{"id":63041,"date":"2025-06-18T15:49:03","date_gmt":"2025-06-18T18:49:03","guid":{"rendered":"https:\/\/economiasa.com.br\/blog\/?p=63041"},"modified":"2025-06-18T15:49:04","modified_gmt":"2025-06-18T18:49:04","slug":"como-preparar-o-ambiente-de-ti-para-a-adocao-da-ia-generativa-de-forma-segura-e-escalavel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/economiasa.com.br\/blog\/como-preparar-o-ambiente-de-ti-para-a-adocao-da-ia-generativa-de-forma-segura-e-escalavel\/","title":{"rendered":"Como preparar o ambiente de TI para a ado\u00e7\u00e3o da IA generativa de forma segura e escal\u00e1vel"},"content":{"rendered":"\n
\"Atila
Atila Arruda, diretor de Vendas da Solo Network-Cr\u00e9ditos da foto: Divulga\u00e7\u00e3o<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Por Atila Arruda, diretor de Vendas da Solo Network<\/em><\/p>\n\n\n\n

A IA generativa est\u00e1 transformando a forma como empresas conduzem seus processos e se relacionam com os clientes \u2013 onde sua ado\u00e7\u00e3o come\u00e7ou. Agora, quanto mais a IA tamb\u00e9m tem sido usada em processos de neg\u00f3cios, como an\u00e1lise de dados, previs\u00e3o de tend\u00eancias e suporte em decis\u00f5es estrat\u00e9gicas, mais as empresas precisam se preparar para que a inser\u00e7\u00e3o dessa nova tecnologia n\u00e3o se torne um problema no futuro.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o se trata apenas de empregar uma tecnologia inovadora, mas de assegurar que sua implementa\u00e7\u00e3o seja feita de modo consistente. Nesse sentido, vale lembrar que cada empresa possui demandas espec\u00edficas em termos de seguran\u00e7a cibern\u00e9tica, conformidade na governan\u00e7a de dados e robustez de infraestrutura. Ao observ\u00e1-las de forma integrada, \u00e9 poss\u00edvel explorar todo o potencial da IA generativa sem comprometer a estabilidade e a reputa\u00e7\u00e3o do neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n

E, para isso, \u00e9 necess\u00e1rio considerar tr\u00eas pilares: seguran\u00e7a cibern\u00e9tica, governan\u00e7a de dados e infraestrutura \u2014 antes de integrar essa inova\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o: preocupa\u00e7\u00e3o constante<\/strong><\/p>\n\n\n\n

O primeiro deles, o desafio de ciberseguran\u00e7a, \u00e9 um problema em n\u00edvel global. No Brasil em especial, os executivos est\u00e3o conscientes dos riscos: a pesquisa Global Digital Trust Insights 2025, conduzida pela PWC, apontou que 68% dos tomadores de decis\u00e3o brasileiros t\u00eam a percep\u00e7\u00e3o de que a IA aumenta a superf\u00edcie de ataque. Isso significa que, com a IA generativa, surgem vetores de ataque mais complexos e imprevis\u00edveis, tornando as organiza\u00e7\u00f5es potencialmente mais vulner\u00e1veis. Ainda de acordo com a mesma pesquisa, ao menos 74% dos CEOs no Brasil acreditam que a IA generativa provavelmente aumentar\u00e1 o risco de ciberseguran\u00e7a. A m\u00e9dia global \u00e9 de 64%. \u00a0<\/p>\n\n\n\n

