Jeff Margolies, Chief Product e Strategy Officer da Saviynt – Série de Entrevistas

Jeff Margolies, Chief Product e Strategy Officer da Saviynt, lidera a gestão de produtos, estratégia corporativa, parcerias tecnológicas e desenvolvimento corporativo, trabalhando com clientes, parceiros e equipes em toda a organização para moldar a visão de longo prazo e o plano de crescimento da empresa. Ele traz mais de 25 anos de experiência em identidade e segurança cibernética, tendo servido anteriormente como Chief Strategy Officer da Saviynt e ocupado cargos de liderança sênior na Mandiant, Deloitte e Accenture. Na Mandiant, ele supervisionou a estratégia, parcerias estratégicas e desenvolvimento corporativo, enquanto sua carreira anterior incluiu ajudar a estabelecer e dimensionar a prática de gerenciamento de identidade e acesso da Accenture em uma organização global de mais de 700 profissionais. Margolies possui um diploma de bacharel em Engenharia Óptica pela Universidade de Rochester e um diploma de mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade da Califórnia, Berkeley.

Saviynt é uma empresa de segurança de identidade impulsionada por IA, focada em ajudar as empresas a governar e proteger o acesso a humanos, identidades não humanas, máquinas, aplicações, infraestrutura e agentes de IA. Sua Plataforma de Identidade Saviynt reúne governança de identidade, gerenciamento de acesso privilegiado, governança de acesso de aplicativos, gerenciamento de identidade externa, segurança de identidade não humana e gerenciamento de postura de segurança de identidade em uma plataforma de nuvem unificada projetada para ambientes de nuvem, locais, SaaS, IaaS e híbridos. A empresa tem se posicionado cada vez mais em torno das necessidades da era da IA, incluindo ferramentas para proteger agentes de IA, governar fluxos de trabalho de agentes e permitir operações de identidade de linguagem natural por meio de ofertas como o Saviynt MCP Server no AWS Marketplace.

Como Chief Product e Strategy Officer, você tem uma visão de frente para como as necessidades de segurança de identidade empresarial estão mudando. Como o surgimento de agentes de IA alterou a forma como as organizações precisam pensar sobre identidade, acesso e governança, e como essas mudanças influenciaram o desenvolvimento da Saviynt do Agent Access Gateway e da Intent-Aware Runtime Authorization?

Os agentes de IA mudam a segurança de identidade porque as identidades humanas e de máquina operam de maneiras muito diferentes. Já não é mais apenas gerenciar pessoas que entram em aplicações. As organizações estão gerenciando software que pode raciocinar, tomar decisões e agir de forma autônoma em sistemas. Eu penso nos agentes como a próxima geração de aplicações. Após mainframe, cliente-servidor, web e aplicações SaaS, agora estamos entrando na era de aplicações de agentes.

Os fundamentos ainda são os mesmos. As organizações precisam saber quem é o proprietário do agente, quem pode usá-lo, quais sistemas ele pode acessar e como sua atividade é governada. As identidades de máquina mudam a velocidade e a escala. Um usuário de negócios agora pode criar um agente em minutos, o que significa que a governança deve se mover com a mesma rapidez. Foi isso que nos levou a desenvolver o Agent Access Gateway e a Intent-Aware Runtime Authorization — para ajudar as empresas a adotar agentes com os controles de acesso certos, responsabilidade e guardrails desde o início.

Os agentes de IA estão se movendo rapidamente da experimentação para ambientes de produção. Como os agentes autônomos mudam o modelo tradicional de gerenciamento de identidade e acesso que as empresas têm confiado por décadas?

O gerenciamento de identidade e acesso tradicional foi construído em torno de pessoas e software previsível. Um usuário autenticava, solicitava acesso e realizava ações específicas em sistemas definidos. Nós entendemos claramente o ciclo de vida da identidade humana nesse contexto, incluindo como provisionar acesso. Os agentes de IA introduzem um ciclo de vida diferente. Eles podem ser criados rapidamente, agir continuamente, adaptar-se em fluxos de trabalho e interagir com múltiplas aplicações, APIs e fontes de dados com muito mais autonomia.

