A adoção da Inteligência Artificial Generativa, ou só GenAI, virou um “atalho” de produtividade em muitas áreas. O problema é q esse atalho vem acontecendo fora de qualquer governança, com pessoas usando ferramentas e modelos sem aprovação, sem visibilidade para os times de TI/Segurança e sem controles de identidade digital. Esse fenômeno tem nome: Shadow AI.
E ele é especialmente crítico para organizações que já investem (ou estão amadurecendo) em gestão de identidades com IAM, IGA, PAM e CIAM, porque Shadow AI costuma nascer justamente no ponto em que identidades digitais, dados e automação se encontram.
Este artigo explora como o Shadow AI emerge como um novo risco à segurança e conformidade, especificamente por contornar os controles de IAM (Gestão de Identidades e Acessos) e as exigências da LGPD e como o AI TRiSM surge como uma solução prática para restaurar a visibilidade e a governança necessárias para gerenciar essa ameaça sem comprometer a inovação.
Por que Shadow AI virou um tema de segurança (e não só de tecnologia)
Shadow AI é a evolução do “shadow IT”, mas com um agravante: IA processa, transforma, aprende e replica padrões a partir do que recebe. Isso aumenta o impacto de vazamentos, uso indevido de dados e decisões automatizadas sem rastreabilidade.
E o mercado já está sinalizando o tamanho do problema: previsões e levantamentos recentes apontam o risco crescente de incidentes e não conformidades associados ao uso não autorizado de IA.
O que muda na prática?
Quando uma área envia uma base de clientes para resumir conteúdo e gerar insights, cola trechos de contratos para analisar cláusulas, ou integra um plugin de IA num fluxo interno, três perguntas aparecem imediatamente:
- Quem acessou o quê? (identidade, privilégio, rastreabilidade)
- Que dado foi exposto? (pessoal, sensível, segredo de negócio)
- Onde isso ficou registrado/retido? (logs, prompts, provedores, terceiros)
Onde o Shadow AI “quebra” o IAM sem fazer barulho
Um bom programa de IAM costuma ser projetado para garantir autenticação, autorização e auditoria em sistemas “conhecidos”. Shadow AI nasce nos “não mapeados”:
1) Identidades viram “ponte” para dados (e não só para apps)
Um usuário autenticado em um SaaS pode adicionar extensões, conectores, copilotos e ferramentas paralelas, muitas vezes com tokens, cookies, APIs e escopos que passam longe do seu desenho original de risco.
Ponto de atenção
O risco não é “IA usar senha”, mas operar com sessões, tokens e integrações que herdam permissões - e ampliam a superfície de ataque e vazamento.
2) PAM vira requisito para “credenciais invisíveis”
Chaves de API, service accounts e secrets usados para conectar IA em bases internas (CRM, data lake, tickets, repositórios) frequentemente ficam em:
- scripts locais;
- ferramentas de automação;
- notebooks;
- repositórios sem gestão de ciclo de vida.
3) IGA perde governança em fluxos “fora do catálogo”
Se o uso de IA não está inventariado, é muito provável que não exista:
- trilha de aprovação;
- definição de proprietário do processo;
- revisão periódica de acesso;
- segregação de funções.
Shadow AI e LGPD: por que o risco aparece antes do incidente
A LGPD exige que agentes de tratamento adotem medidas técnicas e administrativas para proteger dados de acessos não autorizados e situações indevidas.
Se um Shadow AI envolver dados pessoais (e quase sempre envolve), ele acaba pressionando pontos chave de conformidade:
- Finalidade e adequação: a IA está sendo usada para qual propósito? É compatível com o informado ao titular?
- Necessidade: entrou dado demais no prompt? (ex.: nomes, e-mails, telefones, documentos, IDs, conversas)
Segurança e prevenção: existiam controles para impedir exfiltração? - Prestação de contas: você consegue provar o que aconteceu? (logs, trilhas, justificativas)
Na prática, o Shadow AI costuma ser “invisível” porque não nasce como projeto, mas como um teste e depois vira hábito. E hábitos não passam por comitê, não geram requisitos, não criam controles
Por que AI TRiSM é o caminho natural para solucionar o Shadow AI
O Gartner define AI TRiSM (AI trust, risk and security management) como um conjunto de práticas e capacidades para garantir governança, confiabilidade e proteção de dados em iniciativas de IA.
Em outras palavras, o AI TRiSM é o guarda-chuva que conecta uso de Inteligência Artificial + risco + segurança + compliance sem matar a produtividade das equipes e a velocidade do negócio.
O que AI TRiSM muda na prática
Ele tira a conversa do “pode/não pode IA” e coloca no “quais usos, com quais dados, sob quais controles”.