Em termos de prontid\u00e3o, por\u00e9m, muitas empresas brasileiras ainda est\u00e3o estruturando seus programas de seguran\u00e7a para IA. Tecnologias modernas de defesa (como monitoramento de modelos em produ\u00e7\u00e3o, detec\u00e7\u00e3o de deepfakes) come\u00e7am a ser adotadas pelas grandes empresas no pa\u00eds, enquanto nos EUA e Europa j\u00e1 h\u00e1 iniciativas maduras focadas em seguran\u00e7a de modelos de IA. Regulamenta\u00e7\u00f5es em discuss\u00e3o (no Brasil, o PL 2338\/2023; na UE, o AI Act) tamb\u00e9m influenciam: na Europa, por exemplo, espera-se obrigatoriedade de prote\u00e7\u00e3o contra ataques, e requisitos de ciberseguran\u00e7a por projeto para sistemas de IA de alto risco \u2013 nosso pa\u00eds tende a seguir padr\u00f5es similares de exig\u00eancia no futuro.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Do ponto de vista ofensivo, criminosos podem usar IA generativa para automatizar e aprimorar ataques cibern\u00e9ticos. Por exemplo, a tecnologia permite criar phishing altamente personalizado e convincente, imitando comunica\u00e7\u00f5es de fontes confi\u00e1veis. A tecnologia tamb\u00e9m viabiliza a gera\u00e7\u00e3o de deepfakes \u2013 v\u00eddeos ou \u00e1udios falsos de executivos \u2013 usados em fraudes de engenharia social. Outras amea\u00e7as incluem a cria\u00e7\u00e3o automatizada de malware adaptativo e a busca por vulnerabilidades zero-day em c\u00f3digos usando algoritmos de IA.<\/p>\n\n\n\n

Do lado defensivo, vale notar que a IA generativa tamb\u00e9m pode auxiliar na ciberseguran\u00e7a \u2013 por exemplo, na an\u00e1lise de padr\u00f5es de ataque ou na automa\u00e7\u00e3o de respostas a incidentes. Por\u00e9m, o consenso global \u00e9 que os riscos superam as vantagens se n\u00e3o houver preparo adequado. Empresas no Brasil e no mundo est\u00e3o aumentando investimentos para lidar com esses desafios: 80% dos executivos brasileiros afirmam ter ampliado investimentos em gest\u00e3o de riscos e governan\u00e7a de IA nos \u00faltimos 12 meses (vs. 72% globalmente) \u2013 de acordo com o estudo da PWC. Ou seja, h\u00e1 um movimento forte para aprimorar a resili\u00eancia cibern\u00e9tica diante da IA generativa, seja adotando frameworks de gest\u00e3o de risco, seja aprimorando ferramentas de prote\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Governan\u00e7a de dados: ainda precisamos avan\u00e7ar<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Implementar IA generativa de forma respons\u00e1vel requer uma s\u00f3lida governan\u00e7a de dados. Isso envolve lidar com exig\u00eancias regulat\u00f3rias, aderir a frameworks de conformidade e superar desafios pr\u00e1ticos na gest\u00e3o de dados usados por modelos de IA. Diferentemente da governan\u00e7a tradicional de TI, a governan\u00e7a de IA abrange aspectos de \u00e9tica, transpar\u00eancia e\u00a0accountability<\/em>\u00a0no uso de algoritmos e dados. Dentro dessa perspectiva, duas frentes s\u00e3o cr\u00edticas: atender \u00e0s leis e regula\u00e7\u00f5es aplic\u00e1veis e estabelecer processos internos que garantam qualidade e uso adequado dos dados.<\/p>\n\n\n\n

No Brasil, a Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados (LGPD) imp\u00f5e obriga\u00e7\u00f5es r\u00edgidas sobre coleta, armazenamento e uso de dados pessoais. Isso significa que projetos de IA generativa devem, desde a concep\u00e7\u00e3o, incorporar princ\u00edpios de privacidade por design, assegurando finalidade espec\u00edfica, minimiza\u00e7\u00e3o de dados e consentimento para uso de informa\u00e7\u00f5es pessoais. O n\u00e3o cumprimento dessas regras pode levar a multas severas e danos reputacionais.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m da LGPD, est\u00e1 em tramita\u00e7\u00e3o o Marco Legal da IA (PL n\u00ba 2338\/2023), que estabelece diretrizes gerais para o desenvolvimento e aplica\u00e7\u00e3o de IA no pa\u00eds. Embora ainda n\u00e3o aprovado, esse projeto de lei j\u00e1 sinaliza direitos que as empresas dever\u00e3o respeitar, como: direito \u00e0 informa\u00e7\u00e3o pr\u00e9via (informar quando o usu\u00e1rio est\u00e1 interagindo com um sistema de IA), direito \u00e0 explica\u00e7\u00e3o das decis\u00f5es automatizadas, direito de contestar decis\u00f5es algor\u00edtmicas e direito \u00e0 n\u00e3o-discrimina\u00e7\u00e3o por vieses algor\u00edtmicos.<\/p>\n\n\n\n

