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A corrida pela adoção da Inteligência Artificial nas empresas tem gerado avanços significativos, mas também abriu espaço para um fenômeno silencioso e arriscado: a Shadow AI. O termo se refere ao uso de ferramentas de IA por pessoas colaboradoras sem supervisão, aprovação ou alinhamento com as políticas internas da organização.
Donnchadh Casey, CEO da Calypso AI, destacou em um comunicado o impacto desse fenômeno: “estamos vendo pessoas executivas correndo para implementar IA sem compreender totalmente os riscos, funcionários e funcionárias usando-a sem supervisão e até mesmo profissionais de segurança quebrando suas próprias regras”.
Essa fala evidencia como a adoção acelerada da tecnologia, sem a devida governança, pode comprometer processos críticos das empresas.
Para complementar, os resultados de uma pesquisa recente da Calypso AI reforçam esse alerta: 52% das pessoas trabalhadoras admitem que ignorariam as políticas da empresa se uma ferramenta de IA tornasse seu trabalho mais fácil e 25% da força de trabalho afirma usar soluções de IA sem confirmar se são autorizadas.
Esses dados revelam que a Shadow AI já é uma realidade que desafia diretamente a segurança, a conformidade e a reputação dos negócios.
Quer saber como proteger a sua empresa da Shadow AI, como esse fenômeno traz riscos para processos internos e quais medidas tomar para reforçar a cibersegurança do seu negócio? Então, continue a leitura deste artigo!
O que é Shadow AI?
Shadow AI, também conhecida como “IA sombra” ou “IA oculta”, é o termo usado para descrever o uso de ferramentas de Inteligência Artificial no trabalho sem a aprovação, supervisão ou alinhamento com as políticas internas da empresa.
Na prática, isso significa que as pessoas colaboradoras adotam soluções de IA, como LLMs de geração de textos ou aplicativos de automação, por conta própria, sem considerar questões de segurança de dados.
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Esse fenômeno é semelhante ao já conhecido Shadow IT, quando softwares e aplicativos eram instalados em ambientes corporativos sem o aval de uma liderança ou do setor de tecnologia. A diferença é que, com a IA, os riscos são ainda maiores, já que podem acarretar vazamento de dados sensíveis, decisões enviesadas e perda de controle sobre informações de forma silenciosa e irreversível.
O que causa a IA Sombra?
De acordo com uma pesquisa da KPMG de 2025, 44% das pessoas funcionárias entrevistadas afirmaram ter utilizado a IA de maneiras que contrariam as políticas e diretrizes de suas empresas. Esse dado evidencia que a Shadow AI não é um comportamento isolado, mas uma prática muitas vezes motivada por fatores estruturais das organizações.
Isso porque, entre as principais causas desse fenômeno, está a pressão por produtividade e inovação, que leva as pessoas colaboradoras a buscarem soluções rápidas para ganhar tempo e eficiência, sem precisar de processos burocráticos.
Outro fator é a falta de clareza nas políticas internas sobre o uso da IA. Se os times não sabem exatamente quais ferramentas podem ou não ser usadas, acabam recorrendo a soluções externas sem medir os riscos. Além disso, a ausência de treinamento específico faz com que eles enxerguem a IA apenas como um recurso facilitador, sem entender os impactos de segurança envolvidos.
Por fim, há a facilidade de acesso às ferramentas de IA generativas. Hoje, qualquer computador ou celular oferece softwares gratuitos de Inteligência Artificial. Até programas amplamente usados na rotina de trabalho, como o Google Docs, já incorporam funcionalidades de IA para auxiliar na escrita de documentos. Isso torna o uso quase automático, o que amplia a chance das pessoas adotarem essas soluções sem supervisão.
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Principais riscos do fenômeno Shadow AI
Como vimos, embora a Shadow AI muitas vezes surja como uma tentativa de automatizar processos e melhorar a produtividade, seus impactos podem ser severos para as empresas. A falta de governança, combinada com o uso não supervisionado de ferramentas, abre espaço para vulnerabilidades que afetam desde a segurança dos dados até a imagem da organização no mercado.
Para entender melhor esse cenário, listamos abaixo, os principais riscos que a IA Sombra pode gerar para as empresas.
1. Vazamento de dados confidenciais
Segundo o relatório da Calypso AI, 28% das pessoas executivas C-Levels de admitiram ter inserido informações sensíveis de suas empresas em ferramentas de IA. Além disso, 67% dessas lideranças confessaram que usariam IA para facilitar seu trabalho mesmo em conflito com políticas internas.
Esse dado revela que, além da liderança não ser exemplo para a própria equipe, essa atitude aumenta o risco de vazamento de dados importantes, que podem comprometer tanto a segurança quanto a competitividade do negócio.
Leia também: O que é e como implementar uma política de segurança da informação em empresas de tecnologia?
2. Falta de conformidade regulatória
Com legislações cada vez mais rigorosas sobre privacidade e proteção de dados — como a LGPD no Brasil e o GDPR na Europa —, o uso não autorizado de ferramentas de IA coloca as empresas em situação de risco jurídico.
Quando pessoas colaboradoras utilizam ferramentas sem supervisão, não há garantia de que as informações processadas estão em conformidade com as normas vigentes. Isso pode resultar em multas e, em casos extremos, restrições operacionais.
3. Danos financeiros e de reputação
De acordo com uma pesquisa da Komprise, 90% das lideranças de TI estão preocupados com a Shadow AI. Ainda mais alarmante é o fato de que 13% já relataram danos financeiros ou de reputação diretamente relacionados ao uso dessas soluções.
Ou seja, a Shadow AI não é apenas uma ameaça hipotética, mas uma realidade que já impacta negativamente empresas de diferentes setores, com custos difíceis de prever e ainda mais complexos de reparar.
