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.
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 com Agentic AI.
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 e governança. 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 questão opcional, mas sim parte da estratégia de adoção responsável de tecnologias inteligentes.
Como 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.
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 com workflows 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, sem envolvimento dos agentes.
Esse modelo seria capaz de reduzir significativamente a possibilidade de decisões enviesadas ou maliciosas.
Controle 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, 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.
Com o Pipefy, por exemplo, é possível configurar níveis de acesso específicos por fase do processo e por tipo de usuário, incluindo agentes. Isso dá às equipes de TI e Operações mais autonomia com segurança, reduzindo o risco de acesso indevido por falhas de configuração ou escalonamentos indevidos.
Comparativo entre modelos de acesso
Veja a seguir um comparativo entre os modelos de controle de acesso mais utilizados e as suas abordagens seguras:
| 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.
Do ponto de vista técnico, é recomendável adotar criptografia em três níveis:
- Em trânsito: entre sistemas, APIs e camadas do Pipefy;
- 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 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais), especialmente em processos que envolvem dados pessoais. Isso protege a empresa contra falhas de segurança e garante aderência às políticas de compliance com IA.
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. Se esses dados forem transmitidos sem criptografia, ficam vulneráveis a interceptações.
Para evitar isso, a empresa poderia utilizar integrações com APIs seguras no Pipefy e aplicar criptografia AES-256 nos bancos de dados. Assim, mesmo que houvesse alguma tentativa de vazamento, os dados não seriam legíveis.
Governança 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.
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 a IA com governança estruturada reduzem em até 40% os riscos operacionais e aumentam a confiança do time em relação às decisões automatizadas.
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 no Pipefy:
- 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 consegue garantir segurança, compliance e rastreabilidade, mesmo em um processo altamente automatizado.
FAQ sobre segurança de agentes de IA
1. Como aplicar segregação de funções em ambientes com múltiplos agentes?
Use workflows distintos, atribua funções específicas a cada agente e valide pontos críticos com ações humanas ou regras automatizadas.
2. Qual o melhor tipo de criptografia para proteger dados usados por agentes de IA?
O ideal é combinar criptografia em repouso (como AES-256) com criptografia em trânsito (TLS 1.2+), além de pseudonimização para dados sensíveis.
3. Agentes de IA podem ter acesso restrito a dados confidenciais?
Sim. Com controle granular de acessos, é possível limitar o que cada agente pode ver ou executar, garantindo a segurança das informações.
4. Como monitorar a atividade de agentes de IA em tempo real?
É possível usar trilhas de auditoria e dashboards no Pipefy para registrar todas as ações dos agentes. Isso oferece visibilidade e facilita auditorias.
5. A criptografia é suficiente para garantir compliance com a LGPD?
Não. A criptografia é uma parte essencial, mas também é preciso controlar acessos, rastrear ações e seguir os princípios de necessidade e minimização de dados.
Como o Pipefy viabiliza segurança e governança com agentes de IA
O Pipefy é uma plataforma no-code com agentes de IA nativos, ideal para empresas que buscam autonomia sem abrir mão de controle, rastreabilidade e segurança. 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 as áreas de negócio e os times de TI colaborem de forma estruturada, respeitando os limites e os requisitos de compliance de cada operação.
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