A inteligência artificial já faz parte do dia a dia da maioria das empresas e tem contribuído significativamente para o aumento da eficiência operacional. Isso pode ser observado em ferramentas que analisam grandes volumes de informação, bem como em sistemas capazes de automatizar tarefas e tomar decisões sem intervenção humana.
Segundo um estudo da McKinsey, 62% das empresas afirmam estar experimentando agentes de IA em suas operações.
No entanto, existe um ponto crítico que ainda não recebe a devida atenção: os agentes de IA não são apenas sistemas autônomos, eles representam novas identidades dentro das organizações.
Assim como acontece com as identidades de colaboradores, essas identidades também precisam ser gerenciadas, controladas e auditadas.
Esse é um novo desafio para as empresas e é sobre ele que vamos nos aprofundar ao longo deste artigo.
O que é um agente de IA e por que considerá-lo uma identidade digital
Um agente de IA é um sistema capaz de interpretar informações, tomar decisões e executar ações de forma autônoma ou semiautônoma.
Mais do que executar tarefas a partir de prompts ou automações isoladas, esses agentes atuam diretamente sobre processos, aplicações e dados corporativos.
Dentro de uma organização, suas principais capacidades incluem:
- Conexão com aplicações e interação com infraestruturas críticas
- Acesso a dados corporativos e confidenciais para uso em seus processos
- Execução de ações em nome da empresa
Na prática, um agente de IA desempenha funções semelhantes às de um colaborador humano. Por isso, faz sentido tratá-lo como uma identidade digital não humana, que exige o mesmo nível de:
- Segurança
- Controle
- Rastreabilidade
- Governança
Qual é o principal risco dos agentes de IA?
O maior risco associado aos agentes de IA não está na tecnologia em si, mas no acesso descontrolado aos sistemas corporativos e na falta de gestão adequada dessas identidades.
Na prática, isso pode resultar em:
- Agentes com permissões excessivas
- Acesso a informações sensíveis sem supervisão adequada
- Dificuldade em rastrear quais ações foram executadas por cada agente
Exemplo prático: imagine um agente de IA conectado ao repositório GitHub de uma empresa de software. Esse agente pode:
- Ler todo o código-fonte
- Identificar falhas (bugs)
- Sugerir melhorias
Se os acessos não forem corretamente definidos, o risco não está na função do agente, mas no nível de permissão concedido a ele. Nesse cenário, algumas perguntas são essenciais:
- É possível garantir que as informações acessadas não serão compartilhadas ou expostas?
- Os acessos concedidos são realmente necessários ou excedem o escopo da função do agente?
Como a falta de controle sobre identidades de IA impacta a segurança?
A ausência de governança sobre identidades de agentes de IA afeta diretamente a segurança da organização. Entre os principais riscos, destacam-se:
- Uso dos agentes como vetor de ataque
- Possibilidade de sequestro ou falsificação de identidade
- Acesso indevido com privilégios elevados
Além disso, a falta de controle reduz a capacidade de resposta da empresa em situações como:
- Execução de ações indevidas pelo agente
- Erros operacionais automatizados
- Falta de visibilidade sobre agentes ativos (shadow AI)
E isso pode gerar impactos relevantes, como por exemplo o vazamento de dados confidenciais (informações financeiras, dados de clientes, código-fonte etc.) e interrupções operacionais.
De acordo com um relatório da Gravitee, 88% das organizações que implementaram agentes de IA confirmaram ou suspeitaram de incidentes de segurança.
Se um agente de IA acessa sistemas corporativos ou executa ações, ele deve possuir uma identidade forte, verificável e revogável. Caso contrário, a superfície de ataque da organização aumenta significativamente.
Por que incluir agentes de IA em um modelo de gestão de identidades?
Muitas empresas já adotam soluções de gestão de identidades e acessos (IAM), mas essas estruturas foram desenvolvidas, em sua maioria, com foco em usuários humanos.
