsos de aplicações de IA e ferramentas de desenvolvimento adulteradas são utilizadas para distribuir malware ou direcionar usuários a sites fraudulentos. Em março de 2026, as interações com links maliciosos apresentados pelas próprias aplicações de IA chegaram a 200 ocorrências por 100 mil usuários no setor industrial.

Gianpietro Cutolo, pesquisador de ameaças em nuvem da Netskope, afirma que as organizações industriais estão em transição para uma integração profunda às operações, liderada por soluções gerenciadas e plataformas para desenvolvedores, acompanhada de um forte aumento nas conexões automatizadas. Ele alerta que, embora essa adoção traga ganhos de eficiência, também introduz desafios importantes de segurança relacionados a entidades não humanas e à governança de dados.

Para reduzir a exposição, o Netskope Threat Labs recomenda que as empresas inspecionem o tráfego web e de nuvem, restrinjam aplicações de risco e adotem políticas de prevenção contra perda de dados para identificar o envio de informações sensíveis a aplicações de IA ou destinos não autorizados.