A adoção de agentes de IA cresceu exponencialmente entre empresas que buscam eficiência, escalabilidade e automação inteligente. No entanto, acompanhando esses avanços, também surgem consideráveis riscos operacionais, jurídicos e reputacionais.
Por isso, garantir a segurança de agentes de IA não é apenas uma boa prática, mas uma condição essencial para preservar a integridade dos dados, o compliance regulatório e a confiança nos processos automatizados — especialmente quando esses agentes atuam dentro de fluxos de negócio críticos, conectando sistemas e decisões em uma plataforma de orquestração end-to-end.
Neste artigo, vamos apresentar os três pilares fundamentais para proteger a operação desde o início: segregação de funções, controle de acesso granular e criptografia de dados. Vamos detalhar como cada uma dessas medidas contribui para a governança e a conformidade em ambientes de Agentic AI, permitindo escalar automações com impacto real em dias, não em meses.
Por que a segurança de agentes de IA deve ser uma prioridade?
Ao automatizar tarefas complexas e decisões operacionais, os agentes de IA operam com alto grau de autonomia. Essa capacidade, que os torna tão úteis, também exige um nível proporcional de controle, governança e rastreabilidade — principalmente quando esses agentes atuam como parte de workflows orquestrados que atravessam múltiplos sistemas, áreas e políticas internas.
Sem os devidos cuidados, há riscos como:
- Exposição indevida de dados sensíveis;
- Execuções indevidas por permissões mal configuradas;
- Ações que contrariam políticas internas ou regulamentações externas.
Em setores regulados, como serviços financeiros e seguros, falhas desse tipo podem resultar em penalidades severas e perda de confiança. Por isso, adotar políticas de segurança e governança não é uma etapa isolada, mas parte da estratégia de adoção responsável de IA operacional, em que agentes atuam dentro de uma plataforma única de orquestração, com regras, logs e controles nativos..
Como a segregação de fuComo a segregação de funções protege a governança de agentes
A segregação de funções (ou SoD, do inglês Segregation of Duties) garante que nenhuma entidade, seja humana ou digital, tenha controle total sobre processos críticos. Isso evita fraudes, erros operacionais e o uso indevido de poder computacional.
Aplicada a agentes de IA, essa prática impõe limites claros à atuação de cada agente, impedindo que eles executem etapas que deveriam passar por validação humana ou cruzamento de dados por outro sistema. Em plataformas de orquestração de negócios, isso significa modelar o processo de ponta a ponta, definindo onde o agente atua, onde há validação e como as decisões fluem com governança.
Leia mais: Como escolher o agente de IA ideal para sua automação de processos
Exemplo fictício em serviços financeiros
Vamos considerar uma fintech que utiliza um agente de IA para aprovar solicitações de crédito. Se esse mesmo agente também puder alterar os critérios de avaliação de risco, há um grave conflito de funções.
Para evitar que isso aconteça, a empresa configura o Pipefy como plataforma de orquestração, com workflows claramente separados:
- Um agente avalia os dados e recomenda uma decisão;
- Outro agente registra a operação, mas depende de uma aprovação manual;
- Os critérios de risco são gerenciados por usuários com perfil administrativo, fora da atuação dos agentes.
Esse modelo reduz significativamente a possibilidade de decisões enviesadas ou maliciosas, ao mesmo tempo em que permite escalar a automação com segurança e impacto operacional em poucos dias.
ControControle de acesso granular: quem vê e faz o quê
A configuração de acessos granulares é o segundo pilar para garantir a segurança de agentes de IA. Significa definir, com precisão, quais dados e funções estão disponíveis para cada agente ou usuário.
No contexto de automação inteligente e orquestração de processos, esse controle precisa ir além dos modelos tradicionais. É necessário:
- Restringir a visibilidade de campos sensíveis;
- Restringir ações específicas (como enviar, aprovar ou excluir);
- Criar perfis distintos para testes, produção e operação real.
Em uma plataforma de orquestração como o Pipefy, é possível configurar níveis de acesso específicos por fase do processo, por tipo de usuário e por agente. Isso permite que TI e áreas de negócio colaborem em uma única plataforma, com autonomia para evoluir fluxos e governança contínua incorporada ao workflow — acelerando resultados sem abrir mão de controle.
