Quando a IA deixa de apenas responder e começa a agir: o novo risco para as empresas

A inteligência artificial está entrando em uma nova fase. Se, até pouco tempo, o principal contato das empresas com a tecnologia acontecia por meio de sistemas capazes de responder perguntas, gerar textos, analisar informações e apoiar decisões, agora os chamados agentes de IA começam a ganhar autonomia para executar tarefas, acessar ferramentas, consultar bases de dados e interagir com diferentes sistemas.

Essa mudança amplia significativamente o potencial da tecnologia — mas também transforma a natureza dos riscos envolvidos. Quando uma IA deixa de apenas produzir uma resposta e passa a executar uma ação, questões como controle de acesso, rastreabilidade, qualidade dos dados, monitoramento, auditoria e responsabilização deixam de ser preocupações futuras e passam a fazer parte da governança cotidiana das organizações.

Na prática, isso significa que uma empresa pode não estar mais lidando apenas com uma ferramenta que auxilia um profissional. Dependendo do nível de autonomia e das permissões concedidas, o agente pode participar de diferentes etapas de um processo, interpretar informações, escolher caminhos, acionar outras ferramentas e produzir consequências que vão muito além de uma resposta exibida em uma tela.

O tema ganha ainda mais relevância diante de casos recentes de manipulação de sistemas de IA, discussões sobre os limites de autonomia de modelos avançados e da criação de novas estruturas de segurança voltadas especificamente para agentes. O desafio, portanto, já não é apenas entender se uma IA pode errar, mas também compreender o que pode acontecer quando ela tiver permissão para agir a partir desse erro — ou quando alguém deliberadamente tentar induzi-la a agir de determinada maneira.

Essa transformação amplia um debate que já faz parte da adoção de inteligência artificial nas empresas. Em IA no compliance: benefícios e cuidados, mostramos como a inteligência artificial pode apoiar processos de Compliance e gestão de riscos. Agora, a evolução dos sistemas coloca uma nova questão sobre a mesa: como governar uma tecnologia que não apenas informa, mas também pode tomar decisões e executar ações dentro dos processos empresariais?

É nesse ponto que IA, dados, risco, Compliance, governança e inteligência passam a se conectar de maneira ainda mais direta. Quanto maior a autonomia concedida a um agente, maior também a necessidade de saber quais dados ele utiliza, quais decisões pode tomar, quais sistemas consegue acessar, quais limites possui e como suas ações podem ser identificadas, auditadas e interrompidas.

Guia rápido: aqui você vai encontrar

• 🤖 Como a inteligência artificial está deixando de apenas responder e começando a agir
• ⚠️ Por que a autonomia dos agentes de IA cria novos riscos para as empresas
• 🛡️ Como ataques de prompt injection podem manipular sistemas de inteligência artificial
• 🔐 Por que acesso, permissões e limites de atuação se tornam essenciais na governança de agentes
• 🔎 Como rastreabilidade e auditoria podem ajudar a entender o que um agente fez e por quê
• ⚖️ Quem responde quando um agente de IA toma uma decisão ou executa uma ação
• 📊 Por que a qualidade dos dados influencia diretamente a confiabilidade dos agentes
• 🏢 Como as empresas podem estabelecer controles para utilizar IA agentiva com mais segurança
• 🚀 Como a upLexis conecta dados, tecnologia, inteligência e gestão de riscos nesse novo cenário
• ❓ FAQ sobre IA agentiva, autonomia, prompt injection, governança e riscos
• 📌 Resumo geral sobre os principais desafios da evolução da IA nas empresas

Como a inteligência artificial está deixando de apenas responder e começando a agir

A inteligência artificial está avançando de sistemas voltados principalmente à produção de informações para aplicações capazes de executar tarefas e participar diretamente de fluxos de trabalho. O movimento ganha escala nas empresas: segundo a pesquisa State of AI in the Enterprise 2026, da Deloitte, 85% das empresas adotam pelo menos uma abordagem de personalização utilizando agentes de IA. O levantamento ouviu 3.235 líderes de negócios e tecnologia em 24 países, incluindo 115 brasileiros.

O dado ajuda a dimensionar uma mudança importante. A chamada IA agentiva não se limita a receber uma solicitação e apresentar uma resposta. Agentes podem ser configurados para interpretar objetivos, utilizar ferramentas, acessar informações e executar diferentes etapas de uma tarefa, aproximando a inteligência artificial da própria operação empresarial.

Da resposta à execução de tarefas

Em uma aplicação tradicional de IA generativa, o usuário apresenta uma solicitação e recebe um resultado que será posteriormente avaliado e utilizado por uma pessoa. Com agentes, a tecnologia pode assumir uma participação mais ativa no processo, realizando etapas que antes dependiam de comandos individuais.

Essa diferença altera a relação entre pessoas e sistemas. A IA deixa de funcionar somente como uma camada de consulta ou apoio à decisão e passa a participar da execução de determinadas atividades. Quanto maior a autonomia concedida, maior também a importância de definir previamente quais tarefas podem ser realizadas, quais informações podem ser acessadas e quais ações exigem supervisão humana.

