Shadow AI nas empresas: quando a inovação avança fora do radar - Unimed Paraná - Info TI

Uma ferramenta de inteligência artificial pode resumir documentos, organizar planilhas, revisar textos ou auxiliar na criação de códigos em poucos segundos. O ganho de produtividade é evidente, mas, quando esses recursos são utilizados no ambiente de trabalho sem conhecimento, avaliação ou autorização das áreas responsáveis, surge um fenômeno que nem sempre permanece visível às organizações, a Shadow AI.

Embora a expressão seja recente, o problema não é inteiramente novo. As organizações já conviviam com a chamada Shadow IT, caracterizada pela adoção de aplicativos, serviços de armazenamento e outras tecnologias sem aprovação institucional. A Shadow AI surge como um desdobramento desse fenômeno, mas amplia sua complexidade. Além de operar fora dos controles estabelecidos, essas ferramentas interpretam dados, geram conteúdos, automatizam tarefas e podem influenciar a tomada de decisões. Esse uso nem sempre decorre de uma tentativa de desrespeitar regras, pois, muitas vezes, profissionais recorrem a soluções externas para atender demandas de produtividade e eficiência, ocupando o espaço deixado pela ausência de orientações claras, ferramentas corporativas adequadas ou processos ágeis para avaliar novas tecnologias.

A velocidade dessa adoção ajuda a explicar a dimensão do desafio: o Work Trend Index, elaborado pela Microsoft e pelo LinkedIn, apontou que 75% dos profissionais já utilizavam IA no trabalho e, entre esses usuários, 78% levavam suas próprias ferramentas para o ambiente profissional, movimento chamado de Bring Your Own AI.

O AI Pulse Poll 2025, da ISACA, realizado com 3.029 profissionais, identificou que 81% percebiam o uso de IA em suas organizações, independentemente de autorização. Apesar disso, apenas 28% relataram a existência de uma política formal e abrangente, enquanto 32% afirmaram que nenhum funcionário recebia treinamento sobre a tecnologia.

Esses dados refletem a diferença entre a velocidade com que a IA é incorporada ao cotidiano e a capacidade das organizações de orientar sua utilização de maneira segura.

Quando a ferramenta substitui o propósito

A adoção de ferramentas de IA para otimizar tarefas de trabalho é cada vez mais perceptível e pode ser muito benéfica, mas também provoca uma reflexão sobre o seu propósito, pois a tecnologia acaba por perder valor quando a velocidade se torna mais importante do que o resultado alcançado.

Um caso noticiado pelo portal g1 em julho de 2026 ajuda a ilustrar essa questão: um professor universitário inseriu no enunciado uma instrução oculta, perceptível por sistemas de IA, que determinava a inclusão da palavra “Madagascar” na resposta. Dos 35 estudantes avaliados, 32 apresentaram textos com o termo fora de contexto, indicando que o conteúdo gerado não havia passado por uma leitura e análise crítica.

O episódio não ocorreu em um ambiente corporativo e não representa, isoladamente, um caso típico de Shadow AI. Ainda assim, evidencia um problema que ocorre no trabalho, quando a ferramenta substitui a compreensão sobre a atividade, o ganho de velocidade pode vir acompanhado da perda de qualidade, confiabilidade e propósito.

Algumas situações semelhantes podem ocorrer quando uma análise é produzida sem conferência das fontes, um código é incorporado a um sistema sem que seu funcionamento seja compreendido ou uma resposta é encaminhada sem revisão. Também aparecem quando um documento interno é enviado a uma plataforma não autorizada para acelerar ou quando informações são utilizadas por um sistema sem que sua origem e qualidade sejam conhecidas.

Nesses casos, existem algumas perguntas a serem feitas: a ferramenta foi avaliada, autorizada e considerada segura? E o resultado foi compreendido, revisado e validado por alguém?

A IA pode auxiliar na execução, mas não assume o compromisso profissional com o conteúdo entregue, ou seja, a responsabilidade permanece com quem utiliza, revisa ou aprova o resultado. Por isso, utilizar a inteligência artificial de maneira consciente exige compreender a finalidade da atividade, avaliar se a ferramenta é adequada e reconhecer os impactos que uma resposta incorreta pode produzir.

