Dados — Não IA — São a Chave

A inteligência artificial se tornou tão profundamente enraizada nos negócios que quase todas as operações foram afetadas pela tecnologia de alguma forma. E olhando para o uso de IA especificamente, estamos vendo organizações mergulhando em novas formas de IA para inovar e iterar sobre sistemas existentes. De fato, uma pesquisa recente encontrou que 98% dos líderes de TI estão usando ou planejam usar IA agente para orquestrar casos de uso de GenAI no futuro próximo.

No meio da explosão de ferramentas e tecnologias de IA que chegaram nos últimos anos, os agentes de IA estão se tornando um dos mais populares. Esses agentes ajudam as organizações a fazer qualquer coisa, desde melhorar a experiência do cliente e o suporte até automatizar processos internos ou otimizar modelos de GenAI existentes. Mas escalar os muitos benefícios dos agentes de IA e da IA em geral em toda a empresa não é sem dificuldades.

A razão pela qual muitas organizações lutam com a IA e os agentes de IA em particular em escala vem down a confiança, não a tecnologia. Os agentes de IA, por natureza, trabalham em uma multidão de sistemas. Onde quer que esses sistemas estejam, é mais provável que dependam de dados altamente sensíveis — seja um grande volume de dados de clientes, informações médicas ou dados bancários e financeiros. É aqui que o problema reside. Trazer grandes quantidades de dados para qualquer modelo de IA, sem a infraestrutura de privacidade e segurança de dados adequada, deixa as empresas com um risco significativo.

Não importa a saída de um modelo de IA, ela só é valiosa se os dados que a treinaram podem ser confiáveis. Mas é sobre muito mais do que apenas garantir que os dados sejam seguros. Especialmente com os agentes de IA, há uma grande autonomia envolvida em como esses modelos operam. Garantir que eles estejam equipados com uma compreensão de quem deve acessar os dados, quando devem ser acessados e como, é fundamental para construir confiança.

Superar as complicações de privacidade de dados não é impossível, no entanto. Com as políticas de dados certas, governança de metadados, APIs e estruturas de autorização de nível empresarial em vigor, os líderes de TI das empresas podem garantir que os dados que alimentam sua IA sejam seguros e confiáveis.

Vamos dar uma olhada mais de perto.

Navegando a Privacidade de Dados e a Necessidade de IA em Escala

Um dos objetivos mais amplos de integrar agentes de IA em uma empresa é simplificar os fluxos de trabalho em operações e sistemas. Mas fazer isso sem guardrails poderia expor inadvertidamente dados sensíveis no caminho. Em um momento em que as violações de dados e ataques mal-intencionados estão constantemente evoluindo, qualquer dado que seja exposto ou acessado por usuários não autorizados poderia significar desastre — não apenas para uma iniciativa de IA, mas para toda a empresa. O custo médio de uma violação de dados é de mais de $4 milhões em 2025, de acordo com a IBM. A adoção de IA está acelerando rapidamente, muitas vezes deixando a governança e a segurança na poeira à medida que os líderes empresariais buscam mais inovação, insights mais profundos e novas oportunidades de crescimento. Mas mesmo à medida que a adoção de IA dispara, as políticas e requisitos regulamentares estão evoluindo para manter o ritmo e garantir que os dados permaneçam seguros.

Desde o GDPR até o CCPA e até políticas de longa data como a HIIPA, as complicações regulamentares representam um desafio complexo para escalar os agentes de IA. As ferramentas de IA que exigem grandes quantidades de dados, quando deixadas sem controle, convidam a um aumento do risco. À medida que os modelos de IA alcançam todos esses sistemas internos, os dados sensíveis são frequentemente movidos e acessados no processo. Quando se trata de dados, as agências reguladoras em todo o mundo estão colocando maior ênfase em garantir a privacidade, a governança eficaz e a segurança robusta.

Políticas mais recentes, como o DORA — um conjunto de diretrizes para gerenciar o risco de TIC para empresas de serviços financeiros que operam na UE — exigem explicitamente a classificação e relatórios de incidentes de TIC, incluindo aqueles que afetam a confidencialidade, integridade ou disponibilidade dos dados. E embora essa política tenha um ênfase primário na resiliência operacional, as implicações se estendem à adoção de IA também. À medida que mais iniciativas de IA, incluindo aquelas com agentes de IA, acessam os dados em escala empresarial, o risco de acesso não autorizado cresce. Se um projeto de IA resultar na perda ou exposição de dados, regulamentações como essas rapidamente se tornariam relevantes.

Com tanto em jogo, é importante que as organizações empresariais não percam de vista a importância da segurança, governança e acesso a dados.

Construindo a Fundação para Alimentar os Agentes de IA

As empresas precisam construir uma fundação que seja fundamentada em governança eficaz, com guardrails firmes e regras aplicáveis que definam o que os agentes podem e não podem fazer. No coração dessa fundação está a governança de dados — as políticas, padrões e estruturas de alto nível que gerenciam como os dados são usados de forma responsável em toda a organização. Essas políticas garantem que os agentes não ultrapassam seus papéis, seja acessando conjuntos de dados restritos ou iniciando processos sem supervisão humana.

Implementar uma política de governança de dados robusta deve começar com alguns pontos-chave. Isso inclui responsabilidade e propriedade, qualidade e consistência dos dados, segurança e privacidade, conformidade e auditoria, e transparência e rastreabilidade.

Com esses pontos como a base da governança, os líderes empresariais ganham maior controle sobre a tomada de decisões, mais confiança em seus dados e risco regulamentar reduzido imposto por silos de dados. Isso é feito aproveitando capacidades como gerenciamento de metadados, classificação de dados e linhagem para aumentar a transparência e a visibilidade de quem — ou quais ferramentas de IA — podem acessar. Cada um desses mecanismos permite que as empresas rastreiem de onde os dados originam, como fluem e como são transformados.

Tecnologia é Importante, mas Confiança é Fundamental

Toda vez que um novo modelo de IA ou inovação surge, a adoção dispara. Mas com qualquer iniciativa de IA, surgem riscos — embora nem sempre onde se pensa. Os desafios técnicos que frequentemente impedem a adoção de novas ferramentas não são sempre o culpado por atrapalhar a integração de IA. Muitas vezes, isso se resume a dados. Especificamente, confiança nesses dados e preocupações em torno da privacidade. Porque a IA se move tão rapidamente, às vezes pode ser um desafio garantir que coisas como controles de acesso, governança de dados, linhagem e conformidade mantenham o ritmo com esse ritmo.

A governança é uma parte importante da confiança, mas o que também exige é avaliações eficazes. Especialmente dentro da IA agente, ainda há uma lacuna significativa em avaliações padronizadas, mas elas são essenciais para provar sistemas que se comportam de forma confiável e segura.

Seja para otimizar o desempenho de sistemas internos, melhorar a detecção de fraude ou simplesmente tornar a experiência do cliente mais suave, os melhores agentes de IA e as iniciativas de IA em geral são construídas sobre uma base de dados confiáveis, privacidade e segurança.