Talvez você não saiba o que é Shadow, mas esse conceito é fundamental para evitar riscos à segurança corporativa e prejuízos que podem afetar tanto as finanças quanto a reputação do negócio.
Essa afirmação é ainda mais válida quando se observa a quantidade de ameaças cibernéticas no Brasil e no mundo. Conforme o relatório The State of Global Cyber Security 2025, o aumento dos ataques no ambiente digital foi de 44% em 2024. O estudo ainda mostra que 96% das explorações utilizaram vulnerabilidades no sistema.
Já a Pesquisa Global Digital Trust Insights 2025, da consultoria PricewaterhouseCoopers (PwC), indicou que o custo médio global de uma violação de dados é de US$3,32 milhões. Além disso, 68% dos executivos de segurança da informação brasileiros destacam que a inteligência artificial (IA) generativa aumentou o espaço para ataques cibernéticos.
O mesmo levantamento mostrou que 85% dos entrevistados elevaram os investimentos em IA generativa nos 12 meses anteriores e 80% destinaram mais dinheiro para a gestão de riscos e governança de inteligência artificial.
Diante desses dados, é importante saber o que é Shadow, sua relação com a IA e como mitigar os riscos das ameaças. É o que veremos neste artigo completo. Continue a leitura!
O que é Shadow AI?
Shadow AI é o termo usado para o uso de inteligência artificial no ambiente corporativo sem a autorização, supervisão ou conhecimento do setor de TI ou de governança. Apesar de parecer inofensivo, esse tipo de acesso gera vulnerabilidades importantes, que podem impactar a segurança de toda a organização, além do compliance e da integridade dos dados.
Essa situação pode ocorrer por diferentes motivos, como o uso de ChatGPT para editar textos ou analisar conteúdos. Nesse caso, colaboradores e visitantes podem divulgar informações confidenciais relevantes sobre a empresa, o que pode representar vulnerabilidade.
Esse é apenas um exemplo para entender o conceito, mas outras possíveis ameaças derivam de comportamentos arriscados. Tanto é que o relatório Generative AI 2025, da Netskope, apontou que 72% dos usos dessa tecnologia nas empresas enquadram-se como shadow, porque o acesso ocorre por meio de contas pessoais.
O estudo também mostra as principais violações de política de dados nos aplicativos de IA generativa:
- código-fonte (48%);
- dados regulados (23%);
- propriedade intelectual (17%);
- senhas e chaves (13%).
Portanto, esse é um fator que exige cuidado, a fim de evitar problemas regulatórios e vazamentos de informações.
O que é a sombra na TI?
A sombra na TI é o uso de sistemas, soluções, dispositivos, softwares ou aplicativos sem o consentimento, o conhecimento ou a aprovação do setor de Tecnologia da Informação. Assim, a utilização acontece fora da infraestrutura típica, o que pode aumentar a chance de ataques cibernéticos.
Vários exemplos mostram o que é a sombra na TI, como o compartilhamento de arquivos de trabalho em uma conta pessoal e a realização de uma videoconferência por meio de uma plataforma não autorizada.
De toda forma, é importante saber que a Shadow IT, como também é chamada, não implica a entrada de ameaças automaticamente. No entanto, as vulnerabilidades aumentam, e um malware pode explorar essas brechas para atacar o sistema da organização.
Inclusive, uma pesquisa da Next DLP, divulgada pela Infosecurity Magazine, mostrou que alguns dos principais riscos são:
- perda de dados (65%);
- falta de visibilidade e controle (62%);
- violações de dados (52%).
Apesar dessas ameaças, a sombra tem uma serventia na área de Tecnologia da Informação. Vamos explicar melhor agora.
Para que serve Shadow na empresa?
Ainda que seja uma prática que expõe o negócio a riscos cibernéticos, existem alguns benefícios de usar dispositivos e sistemas mesmo sem autorização da TI. Alguns dos fatores que explicam para que serve Shadow na empresa são:
- rapidez na resposta às mudanças do mercado;
- uso das ferramentas mais adequadas para que a equipe execute suas funções;
- otimização das operações de TI, com redução de custos e recursos.
