Por que a segurança de identidade é fundamental para gerenciar a Shadow AI

Os funcionários estão adotando ferramentas de inteligência artificial (IA) para aumentar a produtividade, mas raramente consideram as implicações de segurança dessa prática. Quando um funcionário cola dados sensíveis de clientes em uma ferramenta de IA não aprovada, esses dados são processados por um modelo de terceiros fora do controle da organização, muitas vezes sem deixar qualquer trilha de auditoria para que as equipes de segurança revisem.

De acordo com o relatório anual do índice de tendências de trabalho de 2024 da Microsoft , 78% dos funcionários relataram usar suas próprias ferramentas de IA no trabalho. Esse uso não aprovado de ferramentas de IA destaca como a Shadow AI se generalizou. A segurança de identidade fornece a base para enfrentar esse desafio ajudando as organizações a estabelecerem visibilidade sobre quem acessa as ferramentas de IA e sob quais condições, dando às equipes de segurança o controle necessário para governar o uso da IA.

Continue lendo para saber mais sobre a Shadow AI, por que ela representa um grande risco para a segurança de identidade e como governar a Shadow AI centrada na identidade.

Shadow IT x Shadow AI

A Shadow AI amplia os riscos existentes da shadow IT, mas introduz ameaças mais modernas e complexas. Shadow IT refere-se ao uso não autorizado de software ou sistemas dentro de uma organização. Por exemplo, um funcionário pode usar sua conta de e-mail pessoal para compartilhar arquivos de trabalho, criando lacunas de controle de acesso e visibilidade. A Shadow AI leva essa ameaça um passo adiante, pois as ferramentas de IA não apenas armazenam dados, mas também os processam ativamente e podem retê-los. Isso cria um novo nível de exposição de dados, em que informações sensíveis podem ser profundamente incorporadas em modelos externos fora do controle da organização. Dois fatores que tornam a IA especialmente difícil de governar incluem:

• Utilização de contas ou dispositivos pessoais: funcionários que acessam ferramentas de IA fora dos ambientes provisionados pela empresa por meio de contas e dispositivos pessoais desconectam sua atividade da respectiva identidade organizacional, eliminando a transparência e a rastreabilidade.
• Ferramentas de IA baseadas em navegador: as ferramentas de IA baseadas em navegador não exigem instalação, o que dificulta sua detecção em ambientes que dependem exclusivamente de controles baseados em endpoints.

Essa combinação de exposição de dados em larga escala e ferramentas capazes de burlar a detecção tradicional torna a Shadow AI um problema de segurança particularmente desafiador.

Por que a Shadow AI é um problema de segurança de identidade

Quando os funcionários utilizam ferramentas de IA não aprovadas, as equipes de segurança não têm visibilidade sobre quais dados foram compartilhados, quem acessou a ferramenta ou o que a ferramenta faz com esses dados. Essa falta de visibilidade de identidade é o principal motivo pelo qual a Shadow AI é tão difícil de detectar, quanto mais de gerenciar. As soluções tradicionais de gerenciamento de identidade e acesso (IAM) foram projetadas para usuários humanos com comportamento previsível e funções definidas, mas as organizações modernas precisam ajustar suas estratégias de segurança para considerar identidades não humanas (NHIs), incluindo agentes de IA e contas de serviço. Essas identidades de máquina podem acessar sistemas e executar tarefas em vários sistemas críticos de maneira autônoma, e estão se tornando cada vez mais populares dentro das empresas. Na verdade, segundo líderes seniores que participaram da pesquisa global sobre o estado da IA em 2025 da McKinsey, 62% afirmaram que suas organizações estavam, no mínimo, experimentando agentes de IA. Ao contrário dos usuários humanos, os agentes de IA podem operar continuamente, escalar rapidamente e interagir com vários sistemas simultaneamente. Sem controles de segurança de identidade que possam governar tanto as identidades humanas quanto as de máquinas, as organizações perdem o controle sobre como seus dados são acessados e utilizados.

Principais riscos da Shadow AI relacionados à identidade

A fragilidade na segurança de identidade não apenas dificulta a detecção da Shadow AI, como também agrava os danos que ela pode causar.

Acesso a dados sem monitoramento

Funcionários que compartilham dados sensíveis com ferramentas de IA não aprovadas criam uma exposição de dados que os sistemas de monitoramento tradicionais podem não detectar. As ferramentas de prevenção contra perda de dados só conseguem monitorar os canais nos quais têm visibilidade; a Shadow AI opera fora desses limites. Se um funcionário usa uma ferramenta de IA não aprovada por meio de uma conta pessoal não monitorada, as organizações não têm como monitorar, gravar ou registrar a atividade. Se dados ou credenciais privilegiados são expostos, os cibercriminosos podem conseguir acesso a sistemas críticos sem deixar uma trilha de auditoria clara.

Dispersão de identidades de máquina

Ao contrário dos funcionários humanos que passam por processos formais de integração e desligamento, os agentes de IA e as contas de serviço geralmente carecem de um gerenciamento estruturado do ciclo de vida. Como resultado, um número crescente de identidades de máquina opera em vários ambientes com permissões excessivas e supervisão limitada, levando à dispersão de identidades de máquina. Sem visibilidade das identidades de máquina, as organizações não conseguem verificar quais sistemas foram acessados ou se foram comprometidos.

Lacunas de conformidade e auditoria

Estruturas regulatórias, como GDPR, HIPAA e PCI DSS, exigem que as organizações monitorem como os dados sensíveis são acessados e processados, independentemente de humanos ou máquinas serem responsáveis. Se a segurança de identidade cobre somente usuários humanos, as organizações não conseguem produzir trilhas de auditoria completas que contabilizem a atividade de IA, o que as expõe a penalidades regulatórias e descobertas de auditoria que são cada vez mais difíceis de corrigir posteriormente.

Como governar a Shadow AI centrada na identidade

O gerenciamento da Shadow AI não deve envolver o bloqueio de todas as ferramentas de IA para os membros da sua organização; deve começar com a obtenção de visibilidade total sobre quem está acessando sistemas e dados críticos. Aqui estão algumas etapas essenciais que as equipes de TI e segurança devem seguir para adotar uma abordagem centrada na identidade para governar a Shadow AI:

Proteja identidades humanas e de máquina com o Keeper^®

A medida que a adoção da IA aumenta, a Shadow AI cresce junto. As organizações precisam de uma plataforma de segurança de identidade que ofereça visibilidade, controle e governança em todas as identidades, tanto humanas quanto de máquina.

O Keeper protege o acesso privilegiado tanto para usuários humanos quanto para identidades de máquina, impõe políticas de privilégios mínimos e fornece monitoramento de sessões em tempo real em sistemas críticos. Ele governa os segredos da infraestrutura e as chaves de API das quais os agentes de IA dependem, garantindo que as NHIs operem dentro de limites definidos e que as credenciais sejam rotacionadas automaticamente. O KeeperAI aumenta essa visibilidade analisando sessões privilegiadas em tempo real e revelando atividades de alto risco assim que elas acontecem. Construído sobre uma arquitetura de confiança zero e conhecimento zero, o Keeper fornece as trilhas de auditoria e os controles de acesso necessários para as organizações governarem o uso da IA sem bloquear a produtividade que ela permite.

Comece uma avaliação gratuita do Keeper hoje mesmo para ter visibilidade e controle totais sobre todas as identidades do seu ambiente.