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SEGURANÇA DIGITAL EMPRESARIAL: POR QUE A PREVENÇÃO AINDA É IGNORADA?

A segurança da informação ainda é tratada com descaso por parte significativa das empresas, que frequentemente deixam de incorporar práticas estruturadas de prevenção a vulnerabilidades. Embora os ataques cibernéticos estejam cada vez mais sofisticados e frequentes, a percepção equivocada de que não há risco iminente acaba por fomentar uma postura passiva diante de ameaças reais e recorrentes.

Dados recentes apontam que três em cada quatro organizações não mantêm um programa contínuo de gestão de vulnerabilidades. Essa omissão se reflete diretamente nos números alarmantes de tentativas de invasão: só no último ano, mais de 100 bilhões de ataques foram registrados no país. Ainda assim, a resposta empresarial continua marcada por improvisos e soluções pontuais, quando o que se exige é planejamento constante e ações articuladas.

Incidentes recentes envolvendo grandes companhias demonstram que a ausência de medidas preventivas não apenas compromete a integridade de dados, mas também acarreta danos financeiros expressivos e desgastes institucionais severos. A exposição de informações pessoais de milhões de usuários, multas de valores milionários e auditorias impostas por órgãos reguladores ilustram os efeitos de uma gestão falha ou inexistente.

No Brasil, casos de ataques por ransomware revelam um problema adicional: a baixa maturidade de muitas empresas no trato com a cibersegurança. Em vez de uma resposta estruturada e comunicada, opta-se, muitas vezes, pelo silêncio — uma estratégia que, longe de proteger a imagem da empresa, reforça a invisibilidade do problema. Sem transparência, o aprendizado coletivo se perde, e outras organizações permanecem despreparadas, acreditando estar protegidas apenas porque não foram ainda alvo de um ataque visível.

Segurança da informação não é responsabilidade exclusiva da área de tecnologia. Trata-se de uma engrenagem que exige sincronia entre ferramentas adequadas, processos bem definidos e pessoas capacitadas. Investir em softwares e firewalls é necessário, mas insuficiente, se os colaboradores não recebem formação adequada ou se não existem protocolos claros para prevenção e resposta.

Outro dado preocupante: quase metade das empresas sequer testa suas defesas periodicamente. E uma parcela significativa mantém brechas já identificadas sem qualquer correção. Essa desconexão entre conhecimento e ação revela um padrão de gestão que privilegia o conforto da inércia em detrimento da proteção efetiva.

A ilusão de segurança — alimentada pela ausência de eventos visíveis — é um fator determinante para a inação. Enquanto isso, as vulnerabilidades se acumulam, silenciosas, mas plenamente operacionais para agentes mal-intencionados. A resposta a essa ameaça não está apenas em reagir quando o problema se materializa, mas em adotar, de forma contínua, uma postura de vigilância, aprimoramento e prontidão.

Tratar a proteção digital como parte da estratégia organizacional não é apenas uma recomendação técnica. É uma exigência para qualquer entidade que deseja proteger seus dados, sua imagem e sua capacidade de operar com confiança e estabilidade.

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IA GENERATIVA E COMPLIANCE: COMO INTEGRAR INOVAÇÃO E RESPONSABILIDADE NAS ORGANIZAÇÕES

A adoção da inteligência artificial generativa (IAGen) deixou de ser tendência e passou a compor a rotina de departamentos de design, marketing e desenvolvimento de novos modelos de negócios. Levantamento publicado pela McKinsey mostra que, em 2024, aproximadamente 72 % das companhias em todo o mundo já utilizavam esse tipo de ferramenta. À medida que a tecnologia se integra às operações, também se intensificam as preocupações jurídicas, éticas e regulatórias.

Temas como direitos autorais, tratamento de dados pessoais sem consentimento e responsabilização por decisões automatizadas, especialmente em crédito, saúde e recrutamento, dominam as conversas entre gestores e áreas de compliance. Fica cada vez mais evidente que não basta a IA funcionar; ela precisa ser explicável, auditável e isenta de preconceitos estruturais. Caso contrário, a reputação do negócio pode sofrer danos significativos.

Na prática, a IAGen oferece avanços notáveis, mas carrega riscos equivalentes. O desafio consiste em promover inovação sem comprometer transparência e ética. Enquanto o Marco Legal da Inteligência Artificial (PL 2338/2023) aguarda tramitação, cabe às organizações adotar políticas robustas de governança, capazes de assegurar a confiança de consumidores, parceiros e reguladores.