A própria pesquisa da Deloitte aponta essa mudança ao descrever a IA como uma tecnologia que passa de fonte de informação para execução de tarefas por meio de agentes autônomos.

A expansão dos agentes dentro das empresas

A tendência não está restrita a experimentos isolados. A Deloitte aponta que 97% das organizações pesquisadas globalmente planejam adotar IA agêntica nos próximos dois anos, enquanto, atualmente, apenas 21% afirmam possuir modelos de governança maduros para essa tecnologia. No Brasil, os percentuais são de 95% e 27%, respectivamente.

Essa diferença entre velocidade de adoção e maturidade de governança é um dos pontos centrais da transformação. À medida que agentes passam a ocupar espaços maiores nos processos corporativos, a empresa precisa saber não apenas se a tecnologia funciona, mas também quais limites foram estabelecidos para sua atuação, como suas ações são supervisionadas e o que acontece quando algo sai do comportamento esperado.

É justamente essa passagem — da IA que informa para a IA que executa — que faz com que a discussão sobre inteligência artificial também se torne uma discussão sobre risco, controle e responsabilidade.

Por que a autonomia dos agentes de IA cria novos riscos para as empresas

A autonomia amplia o potencial dos agentes de IA, mas também muda a dimensão dos riscos que precisam ser considerados pelas organizações. Quando um sistema deixa de apenas gerar uma resposta e passa a interpretar objetivos, acessar informações, utilizar ferramentas e executar tarefas, um erro pode deixar de ser apenas uma informação incorreta e passar a produzir consequências dentro de um processo.

Esse desafio aparece justamente no momento em que a adoção da tecnologia avança mais rapidamente do que sua governança. Segundo a Deloitte, apenas 21% das empresas pesquisadas afirmam ter um modelo de governança maduro para gerenciar os riscos da IA agentiva. A pesquisa ouviu 3.235 líderes de negócios e tecnologia em 24 países.

A autonomia aumenta a superfície de risco

Um agente com autonomia pode atuar em diferentes etapas de um processo, o que significa que os riscos deixam de estar concentrados apenas na qualidade da resposta produzida. Permissões excessivas, informações inadequadas, decisões incorretas ou interações inesperadas entre sistemas podem ampliar os impactos de uma falha.

A própria Deloitte aponta que, sem mecanismos adequados de monitoramento e controle, agentes podem cometer erros que não sejam percebidos imediatamente, entrar em conflito com outros processos, expor informações sensíveis ou ampliar vulnerabilidades de segurança.

Por isso, conceder autonomia não significa simplesmente permitir que uma IA faça mais coisas. Significa também ampliar a quantidade de pontos nos quais a organização precisa estabelecer limites, critérios e mecanismos de supervisão.

A governança precisa acompanhar a velocidade da adoção

O contraste entre adoção e governança ajuda a dimensionar o desafio. A Deloitte aponta que 97% das organizações pesquisadas planejam adotar IA agentiva nos próximos dois anos, enquanto apenas 21% consideram madura sua estrutura de governança para administrar os riscos dessa tecnologia.

Isso cria uma questão importante para as empresas: não basta decidir onde a IA agentiva pode ser utilizada; é preciso definir como ela poderá atuar dentro desses ambientes.

Na prática, isso envolve estabelecer quais dados podem ser acessados, quais ferramentas podem ser utilizadas, quais ações dependem de aprovação humana, como as atividades são registradas e quais mecanismos permitem interromper uma operação quando o comportamento do agente foge do esperado.

Quanto maior a autonomia, portanto, maior a necessidade de uma estrutura capaz de acompanhar o agente durante sua atuação — e não apenas avaliar o resultado depois que a tarefa foi concluída.

Como ataques de prompt injection podem manipular sistemas de inteligência artificial

A expansão da inteligência artificial também cria novas possibilidades para quem busca explorar sistemas digitais. A tecnologia pode aumentar a velocidade e a escala de determinadas operações maliciosas, tornando ainda mais importante compreender como dados, comandos e informações externas podem influenciar o comportamento de sistemas baseados em IA.

Um estudo da Kaspersky analisou 231 milhões de senhas únicas e identificou que 48% delas poderiam ser quebradas em menos de um minuto com ferramentas capazes de utilizar recursos de inteligência artificial. O dado não trata especificamente de prompt injection, mas demonstra uma mudança mais ampla: a IA também pode ampliar a capacidade de ataque quando utilizada de forma maliciosa.

A IA também pode ampliar a capacidade de ataque

Ferramentas de inteligência artificial podem acelerar atividades que antes exigiam mais tempo, conhecimento técnico ou intervenção manual. Em contextos de segurança, isso pode significar maior capacidade para testar credenciais, identificar padrões, produzir conteúdos maliciosos ou adaptar estratégias de ataque.

