Contas pessoais em quase metade do uso de IA nas empresas expõem brechas críticas de segurança
Quase metade das interações com ferramentas de Inteligência Artificial em ambientes corporativos está acontecendo fora do alcance dos times de segurança. É o que mostra o relatório Enterprise AI Usage Risk Report 2026, divulgado pela Akamai em 5 de agosto. Segundo o estudo, 47,11% das conversas com soluções de IA feitas em contexto de trabalho utilizam identidades pessoais – contas privadas, não gerenciadas pelas empresas, sem qualquer controle formal de segurança, conformidade ou auditoria.
O levantamento ainda traz outro dado preocupante: 14,4% das conversas realizadas com e-mails corporativos estão associadas a assinaturas pessoais de serviços de IA. Na prática, isso significa que funcionários usam o e-mail da empresa para se cadastrar em planos individuais, cujo tratamento de dados muitas vezes inclui o uso das informações fornecidas para treinar modelos públicos. Com isso, dados sensíveis podem acabar alimentando sistemas de IA fora do perímetro corporativo e sem qualquer governança.
Superusuários de IA concentram maior parte do risco
O relatório evidencia que o risco não está distribuído de forma homogênea entre todos os colaboradores. Ele é altamente concentrado em um grupo restrito, classificado como “superusuários de IA”. Embora quase 20% da força de trabalho faça uso semanal de ferramentas de IA, os 5% mais ativos geram um volume desproporcional de interações: pelo menos 144 conversas por pessoa, em comparação com a média geral de 36.
Esses superusuários normalmente são profissionais que incorporam a IA diretamente em fluxos de trabalho críticos: tomam decisões operacionais com apoio de modelos generativos, manipulam grandes volumes de dados internos, compartilham informações sensíveis e fazem upload de arquivos corporativos. Por estarem mais integrados ao negócio e usarem a tecnologia de forma intensa, ampliam significativamente a superfície de ataque e o potencial de vazamento ou uso indevido de dados estratégicos.
Para os CISOs, isso significa que políticas genéricas podem não ser suficientes. Mapear quem são esses superusuários, como utilizam a IA, quais ferramentas adotam e quais dados manipulam torna-se um passo central na estratégia de gestão de risco. Em muitas organizações, esses perfis incluem desenvolvedores, analistas de dados, profissionais de finanças, jurídico, marketing e executivos de alto escalão.
Novas técnicas de ataque: vibe hacking, CursorJacking e CometJacking
Um dos pontos mais sensíveis do relatório é a descrição de três metodologias de ataque identificadas em 2026, capazes de contornar defesas tradicionais e explorar o uso corporativo de IA:
– Vibe hacking: consiste em manipular arquivos de instrução ou configurações de contexto usadas por assistentes de codificação e outras ferramentas de IA. Ao “ajustar o clima” ou a orientação desses arquivos de forma maliciosa, atacantes induzem o sistema a produzir código inseguro, ignorar boas práticas ou aceitar comportamentos que abrem brechas de segurança, sem que o usuário perceba de imediato.
– CursorJacking: se baseia no uso de extensões maliciosas ou comprometidas para capturar chaves de API e credenciais associadas a assistentes de IA e outras ferramentas integradas ao ambiente de desenvolvimento. Uma vez em posse desses tokens, criminosos podem acessar recursos, dados, históricos de conversas e integrações sensíveis, muitas vezes com privilégios elevados.
– CometJacking: utiliza injeção indireta de prompt para manipular agentes de IA que operam em navegadores. Em vez de atacar diretamente o modelo, o invasor altera conteúdos, scripts ou elementos do ambiente de execução, induzindo o agente a executar ações não autorizadas ou a exfiltrar informações, sem disparar alertas de segurança tradicionais.
Essas técnicas mostram que o foco da segurança de IA precisa ir além da proteção de dados estáticos ou da simples proibição de certas ferramentas. Trata-se de um novo vetor de ataque, no qual o próprio fluxo de interação – os prompts, o contexto e as integrações – se torna alvo preferencial.