Os princípios de identidade básicos ainda se aplicam: cada identidade precisa de autenticação, autorização, governança e responsabilidade. A velocidade é muito diferente. Em vez de algumas aplicações empresariais construídas por equipes centralizadas, as organizações podem ter milhares de agentes criados por usuários de negócios. Na verdade, 92% dos CISOs não têm visibilidade completa sobre as identidades de IA, e 95% duvidam que possam detectar ou conter o mau uso se ele ocorrer. A segurança de identidade precisa evoluir para que a propriedade, os controles de acesso, as aprovações e o monitoramento sejam estabelecidos automaticamente à medida que os agentes são criados.

Muitas organizações ainda usam permissões e controles de acesso projetados para funcionários humanos e aplicações de software convencionais. Por que essas abordagens são insuficientes quando se lida com agentes de IA que podem raciocinar, adaptar-se e executar ações de forma independente?

A autorização tradicional geralmente pergunta: “Essa identidade é permitida para realizar essa ação?” Isso não é mais suficiente para os agentes de IA, pois um agente pode ter permissão técnica para fazer algo, mas ainda agir fora da intenção do usuário.

Por exemplo, se um usuário pede a um agente para “limpar” um banco de dados, o agente pode interpretar isso como excluir registros. Ele pode ter permissão para excluir esses registros, mas isso pode não ser o que o usuário quis. Com os agentes, as organizações precisam avaliar não apenas se uma ação é permitida, mas se ela está alinhada com o plano e a intenção originais por trás da tarefa.

A Saviynt recentemente introduziu a Intent-Aware Runtime Authorization. O que exatamente significa “autorização consciente da intenção” e como ela difere dos modelos tradicionais de autenticação e autorização?

A autorização consciente da intenção significa avaliar se as ações do agente estão alinhadas com o que o ser humano pretendia que ele fizesse. Cada agente é criado ou enviado para realizar uma tarefa, e essa tarefa cria um contexto para o que o agente deve e não deve fazer.

A autorização tradicional toma uma decisão binária: é permitido ou não? A autorização consciente da intenção adiciona outra camada, perguntando se a ação faz sentido no contexto da tarefa original. Se um agente foi solicitado a arquivar dados antigos, mas começa a excluir registros ativos, isso pode ser tecnicamente permitido, mas não está alinhado com a intenção do usuário. O objetivo da autorização consciente da intenção em tempo de execução é governar as ações do agente em tempo real com base no contexto da tarefa, política e resultados pretendidos.

Como as empresas podem determinar se um agente de IA deve ser permitido a realizar uma ação específica, mesmo quando ele tecnicamente tem permissão para acessar o sistema subjacente?

Isso começa com o planejamento. Antes que o agente tome uma ação, as organizações precisam definir o que ele deve realizar, quais sistemas ele deve acessar, quais guardrails se aplicam e quais políticas ele deve seguir. Esse plano se torna a base para avaliar o comportamento do agente.

A pergunta-chave não é apenas se o agente tem acesso, mas se sua ação é consistente com a tarefa para a qual ele foi criado. Muitas aplicações e APIs existentes não foram projetadas para impor esse nível de contexto, o que é por que um modelo de gateway é importante. O Agent Access Gateway fornece uma camada de controle adicional para avaliar planos versus ações e ajudar a gerenciar a sobrepermissão ou lacunas em sistemas legados.

Uma das maiores preocupações em torno dos agentes de IA é que eles podem agir em várias aplicações e fontes de dados em segundos. Quais novos riscos isso cria para as equipes de segurança e quais riscos estão sendo subestimados atualmente?

Os agentes de IA não sempre criam riscos completamente novos. Em muitos casos, eles aumentam a probabilidade de que riscos existentes sejam explorados. Se uma organização já tem contas sobrepermissivas, controles fracos ou sistemas que dependem da obscuridade, os agentes podem encontrar e agir sobre essas fraquezas muito mais rápido do que os seres humanos, escalando o risco.

