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IA amplia riscos internos e expõe lacunas de visibilidade

Inteligência Artificial

Sistemas de inteligência artificial já provocam incidentes de segurança na maioria das organizações. Pesquisa da Trellix com 600 CISOs ou profissionais equivalentes nas Américas, Europa, Oriente Médio e Ásia-Pacífico aponta que 95% dos entrevistados registraram, nos últimos 12 meses, ao menos um incidente ligado a açõe…

Sistemas de inteligência artificial já provocam incidentes de segurança na maioria das organizações. Pesquisa da Trellix com 600 CISOs ou profissionais equivalentes nas Américas, Europa, Oriente Médio e Ásia-Pacífico aponta que 95% dos entrevistados registraram, nos últimos 12 meses, ao menos um incidente ligado a açõe…

Em contexto

  • Tema: Inteligencia Artificial — IA aplicada al negocio: casos, límites, costos y gobierno.
  • Fonte: CISO Advisor
  • Publicado: 17/10/2026

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Trecho publicado automaticamente pelo radar do site. O texto completo pertence ao veículo e está vinculado acima.

Por que importa

Adotar IA numa empresa não se parece com comprar software: parece contratar gente. É preciso ensinar o contexto, revisar o trabalho no começo, definir o que pode assinar sozinho e o que não pode. As notícias que valem são as que mostram alguém resolvendo essa parte, não a do anúncio.

O que olho primeiro não é a capacidade do modelo, e sim o dado que o alimenta. Quase todos os projetos que vi fracassar não fracassaram pelo algoritmo: fracassaram porque o dado estava em três sistemas com três definições diferentes e ninguém quis ser quem arrumaria isso.

O que costuma dar errado

O que mais vejo falhar é a expectativa. Alguém viu uma demonstração impecável e pediu o mesmo para a sua área em um mês, sem considerar que a demonstração rodava sobre dados limpos preparados para a ocasião. Quando o piloto real mostra resultados irregulares, a conclusão injusta é que a tecnologia não serve.

O que observar

  • Se a organização pode trocar de fornecedor sem refazer tudo, que é a prova de que não ficou amarrada.
  • Qual processo concreto é tocado e como se mede antes e depois; sem linha de base não há resultado, há opinião.
  • Quem revisa as saídas do modelo e com que frequência — o ponto em que a IA se torna auditável.

Como leio esta publicação

Eu usaria isto para uma conversa de talento mais do que de compra. A capacidade que precisa ser instalada não é operar uma ferramenta, que muda a cada seis meses, e sim formular bem o problema e avaliar a resposta. Essa fica em casa.

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