O problema ganha outra dimensão quando a própria IA passa a participar de processos empresariais e recebe acesso a informações, sistemas e ferramentas. Nesse cenário, não é necessário comprometer diretamente a infraestrutura para produzir um efeito indesejado: manipular as informações que o agente recebe também pode se tornar uma forma de interferir em seu comportamento.

É nesse ponto que entra o prompt injection, técnica na qual instruções maliciosas são inseridas no conteúdo processado por um sistema de IA com o objetivo de influenciar sua interpretação ou suas ações.

Quando o conteúdo passa a funcionar como comando

Em sistemas tradicionais, um documento, uma mensagem ou uma página da internet normalmente é tratado como informação. Em um agente de IA, porém, esse mesmo conteúdo pode ser interpretado pelo sistema como parte do contexto utilizado para decidir o que fazer.

Isso cria uma nova superfície de risco. Um atacante pode tentar inserir instruções em documentos, páginas, mensagens ou outros conteúdos que serão posteriormente analisados pelo agente, buscando desviar sua interpretação, induzir uma ação ou fazê-lo revelar informações que não deveria fornecer.

O caso identificado pelo STJ ajuda a tornar esse risco concreto. Em 2026, o tribunal identificou um comando oculto em uma peça processual com o objetivo de influenciar o processamento realizado por inteligência artificial, classificando a prática como prompt injection. O episódio mostra que a manipulação não precisa acontecer por meio de um ataque convencional à infraestrutura: o próprio conteúdo destinado à IA pode ser utilizado como vetor de manipulação.

Para as empresas, isso reforça a necessidade de tratar documentos, dados externos e informações recebidas por agentes como elementos que também precisam de validação, controle e monitoramento. Quanto mais autonomia o sistema possui, maior é a importância de impedir que uma instrução inserida por terceiros seja confundida com uma orientação legítima da organização.

Por que acesso, permissões e limites de atuação se tornam essenciais na governança de agentes

A autonomia dos agentes de IA torna a definição de acessos, permissões e limites de atuação uma parte central da governança. Se um agente consegue consultar informações, utilizar ferramentas ou executar tarefas em diferentes sistemas, a organização precisa estabelecer previamente quais recursos podem ser utilizados, em quais circunstâncias e até onde essa autonomia pode chegar.

O desafio ganha dimensão quando observamos a distância entre a intenção de adoção e a maturidade dos controles. Segundo a Deloitte, apenas 27% das empresas brasileiras afirmam ter modelos de governança maduros para IA agêntica, enquanto 95% planejam adotar essa tecnologia nos próximos dois anos.

Permissões precisam acompanhar o nível de autonomia

Um agente não deveria receber automaticamente acesso irrestrito a todos os dados, sistemas e ferramentas disponíveis para a organização. A definição de permissões precisa considerar qual tarefa será executada, quais informações são necessárias e quais consequências podem resultar de uma ação.

Na prática, isso significa aplicar uma lógica semelhante à utilizada em outros ambientes corporativos de controle: conceder ao agente somente os acessos necessários para cumprir sua finalidade e estabelecer restrições adicionais para atividades de maior impacto.

Um agente responsável por consultar informações, por exemplo, não necessariamente precisa ter permissão para alterar registros. Da mesma forma, um sistema capaz de elaborar uma recomendação não precisa obrigatoriamente ter autorização para executar a decisão correspondente.

Essa separação ajuda a reduzir a possibilidade de que um erro, uma instrução maliciosa ou um comportamento inesperado se transforme diretamente em uma ação com consequências maiores.

Limites precisam ser definidos antes da execução

Governar agentes também significa determinar quais ações podem acontecer de forma autônoma e quais exigem intervenção humana. Quanto maior o potencial de impacto de uma atividade, maior tende a ser a necessidade de estabelecer mecanismos de aprovação, supervisão ou interrupção.

Isso pode envolver diferentes níveis de autonomia. Algumas tarefas podem ser executadas automaticamente; outras podem exigir uma confirmação antes da conclusão; e determinadas operações, especialmente aquelas envolvendo informações sensíveis ou consequências relevantes para a organização, podem permanecer sob responsabilidade direta de uma pessoa.

A diferença entre 27% de maturidade de governança e 95% de intenção de adoção no Brasil mostra por que essa discussão precisa acontecer antes da expansão dos agentes. A tecnologia pode avançar rapidamente, mas seus limites precisam ser definidos de maneira proporcional à autonomia concedida.

Nesse cenário, governança não significa impedir que a IA aja. Significa estabelecer as condições nas quais ela pode agir, registrar o que foi feito e preservar a capacidade da organização de supervisionar, revisar ou interromper sua atuação.

Como rastreabilidade e auditoria podem ajudar a entender o que um agente fez e por quê

À medida que os agentes de IA passam a executar tarefas e interagir com sistemas corporativos, saber apenas qual foi o resultado de uma ação deixa de ser suficiente. Em situações de erro, incidente ou decisão controversa, a empresa precisa conseguir reconstruir o caminho percorrido pelo agente: quais dados foram utilizados, quais instruções recebeu, quais sistemas consultou, quais ações executou e quais regras estavam vigentes naquele momento.

