O Crescimento do Shadow AI e a Necessidade de Governança
O Generative AI (GenAI) já está profundamente integrado nas empresas, muitas vezes sem que os gestores tenham plena consciência disso. Equipes de vendas utilizam essas ferramentas para criar e-mails, engenheiros operam agentes que geram e testam códigos, e profissionais de marketing se apoiam nelas para redação e ideação de campanhas. Este fenômeno ocorre com frequência sem aprovação formal, supervisão ou controle.
Esse uso não autorizado é conhecido como Shadow LLM ou Shadow AI: a utilização não aprovada e não supervisionada de ferramentas de GenAI que frequentemente opera fora do radar de controle.
A Importância da Visibilidade
Assim como no caso do Shadow IT, a visibilidade é crucial para que as equipes de segurança obtenham insights sobre quais ferramentas de GenAI estão sendo utilizadas, como estão sendo utilizadas e quais usuários representam o maior risco. Essa falta de supervisão não é motivada por más intenções, mas sim pela velocidade com que a tecnologia avança em relação à governança.
As ferramentas de GenAI são de fácil acesso, rápidas de implementar e extremamente produtivas, mas também são difíceis de monitorar. Na maioria dos casos, não há um registro de auditoria que possa ser seguido quando algo dá errado.
Dados Alarmantes
Os números confirmam essa preocupação. Um recente relatório da Palo Alto Networks intitulado “O Estado do Generative AI” revelou que o tráfego de GenAI aumentou em 890%. Uma pesquisa separada com equipes jurídicas na Europa revelou que, embora mais de 90% das empresas utilizem ferramentas de IA, apenas 18% implementaram alguma forma de governança formal.
Os Riscos da Falta de Regras
É entre as lacunas da tecnologia em rápida evolução e a governança lenta que os problemas geralmente começam. Sem regras e políticas claras, há risco de expor dados sensíveis, automatizar decisões sem supervisão e criar pontos cegos no uso do GenAI.
Por isso, as empresas precisam de uma política de GenAI para mantê-las seguras em termos de regulamentação, conformidade e segurança. Se o GenAI já faz parte de como seu negócio opera (e provavelmente faz), é necessário ter guardrails e uma aplicação de políticas claras sobre o que é permitido, o que não é e quem é responsável pela aplicação.
O Que uma Política de GenAI Eficaz Deve Impor
Uma política de GenAI não precisa desacelerar o processo. Ela apenas assegura que as ferramentas utilizadas pelas equipes possam ser confiáveis, especialmente quando essas ferramentas começam a tomar decisões, mover dados ou agir em nome da empresa. As políticas devem cobrir seis áreas principais:
1. Aprovação de Chatbots e Aplicações de Terceiros de GenAI
Nenhuma ferramenta de GenAI deve ser aprovada sem uma revisão adequada. Isso significa analisar de perto o que a ferramenta realmente faz, como se conecta aos seus sistemas, quem a desenvolveu e o que faz com os seus dados — seja um chatbot, um plug-in ou um aplicativo de terceiros.
2. Inventário de Aplicações de GenAI e Atribuição de Propriedade
É difícil proteger o que não se rastreia. Cada sistema de GenAI em uso — interno ou externo — precisa ser registrado em um inventário central, e alguém deve ser responsável por isso, com uma propriedade clara que não deve ser vaga ou compartilhada.
3. Controle de Acesso e Gestão de Permissões
Os chatbots ou ferramentas de GenAI devem seguir as mesmas regras de acesso que tudo o mais. Isso significa limitar o que as ferramentas e agentes podem ver ou fazer, com base em suas funções, e revisar essas permissões regularmente para avaliar quem pode acessar qual conteúdo.
4. Registro e Trilhas de Auditoria
Se algo der errado, é preciso saber o que aconteceu. Por isso, um dos componentes-chave do Shadow AI é registrar as interações de GenAI, em todos os fluxos de dados para entradas e saídas, e alertar os administradores sobre comportamentos de risco.
5. Testes e Simulações
Assumir que os sistemas de GenAI se comportarão como esperado não deve ser uma suposição. Eles precisam ser testados antes da implementação e de forma contínua. Isso inclui simulações e verificações para vulnerabilidades e ameaças específicas de GenAI, como injeção de prompts e regulamentações de proteção de dados.
6. Aplicação de Guardrails de Uso de GenAI
Políticas não são úteis a menos que sejam aplicadas. Os guardrails que ditam quais ferramentas um agente pode usar, que tipo de dados podem ser extraídos ou quando é necessária a aprovação humana devem ser incorporados no sistema.
Implementando a Política de GenAI
Escrever uma política é uma coisa; fazer com que ela seja relevante é outra. Muitas organizações publicaram diretrizes de GenAI, mas poucas construíram a musculatura de governança para aplicá-las de forma consistente, entre equipes, ferramentas e casos de uso em evolução. Muitas vezes, as políticas de GenAI ficam em documentos que ninguém lê ou que parecem claras em teoria, mas desmoronam quando aplicadas a fluxos de trabalho reais, processos de implementação ou ferramentas de desenvolvedor.
Essa falha decorre da falta de conexão entre o que a política diz e como as pessoas realmente trabalham. É preciso haver uma ligação entre as regras e os sistemas destinados a aplicá-las, e entre a propriedade e a responsabilidade.
Transformar uma política de GenAI em algo operacional inclui os controles certos, a visibilidade adequada e as pessoas certas responsáveis por mantê-la atualizada. Porque uma vez que o GenAI está incorporado em seu negócio, a política não é o ponto de partida; é a rede de segurança. E se essa rede não estiver em vigor quando algo der errado, já será tarde demais.