Eu às vezes comparo isso a deixar uma porta dos fundos destrancada. A vulnerabilidade já existe, mas a probabilidade de alguém encontrá-la pode ser baixa. Agora imagine um agente verificando todas as portas dos fundos em milhares de ambientes em segundos. É por isso que as organizações precisam acertar as coisas básicas: saber quais agentes existem, entender o que eles podem acessar, limitar permissões desnecessárias e governar continuamente sua atividade.

À medida que as empresas implantam vários agentes de IA em diferentes departamentos, como as organizações devem governar quem pode interagir com esses agentes e quais informações ou sistemas esses agentes podem acessar?

Uma maneira útil de pensar sobre um agente de IA é como uma aplicação. As empresas já sabem como governar aplicações: quem as possui, quem pode usá-las, quais sistemas elas se conectam, quais dados elas podem acessar e como esse acesso é revisado. As mesmas perguntas se aplicam aos agentes.

A diferença é que os agentes podem ser criados em minutos por usuários de negócios, não em meses por grandes equipes de desenvolvimento e apenas 5% dos CISOs se sentem confiantes de que poderiam conter um agente de IA comprometido. A governança precisa ser construída no processo de criação para que a propriedade, o acesso, as aprovações, as permissões e as revisões periódicas sejam estabelecidas desde o início, em vez de serem adicionadas após o agente já estar operando.

A IA sombra se tornou uma preocupação crescente à medida que os funcionários adotam ferramentas de IA fora da supervisão oficial da TI. Como os agentes de IA ampliam esse desafio e quais etapas práticas as organizações podem tomar para recuperar a visibilidade e o controle?

Os agentes de IA ampliam a IA sombra porque são fáceis de criar e podem agir em sistemas. Isso não significa que as organizações devem tentar parar as pessoas de usá-los. Os ganhos de produtividade são reais e os negócios os perseguirão.

A resposta prática é visibilidade e guardrails. As organizações precisam saber quais agentes existem, quem os possui, o que eles pretendem fazer e quais sistemas ou dados eles podem acessar. Cada agente deve ter uma identidade, permissões definidas e monitoramento contínuo. Muitas empresas ainda estão em estágios relativamente iniciais de experimentação, então ainda há tempo para construir a governança antes que a adoção de agentes atinja uma escala muito maior. Mas esse tempo está se esgotando rapidamente.

Olhando para o futuro, você acredita que todos os agentes de IA eventualmente precisarão ter sua própria identidade digital, estrutura de governança e rastreamento de auditoria, semelhante ao dos funcionários humanos? Qual é o modelo futuro?

Cada agente de IA deve ter, sem dúvida, sua própria identidade para que as organizações saibam o que é, quem o possui, o que ele pode acessar e o que ele está fazendo. As identidades humanas e não humanas, incluindo os agentes de IA, devem ser governadas por meio de um modelo de segurança de identidade unificado.

Os conceitos são familiares: autenticação, autorização, propriedade, permissões, rastreamento de atividade e governança. O que muda é a escala. As empresas podem criar centenas de agentes por semana, eventualmente levando a dezenas de milhares ou até milhões de aplicações de agentes. O futuro é sobre aplicar os fundamentos de segurança de identidade a todos os tipos de identidade em uma escala e velocidade muito maiores. Agora é o momento de começar a implementação.

À medida que as empresas correm para implantar a IA de agentes, quais são os erros mais comuns que você vê as organizações cometendo hoje e o que os líderes de segurança e tecnologia devem priorizar nos próximos 12 a 24 meses para garantir que os agentes de IA permaneçam produtivos e confiáveis?

Seria um erro grave deixar a segurança nessa era para o acaso. Os ganhos de produtividade relacionados à IA de agentes são reais, e as organizações precisam capturá-los. O maior risco é que a segurança e a governança não mantenham o ritmo.

Nos próximos 12 a 24 meses, os líderes devem se concentrar na visibilidade e nos fundamentos da governança: manter um inventário de agentes, atribuir propriedade, dar a cada agente uma identidade, entender o que ele pode acessar e fazer da governança parte do processo de criação. Essa é uma oportunidade de construir a segurança em uma mudança importante de plataforma desde o início, em vez de tentar adaptá-la posteriormente.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Saviynt.