Eficiência da IA ​​sem uma estratégia de IA como pré-requisito? Por que as empresas não devem confiar cegamente na IA

Repensando a IA: a IA não é uma ferramenta – passando da instalação de software para a estratégia

A realidade nas empresas alemãs é preocupante: embora 63% das empresas já utilizem IA, apenas 6% desenvolveram uma estratégia de IA bem pensada. Essa discrepância explica por que muitas iniciativas de IA fracassam em projetos-piloto ou são descontinuadas após um curto período. O motivo raramente reside na tecnologia em si, mas sim na falta de preparação estratégica.

As empresas costumam tratar a IA como uma implementação comum de software, mas isso é um equívoco fatal. A IA é mais do que uma ferramenta — é uma mudança de paradigma que transforma processos, funções, tomada de decisões e toda a cultura de trabalho. Um estudo da Rand mostra que, em 80% dos casos, as implementações de IA falham não por causa da tecnologia, mas por falta de preparação estratégica, falta de mudança cultural e gestão de mudanças inadequada.

Por que as empresas constroem o telhado antes da fundação?

Essa abordagem — construir o telhado antes da fundação — está se manifestando concretamente em diversas áreas: primeiro, sete em cada dez funcionários usam ferramentas de IA sem a aprovação da empresa. Essa chamada IA ​​paralela aumentou em até 250% em alguns setores. Segundo, seu uso desestruturado leva a riscos de segurança significativos.

As consequências já são visíveis: "hubs" digitais desprotegidos são frequentemente utilizados para a comunicação entre ferramentas de IA e a troca de dados. Se estiverem desprotegidos, os hackers podem interceptar todo o tráfego de dados. Pesquisadores identificaram uma vulnerabilidade crítica nessa interface com uma pontuação de risco extremamente alta de 9,6 (de 10), que permite que invasores executem remotamente seu próprio código malicioso. Especialistas como a Docker alertam para um "pesadelo de segurança" que expõe as empresas ao risco de perda de dados, invasão de sistemas inteiros e ataques à cadeia de suprimentos digital.

Quão perigosos são os ataques de injeção imediata?

Ataques de injeção imediata representam uma forma particularmente pérfida de manipulação. Podem ocorrer tanto direta quanto indiretamente. Em ataques indiretos, os invasores ocultam instruções maliciosas em e-mails, documentos PDF ou sites. Por exemplo, texto branco sobre fundo branco em PDFs é invisível para o usuário, mas é processado pela IA e pode induzi-lo a executar ações indesejadas.

Um estudo científico documentou mais de 208.095 tentativas de ataque únicas por 839 participantes em um cenário realista de e-mail. Esses ataques podem, na melhor das hipóteses, levar a trabalhos acadêmicos com melhor desempenho nas avaliações de chatbots, mas, na pior, podem revelar segredos comerciais.

Quais são os riscos da IA ​​paralela?

IA oculta refere-se ao uso não autorizado de ferramentas de IA por funcionários sem a aprovação das equipes de TI ou de governança de dados. Essa prática apresenta diversos riscos críticos: violações de dados devido ao processamento descontrolado de dados, tomada de decisões inconsistente devido a ferramentas díspares e violações de conformidade regulatória.

Um cenário típico: um representante de atendimento ao cliente usa um chatbot não autorizado para responder a consultas de clientes em vez de consultar os recursos oficiais da empresa. Isso pode levar a informações incorretas, mal-entendidos com os clientes e riscos à segurança se dados confidenciais da empresa forem incorporados à consulta.

Quais são os riscos dos segredos comerciais?

O uso não estruturado de IA coloca em risco segredos comerciais em vários níveis. A inserção direta de informações confidenciais por funcionários em sistemas de IA pode fazer com que elas permaneçam no sistema permanentemente e sejam usadas para treinamento. Inferências por meio de reconhecimento de padrões permitem que sistemas de IA reconstruam conteúdo confidencial a partir de dados aparentemente inofensivos.

Isso se torna particularmente crítico quando os sistemas de IA foram treinados diretamente com dados internos da empresa. Isso representa o risco de "vazamento de dados" – a divulgação não intencional de segredos comerciais. Legalmente, isso significa que, se segredos comerciais forem inseridos em sistemas de IA, isso é considerado divulgação inadmissível, o que pode ter consequências graves, incluindo a perda do status de proteção.

Por que soluções técnicas por si só não são suficientes?

As vulnerabilidades de segurança vão além de aspectos puramente técnicos. Interfaces digitais desprotegidas, sem autenticação do usuário ou criptografia de dados, criam riscos significativos à segurança. Pesquisadores encontraram 492 sistemas desprotegidos que permitem que invasores acessem diretamente dados corporativos confidenciais. Um ataque bem-sucedido pode levar à invasão completa do sistema.