Isso normalmente envolve:
- inventário de usos de IA (inclusive “não oficiais”),
- políticas e classificações de dados para IA,
- monitoramento e enforcement,
- auditoria e melhoria contínua.
Quadro prático: Shadow AI sob a ótica de IAM, LGPD e AI TRiSM
| Cenário comum de Shadow AI | Impacto no IAM | Impacto na LGPD | Controle recomendado (AI TRiSM) |
|---|---|---|---|
| Colaborador cola dados de clientes em IA pública para “resumir” | Falta de DLP + ausência de governança de uso | Exposição indevida de dados pessoais; dificuldade de prestação de contas | Política de uso + classificação + monitoramento de tráfego e dados |
| Time integra plugin/agente de IA em app SaaS com permissões amplas | Escopos OAuth excessivos; ausência de revisão | Acesso excessivo e desnecessário a dados pessoais | Catálogo de apps/IA + aprovação + revisão periódica de escopos |
| Chave de API em script/notebook para IA consultar base interna | Falha de gestão de secrets; PAM ausente | Vazamento de dados e impossibilidade de rastrear agente | PAM + rotação + vault + mínimo privilégio |
| “Copiloto” acessa repositórios internos e tickets sem segregação | IGA não cobre o fluxo; falta de SoD | Tratamento fora da finalidade; risco de exposição de dados sensíveis | Modelos de acesso + segregação + logging e auditoria |
| IA usada para triagem automática em processos (RH, crédito, fraude) sem governança | Decisões sem rastreabilidade e accountability | Risco regulatório e de transparência | Governança + validação + monitoramento contínuo (TRiSM) |
AI TRiSM: do conceito à prática
À medida que o uso corporativo de IA se intensifica, começam a surgir no mercado plataformas especializadas em AI TRiSM, focadas em trazer visibilidade, controle e governança para um cenário cada vez mais distribuído e difícil de mapear.
Essas soluções atuam, por exemplo, em:
- descoberta de usos de IA dentro da organização,
- inspeção de prompts e fluxos de dados,
- definição e aplicação de políticas,
- monitoramento contínuo de riscos associados à IA.
Algumas empresas, como a AllTrue, vêm se posicionando exatamente nesse espaço de governança e segurança para IA, reforçando que Shadow AI deixou de ser uma hipótese e já exige controles específicos, além dos tradicionais de IAM e segurança da informação.
Esse movimento mostra uma tendência clara: governar IA não é apenas uma decisão tecnológica, mas uma evolução natural da estratégia de identidade, dados e risco.
Ponto importante
Plataformas de AI TRiSM não substituem IAM, IGA ou PAM. Elas
complementam esse ecossistema, endereçando riscos específicos do ciclo de vida da IA — especialmente onde o Shadow AI surge.
Onde entra a Sec4U: identidade digital como base para IA segura
Na Sec4U, partimos de um princípio simples: identidades representam pessoas, e, por isso, precisam ser protegidas com clareza, responsabilidade e controles que funcionem no mundo real.
Isso vale ainda mais quando IA entra no jogo, porque a identidade digital vira o “sistema circulatório” que conecta dados, automação e decisão.
Identity Fabric como mentalidade (e não mais um stack)
Para lidar com Shadow AI, muitas empresas precisam sair de um IAM em unidades isoladas e evoluir para uma visão conectada e orientada a risco, alinhada ao que o Gartner descreve como uma evolução do IAM para um sistema de sistemas, conectado e “risk-aware”.
Enquanto plataformas como a AllTrue endereçam controles específicos de AI TRiSM, a maturidade real depende de como esses controles são integrados à estratégia de identidade, LGPD e risco do negócio.
É exatamente aí que a Sec4U se posiciona:
- conectando AI TRiSM com IAM, IGA e PAM;
- evitando soluções isoladas;
- estruturando uma jornada de maturidade, não apenas a adoção de uma ferramenta.
Como o mercado está respondendo ao Shadow AI
O avanço do Shadow AI deixou claro que o desafio não é mais “se” a IA será usada, mas como ela será governada. Empresas que já passaram pelo ciclo do shadow IT reconhecem o padrão: quando a inovação corre mais rápido que os controles, o risco se acumula de forma silenciosa.
Se você quer entender, de forma prática, como o Shadow AI já está presente no dia a dia da empresa e quais ações fazem mais sentido no seu contexto, fale com nossos especialistas e realize um diagnóstico completo.
Antes de qualquer ferramenta, o passo mais estratégico é
enxergar o problema com clareza para decidir com base em risco real, não em suposições.
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