Caminhos para harmonizar IAGen e compliance

A experiência em projetos de governança de IA indica que algumas medidas são particularmente eficazes:

  1. Definir princípios éticos claros
    Transparência, justiça, privacidade e responsabilidade devem orientar todo o ciclo de vida da tecnologia, desde a escolha de modelos até a entrega de resultados.
  2. Implantar uma política de governança algorítmica
    É essencial documentar quais modelos são utilizados, com que finalidade, quais dados os alimentam e quais riscos envolvem. A gestão precisa ser multidisciplinar, reunindo áreas técnica, jurídica e de gestão de riscos.
  3. Realizar auditorias periódicas
    A revisão regular dos algoritmos ajuda a identificar e mitigar vieses, falhas e desvios de uso. Auditoria não significa desconfiança da ferramenta, mas sim garantia de confiabilidade e conformidade.
  4. Utilizar apenas dados obtidos legalmente e, sempre que possível, anonimizados
    O tratamento deve observar a Lei Geral de Proteção de Dados, zelando por consentimento, minimização e segurança das informações.
  5. Instituir um comitê interno de ética em IA
    Um grupo formado por especialistas em tecnologia, jurídico, RH e compliance avalia casos, aprova projetos e orienta decisões estratégicas.
  6. Fortalecer a cultura organizacional
    Programas de capacitação periódica sobre boas práticas e riscos associados à IA tornam as equipes aliadas fundamentais da governança.
  7. Acompanhar normas e padrões internacionais
    Quem já adota boas práticas globais sai na frente, evita retrabalho e reduz exposição a futuros passivos regulatórios.
  8. Assegurar rastreabilidade das decisões automatizadas
    Quando um sistema de IA nega crédito ou recomenda a contratação de um candidato, deve ser possível compreender os motivos que levaram à conclusão.
  9. Manter supervisão humana
    A IA deve complementar, e não substituir integralmente, o juízo humano. Pessoas continuam sendo a camada final de responsabilidade.
  10. Atualizar rotineiramente as políticas de compliance digital
    O ambiente tecnológico muda em velocidade elevada. Políticas rígidas, mas dinâmicas, acolhem inovações sem perder o rigor jurídico.

A inteligência artificial generativa oferece ganhos competitivos inegáveis, mas só trará valor sustentável às organizações que aliarem inovação tecnológica a práticas sólidas de governança e compliance. Ao adotar diretrizes éticas, criar estruturas de supervisão e assegurar transparência em cada decisão automatizada, as empresas pavimentam um caminho seguro para explorar todo o potencial transformador dessa tecnologia.

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NOVA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL INTEGRA COMPLIANCE, PROPÓSITO E VALIDAÇÃO EM AMBIENTES EMPRESARIAIS

Está prevista para agosto de 2025 a chegada ao mercado de uma inteligência artificial corporativa desenvolvida no Brasil, com proposta técnica centrada na prevenção de riscos reputacionais, violações de compliance e falhas de integridade em campanhas digitais. A ferramenta será apresentada oficialmente durante um evento nacional voltado à inovação e à sustentabilidade, com a presença de representantes de grandes empresas do setor de bens de consumo.

A arquitetura da IA foi construída com o objetivo de superar padrões problemáticos observados em sistemas tradicionais, como respostas aduladoras, omissões deliberadas, procrastinação lógica e ausência de mecanismos rastreáveis de controle. Em contraposição a esse modelo, a nova proposta traz uma estrutura programada para funcionar com base em códigos éticos modulares, validações sucessivas e ciclos de feedback que integram elementos como escuta ativa e silêncio deliberado.

Diferentemente de modelos que operam com base probabilística, essa inteligência foi desenhada para atuar a partir de um propósito estruturado, alinhado a um protocolo de autoajuste que visa garantir confiabilidade e auditabilidade em cada decisão. O sistema também adota um motor interno de compliance, responsável por assegurar que nenhuma ação ocorra sem que haja clareza sobre a finalidade, documentação completa e aderência aos princípios que regem a aplicação da tecnologia.

Entre os principais componentes da ferramenta, destacam-se os mecanismos de microchecagem de intenção, que analisam a consistência de comandos antes da execução, e os rituais programados de verificação, que sustentam o compromisso com a responsabilidade técnica e institucional. Todo o processo é passível de auditoria, permitindo rastrear decisões e corrigir desvios, o que reduz significativamente a possibilidade de falhas operacionais ou éticas.

A proposta se mostra especialmente adequada para ambientes empresariais sujeitos a normativas rigorosas, nos quais falhas comunicacionais ou operacionais podem gerar impactos jurídicos e financeiros expressivos. O sistema será licenciado para empresas, entidades públicas e equipes técnicas que desejem integrar a inteligência artificial ao cotidiano de forma segura, respeitosa e alinhada a valores institucionais.

No campo das aplicações práticas, a tecnologia atua na automatização de tarefas, personalização de conteúdos, análise de dados para tomada de decisão, geração de materiais de comunicação e monitoramento de conformidade regulatória. Sua base técnica contempla ainda o acompanhamento de mudanças legais e a implementação de padrões de governança voltados ao uso responsável de dados em campanhas publicitárias e operações digitais.

A proposta central é demonstrar que é possível inovar com responsabilidade, protegendo ativos intangíveis das organizações como reputação, coerência institucional e a confiança do público. O sistema foi concebido a partir da sistematização de falhas observadas no mercado, registradas e transformadas em diretrizes de desenvolvimento. Não se apresenta como uma promessa abstrata, mas como uma resposta técnica às limitações já identificadas na aplicação de inteligências artificiais em contextos sensíveis.