Ao mesmo tempo, muitas empresas carecem de estruturas fundamentais de governança. Quarenta por cento dos líderes de tecnologia consideram suas medidas de governança existentes insuficientes para garantir a segurança e a conformidade em projetos de IA. Cinquenta e três por cento dos arquitetos corporativos estão preocupados com violações de dados e riscos à segurança.

Como uma estratégia de IA deve ser desenvolvida?

Uma estratégia de IA bem-sucedida começa com estruturas organizacionais claras. O AI Governance Framework (DAGF), desenvolvido pela Databricks, abrange 43 áreas-chave de atuação, divididas em cinco pilares: integração organizacional com alinhamento claro entre os objetivos da IA ​​e as diretrizes estratégicas corporativas; conformidade legal para garantir a conformidade regulatória; gestão de riscos para a avaliação e gestão sistemáticas dos riscos da IA; responsabilidade ética como base para o uso confiável da IA; e governança técnica para uma implementação segura e controlada.

A estratégia deve ser interdisciplinar. Uma estrutura de governança de IA requer a interação de vários departamentos: segurança de TI, proteção de dados, conformidade, gestão de riscos e outros departamentos devem trabalhar em conjunto e de forma coordenada. A função de conformidade pode atuar como uma autoridade consultiva, coordenadora e consolidadora.

Qual o enquadramento legal que deve ser observado?

Com a Lei da IA ​​e o GDPR, ainda em vigor, as empresas enfrentam uma densa rede de obrigações legais. O Regulamento da IA ​​segue uma abordagem baseada em risco: aplicações de alto risco estão sujeitas a requisitos rigorosos e sistemas críticos já estão proibidos. Ao mesmo tempo, o GDPR permanece totalmente aplicável ao tratamento de dados pessoais.

Com suas diretrizes de junho de 2025, a Conferência Alemã de Proteção de Dados (DSK) criou uma estrutura prática para o uso de sistemas de IA em conformidade com o GDPR. Essas diretrizes especificam os princípios básicos do GDPR para aplicações de IA e, entre outras coisas, exigem medidas técnicas e organizacionais (TOMs) que se ajustem ao risco do respectivo sistema de IA.

Uma nova dimensão de transformação digital com 'IA Gerenciada' (Inteligência Artificial) – Plataforma e Solução B2B | Xpert Consulting - Imagem: Xpert.Digital

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Mais sobre isso aqui:

• A Solução de IA Gerenciada - Serviços de IA Industrial: A chave para a competitividade nos setores de serviços, engenharia industrial e mecânica

Como os riscos à proteção de dados podem ser minimizados?

A privacidade por design e a privacidade por padrão devem ser integradas aos sistemas de IA desde o início. As empresas devem garantir que as configurações mais eficientes em termos de dados e favoráveis ​​à privacidade sejam sempre selecionadas. Auditorias regulares dos sistemas de IA são necessárias para garantir uma operação em conformidade com a proteção de dados.

Uma avaliação de impacto à proteção de dados (AIPD) é frequentemente obrigatória para sistemas de IA, especialmente quando estes criam "altos riscos" para os titulares dos dados, por exemplo, através da criação de perfis ou da tomada de decisões automatizada. O desafio: com sistemas de IA de autoaprendizagem, o algoritmo em si muitas vezes deixa de ser compreensível para os seus desenvolvedores — o chamado "problema da caixa preta".

Quais são as etapas concretas para implementação?

A implementação bem-sucedida da IA ​​requer uma abordagem estruturada em três fases: Fase 1 (meses 1 a 3): Preparação e desenvolvimento da estratégia com definição de metas, análise de riscos e estabelecimento da estrutura de governança. Fase 2 (meses 4 a 9): Fase de projeto piloto com testes controlados de casos de uso selecionados e otimização contínua. Fase 3 (meses 10 a 18): Escalonamento e consolidação com implementação em toda a empresa e processos de governança estabelecidos.

A seleção dos projetos-piloto iniciais é crucial. Estes devem se concentrar em áreas de alto potencial e baixo risco, como a automação de tarefas repetitivas na contabilidade ou a otimização de previsões na gestão de estoques. Critérios de sucesso claros e mensuração meticulosa do desempenho são essenciais.

Como envolver os funcionários com sucesso?

O treinamento de funcionários é crucial para o sucesso da IA. 69% das empresas veem a escassez de especialistas em IA como um obstáculo. Esse problema pode ser combatido por meio de treinamento direcionado aos funcionários existentes. Equipes interdisciplinares que reúnem especialistas em IA com especialistas de domínio garantem que as soluções de IA sejam desenvolvidas com relevância prática.