Extensões de IA em navegadores: porta de entrada para vulnerabilidades
O estudo da Akamai também lança luz sobre o risco crescente associado às extensões de IA instaladas em navegadores corporativos. De acordo com o relatório, 16,31% dessas extensões possuem vulnerabilidades conhecidas (CVEs), um percentual significativamente maior que o observado em extensões comuns, que é de 10,8%.
Ainda mais alarmante é o nível de acesso solicitado: 41,91% das extensões de IA pedem permissão para executar scripts, contra 15,4% nas extensões padrão. Esse acesso ampliado a scripts, páginas e dados do navegador permite que extensões mal escritas ou maliciosas monitorem atividades, leiam dados confidenciais exibidos em portais internos, interfiram em sessões autenticadas e até modifiquem conteúdos apresentados aos usuários.
Em muitos casos, essas extensões são instaladas diretamente pelos colaboradores, sem avaliação de risco, sem homologação da área de TI e sem qualquer monitoramento contínuo. Isso cria um cenário de “shadow AI” também no nível do navegador, em que o ecossistema de plugins se torna tão ou mais perigoso que o próprio uso das ferramentas de IA em si.
Agentes autônomos de IA e o desafio dos “guardrails”
O relatório chama atenção ainda para a proliferação de agentes autônomos de IA – sistemas capazes de tomar decisões, executar tarefas em sequência, interagir com múltiplas ferramentas e navegar em ambientes digitais de forma relativamente independente. Diferentemente de um chatbot simples, esses agentes podem, por exemplo, ler e-mails, acessar APIs, atualizar registros em sistemas internos, acionar automações e até criar novos fluxos de trabalho.
O problema é que muitos desses agentes são implementados com controles de segurança frágeis ou inexistentes. Operam “fora dos trilhos” (fora dos guardrails) estabelecidos pelo time de segurança, sem limites claros de privilégio, sem logs adequados e sem monitoramento em tempo real do que estão fazendo. Isso aumenta o risco de:
– Exfiltração acidental de dados sensíveis para serviços externos;
– Comportamentos inesperados em resposta a prompts maliciosos;
– Escalada de privilégios por meio de integrações mal configuradas;
– Geração de ações irreversíveis em sistemas críticos (como exclusão ou alteração de dados).
Ao se tornarem uma espécie de “colega de trabalho” digital, esses agentes passam a ter contato direto com as “joias da coroa” das empresas – bases de dados proprietárias, propriedade intelectual, informações de clientes e segredos de negócio.
Cinco prioridades recomendadas para os CISOs
Como resposta a esse cenário, a Akamai aponta cinco linhas de ação prioritárias para líderes de segurança:
1. Identificar e monitorar superusuários de IA
Mapear quem usa IA com maior intensidade, quais ferramentas utilizam, em que processos e com quais tipos de dados. Esses usuários precisam de políticas específicas, treinamento avançado e monitoramento contínuo, não apenas de controles genéricos.
2. Eliminar ou reduzir a shadow AI
Implementar mecanismos de descoberta contínua de aplicações e serviços de IA utilizados na rede, nos dispositivos e nos navegadores. O objetivo é enxergar o que hoje opera “no escuro” e, a partir daí, definir o que será bloqueado, permitido ou regulado.
3. Inspecionar a camada de interação em tempo real
Em vez de olhar apenas para o tráfego de rede, as empresas precisam acompanhar a própria camada de interação com a IA: prompts, arquivos enviados, tipos de conteúdo trocados e ações disparadas. Isso permite detectar uso indevido, tentativas de injeção de prompt e vazamento de informações sensíveis.
4. Tratar extensões de navegador como software privilegiado
Extensões, especialmente as de IA, devem seguir o mesmo rigor de avaliação de risco, homologação e atualização aplicado a qualquer software crítico. Isso inclui listas de permissão controladas, restrição de instalação pelos usuários e monitoramento de comportamento suspeito.
5. Aplicar privilégio mínimo a agentes autônomos
Agentes de IA devem ter exatamente o nível de acesso necessário para executar suas tarefas – e nada além disso. Limitação de escopo, segmentação de dados, uso de credenciais específicas e logs detalhados são componentes essenciais para reduzir danos em caso de comprometimento ou falha de comportamento.