Segundo um relatório da CyberArk, somente 32% das empresas possuem um controle adequado de segurança das identidades. Isso significa que identidades não humanas, como agentes de IA, também ficam fora do controle.
Quais são as consequências dessa lacuna?
- Falta de visibilidade sobre os agentes e seus acessos
- Ausência de políticas específicas de controle
- Dificuldade para auditoria e rastreabilidade
Em outras palavras, quando não são integrados a um modelo de governança, os agentes de IA passam a operar como identidades não gerenciadas. Esse problema se torna ainda mais crítico considerando que, segundo a Cloud Security Alliance, 68% das empresas não conseguem diferenciar com precisão ações realizadas por agentes de IA e por usuários humanos.
Com o aumento da automação e da adoção de IA, cresce também o número de agentes e, consequentemente, o número de identidades que precisam ser gerenciadas.
Os limites aplicados à inteligência artificial não devem ser vistos como barreiras, mas como mecanismos essenciais para garantir controle, segurança e governança.
Certificado digital: um mecanismo essencial de controle e rastreabilidade
A questão já não é mais se os agentes de IA devem ser controlados, mas como fazer isso de forma eficaz. Uma das abordagens mais eficientes é tratá-los como qualquer outro usuário da organização, atribuindo a cada agente uma identidade digital baseada em certificado digital.
Benefícios do uso de certificados digitais em agentes de IA
- Identificação única e inequívoca de cada agente
- Definição clara de políticas de acesso
- Facilidade para revogação e ajuste de permissões
- Auditoria detalhada das ações executadas
- Controle sobre o tempo de acesso aos recursos
Construir arquiteturas que permitam administrar, monitorar e auditar quais agentes acessam determinados recursos, e com qual finalidade, é fundamental. Sem esse nível de controle, a inteligência artificial deixa de ser uma vantagem competitiva e passa a representar um risco operacional e de segurança.
Os certificados digitais desempenham um papel central nesse processo, pois permitem autorizar, autenticar e auditar ações, garantindo o nível de confiança necessário para a adoção segura de agentes de IA nas empresas.
Se você trabalha com agentes de IA na sua empresa, faça estas perguntas:
- Você sabe o que cada agente está acessando?
- Tem conhecimento sobre o que ele pode fazer e quais são seus limites?
- Possui evidências de quais ações ele executou?
Se a resposta para algumas destas perguntas foi “não”, você pode não ter controle sobre seus agentes de IA.
Perguntas frequentes sobre o tema
Por que agentes de IA precisam de controle de identidade digital?
Agentes de IA precisam de controle de identidade digital porque eles acessam sistemas, utilizam informações e executam ações dentro das empresas. Na prática, esses agentes funcionam de forma parecida com usuários humanos, já que podem:
- acessar dados corporativos
- interagir com aplicações
- automatizar tarefas
- executar operações em nome da empresa
Por isso, é importante conseguir identificar cada agente, controlar seus acessos e acompanhar suas atividades.
Quais desafios os agentes de IA trazem para a gestão de identidades nas empresas?
O principal desafio é garantir que os agentes de IA tenham acessos bem definidos e operem dentro de regras claras. À medida que esses agentes passam a executar tarefas e interagir com sistemas, as empresas precisam aplicar controles semelhantes aos que utilizam para humanos e definir regras claras de acesso, ter visibilidade sobre as ações realizadas,
Isso não significa que os agentes de IA sejam um risco por si só, mas que exigem novas formas de controle e gestão para garantir segurança e confiança no seu uso.
Como controlar o acesso de agentes de IA aos sistemas da empresa?
Controlar o acesso de agentes de IA exige definir permissões, monitorar atividades e garantir que cada agente tenha uma identidade verificável. As empresas podem:
- limitar quais sistemas cada agente pode acessar
- definir regras e permissões específicas
- monitorar as ações executadas
- registrar atividades para auditoria
- revogar acessos rapidamente quando necessário
Esse controle ajuda a reduzir riscos e aumenta a confiança no uso corporativo da inteligência artificial.
