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Confira cinco boas práticas para aumentar a segurança em GenAI.
A inteligência artificial generativa (GenAI) está rapidamente se tornando parte do cotidiano de empresas de diversos setores — da automação de conteúdos ao suporte ao cliente. Mas à medida que essas soluções evoluem, também crescem os riscos de segurança, privacidade e conformidade.
Segundo o Gartner, o número de disputas legais envolvendo violações por AI deve crescer 30% até 2026, impactando diretamente organizações que não estiverem preparadas para mitigar os riscos associados ao uso dessas tecnologias.
Neste artigo, mostramos os principais riscos da GenAI e como proteger dados, modelos e aplicações. Continue lendo para entender como tornar sua estratégia de AI mais segura e responsável.
Quais são os riscos de segurança da GenAI?
Mesmo quando operadas em ambientes controlados, as soluções de GenAI podem apresentar vulnerabilidades críticas, entre elas:
Vazamento de dados sensíveis: se um modelo for treinado com dados não anonimizados, há risco de replicação acidental de informações sigilosas.
Prompt injection e manipulação de comandos: usuários podem explorar brechas nos prompts para induzir respostas não autorizadas ou acessar dados indevidos.
Reprodução de informações protegidas: conteúdo gerado pode conter trechos com direitos autorais ou dados confidenciais usados durante o treinamento.
Alucinações e desinformação: modelos podem gerar respostas incorretas ou enganosas, com impactos legais, operacionais e reputacionais.
Falta de rastreabilidade: sem mecanismos de auditoria, pode ser impossível identificar como um modelo chegou a determinada decisão ou conteúdo.
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5 boas práticas para aumentar a segurança em GenAI
A adoção responsável de GenAI passa por ações estratégicas e operacionais. A seguir, destacamos práticas essenciais para reduzir riscos e garantir a conformidade:
- Estabeleça governança de dados clara e atualizada
Todo dado usado para treinar ou interagir com modelos deve ser classificado, anonimizado e auditado. A conformidade com legislações como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) deve ser observada desde a origem dos dados até sua aplicação.
- Implemente políticas de uso e monitoramento
É essencial definir quem pode acessar modelos de GenAI, quais usos são permitidos e como as interações são monitoradas. Estabelecer limites de uso e auditar logs de interação ajudam a prevenir abusos.
- Adote soluções com proteção contra prompt injection
Modelos que operam em ambientes abertos ou com acesso a comandos devem contar com mecanismos de segurança embutidos, como filtros de entrada e detecção de uso anômalo.
- Use infraestrutura segura e confiável
Hospede modelos e dados em ambientes que sigam padrões internacionais de segurança, com criptografia de ponta a ponta, controle de acesso, backups automáticos e suporte à conformidade regulatória.
- Capacite os usuários e incentive o uso ético
Tecnologia segura também depende de usuários bem preparados. Promova treinamentos regulares sobre riscos, uso ético, limitações dos modelos e boas práticas de segurança digital.
Conclusão:
A inteligência artificial generativa pode acelerar negócios, reduzir custos e transformar experiências. Mas só será sustentável se for segura, auditável e responsável.
Empresas que adotam boas práticas desde o início ganham vantagem competitiva, evitam riscos legais e constroem confiança com seus clientes e parceiros. Afinal, a inovação real acontece quando a tecnologia respeita as pessoas, os dados e os limites éticos.
E a sua organização, já está preparada para usar a GenAI com segurança e responsabilidade?
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