Essa capacidade está diretamente relacionada à rastreabilidade, um dos elementos necessários para transformar a utilização de IA em um processo auditável. Em junho de 2026, a Agência Nacional de Telecomunicações publicou a Resolução Interna nº 554, que estabelece princípios para o uso de inteligência artificial na Agência e define rastreabilidade como a possibilidade de tornar as ações da IA auditáveis, permitindo identificar e corrigir erros e vieses.

O histórico de ações se torna parte do controle

Um agente autônomo pode executar uma sequência de ações que não seria facilmente reconstruída apenas pelo resultado final. Por isso, registros precisam permitir identificar, por exemplo, qual informação foi utilizada, qual ferramenta foi acionada, qual decisão intermediária ocorreu e qual ação foi efetivamente executada.

Esse histórico não serve apenas para investigar problemas depois que eles acontecem. Ele também pode ajudar equipes de Compliance, Segurança, Risco e Auditoria a verificar se o agente está operando dentro das permissões estabelecidas e se seu comportamento permanece consistente ao longo do tempo.

Quanto maior o nível de autonomia, portanto, maior tende a ser a importância de manter registros suficientemente detalhados para reconstruir a execução de uma tarefa.

Auditoria precisa considerar o caminho, não apenas o resultado

A rastreabilidade também muda a forma como uma decisão produzida por IA pode ser analisada. Em vez de avaliar somente se o resultado estava correto, a auditoria pode investigar como aquele resultado foi produzido.

Isso é especialmente relevante quando o agente acessa diferentes fontes de dados, utiliza ferramentas externas ou executa múltiplas etapas antes de concluir uma tarefa. Um registro adequado pode ajudar a identificar se houve uso de informação desatualizada, interpretação equivocada de uma instrução, acesso indevido ou comportamento provocado por uma entrada maliciosa.

A própria regulamentação interna da Anatel coloca a rastreabilidade entre os princípios relacionados ao uso responsável da IA, associando a capacidade de auditar as ações do sistema à possibilidade de identificar e corrigir erros e vieses.

Por isso, em ambientes corporativos, auditar agentes de IA significa cada vez mais auditar também seus processos de decisão e execução — e não apenas o resultado que aparece na tela.

Quem responde quando um agente de IA toma uma decisão ou executa uma ação

Quando a inteligência artificial passa a executar ações, a discussão sobre responsabilidade deixa de ser abstrata. Uma empresa não pode tratar o agente como se ele fosse, por si só, o responsável por uma decisão ou por uma consequência. É necessário estabelecer previamente quem supervisiona o sistema, quais decisões podem ser automatizadas, quando uma pessoa precisa intervir e como eventuais incidentes serão tratados.

Esse desafio também aparece na realidade brasileira. Um levantamento citado pelo Instituto Brasileiro de Governança em IA (IBGIA) aponta que 78% das empresas brasileiras com sistemas de IA em produção não publicam qualquer política de transparência algorítmica. O mesmo guia estrutura a governança em quatro camadas, incluindo documentação interna, comunicação ao usuário, auditabilidade externa e governança continuada.

A responsabilidade não pode ser transferida para o agente

Um agente pode interpretar informações, escolher entre diferentes caminhos disponíveis e acionar ferramentas. Ainda assim, essas capacidades não eliminam a necessidade de responsabilidade humana e organizacional sobre o sistema.

Na prática, isso significa definir responsáveis pelo desenvolvimento, implantação, monitoramento e utilização do agente. Também é necessário estabelecer quais ações podem ser executadas autonomamente e quais exigem aprovação humana, especialmente quando envolvem decisões financeiras, dados sensíveis, clientes, fornecedores, colaboradores ou obrigações regulatórias.

A ausência dessas definições cria uma zona de incerteza justamente quando ocorre um problema: quem autorizou o agente? Quem definiu suas permissões? Quem deveria ter monitorado sua atuação? Quem deve interrompê-lo diante de um comportamento inesperado?

Governança define quem pode agir e quem deve responder

A responsabilização começa antes da primeira execução. Papéis, permissões, critérios de aprovação e mecanismos de supervisão precisam estar definidos no desenho do processo, e não apenas depois de um incidente.

Isso também se relaciona à transparência. O guia do IBGIA recomenda, entre outras medidas, inventário dos sistemas de IA utilizados, documentação, mecanismos de contestação e capacidade de auditoria.

Para empresas que utilizam agentes, portanto, governar IA significa estabelecer uma cadeia clara entre quem desenvolve, quem autoriza, quem supervisiona, quem audita e quem responde. Quanto maior o grau de autonomia concedido ao sistema, mais importante se torna essa definição.

No fim, a pergunta não deveria ser apenas “o que o agente fez?”. É preciso conseguir responder também “quem autorizou que ele pudesse fazer isso, dentro de quais limites e sob qual responsabilidade?”.