4. Decisões enviesadas ou incorretas
Ferramentas de IA podem gerar respostas enviesadas, incompletas ou até mesmo incorretas. No ambiente corporativo, isso significa que decisões podem ser tomadas com base em informações distorcidas, que afetam a qualidade das entregas e a relação com clientes e empresas parceiras.
5. Perda de governança e fragmentação tecnológica
Quando cada pessoa colaboradora adota sua própria solução de IA, a empresa perde o controle sobre seus processos digitais. Isso leva à fragmentação tecnológica, o que dificulta a padronização das operações e o monitoramento de riscos.
Leia também: Os 10 maiores riscos da inteligência artificial
Como as empresas podem lidar com a AI Shadow?
Gerenciar a Shadow AI exige mais do que apenas aplicar controles técnicos: é preciso combinar tecnologia, governança, capacitação e visão estratégica dentro da empresa.
Confira, a seguir, algumas ações que podem ajudar nessa missão.
Conquistar visibilidade tecnológica
O primeiro passo é conquistar visibilidade. Afinal, não é possível proteger aquilo que não se enxerga. Para isso, a empresa deve investir em tecnologias capazes de identificar e monitorar o uso de ferramentas de IA não autorizadas.
Algumas soluções tecnológicas que podem ser usadas para a cibersegurança, mencionamos abaixo.
- Cloud Access Security Brokers (CASBs): monitoram o tráfego entre pessoas usuárias e aplicações na nuvem, detectando quando dados são enviados para serviços de IA.
- Data Loss Prevention (DLP): configuradas para bloquear a transferência de dados sensíveis para plataformas externas, incluindo IAs públicas.
- Plataformas de gestão de SaaS: ajudam a mapear todas as aplicações em uso, inclusive aquelas adotadas sem aprovação da liderança de TI.
- Monitorização de rede e endpoints: revelam o uso de APIs não autorizadas e extensões de navegador que interagem com serviços de IA.
Vale dizer que essas soluções são voltadas à proteção de dados e da infraestrutura, e não à supervisão do trabalho de cada pessoa da equipe. A ideia é garantir um ambiente digital seguro para que todos possam inovar e usar a tecnologia com confiança.
Estabelecer governança de IA
Segundo a KPMG, apenas 41% das pessoas colaboradoras entrevistadas afirmam que suas empresas possuem políticas claras sobre o uso de IA generativa. Isso demonstra que é essencial estabelecer regras estruturadas, baseadas em políticas e cultura organizacional.
Para reverter essa situação, lideranças tecnológicas ou especialistas em IA, como CAIOs, podem:
- criar uma política de uso aceitável de IA, com lista de ferramentas e agentes de IA aprovados, diretrizes sobre dados que podem ser inseridos e casos de uso permitidos e proibidos;
- definir regras de transparência, como a checagem das respostas da IA e a obrigação de declarar seu uso em documentos oficiais;
- promover formação contínua, desenvolvendo o letramento em IA em toda a organização, para as equipes compreenderem os riscos de segurança, viés algorítmico e questões regulatórias.
Leia também: Como a IA pode facilitar o trabalho das pessoas colaboradoras dentro de uma empresa
Capacitação e alternativas seguras
Um dos principais motivos para o surgimento da Shadow AI é a falta de ferramentas aprovadas pela empresa. Nesse sentido, o setor ou liderança responsável pela TI deve ser proativa em fornecer opções seguras e eficazes, como os exemplos abaixo.
- Versões empresariais de ferramentas: muitas ferramentas de IA, como o ChatGPT, oferecem versões empresariais que proporcionam controles de segurança, como a não utilização de dados de clientes para treino de LLMs.
- Modelos de IA privados: para casos de uso que envolvam dados altamente sensíveis, as organizações podem optar por hospedar ferramentas de IA de código aberto ou desenvolver seus próprios modelos, garantindo que os dados nunca saiam do seu controle.
- Experimentação de ferramentas: criar ambientes controlados (sandboxes) onde as pessoas funcionárias podem experimentar soluções de IA de forma segura. Isto permite que a inovação ocorra sem expor os dados a riscos, ao mesmo tempo que dá à equipe TI visibilidade sobre as informações.
Transformar risco em oportunidade
As organizações não devem enxergar a Shadow AI apenas como ameaça, mas também como um termômetro estratégico. Isso porque o uso espontâneo de ferramentas não aprovadas revela lacunas nos processos e oportunidades de inovação.
Ou seja, se as pessoas buscam por essas soluções é porque precisam de ajuda com algo da rotina de trabalho. Considerando essa visão estratégica, sua empresa pode seguir alguns passos, conforme abaixo.
- 1° passo: mapear quais soluções as pessoas colaboradoras utilizam e por quê.
- 2° passo: usar esses dados para priorizar investimentos em tecnologia alinhados às reais necessidades da força de trabalho.
- 3° passo: ressignificar a Shadow AI como fonte de insights para criar processos mais ágeis, seguros e produtivos, direcionando os esforços para os principais problemas enfrentados pelas equipes.
Como foi possível perceber, esse processo exige mais do que somente tecnologia: ele depende de uma liderança preparada e equipes capacitadas para lidar com a Inteligência Artificial de forma ética, consciente e estratégica. É justamente nessa etapa que a educação corporativa se torna essencial.
A Alura + FIAP Para Empresas oferece um caminho estruturado para desenvolver essas competências. Com trilhas de aprendizado, formações atualizadas e acompanhamento contínuo, sua organização pode contar com nosso apoio e transformar lideranças e pessoas colaboradoras em protagonistas da inovação, além de reduzir os riscos da Shadow AI.
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