A era da tecnologia se desenvolve a passos largos e expande seus campos de atuação de forma que, muitas vezes, o desenvolvimento de regulamentações que garantam o uso consciente e ético de informações fica atrasado frente à própria tecnologia.
Esse tem sido o caso e a maior preocupação de organizações que coletam, gerenciam e protegem dados. O desenvolvimento de tecnologias que contam com Inteligência Artificial como mecanismo de auxílio reflete um futuro brilhante, porém com muitas questões a serem resolvidas até que sua regulamentação esteja de acordo com normas globais.
Segundo o Relatório de Custo de Violação de Dados 2025 da IBM, 13% das organizações enfrentaram incidentes de segurança envolvendo o uso de IA e 97% não contavam com controles de acesso apropriados para essa tecnologia. Esse dado evidencia o potencial da inteligência artificial como vetor de exploração por cibercriminosos.
Para entender melhor o mundo da Inteligência Artificial e como ela pode ser uma ferramenta útil — se dentro das normas e de forma legal — para o seu empreendimento, siga a leitura!
O que é inteligência artificial?
A Inteligência Artificial (IA) é um conjunto de ferramentas que criam sistemas capazes de aprender e tomar decisões de forma autônoma. Diferente do que se pensa, ela é treinada por humanos e utilizada em diversas áreas, tanto no mundo virtual quanto no físico, como em carros autônomos e robôs industriais. Ela simula habilidades humanas para resolver problemas e inovar.
A IA vem sendo amplamente utilizada em ambientes corporativos, deixando de ser uma tendência para se tornar uma prática consolidada que otimiza o trabalho e é capaz de organizar fluxos de organizações com excelência.
Qual o impacto da IA na privacidade de dados empresariais?
Responsáveis pela análise de milhões de dados em poucos segundos, identificação de padrões complexos e resposta quase imediata que dão forma a decisões estratégicas, a inteligência artificial e seus sistemas inteligentes impulsionam a inovação, mas também aumentam os riscos.
Com circulação diária de informações sigilosas, registros sensíveis e dados pessoais, o fluxo massivo de informações amplia o potencial de vulnerabilidades e põe em cheque o trato desses dados — além da segurança, estão sendo gerenciados com transparência e ética, dentro do que é previsto nas leis vigentes?
O desafio com a IA não é somente técnico. Seus aspectos abrangem questões estratégicas, culturais, morais e éticas. Se uma empresa não estabelecer e seguir as regras, pode ser multada e gerar perda financeira, mas o risco mais grave é a perda de confiança dos clientes e parceiros.
Manter-se totalmente focado e comprometido com a compliance da proteção de dados é uma prática extremamente importante e que faz toda a diferença dentro do mercado, especialmente ao garantir a transparência. Essa abordagem exige que as empresas sejam claras com os titulares dos dados, informando por que, como e por quanto tempo as informações serão utilizadas, o que fortalece a confiança e cumpre um dos pilares da LGPD.
Como as ferramentas de IA processam dados sensíveis
No processamento de dados sensíveis, principalmente quanto à privacidade, a IA utiliza diversos recursos de proteção para inviabilizar acessos indevidos e vazamentos, evitando desacordo com a legislação estabelecida.
Porém, a IA não é uma solução completa por si só, ela é um recurso que demanda outras medidas de segurança, como políticas, protocolos e procedimentos que trabalhem juntos em um objetivo maior.
Para proteger dados sensíveis, podemos usar a Inteligência Artificial como uma ferramenta poderosa. A IA consegue identificar e ocultar informações confidenciais em grandes volumes de dados, garantindo que não sejam expostas. Ela também monitora quem acessa esses dados, detectando e alertando sobre qualquer comportamento estranho ou suspeito. Por fim, a IA pode gerar relatórios detalhados sobre como os dados estão sendo usados, o que ajuda a manter a segurança e a transparência em grande escala.
Como a IA ajuda na privacidade de dados
A Inteligência Artificial é uma grande aliada das empresas na hora de seguir as regras de privacidade. Ela ajuda de duas formas principais: primeiro, automatiza tarefas burocráticas e repetitivas, como encontrar e gerenciar dados confidenciais, e depois, oferece informações valiosas sobre como os dados estão sendo usados. Com esses insights, as empresas conseguem melhorar suas políticas de privacidade e garantir que as informações de todo mundo sejam tratadas de forma ética e transparente.
Quais são as estratégias para proteger dados em ferramentas empresariais de IA
Criptografia e anonimização de dados
Alguns dos recursos mais utilizados pela IA no tratamento de dados são a criptografia, que codifica as informações e as torna ilegíveis contra acessos não autorizados, e a anonimização, que consiste em remover informações de identificação pessoal em caso de corrompimento.