De toda forma, é essencial comparar o custo-benefício, ou seja, as vantagens obtidas em relação aos riscos corridos pela organização. Caso a opção pelo uso da TI invisível (outro nome utilizado para a prática), é importante garantir que as tecnologias utilizadas estejam alinhadas aos protocolos de segurança padronizados para todo o negócio.
Até aqui, você viu que existem dois tipos de “sombras” na Tecnologia da Informação. Diferenciar os conceitos é fundamental para ampliar seu entendimento e evitar todos os riscos inerentes a cada uma das situações.
Qual a diferença entre Shadow AI e Shadow IT?
A diferença entre Shadow AI e Shadow IT é a abrangência. A primeira é voltada exclusivamente para o uso de soluções de inteligência artificial, enquanto a segunda inclui qualquer tecnologia. Ainda assim, o uso dessas ferramentas nunca tem a autorização, o consentimento ou o conhecimento do setor de Tecnologia da Informação.
Na prática, a Shadow IT envolve softwares e ferramentas. Já a Shadow AI é restrita aos sistemas baseados em inteligência artificial, como chatbots, automações via IA, modelos de machine learning e ferramentas generativas.
Esse foco diferenciado gera novos riscos e desafios para as empresas, porque o acesso não autorizado pode inserir falhas e vieses nos modelos de inteligência artificial. Em outras palavras, as tomadas de decisão da tecnologia sofrem impactos dessa influência.
Outro fator relevante da Shadow AI é a governança, que precisa melhorar diante da capacidade de aprendizado autônomo da inteligência artificial. Assim, os riscos são mais complexos e difíceis de supervisionar.
Quais são os riscos da Shadow AI?
Os riscos da Shadow AI são relativos à segurança, à reputação e à falta de conformidade com regulamentos e leis, como:
- vazamento de dados sensíveis;
- tomadas de decisão enviesadas ou incorretas;
- falta de conformidade com políticas internas ou leis, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD);
- redundância de processos;
- desperdício de recursos;
- aumento das vulnerabilidades e das brechas de segurança;
- danos à reputação, o que prejudica as vendas, o fechamento de negócios e a atração de investimentos.
Esses são apenas alguns exemplos, reforçados pelo Relatório de Ameaças e Nuvem de IA Generativa 2025, da Netskope. Segundo o levantamento, 94% das empresas usam a inteligência artificial generativa. Nesses ambientes, 7,8% das pessoas adotam esses aplicativos de IA.
A expectativa é que 96% dos negócios utilizem a IA que gera conteúdo até o final de 2025. As organizações ainda usam 9,6 aplicativos, em média. Alguns negócios ultrapassam 24 soluções, enquanto outros adotam até 4 ferramentas.
Para entender melhor o que é Shadow AI e evitar esses riscos, vamos trazer algumas situações que se enquadram nessa prática.
Quais são os exemplos de Shadow IA nas empresas?
Há muitos exemplos de Shadow IA nas empresas. Conheça alguns dos principais:
- funcionários que usam ChatGPT para tomar decisões comerciais sem validação da TI;
- times de marketing que utilizam ferramentas de IA generativa sem avaliação de risco;
- uso de automações com IA sem controle sobre os dados processados;
- análise de conteúdos por meio de modelos de machine learning sem consentimento da equipe de tecnologia;
- atendimento ao cliente com chatbots impulsionados por IA que não receberam homologação do time de TI.
Mais do que conhecer essas situações, é necessário saber eliminar ou reduzir as ameaças ao máximo. Como atingir esse objetivo? Confira algumas ideias a seguir.
Como mitigar os riscos da Shadow AI?