Por que a qualidade dos dados influencia diretamente a confiabilidade dos agentes

A autonomia de um agente de IA não elimina uma questão fundamental: a qualidade das informações que alimentam o sistema continua determinando a qualidade das respostas e decisões que ele produz. Quando um agente consulta bases inconsistentes, desatualizadas ou incompletas, sua capacidade de executar tarefas com autonomia pode transformar um problema de dados em um problema operacional.

Esse desafio aparece também em iniciativas de transformação digital. Segundo pesquisa da PwC Brasil, 60% dos entrevistados afirmam que a má qualidade dos dados impactou, de alguma forma, a geração de valor das iniciativas digitais. O levantamento ouviu 767 executivos e mostra ainda que apenas 51% afirmam que suas empresas estabelecem uma base de dados limpa e estruturada antes de escalar iniciativas digitais.

Dados ruins podem produzir decisões ruins

Um agente de IA depende das informações às quais tem acesso para interpretar uma situação e determinar os próximos passos. Se esses dados apresentam erros, duplicidades, lacunas ou estão desatualizados, o sistema pode chegar a uma conclusão inadequada mesmo quando sua lógica de execução funciona conforme o esperado.

Em uma aplicação corporativa, isso pode ter consequências práticas. Um agente responsável por analisar fornecedores, por exemplo, pode trabalhar com informações cadastrais desatualizadas. Um sistema utilizado em processos de Compliance pode interpretar incorretamente um registro. Um agente financeiro pode tomar uma ação a partir de uma informação que deixou de refletir a realidade.

O problema, portanto, nem sempre está no modelo de IA. Pode estar na informação que o modelo recebeu.

Governança de dados precisa acompanhar a autonomia da IA

À medida que os agentes ganham autonomia, a governança dos dados utilizados por eles também precisa evoluir. Não basta disponibilizar grandes volumes de informação: é necessário compreender origem, qualidade, atualização, contexto, permissões de acesso e finalidade de uso.

A própria pesquisa da PwC evidencia esse desafio: apenas 51% dos entrevistados afirmam que suas empresas estabelecem uma base de dados limpa e estruturada antes de escalar iniciativas digitais. Isso significa que ampliar a utilização de tecnologias inteligentes sem resolver problemas fundamentais de dados pode levar a empresa a automatizar e acelerar decisões baseadas em informações inadequadas.

Por isso, a confiabilidade de um agente começa antes da inteligência artificial propriamente dita. Ela depende da qualidade das bases, dos critérios utilizados para selecionar informações e dos controles aplicados ao longo de todo o fluxo.

Em um ambiente de IA agentiva, dados de qualidade deixam de ser apenas um requisito de analytics e passam a ser uma condição para que a autonomia seja segura e confiável.

Como as empresas podem estabelecer controles para utilizar IA agentiva com mais segurança

A adoção de IA agentiva tende a avançar mais rapidamente do que a capacidade das organizações de estruturar mecanismos de controle. Segundo a Deloitte, 95% das empresas brasileiras pesquisadas planejam adotar IA agentiva nos próximos dois anos, enquanto apenas 27% afirmam possuir modelos de governança maduros para gerenciar essa tecnologia.

Esse intervalo revela um dos principais desafios da nova fase da inteligência artificial: não basta disponibilizar agentes; é preciso criar condições para que eles operem dentro de limites conhecidos, supervisionáveis e auditáveis.

Controles precisam ser incorporados ao ciclo de vida do agente

A segurança de um agente não deve depender exclusivamente de uma verificação posterior. Os controles precisam acompanhar o sistema desde sua concepção, passando pela implementação, operação, atualização e eventual desativação.

Isso começa pela definição do que o agente pode fazer. Quais dados ele pode consultar? Quais sistemas pode acessar? Quais ferramentas pode utilizar? Quais ações exigem aprovação humana? Essas perguntas precisam ser respondidas antes de o agente receber autonomia.

Também é importante estabelecer diferentes níveis de risco. Uma tarefa simples, como organizar informações, pode ter um nível de autonomia diferente de uma ação que altera um cadastro, movimenta recursos ou interfere em uma decisão relacionada a clientes e fornecedores.

Dessa forma, a governança deixa de ser uma camada adicional colocada sobre a tecnologia e passa a fazer parte de sua própria arquitetura.

Supervisão e monitoramento reduzem os riscos da autonomia

Mesmo com controles definidos previamente, agentes podem encontrar situações que não estavam previstas durante sua configuração. Por isso, monitorar o comportamento durante a execução é tão importante quanto estabelecer regras antes da execução.

Registros de atividades, alertas para comportamentos anômalos, revisão periódica das permissões e mecanismos para interromper uma operação podem reduzir o impacto de falhas ou usos indevidos. Em processos de maior risco, a supervisão humana também pode funcionar como uma etapa obrigatória antes que determinadas ações sejam concluídas.

