O Relatório de Segurança em Nuvem da Check Point de 2026: Protegendo a Transformação da IA Adverte que a Segurança Empresarial Está Atrás da Adoção da IA

A adoção de inteligência artificial está acelerando mais rápido do que as equipes de segurança empresarial podem se adaptar, de acordo com o novo relatório “Relatório de Segurança em Nuvem de 2026: Protegendo a Transformação da IA” da Check Point e Cybersecurity Insiders. O relatório argumenta que o maior problema que as organizações enfrentam não é mais se elas estão adotando a IA, mas se sua arquitetura de segurança pode lidar com a escala, velocidade e autonomia que os sistemas de IA agora introduzem nos ambientes de produção.

As descobertas sugerem que muitas empresas estão entrando em um período de transição perigoso. Assistentes de IA, copilotos, agentes autônomos e fluxos de trabalho impulsionados por máquinas estão sendo rapidamente incorporados às operações comerciais, mas os controles que os cercam permanecem fragmentados. As arquiteturas de segurança tradicionais foram projetadas em torno do comportamento humano previsível, aplicações estáveis e limites de rede claramente definidos. Os sistemas de IA estão mudando os três simultaneamente.

A IA Já Entrou em Produção

Uma das descobertas mais claras no relatório é que a experimentação com IA está basicamente acabada. Cerca de 70% das organizações pesquisadas disseram que já estão executando cargas de trabalho de IA Geradora em ambientes de produção, enquanto 64% relataram ter agentes de IA em piloto ou implantações de produção.

Essa mudança é importante porque os agentes de IA não estão mais limitados a gerar texto ou resumir informações. Cada vez mais, eles estão sendo conectados a aplicações empresariais, APIs, bancos de dados internos e sistemas operacionais. Em alguns casos, as organizações estão até concedendo a esses sistemas acesso privilegiado à infraestrutura crítica.

O relatório observa que 12% das organizações já concederam aos agentes de IA acesso privilegiado a sistemas críticos. Isso cria um tipo completamente diferente de problema de cibersegurança. As equipes de segurança não estão mais apenas gerenciando interações de funcionários com ferramentas de IA, como ChatGPT ou Gemini. Elas estão agora sendo forçadas a governar sistemas autônomos capazes de tomar ações em ambientes ao vivo.

De acordo com o relatório, 83% dos respondentes disseram que proteger aplicações de IA Geradora é mais difícil do que proteger ambientes de software tradicionais.

Incidentes de Segurança Já São Comuns

Os resultados da pesquisa sugerem que os problemas de segurança relacionados à IA não são mais teóricos. Mais da metade das organizações pesquisadas relatou pelo menos um incidente de segurança relacionado à IA confirmado, enquanto outros 24% suspeitam de incidentes, mas não têm visibilidade suficiente para confirmá-los.

Isso significa que 78% das organizações sabem que experimentaram problemas de segurança relacionados à IA ou não podem confiantemente descartá-los.

Os tipos de incidentes variam amplamente. Alguns envolvem o uso não autorizado de ferramentas de IA externas por funcionários, frequentemente referido como “IA sombra”. Outros envolvem vazamento de dados sensíveis por meio de sistemas de IA ou ataques de phishing e deepfake gerados por IA.

O relatório destaca que o tráfego de IA cada vez mais se assemelha a atividade legítima de empresa, tornando a detecção significativamente mais difícil. Chamadas de API, solicitações de modelo e conexões de saída para serviços de IA podem parecer normais na camada de rede, a menos que os sistemas de inspeção sejam capazes de analisar o comportamento da interação em si.

Isso cria um ambiente em que a atividade maliciosa pode se misturar com padrões de uso legítimo de IA.

A Lacuna de Segurança da IA de 51 Pontos

Talvez a estatística mais impressionante no relatório seja o que os pesquisadores descrevem como uma “lacuna de prontidão de 51 pontos”.

Embora 77% das organizações disseram que mudaram sua estratégia de segurança geral em resposta à adoção da IA, apenas 26% acreditam que sua arquitetura de segurança atual está realmente preparada para suportar cargas de trabalho impulsionadas por IA sem uma grande reformulação.

O relatório argumenta que essa desconexão explica por que as organizações continuam experimentando falhas de política, lacunas de governança e problemas de visibilidade, apesar do aumento do investimento e da atenção executiva.

Em muitos ambientes, as cargas de trabalho de IA se movem entre serviços de nuvem, aplicações SaaS, infraestrutura privada, APIs e pontos de extremidade remotos. Os controles de segurança existentes frequentemente perdem consistência nessas fronteiras.

Os pesquisadores argumentam que as organizações precisam cada vez mais de arquiteturas de segurança unificadas capazes de aplicar políticas consistentes em ambientes híbridos, em vez de confiar em ferramentas desconectadas que operam de forma independente.

A Visibilidade em Atividades de IA Continua Extremamente Limitada

O relatório enfatiza repetidamente que muitas organizações ainda carecem de visibilidade básica em seus ambientes de IA.

Apenas 5% dos respondentes disseram que têm visibilidade completa sobre quais ferramentas de IA os funcionários estão usando, como elas estão sendo acessadas e onde os fluxos de dados sensíveis entram nos sistemas de IA.

Um percentual semelhante disse que pode distinguir confiavelmente entre atividade legítima de IA e comportamento suspeito ou não autorizado.

