A expansão da inteligência artificial (IA) nas empresas está revelando uma fragilidade crítica na gestão de informações corporativas: o controle sobre dados sensíveis nem sempre acompanha sua circulação entre sistemas, equipes e ambientes tecnológicos. Uma pesquisa da K2view, a 2026 State of Enterprise Data Compliance, divulgada em março de 2026, aponta que 76% das organizações registraram incidentes envolvendo dados sensíveis em ambientes não produtivos nos três anos anteriores ao levantamento. O estudo também revela que apenas 4% consideram seus ambientes de desenvolvimento e testes totalmente aderentes aos requisitos de privacidade.
O Cenário de Riscos com a IA
O cenário se torna ainda mais complexo com a evolução da IA agêntica, onde sistemas deixam de apenas produzir respostas e passam a executar tarefas, consultar diferentes fontes e interagir com aplicações corporativas. O desafio, segundo especialistas, é superar um modelo de acesso baseado em cópias de bases, permissões predefinidas e solicitações pontuais, adotando mecanismos capazes de acompanhar a utilização dos dados de forma contínua. A velocidade de desenvolvimento de software evoluiu significativamente, mas a disponibilização de dados não acompanhou esse ritmo. A dependência de cópias de produção, processos manuais e longos ciclos de provisionamento se torna um gargalo, especialmente com a IA, que demanda agilidade, segurança e governança sem comprometer a inovação.
A Replicação de Dados e suas Consequências
A pesquisa da K2view identificou que 87% das organizações replicam dados sensíveis para ambientes não produtivos, como desenvolvimento, testes, analytics e inteligência artificial. Quando essas cópias não recebem o mesmo tratamento de segurança da base original, informações pessoais, financeiras e estratégicas ficam expostas a acessos indevidos. A multiplicação de versões dificulta a identificação de onde cada informação está, quem a utiliza e se continua armazenada após o encerramento de um projeto. A questão se torna mais relevante com agentes de IA acessando dados para executar atividades em diferentes sistemas. Nesses casos, não basta definir previamente quem pode consultar uma base; é necessário estabelecer quais informações cada agente pode utilizar, em quais circunstâncias, com quais permissões e por quanto tempo. A capacidade de rastrear consultas e operações é essencial para investigar incidentes e identificar desvios.
Adaptação às Novas Exigências de Segurança
A preocupação acompanha discussões de organismos internacionais. Em fevereiro de 2026, o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos (NIST) publicou um documento conceitual sobre identidade e autorização de agentes de software, abordando desafios relacionados à identificação dessas ferramentas, ao controle de privilégios e à auditoria de suas atividades. A iniciativa reforça a necessidade de adaptar práticas de segurança à atuação de sistemas capazes de acessar diferentes recursos e executar tarefas com autonomia. Com a IA agêntica, a segurança precisa ir além do controle de acesso, abrangendo o que pode ser feito com o dado, em qual contexto e com quais privilégios. Governança, rastreabilidade e proteção devem ser parte da arquitetura desde o início.
Alternativas para a Gestão de Dados
A mudança também pressiona os processos tradicionais de disponibilização de dados. A criação de cópias completas de ambientes de produção, seguida por etapas manuais de atualização e liberação, aumenta o volume de informações dispersas e atrasa projetos de inovação. Um relatório da Perforce Delphix indica que 98% das organizações pesquisadas ainda mantêm alguma etapa manual na gestão de dados de teste. O desafio é conciliar a demanda crescente por informações com agilidade, consistência e controle. Entre as alternativas estão a automação do provisionamento, a virtualização de dados e técnicas de mascaramento e anonimização. Essas abordagens permitem disponibilizar conjuntos de informações para desenvolvimento, testes e outras atividades sem exigir a replicação integral das bases originais. A escolha depende da finalidade do uso, da sensibilidade dos dados e dos requisitos de cada ambiente. A governança deve deixar de ser tratada como uma etapa isolada da implantação de sistemas, garantindo que os dados estejam acessíveis, protegidos e preparados para diferentes aplicações. Organizações que continuarem dependendo de processos manuais e cópias descontroladas terão dificuldades para inovar.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · TIInside