Mesmo a responsabilidade sendo um fator indispensável, os riscos associados ao uso dessas ferramentas não podem ser enfrentados somente por esse elemento. A Shadow AI adquire dimensão organizacional quando diferentes pessoas passam a utilizar sistemas externos sem que exista conhecimento sobre as informações compartilhadas e os processos influenciados por suas respostas. Essa falta de visibilidade dificulta a identificação de práticas inadequadas, mas também impede que experiências úteis sejam avaliadas e aproveitadas de forma segura em outras áreas. Como o fenômeno envolve proteção de dados, conformidade, segurança e decisões apoiadas por tecnologia, sua gestão depende de critérios capazes de conciliar inovação, transparência e responsabilidade. Essa articulação constitui o papel da governança.

A governança — entendida como o conjunto de princípios, responsabilidades, processos e mecanismos de acompanhamento que orientam as decisões de uma organização — exerce papel fundamental nesse contexto. Diante da Shadow AI, sua função é tornar visíveis os usos da tecnologia e criar condições para que sejam avaliados conforme sua finalidade, os dados envolvidos e os riscos que podem produzir. Mais do que restringir o uso de ferramentas, governar significa definir critérios para que a inovação avance sem afastar a organização de suas responsabilidades, uma necessidade que se torna mais evidente em setores que tratam informações sensíveis.

Um exemplo claro está na saúde suplementar, em que o cuidado precisa ser ainda maior, já que as informações tratadas são sensíveis. Rafaela Landarim, do Núcleo de Inteligência e Informações em Saúde (NIIS), chama a atenção para situações comuns do dia a dia que podem parecer inofensivas, como copiar parte de um relatório médico e colá-lo em um chatbot para obter um resumo mais rapidamente. O mesmo ocorre quando uma equipe testa uma ferramenta de IA generativa para redigir comunicados ou apresentações sem que a solução tenha sido avaliada pela Segurança da Informação ou pela governança de dados.

“É comum pensar que Shadow AI se resolve com firewall, bloqueio de sites ou política de senha forte. Mas isso ataca apenas a superfície da questão”, afirma. Para Rafaela, o uso de ferramentas não autorizadas revela uma lacuna mais profunda, que não pode ser enfrentada somente por controles técnicos.

Ao explicar essa diferença, ela destaca que “a Segurança da Informação responde à pergunta ‘como impedimos o vazamento?’. Já a governança de dados responde a uma pergunta anterior e mais importante: quais dados temos, qual o valor e o risco de cada um e quais regras definem seu uso, inclusive por inteligência artificial”. Sem essa base, o bloqueio de uma plataforma pode apenas levar o profissional a procurar outra alternativa. “O verdadeiro remédio não é a proibição, mas dar às pessoas caminhos seguros e claros para inovar.”

Nas operadoras de saúde, a preocupação envolve informações clínicas, diagnósticos, históricos de tratamentos e dados financeiros de beneficiários. Quando esse conteúdo é inserido em uma ferramenta pública sem avaliação prévia, pode ser armazenado em ambientes externos sob condições desconhecidas pela organização. Além da exposição de informações e dos riscos regulatórios, perde-se a rastreabilidade sobre qual sistema gerou determinado conteúdo. Existe ainda a possibilidade de erros e vieses serem reproduzidos em maior escala, justamente em um setor no qual as decisões podem afetar diretamente a vida das pessoas.

Para enfrentar esse cenário, Rafaela defende a criação de um inventário das ferramentas já utilizadas ou desejadas pelas áreas, acompanhado de um processo simples de avaliação e homologação. A organização também precisa definir uma política acessível, classificar seus dados e oferecer alternativas corporativas seguras. “O papel da governança de dados não é dizer ‘não’ à inteligência artificial. É construir os trilhos por onde a inovação pode correr com segurança.”

Dessa maneira, à medida que a inteligência artificial é integrada à rotina profissional, a questão central já não se concentra mais em saber se essas ferramentas serão utilizadas, mas compreender em quais condições seus resultados serão incorporados às atividades e quais informações sustentarão esse processo. Nesse cenário, surge o principal ponto de alerta: se não é possível saber como um resultado foi produzido, até que ponto é possível confiar nele?