Isso cria pontos cegos operacionais significativos. Assistentes de IA baseados em navegador podem deixar pouca evidência de ponto de extremidade, enquanto interações de IA baseadas em API podem bypassar completamente os sistemas de descoberta de SaaS tradicionais. Os agentes de IA que operam sob contas de serviço também podem parecer indistinguíveis do comportamento normal do sistema automatizado.

Sem telemetria e monitoramento específicos de IA, muitas organizações estão efetivamente tentando proteger ambientes que não podem observar completamente.

A Infraestrutura Existente Não Foi Projetada para Tráfego de IA

O relatório também argumenta que a IA está fundamentalmente remodelando os padrões de tráfego empresarial.

As organizações relataram aumentos dramáticos no tráfego impulsionado por API, fluxos de comunicação entre usuários e sistemas de IA, tráfego leste-oeste dentro de data centers e solicitações de saída para serviços de IA externos.

Essas mudanças estão estressando as ferramentas de segurança de infraestrutura existentes.

Apenas 24% das organizações disseram que suas ferramentas de segurança de rede podem inspecionar completamente o tráfego de IA sem degradar o desempenho. Enquanto isso, 67% relataram políticas de segurança fragmentadas em ambientes híbridos.

Os pesquisadores argumentam que as arquiteturas tradicionais construídas em torno de sessões de usuário previsíveis e fluxos de aplicativos estáveis agora estão sendo forçadas a governar interações dinâmicas, pesadas em API, mediadas por serviços que ocorrem em vários ambientes simultaneamente.

O relatório também aponta para uma migração crescente de cargas de trabalho de IA de volta para data centers privados e infraestrutura híbrida. Cerca de 29% das organizações disseram que já estão movendo cargas de trabalho de IA para ambientes privados ou locais, enquanto outras 49% estão considerando isso.

Essa tendência é impulsionada em parte por preocupações regulamentares, requisitos de desempenho e o desejo de colocar o processamento de IA mais próximo dos dados empresariais sensíveis.

WAFs e Controles de Segurança Tradicionais Estão Lutando

Outro tema importante no relatório é a crescente discrepância entre aplicações de IA e ferramentas de segurança web tradicionais.

Apenas 22% dos respondentes disseram que suas Firewalls de Aplicativos Web (WAF) ou soluções WAAP são eficazes na detecção de ataques específicos de IA Geradora, como injeção de prompt. Enquanto isso, 71% relataram aumento de falsos positivos desde a adoção de cargas de trabalho de IA Geradora.

A lógica WAF tradicional foi projetada em torno do tráfego de navegador previsível, assinaturas conhecidas e solicitações estruturadas. Os sistemas de IA geram prompts longos, respostas de streaming, interações de API específicas de modelo e comunicações de serviço a serviço autônomas que frequentemente caem fora dessas suposições.

A proteção em tempo de execução também permanece imatura.

Apenas 17% das organizações disseram que têm controles de tempo de execução amplamente implantados capazes de inspecionar e aplicar política em entradas e saídas de LLM em tempo real. Mais da metade relatou não ter um processo formal de teste de segurança para aplicações de IA Geradora ou confiar apenas em testes ad hoc.

O relatório alerta que muitas organizações estão implantando funcionalidades de IA em ambientes de produção mais rápido do que podem validar adequadamente sua segurança.

Funcionários Continuam Ignorando Restrições de IA

Mesmo quando as organizações implementam controles, os funcionários frequentemente os contornam.

De acordo com a pesquisa, 42% das organizações disseram que os trabalhadores ignoram os controles de segurança de IA quando esses controles criam fricção ou retardam a produtividade.

Esse comportamento varia desde o uso de contas de IA pessoais até o acesso a ferramentas baseadas em navegador fora dos ambientes de empresa aprovados.

O relatório argumenta que isso reflete um problema arquitetônico mais profundo. As políticas de segurança que interferem nos fluxos de trabalho frequentemente falham porque os funcionários priorizam velocidade e usabilidade em relação à conformidade.

Os pesquisadores sugerem que as organizações precisam tornar o acesso aprovado à IA mais fácil e mais transparente do que as alternativas não autorizadas se elas esperam reduzir o uso de “IA sombra”.

Uma Mudança para Arquiteturas de Segurança de IA Unificadas

Ao longo do relatório, a Check Point e os Cybersecurity Insiders retornam repetidamente à ideia de que a segurança da IA não pode ser resolvida por meio de produtos isolados de ponto.

Em vez disso, o relatório argumenta que as organizações estão gradualmente se movendo em direção a arquiteturas de segurança mais amplas de “malha híbrida” capazes de aplicar a execução de política centralizada em infraestrutura de nuvem, data centers, plataformas SaaS, pontos de extremidade e cargas de trabalho de IA simultaneamente.

De acordo com a pesquisa, 86% das organizações agora consideram a gestão de segurança unificada em ambientes de data center, nuvem e bordo como crítica para as cargas de trabalho de IA.

O relatório conclui que a IA está exposta a fraquezas que já existiam dentro dos modelos de segurança empresarial fragmentados. O desafio não é mais simplesmente detectar ameaças após elas ocorrerem. É construir arquiteturas de prevenção que possam operar à mesma velocidade e escala que os sistemas de IA modernos.

Como o “Relatório de Segurança em Nuvem de 2026: Protegendo a Transformação da IA” deixa claro, muitas empresas já adotaram a IA operacionalmente, mas suas fundações de segurança ainda estão se recuperando.