Uma cultura aberta ao erro é necessária para reduzir medos e incentivar os funcionários a usar e fornecer feedback ativamente. A comunicação regular sobre os benefícios da IA ​​ajuda a promover a aceitação e reduzir a resistência. Ao mesmo tempo, diretrizes claras devem ser comunicadas sobre quais ferramentas de IA podem ou não ser usadas.

Qual o papel do monitoramento contínuo?

Projetos de IA não são projetos pontuais; eles exigem suporte contínuo. Ciclos de feedback devem ser estabelecidos para aprimorar continuamente os modelos de IA. O desempenho dos sistemas de IA deve ser analisado regularmente e adaptado às mudanças nas condições de negócios.

Documentar todas as atividades de IA é necessário tanto para a conformidade legal quanto para o desenvolvimento futuro. As melhores práticas e aprendizados devem ser documentados para acelerar a implementação em outras áreas da empresa. Isso exige flexibilidade – a estratégia deve ser adaptável conforme necessário.

Como o investimento pode ser justificado?

A disposição para investir em IA cresce continuamente, mas as empresas esperam resultados mensuráveis. De acordo com um estudo da IW, a IA pode triplicar o crescimento anual da produtividade na Alemanha a longo prazo e economizar cerca de 3,9 bilhões de horas de trabalho até 2030. No entanto, isso requer uma implementação estratégica, e não cega.

KPIs claros e metas mensuráveis ​​devem ser definidos desde o início. Estes podem incluir redução de custos, crescimento da receita ou melhoria da experiência do cliente. Projetos-piloto bem-sucedidos devem ser gradualmente expandidos para outras áreas de negócios, aproveitando a experiência adquirida nas implementações iniciais.

O que as empresas podem implementar imediatamente?

Medidas imediatas incluem a criação de uma política de IA que regule claramente quais dados podem ser inseridos em quais sistemas de IA. Acordos de confidencialidade para funcionários que trabalham com ferramentas de IA são legalmente exigidos. Medidas técnicas de segurança, como criptografia e senhas fortes, devem ser implementadas.

A gestão de acesso deve limitar ao mínimo necessário o número de funcionários que trabalham com segredos comerciais utilizando IA. Treinamentos regulares sobre o uso seguro de ferramentas de IA devem ser estabelecidos. A seleção do sistema deve ser cuidadosamente considerada – serviços baseados em nuvem devem ser evitados se várias empresas tiverem acesso ao mesmo sistema.

Por que agora é o momento certo para agir?

A lacuna entre os pioneiros da IA ​​e as empresas hesitantes está aumentando. Empresas que agem estrategicamente agora podem garantir vantagens competitivas decisivas. O arcabouço regulatório está se tornando cada vez mais claro – com as Diretrizes DSK de 2025 e a Lei de IA, há estruturas práticas disponíveis.

Ao mesmo tempo, as medidas de financiamento do governo federal, como laboratórios de IA no mundo real, programas de gigafábricas e a implementação da Lei de IA, voltada para a inovação, se esgotarão rapidamente. Ações antecipadas podem garantir vantagens competitivas decisivas nesse sentido. Esperar não é uma opção – a realidade já demonstra claramente os riscos associados ao uso de IA não estruturada.

Estratégia antes da tecnologia

A tecnologia por si só não garante uma transformação bem-sucedida da IA. Sem preparação estratégica, mesmo as ferramentas de IA mais avançadas permanecerão ineficazes ou até mesmo representarão um risco à segurança. Os desenvolvimentos atuais com IA oculta, vulnerabilidades de segurança e violações de dados demonstram claramente que as empresas precisam fazer a lição de casa antes de adotar a IA.

Uma estratégia de IA bem pensada

Engloba estruturas organizacionais, conformidade legal, gestão de riscos, responsabilidade ética e governança técnica. Exige colaboração interdisciplinar e desenvolvimento contínuo. Empresas que estabelecem essa base podem usar a IA com segurança e sucesso. Aquelas que continuam construindo o telhado antes da fundação não só correm o risco de perder segredos comerciais, como também colocam em risco toda a sua transformação digital.

O primeiro passo é sempre parar: analise seu uso atual de IA, identifique a IA oculta e desenvolva um plano estratégico. Só então você deve dar o primeiro passo para uma implementação controlada da IA. Investir em uma estratégia de IA sólida renderá frutos a longo prazo, por meio do uso seguro, eficiente e em conformidade com a lei.

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• Plataformas de IA independentes vs. hiperescaladores: qual solução é a certa para você?

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Konrad Wolfenstein

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