O objetivo não é eliminar a autonomia dos agentes, mas torná-la proporcional ao risco da atividade. Quanto maior o potencial de impacto de uma ação, maior deve ser o nível de controle associado a ela.

Nesse cenário, empresas que pretendem ampliar o uso de IA agentiva precisam tratar governança, segurança, dados, auditoria e gestão de riscos como partes do mesmo sistema. A tecnologia pode executar cada vez mais tarefas sozinha, mas a definição dos limites dessa autonomia continua sendo uma decisão de governança empresarial.

Como a upLexis conecta dados, tecnologia e inteligência para apoiar organizações diante de novos desafios

A evolução da inteligência artificial e da gestão de riscos reforça uma necessidade que já faz parte da atuação da upLexis: transformar dados em informação confiável para apoiar decisões empresariais. Em um cenário no qual agentes de IA passam a executar tarefas e tomar decisões dentro de fluxos corporativos, ter acesso a dados estruturados, atualizados e contextualizados se torna ainda mais importante.

A própria atuação da upLexis em Compliance combina big data e inteligência artificial para estruturar informações sobre pessoas e empresas e apoiar processos de investigação, gestão de riscos e prevenção a fraudes. A plataforma também trabalha com mais de 2.000 fontes públicas e privadas, nacionais e internacionais.

Dados estruturados para uma visão mais ampla dos riscos

Quando informações estão espalhadas em diferentes fontes e sistemas, a análise pode se tornar mais complexa e sujeita a inconsistências. A integração de dados ajuda a construir uma visão mais completa de pessoas, empresas, relacionamentos e eventos que podem ser relevantes para uma decisão.

É justamente essa lógica que orienta soluções da upLexis. O upMiner, por exemplo, permite centralizar, integrar, limpar, validar e mapear dados de diferentes fontes, criando uma base mais consistente para análises e processos automatizados.

Isso é particularmente relevante para áreas como Compliance, Risco, Auditoria, Jurídico, Compras e Segurança. Quanto maior o volume de informações analisadas, maior a necessidade de organizar os dados antes de transformá-los em inteligência.

No contexto da IA agentiva, essa etapa ganha ainda mais importância. Um agente que recebe autonomia para consultar informações e executar ações precisa trabalhar sobre dados confiáveis e adequados à finalidade daquela tarefa. Caso contrário, a automação pode simplesmente acelerar um processo baseado em informações inconsistentes.

Tecnologia amplia a capacidade de transformar informação em inteligência

A combinação entre dados estruturados, automação e inteligência artificial permite que as empresas avancem de uma lógica puramente reativa para uma atuação mais preventiva e orientada por evidências.

A upLexis já trabalha nessa direção ao oferecer recursos para pesquisas, Background Check, Due Diligence, monitoramento de terceiros, análise societária e gestão de riscos. A própria plataforma destaca a possibilidade de automatizar pesquisas e processos, centralizando informações para apoiar decisões baseadas em dados.

Nesse cenário, IA não precisa significar substituição da inteligência humana. Ela pode funcionar como uma camada adicional de capacidade: processando informações, encontrando relações, acelerando pesquisas e permitindo que profissionais concentrem seu trabalho na interpretação, no julgamento e na tomada de decisão.

É essa conexão entre dados, tecnologia, inteligência e gestão de riscos que se torna cada vez mais relevante à medida que as empresas avançam para uma nova geração de sistemas de IA.

A evolução dos agentes torna essa discussão ainda mais concreta: quanto maior a capacidade de uma tecnologia de agir, maior precisa ser a qualidade das informações que ela recebe e mais claros devem ser os controles que determinam como essa capacidade será utilizada.
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FAQ sobre IA agentiva, autonomia, prompt injection, governança e riscos

O que é IA agentiva?

IA agentiva é uma abordagem de inteligência artificial na qual o sistema não se limita a gerar respostas. O agente pode interpretar um objetivo, planejar etapas, utilizar ferramentas, consultar informações e executar ações para alcançar determinado resultado.

A principal diferença em relação a um chatbot tradicional está justamente no grau de autonomia. Enquanto um sistema convencional pode responder a uma pergunta, um agente pode, dependendo de sua configuração, consultar uma base de dados, acionar outro sistema, analisar o resultado e continuar a execução de uma tarefa.

Qual é a diferença entre IA generativa e IA agentiva?

A IA generativa é voltada principalmente à criação de conteúdos, como textos, imagens, códigos ou respostas. Já a IA agentiva adiciona uma camada de planejamento e execução de tarefas.

Isso não significa que sejam tecnologias completamente separadas. Um agente pode utilizar modelos generativos como parte de seu funcionamento, mas também precisa de ferramentas, dados, permissões e regras que permitam transformar uma resposta em uma ação.

Por que a IA agentiva aumenta os riscos para as empresas?

Porque um erro produzido por um sistema que apenas responde pode ter um impacto diferente de um erro cometido por um sistema que possui autorização para agir.

