O desafio, porém, não está apenas em utilizar agentes inteligentes, mas em governar as decisões que eles passam a executar em nome do negócio.
O risco não surge porque um agente toma decisões. Ele surge quando essas decisões são executadas com permissões maiores do que deveriam ou sem mecanismos capazes de limitar seu comportamento.
Quanto maior o seu alcance operacional, maior também o impacto potencial de uma decisão incorreta, manipulada ou executada fora do contexto esperado.
Afinal, esses agentes deixam de apenas responder perguntas para consultar sistemas, acessar aplicações corporativas, utilizar ferramentas, executar comandos e interagir com informações críticas utilizando credenciais legítimas.
Quando atacantes manipulam esse processo, o problema deixa de estar apenas no modelo de inteligência artificial e passa a envolver identidade, autorização e governança.
Técnicas como Prompt Injection, envenenamento de bases utilizadas por arquiteturas RAG (RAG Poisoning) e comprometimento de ferramentas conectadas exploram diferentes caminhos para o mesmo objetivo: induzir o agente a executar ações para as quais nunca deveria ter sido autorizado.
Como esses agentes operam em múltiplos sistemas e utilizam diferentes fontes de contexto, os atacantes nem sempre precisam comprometer o modelo de IA.
Em muitos casos, basta manipular as informações recebidas, influenciar seu contexto ou explorar ferramentas às quais ele já possui acesso. O resultado é uma falha de governança.
O agente permanece autenticado, opera com credenciais válidas e continua sendo reconhecido como legítimo, mas passa a executar ações incompatíveis com as políticas estabelecidas pela organização.
Leia mais: Ataques a credenciais expõem falhas na segurança de identidades
Agentes de IA criam um novo perfil de risco
Durante muitos anos, a gestão de identidades concentrou seus esforços em contas de serviço, APIs, aplicações e processos automatizados. Os agentes de IA mudam essa lógica.
Embora críticas, essas identidades normalmente executavam tarefas previsíveis e previamente definidas. Os agentes de IA representam uma mudança importante nesse cenário.
Além de possuírem identidade própria para autenticar-se, eles também interpretam contexto, escolhem quais ferramentas utilizar, consultam diferentes fontes de informação e executam sequências de ações de forma autônoma.
Na prática, seu comportamento se aproxima muito mais de uma identidade privilegiada do que de um software convencional.
À medida que a IA passa a automatizar atividades de maior impacto para o negócio, a possibilidade de agentes mal gerenciados percorrerem ambientes corporativos, acessarem dados sensíveis e executarem operações críticas exige um novo modelo de governança.
Dessa forma, o problema deixa de ser apenas proteger modelos de IA. Passa a ser controlar o alcance operacional das identidades que permitem que esses modelos atuem.
O mercado já reconhece esse novo desafio
Essa preocupação já aparece nos indicadores de mercado. Segundo o relatório Panorama da Segurança de Identidade 2025, 68% das organizações afirmam ainda não possuir controles específicos para IA e grandes modelos de linguagem, embora 82% reconheçam que sua utilização amplia os riscos relacionados ao acesso a informações sensíveis.
Ao mesmo tempo, apenas 52% conseguem rastrear e auditar quais dados são acessados por seus agentes de IA reduzindo significativamente sua capacidade de investigar incidentes, comprovar conformidade ou identificar comportamentos anômalos.
Essa diferença entre a velocidade de adoção da IA e a maturidade dos controles cria uma lacuna de governança. Enquanto organizações incorporam rapidamente novas capacidades de IA ao ambiente corporativo, muitas ainda tratam seus agentes como simples componentes de software.
Na prática, porém, esses agentes operam como identidades capazes de autenticar-se, acessar recursos, utilizar ferramentas e executar ações em nome da organização.
Por isso, organizações precisam incorporar qualquer agente com acesso a ferramentas corporativas à sua estratégia de governança de identidade e acesso, em vez de administrá-lo apenas como um recurso tecnológico.
Por que a governança precisa acompanhar todo o ciclo de vida do agente?
A resposta para esse novo cenário não está em limitar a inovação, mas em ampliar a governança.
Assim como acontece com usuários humanos e outras identidades não humanas, organizações precisam descobrir, inventariar, atribuir responsáveis e aplicar controles proporcionais ao risco de cada agente de IA.
Sem esse processo, agentes podem permanecer ativos mesmo após deixarem de cumprir sua finalidade, mantendo credenciais válidas, permissões excessivas e acesso contínuo a sistemas críticos.
Isso significa que governar agentes não consiste apenas em definir permissões durante sua implantação.
É necessário acompanhar continuamente todo o seu ciclo de vida:
- descobrir novas identidades criadas pela organização;
- estabelecer um proprietário responsável por cada agente;
- definir privilégios compatíveis com sua função;
- revisar periodicamente seus acessos;
- monitorar continuamente seu comportamento;
- revogar credenciais e desativar identidades que deixaram de ser necessárias.
Esse modelo reduz o risco de agentes órfãos, privilégios permanentes e acessos esquecidos permanecerem disponíveis por tempo suficiente para serem explorados.
À medida que aplicações inteligentes passam a executar ações em nome das organizações, a governança deixa de estar concentrada apenas nas pessoas.
Ela passa a incluir identidades autônomas que precisam ser continuamente descobertas, autenticadas, autorizadas, monitoradas e desativadas quando seu propósito deixa de existir.
Governar agentes é uma responsabilidade corporativa
Definitivamente, a governança de agentes exige mais do que novas ferramentas. A autonomia que esses agentes incorporam não elimina a responsabilidade da organização sobre suas decisões.
Embora sejam capazes de executar ações sem intervenção humana, continuam utilizando identidades, permissões e políticas definidas por pessoas. Por isso, a pergunta deixou de ser apenas “o que esse agente é capaz de fazer?”.
Ela passa a ser:
- Quem é responsável por esse agente?
- Quais sistemas ele pode acessar?
- Quais decisões estão autorizadas a executar?
- Como seu comportamento será monitorado?
- Quanto tempo ele deve permanecer ativo?
Responder a essas perguntas é o que transforma inteligência artificial em inovação segura. Porque, em um ambiente onde agentes passam a agir em nome da organização, governar acessos já não é suficiente. É preciso governar identidades capazes de tomar decisões.
Lembre-se de tratar cada agente como uma identidade governada individualmente, com regras explícitas de propriedade, escopo e contenção.
Leia mais: O que mudou na gestão de identidades em ambientes complexos?
Como preparar sua estratégia de identidade para a era dos agentes de IA
Conforme agentes de IA assumem tarefas cada vez mais críticas, organizações precisam evoluir sua estratégia de identidade para acompanhar esse novo modelo operacional.
Isso significa deixar de enxergar agentes apenas como componentes tecnológicos e passar a tratá-los como identidades que possuem ciclo de vida, responsabilidades definidas e acesso contínuo a recursos críticos.
É justamente nesse contexto que soluções modernas de gestão de identidade ganham protagonismo com plataformas especializadas que permitem acompanhar todo o ciclo de vida de agentes de IA.
Mais do que implantar tecnologias, o desafio passa a ser construir uma estratégia integrada de identidade que acompanhe a evolução do ambiente, conectando governança, segurança e operação.
Como integradora de cibersegurança, a 3STRUCTURE apoia organizações na construção dessa jornada.
Combinamos estratégia, arquitetura e tecnologias líderes de mercado, como a CyberArk, para fortalecer a governança de identidades humanas e não humanas, reduzir riscos operacionais e preparar os ambientes para uma adoção segura da inteligência artificial.