Comparativo entre modelos de acesso
| Tipo de Acesso | Riscos Comuns | Estratégia Segura |
| Acesso total | Exposição de dados e permissões excessivas | Implementar perfis com acesso mínimo necessário |
| Acesso por função | Conflito de interesses | Validar por workflows separados |
| Acesso granular | Complexidade de manutenção | Usar templates e automações com logs |
Criptografia de dados: blindagem contra vazamentos e invasões
A criptografia de dados é um dos pilares clássicos da segurança da informação, mas seu papel ganha nova relevância no contexto da Agentic AI. Isso porque os agentes operam com base em grandes volumes de dados — muitos deles sensíveis ou estratégicos — que circulam entre sistemas integrados dentro de fluxos orquestrados.
Do ponto de vista técnico, é recomendável adotar criptografia em três níveis:
- Em trânsito: entre sistemas, APIs e camadas da plataforma;
- Em repouso: nos bancos de dados onde os dados ficam armazenados;
- Em uso: durante o processamento por agentes de IA, sempre que possível.
Além disso, os dados devem ser pseudonimizados ou anonimizados conforme a LGPD, especialmente em processos que envolvem dados pessoais. Essa abordagem garante que a automação escale com segurança desde o primeiro processo até operações críticas de ponta a ponta.
Exemplo hipotético no setor de seguros
Vamos considerar uma seguradora que usa um agente de IA para processar sinistros. Ao acessar fotos e documentos enviados pelos clientes, o agente interage com dados altamente sensíveis.
Ao utilizar integrações seguras e criptografia avançada em uma plataforma de orquestração como o Pipefy, a seguradora garante que, mesmo em tentativas de interceptação, os dados não sejam legíveis — mantendo compliance, rastreabilidade e confiança operacional, com implementação rápida e ROI mensurável.
GGovernança contínua e compliance com IA
A adoção de agentes inteligentes exige governança contínua. Isso envolve monitorar, auditar e atualizar constantemente os agentes e os processos em que atuam — especialmente quando esses agentes fazem parte de fluxos end-to-end que conectam áreas, sistemas e decisões críticas.
Entre as práticas recomendadas, estão:
- Criar trilhas de auditoria completas por ação dos agentes;
- Estabelecer um comitê de revisão de automações com IA;
- Integrar ferramentas de monitoramento de comportamento e performance.
Segundo a McKinsey, empresas que incorporam IA com governança estruturada reduzem em até 40% os riscos operacionais e aumentam a confiança nas decisões automatizadas — um dos principais objetivos das plataformas BOAT.
- Leitura complementar: Simplifique a manutenção da conformidade LGPD com automação
Exemplo prático: fluxo de análise de crédito em uma fintech
Vamos imaginar um cenário fictício: uma fintech deseja implementar agentes de IA para agilizar o processo de concessão de crédito. Antes da ativação, o time de TI realiza as seguintes ações em uma plataforma única de orquestração:
- Cria dois agentes: um para triagem inicial de documentos, outro para classificação do perfil de risco;
- Define que apenas analistas seniores podem aprovar créditos acima de determinado valor;
- Aplica criptografia ponta a ponta nos documentos inseridos;
- Segrega o acesso por perfil: o agente não pode aprovar nem alterar critérios;
- Gera relatórios automáticos com logs de todas as decisões dos agentes.
Assim, a fintech garante segurança, compliance e rastreabilidade, enquanto acelera o processo de crédito com impacto operacional em dias, não em meses.
Como o Pipefy viabiliza segurança e governança com agentes de IA
O Pipefy é uma plataforma de orquestração e automação de negócios (BOAT) com agentes de IA nativos, projetada para empresas que precisam escalar IA operacional com governança, segurança e rastreabilidade desde o primeiro fluxo.
Seus recursos nativos atendem às exigências de governança de agentes, incluindo:
- Perfis de acesso personalizados;
- Criação e monitoramento de agentes de IA com logs integrados;
- Criptografia avançada de dados em trânsito e em repouso;
- Templates seguros para processos críticos com trilhas de auditoria.
Além disso, a plataforma permite que áreas de negócio e times de TI colaborem de forma estruturada em fluxos end-to-end, conectando sistemas críticos e decisões automatizadas — com resultados mensuráveis em dias, não em meses.
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