Esses pontos exigir\u00e3o que empresas implementem transpar\u00eancia nos sistemas de IA generativa (por exemplo, deixando claro quando um texto ou resposta foi gerada por m\u00e1quina) e mecanismos de auditoria para explicar como o modelo chegou a determinada sa\u00edda.<\/p>\n\n\n\n

A Europa tamb\u00e9m est\u00e1 endurecendo a regulamenta\u00e7\u00e3o sobre a IA. O EU AI Act classifica sistemas de IA em categorias de risco (m\u00ednimo, limitado, alto e inaceit\u00e1vel) e imp\u00f5e requisitos proporcionais. Modelos de uso geral e IA generativa (como grandes modelos de linguagem) dever\u00e3o cumprir obriga\u00e7\u00f5es de transpar\u00eancia e seguran\u00e7a adicionais.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, fornecedores de modelos gen\u00e9ricos ser\u00e3o obrigados a realizar avalia\u00e7\u00e3o de riscos dos sistemas, documentar rigorosamente os modelos (incluindo fornecer resumos dos dados de treinamento e garantias de conformidade com leis de direitos autorais) e reportar incidentes graves. Tamb\u00e9m h\u00e1 exig\u00eancias de indicar quando conte\u00fado \u00e9 gerado por IA \u2013 a UE demandar\u00e1 etiquetagem de deepfakes e aviso aos usu\u00e1rios ao interagirem com chatbots, por exemplo.<\/p>\n\n\n\n

Os Estados Unidos n\u00e3o contam com uma legisla\u00e7\u00e3o espec\u00edfica, mas o NIST AI Risk Management Framework orienta as empresas a adotarem princ\u00edpios de governan\u00e7a semelhantes, focando em transpar\u00eancia, equidade e\u00a0accountability<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Apesar dessas refer\u00eancias, na pr\u00e1tica muitas empresas enfrentam desafios de implementa\u00e7\u00e3o de governan\u00e7a na IA generativa. Um estudo recente no Brasil revelou que 98% das organiza\u00e7\u00f5es n\u00e3o possuem uma estrutura abrangente de governan\u00e7a para IA generativa. Ou seja, apenas 2% t\u00eam algo pr\u00f3ximo de um framework completo atualmente. Al\u00e9m disso, menos de 5% oferecem treinamento avan\u00e7ado em governan\u00e7a e monitoramento de IA para suas equipes.<\/p>\n\n\n\n

Infraestrutura tecnol\u00f3gica para IA generativa<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Um estudo recente realizado pela Cisco apontou que 74% dos gestores de TI brasileiros devem aumentar a capacidade de processamento, com mais GPUs em data centers para suportar futuras cargas de IA. Em ambientes on-premises, isso pode significar adquirir clusters de servidores equipados com m\u00faltiplas GPUs e interconectados por redes de alta velocidade (por exemplo, redes InfiniBand de 100 Gbps ou mais, para garantir baixa lat\u00eancia entre n\u00f3s de processamento). J\u00e1 em ambientes de nuvem, as empresas est\u00e3o optando por inst\u00e2ncias otimizadas para ML oferecidas pelos fornecedores de nuvem p\u00fablica, nas quais \u00e9 poss\u00edvel alugar GPUs por hora.<\/p>\n\n\n\n