IA como “colega de trabalho” com acesso às joias da coroa
Na avaliação de Or Eshed, vice-presidente da Akamai, a IA deixou de ser apenas uma ferramenta de produtividade para se tornar algo mais próximo de um colaborador digital, com autonomia crescente e poder real de influência sobre processos críticos. A metáfora reforça um ponto-chave: ao adotar IA no dia a dia corporativo, as empresas não estão simplesmente instalando mais um software, mas integrando um novo ator ao seu ecossistema.
Esse “colega” frequentemente tem acesso direto às informações mais valiosas da organização – as chamadas joias da coroa: estratégias, códigos-fonte, dados de clientes, segredos industriais, relatórios financeiros e outros ativos altamente confidenciais. Sem políticas e controles adequados, esse acesso pode ser explorado por atacantes externos ou resultar em vazamentos por uso indevido ou descuido interno.
Como as empresas podem transformar risco em vantagem competitiva
Apesar do cenário desafiador, o relatório também sugere que empresas capazes de estruturar uma governança sólida de IA tendem a transformar esse risco em diferencial competitivo. Algumas medidas práticas incluem:
– Criar uma política corporativa clara para uso de IA, que detalhe o que é permitido, quais ferramentas são aprovadas, quais dados podem ou não ser usados e em que contexto.
– Estabelecer um processo de homologação de ferramentas de IA, avaliando aspectos de segurança, privacidade, armazenamento de dados e possibilidade de opt-out de uso para treinamento de modelos.
– Implementar treinamentos contínuos para diferentes perfis de usuários, com foco em boas práticas de prompt, proteção de dados confidenciais e identificação de sinais de manipulação ou engenharia social via IA.
– Desenvolver modelos internos ou ambientes controlados de IA, quando houver necessidade de trabalhar com dados altamente sensíveis, mantendo o processamento dentro do próprio perímetro ou em estruturas de nuvem sob rígidos controles contratuais.
– Integrar a segurança de IA à estratégia de cibersegurança já existente, evitando que o tema seja tratado de forma isolada. Ferramentas de monitoramento, SIEM, DLP e soluções de gestão de identidade devem ser ajustadas para contemplar o uso de IA.
O papel da cultura organizacional no uso seguro de IA
Tecnologia e processos não são suficientes se a cultura da empresa não acompanhar essa transformação. Em muitos casos, o uso de contas pessoais e assinaturas individuais de IA surge como resposta à falta de ferramentas oficiais, excesso de proibições genéricas ou demora na adoção de soluções modernas. Isso incentiva o surgimento da shadow AI.
Empresas que desejam reduzir esse fenômeno precisam adotar uma postura mais colaborativa: ouvir as áreas de negócio, entender as necessidades reais de produtividade, oferecer alternativas seguras e, principalmente, comunicar claramente os riscos do uso não autorizado. Quando o time percebe que há caminhos oficiais ágeis e funcionais, a tendência de recorrer a contas pessoais diminui.
Preparando-se para o futuro da IA corporativa
O cenário descrito pela Akamai deixa evidente que o uso de IA em empresas continuará crescendo de forma acelerada e se tornando cada vez mais integrado à operação diária. A questão central não é mais se a organização deve ou não usar IA, mas como fazê-lo de forma segura, governada e estratégica.
Investir em visibilidade, controle e educação dos usuários, especialmente dos superusuários, será decisivo para evitar que a IA se torne um ponto cego da segurança. Ao mesmo tempo, enxergar essa tecnologia como um componente estrutural do negócio – e não apenas como um experimento pontual – ajuda a alinhar segurança, inovação e resultados.
Em um ambiente em que quase metade das interações com IA ocorre por meio de contas pessoais, o desafio é urgente: trazer esse uso para dentro de um modelo governado, reduzir a exposição desnecessária e, a partir daí, explorar o verdadeiro potencial da inteligência artificial como aliada da eficiência, da competitividade e, paradoxalmente, da própria segurança corporativa.