É impossível controlar totalmente o acesso das pessoas aos sistemas de inteligência artificial, independentemente de haver a autorização da empresa. No entanto, é fundamental saber como mitigar os riscos da Shadow AI. Veja o que fazer.
1. Estabeleça uma política clara sobre o uso de IA
Crie um documento que determine as ferramentas autorizadas e indique em quais condições e para quais finalidades há a permissão. Elabore a política de forma clara e com diretrizes objetivas e acessíveis. Distribua a todos os colaboradores e comunique quais atitudes são bem-vindas.
Também é importante definir como avaliar as ferramentas, caso não haja previsão no documento, e em que situações é necessário solicitar a aprovação da TI. Essas informações facilitam o processo e evitam imprevistos de segurança.
2. Aumente a visibilidade dos processos
Adote sistemas de auditoria e monitoramento contínuo do uso da IA. Ao identificar acessos não autorizados, comunique a pessoa e invista em treinamento e educação. Informe sobre o impacto da tecnologia mal utilizada e fortaleça a supervisão para evitar as áreas de risco.
3. Ofereça alternativas seguras
Indique as ferramentas disponíveis para uso e adapte às demandas dos colaboradores. Solicite para que informem caso uma nova demanda surja. Esse canal aberto evita a busca própria por soluções inadequadas e sem autorização. Ou seja, há menos chance de a Shadow AI ocorrer.
Aqui, é importante reforçar o processo de monitoramento, que pode incluir uma auditoria. Existe até um termo específico para a investigação, como você verá em seguida.
O que é Shadow Investigation?
Shadow Investigation é o processo de realizar uma investigação interna para detectar usos não autorizados de uma tecnologia, software, dispositivo ou solução de IA. Em alguns casos, pode contar com a análise de auditoria externa. De qualquer maneira, a prática ajuda a mapear riscos e criar estratégias de mitigação das ameaças.
Durante o processo de análise, é possível verificar documentos, coletar dados e evidências, e conversar com pessoas envolvidas (como o colaborador que acessou a IA sem autorização e a gestão direta).
A importância dessa investigação é a redução dos impactos negativos causados por acessos sem autorização. Portanto, há a proteção dos dados sensíveis armazenados pela empresa e das estratégias e objetivos que se pretende perseguir.
Para que serve mapear a Shadow AI?
O mapeamento da Shadow AI serve para garantir segurança e compliance, controlar a exposição de dados e identificar oportunidades de integrar soluções já utilizadas informalmente. Ou seja, mais do que uma prática de investigação e comunicação ao colaborador, é uma forma de descobrir as demandas e fazer melhorias nas soluções usadas.
Dessa forma, também há impactos na eficiência e nas finanças do seu negócio. Afinal, se a empresa tem ferramentas de IA sem utilização, há aumento de custos. Ao mesmo tempo, é possível adquirir licenças das soluções realmente utilizadas e obter um desconto devido à quantidade.
O mapeamento ainda permite identificar as ferramentas que agregam valor para sua incorporação à infraestrutura organizacional. Desse modo, há um incentivo à inovação e você transforma um risco existente em oportunidade estratégica.
IA invisível exige visibilidade
A IA invisível é outro termo usado para a Shadow AI e você já percebeu que essa situação precisa ter visibilidade. Sem essa condição, você se sujeita a riscos significativos, que afetam as finanças e a reputação da sua empresa.
Para reduzir as ameaças, o indicado é usar uma plataforma de processos inteligentes que conte com recursos de inteligência artificial. A Lecom é a solução ideal, porque simplifica a gestão do fluxo de trabalho, a automação de atividades e o gerenciamento de processos de negócio.
Com a plataforma da Lecom, você tem mais autonomia e faz entregas eficientes dos processos digitais. Ainda otimiza as funções realizadas pela equipe para diminuir as ameaças.
Assim, você sabe o que é Shadow AI e Shadow IT e oferece exatamente o que os colaboradores precisam para automatizar suas atividades sem deixar de lado a preocupação com a segurança.
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