A decis\u00e3o entre construir infraestrutura local ou usar a nuvem \u00e9 estrat\u00e9gica. A nuvem oferece elasticidade \u2013 ou seja, recursos podem ser escalados sob demanda, o que \u00e9 ideal para projetos de IA com carga vari\u00e1vel ou experimental. Al\u00e9m disso, fornecedores de nuvem mant\u00eam o hardware atualizado, liberando a empresa do \u00f4nus de atualiza\u00e7\u00f5es frequentes. No contexto de IA generativa, onde novas arquiteturas e chips aparecem rapidamente, essa agilidade \u00e9 um ponto forte. No Brasil, muitas empresas est\u00e3o adotando a nuvem h\u00edbrida: mant\u00eam alguns recursos on-premises (por quest\u00f5es de soberania de dados ou lat\u00eancia local) e alavancam nuvens p\u00fablicas para picos de processamento ou para acessar recursos avan\u00e7ados indispon\u00edveis internamente.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Contudo, a nuvem traz preocupa\u00e7\u00f5es com custos de longo prazo (o uso intensivo de GPUs pode gerar contas elevadas se n\u00e3o houver planejamento) e localiza\u00e7\u00e3o dos dados \u2013 empresas reguladas \u00e0s vezes precisam garantir que dados sens\u00edveis fiquem em data centers localizados em solo nacional.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

No Brasil, embora as grandes corpora\u00e7\u00f5es (bancos, telecom, etc.) tenham or\u00e7amentos de TI significativos, historicamente o investimento em HPC (computa\u00e7\u00e3o de alta performance) era voltado para segmentos espec\u00edficos. Com a explos\u00e3o da IA generativa, vemos uma corrida para atualizar a infraestrutura: em 2024, 54% dos l\u00edderes de TI brasileiros se consideravam apenas moderadamente preparados, no m\u00e1ximo, quanto \u00e0 infraestrutura para IA, e quase metade admite limita\u00e7\u00f5es de escalabilidade em seus ambientes atuais. Ou seja, h\u00e1 um terreno a evoluir. Ainda assim, 62% das empresas no Brasil j\u00e1 figuram entre os perfis mais avan\u00e7ados (pacesetters ou chasers) em prontid\u00e3o de infraestrutura de IA \u2013 um n\u00famero ligeiramente menor que a m\u00e9dia global, mas pr\u00f3ximo.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Isso indica que o Brasil n\u00e3o est\u00e1 muito atr\u00e1s na ado\u00e7\u00e3o de infraestrutura moderna, ainda que a lacuna de topo exista (empresas globais de tecnologia operando no pa\u00eds t\u00eam vantagens).\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Em s\u00edntese, a ado\u00e7\u00e3o de IA generativa com foco em seguran\u00e7a cibern\u00e9tica, governan\u00e7a de dados e infraestrutura s\u00f3lida tem o potencial de impulsionar a competitividade das empresas brasileiras em um cen\u00e1rio cada vez mais orientado pela inova\u00e7\u00e3o. Embora haja desafios, como a necessidade de ampliar frameworks de governan\u00e7a, alinhar pol\u00edticas internas \u00e0s regulamenta\u00e7\u00f5es, e investir em infraestrutura de alta performance, observa-se um movimento consistente de amadurecimento no pa\u00eds. Cada organiza\u00e7\u00e3o deve analisar suas demandas espec\u00edficas, seja priorizando a prote\u00e7\u00e3o de dados pessoais, estabelecendo processos de auditoria e transpar\u00eancia ou ampliando a capacidade computacional para lidar com algoritmos de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Sobre a Solo Network<\/strong>\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Atuando desde 2002 no mercado brasileiro e atendendo mais de 6.000 clientes, a Solo Network \u00e9 refer\u00eancia em consultoria e servi\u00e7os de Seguran\u00e7a Digital, Solu\u00e7\u00f5es de Nuvem, Colabora\u00e7\u00e3o Corporativa, Criatividade e Engenharia. Premiada nacional e internacionalmente, possui os mais altos n\u00edveis de certifica\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas, de governan\u00e7a, compliance e gest\u00e3o de pessoas. Para saber mais acesse www.solonetwork.com.br.\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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