Agentes de IA fora de controle já não são mais ficção. Casos recentes mostram esses sistemas cometendo erros em diferentes situações: desde falhas técnicas e problemas legais até a exclusão de bancos de dados inteiros em produção.
E esses não serão episódios isolados. É bem provável que outros agentes de IA também saiam do controle – e os líderes de segurança precisam estar prontos para conter os danos quando isso acontecer.
À medida que esses agentes deixam de ser apenas projetos-piloto e passam a atuar em ambientes reais, entramos em um território novo, no qual as estruturas tradicionais de segurança já não dão conta.
O mercado está atento: segundo a Gartner, até 2027, pelo menos 40% dos projetos com agentes de inteligência artificial serão interrompidos, principalmente por preocupações relacionadas à gestão de riscos. A raiz do problema está no fato de que esses sistemas falham de um jeito totalmente diferente de qualquer outro que já tentamos proteger.
Sistemas tradicionais falham de maneira previsível. Você tem logs, processos de rastreamento e rollbacks estruturados. O problema está mapeado. Mas, quando um agente de IA falha, ele não simplesmente trava e para, ele continua agindo.
O impacto pode ser enorme. Imagine um agente decidindo “eliminar dados redundantes” e, no processo, apagando todo o banco de produção, sem que exista um botão de emergência para impedir. Um único agente alterando informações em um CRM pode comprometer relatórios financeiros inteiros.
QUANDO AS FALHAS SE MULTIPLICAM
O risco cresce ainda mais quando vários agentes interagem. Se cada um acerta 90% das vezes, a taxa de erro combinada sobe rapidamente, criando um efeito dominó em sistemas interconectados.
Exemplos reais já estão acontecendo. Uma fabricante de editores de código viu seu chatbot “alucinar” e criar uma regra de login que irritou clientes, gerando protestos online e cancelamentos em massa. Uma companhia aérea internacional precisou reembolsar passageiros porque seu chatbot inventou uma política de reembolso que não existia.
Alguns setores correm riscos ainda maiores. Em hospitais, um agente de IA fora de controle pode comprometer sistemas de monitoramento e colocar vidas em risco. Em serviços financeiros e órgãos públicos, os erros podem se espalhar rapidamente e gerar consequências devastadoras.
As áreas mais vulneráveis são justamente as que mais adotam agentes: vendas, suporte, desenvolvimento de software e automação. Nessas funções, as tarefas repetitivas favorecem o uso da IA, mas, ao mesmo tempo, lidam diretamente com dados sensíveis e sistemas críticos – o que significa que qualquer deslize pode trazer prejuízos imediatos.
REPENSANDO A ARQUITETURA DE SEGURANÇA
Os agentes de IA criam uma categoria inédita de risco, que não está prevista nos manuais tradicionais de segurança. Para se proteger, as empresas precisam adotar uma nova abordagem. Aqui estão cinco recomendações:
1. Priorize a segurança desde o início
Assim como o modelo de “segurança por design” transformou o desenvolvimento de softwares, sistemas de IA precisam garantir explicabilidade e reversibilidade desde o primeiro momento. Resiliência não pode ser um detalhe de última hora.
2. Esteja preparado para falhas
Em cibersegurança, trabalhamos com a ideia de que invasões vão acontecer. Com a IA, é preciso assumir que agentes vão falhar. Não basta identificar o erro: é fundamental entender o que deu errado e reverter rapidamente. Logs tradicionais não são suficientes para rastrear um agente causando estragos em vários sistemas ao mesmo tempo.
3. Prepare-se para falhas combinadas
Em ambientes com múltiplos agentes, a taxa de erro pode chegar a 30% ou 40%. Por isso, a arquitetura deve isolar ações e impedir que um erro se propague entre sistemas.
4. Trate os agentes como usuários privilegiados
Um agente com permissões em excesso representa o mesmo risco que um funcionário com acesso irrestrito – mas em velocidade e escala muito maiores. O mesmo rigor aplicado a pessoas deve valer para agentes, principalmente quando envolvem dados sensíveis ou sistemas críticos.
5. Garanta uma IA responsável e transparente
Menos de 10% das empresas têm hoje recursos de auditoria em IA. A maioria não consegue responder perguntas básicas como “o que o agente fez?” ou “por que tomou determinada decisão?”. É preciso monitorar todo o ciclo – do prompt inicial ao impacto final – e criar mecanismos reais de reversão.
As empresas que vão sobreviver à era dos agentes de IA serão aquelas que conseguirem equilibrar inovação e prevenção. O momento de construir essa resiliência é agora, antes que sua próxima falha em produção venha acompanhada de um agente de IA alegando que “entrou em pânico”.