A Inteligência Artificial não criptografa dados, mas é uma grande aliada na segurança cibernética. Ela ajuda a identificar ameaças em tempo real e a gerenciar a criptografia de forma mais eficiente. Além disso, a IA pode automatizar o processo de anonimização, garantindo que seus dados estejam protegidos de forma proativa. Pense nela como a segurança que automatiza e fortalece as chaves que protegem suas informações.
A criptografia, ainda, pode ser usada em repouso, dentro de bancos de dados e sistemas de arquivos, ou em trânsito, codificando durante as transmissões, entre comunicações entre sistemas e dispositivos.
Ferramentas de IA que ajudam a proteger a privacidade
Além da criptografia e da anonimização, há outros recursos da IA que auxiliam na proteção à privacidade.
A detecção e prevenção de ameaças identifica padrões e anomalias que podem indicar possíveis ataques, permitindo que sejam solucionados antes que haja qualquer tipo de vazamento de informações.
O gerenciamento de consentimento e de preferência do usuário dá às pessoas controle e transparência sobre como seus dados são usados. Dessa forma, elas podem personalizar as configurações de privacidade de acordo com suas escolhas.
A IA pode ainda analisar grandes volumes de dados para identificar falhas em protocolos de privacidade e sugerir melhorias. Com isso, é possível ajudar a criar políticas de segurança mais eficazes.
Implementação de políticas de privacidade eficazes com IA
Para implementar políticas de privacidade eficazes, é preciso passar por algumas etapas:
- Personalização e adaptação: primeiramente, a IA precisa identificar padrões de comportamento do sistema e analisar dados de usuários para estabelecer a criação de políticas de privacidade personalizadas e adaptadas às necessidades de cada indivíduo.
- Automação de processos: a automação acontece diante da coleta de consentimentos, gerenciamento de preferências e respostas às solicitações de usuários, otimizando tempo e recursos das organizações.
- Monitoramento e avaliação: em seu terceiro momento, a IA passa a monitorar continuamente o cumprimento das políticas de privacidade, identificando possíveis problemas e sugerindo melhorias. Também pode avaliar a eficácia das políticas de privacidade, medindo o impacto na privacidade dos usuários e na reputação da empresa.
- Tomada de decisões: para auxiliar na construção de estratégias que logo se tornam tomadas de decisões, a IA fornece informações e insights relevantes relacionados à privacidade, auxiliando na escolha das melhores estratégias e medidas de proteção.
Quais são os desafios na proteção de dados em sistemas de IA?
A proteção de dados em sistemas de IA enfrenta dois desafios principais. O primeiro é gerenciar a privacidade, pois o grande volume de dados usado para treinar os algoritmos torna a garantia da confidencialidade uma tarefa complexa.
O segundo é a transparência do processo: a IA deve ser capaz de aprender a tratar os dados de forma ética e segura, e é fundamental que se possa entender como suas decisões são tomadas, permitindo auditar e validar o uso das informações.
Também são desafios criar barreiras interruptíveis contra ataques cibernéticos, além de manter os dados em conformidade com as normas de transparência e explicabilidade, que permitam auditar e compreender as decisões de forma simples.
É preciso, também, estabelecer mecanismos claros de responsabilidade e accountability para garantir a proteção dos dados e a responsabilização por eventuais danos.
Identificação de vulnerabilidades em sistemas de IA
Para realizar com eficácia e rapidez a identificação de vulnerabilidades em sistemas de IA, é preciso contar a governança de IA. Isso inclui análise de riscos, realizar constantes testes de segurança, auditar dados utilizados e gerados pelos sistemas e manter monitoramento contínuo, para que possíveis comportamentos anômalos sejam identificados e combatidos o quanto antes.
Exemplos de violações de dados em empresas que utilizam IA
Um dos maiores exemplos de violação de dados com IA foi em 2018, quando uma empresa coletou milhares de dados de usuários de uma rede social sem consentimento, usando um aplicativo de teste de personalidade. Como consequência, esses dados foram utilizados para fins de propaganda política, expondo informações pessoais e dados sensíveis dos usuários.
Outro exemplo é o vazamento de dados pessoais em algoritmos de recomendação, como em plataformas de streaming, que já expuseram informações pessoais de usuários devido a falhas no sistema de segurança, causando vazamentos que resultaram em investigações regulatórias e perda de confiança dos usuários nas plataformas.
Esses são apenas alguns exemplos do que pode acontecer ao manter sistemas com nenhum ou baixos níveis de segurança atualmente.
Para evitar que a sua organização caia em uma situação como essa, com penalidades severas previstas na LGPD, esteja em conformidade com a legislação e confie em especialistas.
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