*Por Sandro Tonholo, Territory Manager da Infoblox no Brasil.
O avanço da inteligência artificial na América Latina já influencia decisões de investimento, desenho de operações e prioridades estratégicas dentro das empresas. A região deve movimentar cerca de US$10 bilhões até o final deste ano, com o Brasil concentrando US$4,2 bilhões desse total, o equivalente a 41,7% do mercado, segundo a IDC. O volume de recursos ajuda a explicar a velocidade de incorporação da tecnologia, mas não acompanha, na mesma medida, a capacidade das organizações de operá-la com controle e previsibilidade.
A adoção tem sido conduzida majoritariamente pelas áreas de negócio, que encontram na IA uma resposta imediata para ganhos de eficiência. Ao mesmo tempo, governança e segurança avançam de forma mais lenta, ainda estruturando políticas e ferramentas adequadas. Hoje, menos de um terço das organizações brasileiras utiliza tecnologias específicas para mitigar riscos associados à IA, o que revela um ambiente em que soluções críticas operam com níveis limitados de visibilidade e gestão.
Esse descompasso se intensifica com a evolução dos modelos para estruturas mais autônomas. A chamada Agentic AI introduz agentes capazes de executar tarefas contínuas, interagir com múltiplos sistemas e tomar decisões intermediárias que impactam fluxos inteiros de operação. Dessa forma, passam a influenciar diretamente a dinâmica operacional, com acesso, permissões e capacidade de ação que precisam ser compreendidos com mais profundidade.
Nesse contexto, o desafio não se restringe ao controle de usuários ou ao monitoramento de aplicações tradicionais. Torna-se necessário acompanhar o comportamento dessas entidades digitais dentro da rede, entender como transitam entre diferentes sistemas e quais interações estabelecem ao longo do tempo. Parte dessa atividade se mistura a processos legítimos, dificultando a identificação de desvios e amplia a exposição a riscos sem gerar sinais evidentes.
Paralelamente, a Shadow AI se consolida como um vetor silencioso dessa transformação. Ferramentas e modelos são adotados diretamente por equipes em busca de agilidade, muitas vezes fora dos fluxos formais de tecnologia. O impacto positivo na produtividade é imediato, mas a ausência de validação, rastreabilidade e monitoramento cria uma camada de operação pouco visível, que desafia os mecanismos tradicionais de controle.
Vale salientar que uma parcela relevante da atividade de agentes de IA ocorre por meio de comunicações internas, frequentemente laterais, que não geram tráfego externo perceptível. Isso reduz a eficácia de abordagens baseadas apenas em monitoramento de borda e reforça a necessidade de ampliar a visibilidade sobre o que acontece dentro da própria rede corporativa.
O impacto da IA já aparece também na estrutura do mercado de trabalho. De acordo com um estudo da Fundação Getúlio Vargas, cerca de 30 milhões de trabalhadores brasileiros são afetados pela IA generativa, independentemente do nível de exposição direta. O dado ajuda a dimensionar a escala da transformação, enfatizando o caráter estrutural desse movimento.
Não à toa, a discussão sobre Agentic AI e Shadow AI passa pela capacidade das empresas de tratar esses novos elementos com o mesmo rigor aplicado a outros componentes críticos de tecnologia, o que envolve estabelecer políticas claras, ampliar a visibilidade sobre o ambiente e criar mecanismos efetivos de controle e resposta.
A inteligência artificial já opera dentro das organizações de forma distribuída, muitas vezes sem mediação direta. Quando não é acompanhada de perto, esse movimento tende a deslocar riscos para camadas menos visíveis da operação, onde a identificação se torna mais complexa e a resposta mais custosa.