Um agente pode, por exemplo, alterar informações, consultar sistemas, enviar comunicações ou iniciar etapas de um processo. Por isso, questões como permissões, supervisão, rastreabilidade, qualidade dos dados e mecanismos de interrupção tornam-se fundamentais.

O que é prompt injection?

Prompt injection é uma técnica na qual uma instrução maliciosa é inserida em um conteúdo que será processado por um sistema de inteligência artificial com o objetivo de influenciar seu comportamento ou fazê-lo ignorar determinadas instruções.

O problema ganha uma dimensão maior quando a IA possui acesso a ferramentas ou sistemas corporativos. Nesse caso, uma manipulação da entrada pode deixar de produzir apenas uma resposta inadequada e potencialmente influenciar uma ação executada pelo agente.

Um agente de IA pode ser manipulado por informações externas?

Sim. Qualquer conteúdo que o agente consiga interpretar pode representar uma possível superfície de ataque, dependendo de sua arquitetura e das permissões concedidas.

Documentos, páginas da internet, mensagens, bancos de dados e outros conteúdos podem conter informações que influenciem a interpretação do sistema. Por isso, a segurança precisa considerar não apenas o modelo, mas também os dados e ambientes com os quais o agente interage.

Como limitar o que um agente de IA pode fazer?

A organização deve estabelecer permissões proporcionais ao nível de risco da tarefa.

Entre os controles possíveis estão:

• limitar quais dados o agente pode consultar;
• definir quais sistemas ele pode acessar;
• separar permissões de leitura e escrita;
• estabelecer quais ferramentas podem ser utilizadas;
• exigir aprovação humana para determinadas ações;
• registrar as atividades realizadas;
• criar mecanismos de interrupção;
• revisar periodicamente as permissões.

Quanto maior o impacto potencial de uma ação, maior deve ser o nível de controle associado a ela.

Por que a rastreabilidade é importante na IA agentiva?

Porque, quando um agente executa uma sequência de tarefas, o resultado final não mostra necessariamente tudo o que aconteceu durante o processo.

A rastreabilidade permite reconstruir elementos como informações utilizadas, instruções recebidas, ferramentas acionadas e ações realizadas. Isso ajuda a investigar incidentes, identificar erros e verificar se o agente atuou dentro dos limites estabelecidos.

O que precisa ser registrado para auditar um agente de IA?

Não existe um único conjunto de registros adequado para todos os casos. O nível de detalhamento deve considerar o risco e a finalidade do agente.

Dependendo da aplicação, pode ser importante registrar entradas relevantes, instruções, fontes consultadas, ferramentas acionadas, decisões intermediárias, ações executadas, aprovações humanas e alterações realizadas.

Esses registros ajudam a responder uma pergunta essencial depois de uma ocorrência: o que aconteceu e por que o sistema chegou até aquele ponto?

Quem é responsável quando um agente de IA comete um erro?

A responsabilidade não deve ser atribuída ao próprio agente como se ele fosse uma pessoa ou uma entidade autônoma. A organização precisa estabelecer responsabilidades humanas e institucionais sobre o desenvolvimento, implantação, supervisão e utilização do sistema.

Por isso, a governança deve deixar claro quem pode autorizar determinado uso, quem supervisiona a operação, quem acompanha incidentes e quem tem autoridade para interromper o sistema.

A IA agentiva elimina a necessidade de supervisão humana?

Não necessariamente. O nível de supervisão deve estar relacionado ao risco e ao impacto potencial das ações realizadas pelo agente.

Tarefas de baixo risco podem admitir maior autonomia. Já operações que envolvam informações sensíveis, decisões relevantes, movimentação financeira ou consequências regulatórias podem exigir aprovação ou revisão humana.

A questão central não é escolher entre automação total e controle humano permanente, mas definir onde a intervenção humana é necessária.

Por que a qualidade dos dados é tão importante para agentes de IA?

Porque o agente depende das informações às quais tem acesso para interpretar situações e tomar decisões. Dados incorretos, incompletos, duplicados ou desatualizados podem comprometer o resultado mesmo quando o sistema funciona tecnicamente como esperado.

Quanto maior a autonomia concedida ao agente, maior pode ser o impacto de uma decisão baseada em informação inadequada.

Como a governança de dados se relaciona com a IA agentiva?

A governança de dados ajuda a estabelecer origem, qualidade, atualização, finalidade, acesso e contexto das informações utilizadas pelo sistema.

Isso permite que a empresa saiba não apenas quais dados estão disponíveis para o agente, mas também se eles são adequados para determinada finalidade e quais restrições devem ser aplicadas ao seu uso.

IA agentiva pode substituir profissionais de Compliance, Risco e Auditoria?

A adoção de agentes pode automatizar determinadas tarefas e ampliar a capacidade de processamento e análise, mas isso não significa que essas áreas deixem de precisar de profissionais.

Em muitos cenários, a tecnologia pode assumir atividades repetitivas, pesquisas e etapas operacionais, enquanto os profissionais continuam responsáveis por interpretação, julgamento, supervisão, investigação e tomada de decisão.

Quais áreas das empresas podem utilizar agentes de IA?

As aplicações podem variar bastante conforme os dados disponíveis, os sistemas integrados e o nível de autonomia permitido. Entre os possíveis usos estão Compliance, prevenção a fraudes, atendimento, operações, análise de documentos, pesquisa, Due Diligence, gestão de fornecedores, Risco e Auditoria.

O ponto central não é apenas identificar onde a IA pode ser utilizada, mas avaliar quais tarefas podem ser automatizadas com segurança e quais controles precisam acompanhá-las.

O que uma empresa deve avaliar antes de colocar um agente de IA em produção?

Uma avaliação estruturada pode considerar:

• qual problema o agente deverá resolver;
• quais dados serão utilizados;
• quais sistemas e ferramentas serão acessados;
• quais ações poderão ser executadas;
• quais riscos estão associados a essas ações;
• quais permissões serão concedidas;
• quando será necessária aprovação humana;
• como as atividades serão registradas;
• como incidentes serão detectados;
• como o agente poderá ser interrompido.

Essa análise ajuda a evitar que a empresa simplesmente automatize uma atividade sem compreender as consequências da autonomia concedida ao sistema.

IA agentiva é segura?

Não existe uma resposta universal. A segurança depende de fatores como arquitetura, qualidade dos dados, controles, permissões, monitoramento, ambiente de execução e finalidade do agente.

Um sistema com autonomia limitada e controles adequados apresenta características de risco diferentes de um agente conectado a múltiplos sistemas e autorizado a executar ações de alto impacto.

Por isso, a discussão sobre segurança precisa considerar o contexto em que a IA será utilizada, e não apenas o modelo empregado.

Qual é o papel da governança na adoção de IA agentiva?

A governança estabelece quem pode fazer o quê, em quais condições, com quais dados, sob quais controles e com qual nível de supervisão.

Ela conecta tecnologia às responsabilidades da organização e ajuda a transformar a autonomia da IA em uma capacidade administrável, em vez de simplesmente conceder ao sistema acesso irrestrito a processos e informações.

Por onde uma empresa pode começar a se preparar para a IA agentiva?

Um bom ponto de partida é mapear os processos nos quais a organização pretende utilizar agentes e avaliar, para cada um deles, dados, permissões, riscos, impacto, supervisão e necessidade de rastreabilidade.

A partir desse diagnóstico, a empresa pode estabelecer políticas, controles técnicos e procedimentos de monitoramento compatíveis com cada caso de uso.

A questão fundamental é simples: antes de perguntar o que um agente pode fazer, a organização precisa definir o que ele pode fazer com segurança.

Resumo geral sobre os principais desafios da evolução da IA nas empresas

A inteligência artificial está entrando em uma nova etapa. Os sistemas deixam de apenas responder e passam a interpretar objetivos, utilizar ferramentas e executar tarefas, aumentando significativamente seu potencial de aplicação dentro das empresas.

Essa evolução, porém, também amplia os riscos. Quanto maior a autonomia concedida a um agente, maior a importância de estabelecer permissões, limites de atuação, supervisão, rastreabilidade e mecanismos de interrupção. Um erro que antes poderia resultar apenas em uma resposta inadequada pode, em um sistema com acesso a ferramentas, desencadear uma ação dentro de um processo corporativo.

O cenário de adoção reforça esse desafio. 95% das empresas brasileiras pesquisadas pela Deloitte planejam adotar IA agentiva nos próximos dois anos, enquanto apenas 27% afirmam possuir modelos de governança maduros para essa tecnologia. A velocidade da adoção, portanto, aumenta a necessidade de preparar estruturas de controle capazes de acompanhar essa transformação.

Outro ponto fundamental é a segurança. Técnicas como prompt injection mostram que o conteúdo processado por uma IA também pode funcionar como vetor de manipulação, especialmente quando o sistema possui acesso a informações, ferramentas ou aplicações externas.

Ao mesmo tempo, a confiabilidade dos agentes continua diretamente relacionada à qualidade dos dados. Informações incompletas, inconsistentes ou desatualizadas podem comprometer decisões e, quando existe autonomia para executar ações, transformar problemas de dados em consequências operacionais.

Por isso, a governança da IA agentiva precisa ser pensada de forma integrada. Dados, tecnologia, segurança, Compliance, Risco, Auditoria e responsabilidade não são questões separadas: todos esses elementos fazem parte da estrutura necessária para que agentes possam atuar de maneira controlada.

Nesse novo cenário, a pergunta deixa de ser apenas “o que a inteligência artificial consegue fazer?” e passa a ser também “o que a organização permitirá que ela faça, com quais dados, dentro de quais limites e sob qual responsabilidade?”

É nessa transição que está o principal desafio para as empresas: aproveitar o potencial da autonomia sem abrir mão de controle, transparência, segurança e capacidade de responsabilização.