A Shadow AI nas empresas corresponde ao uso de ferramentas, contas ou sistemas de inteligência artificial sem conhecimento ou autorização da organização. O fenómeno abrange desde um trabalhador que utiliza uma conta pessoal num assistente público até uma equipa que cria aplicações ou agentes autónomos sem supervisão do departamento de tecnologias de informação.
A decisão de contornar as regras pertence a quem utiliza a ferramenta. Contudo, quando esta prática se generaliza, deixa de ser apenas um problema disciplinar ou técnico. Pode revelar que a empresa exige ganhos de produtividade, mas não oferece soluções aprovadas, formação adequada ou uma política compatível com as necessidades do trabalho.
Um inquérito internacional da PagerDuty, divulgado a 11 de junho de 2026, concluiu que 66% dos 1.250 profissionais consultados tinham usado ferramentas de IA que julgavam proibidas pelas respetivas empresas. A investigação abrangeu trabalhadores de grandes organizações nos Estados Unidos, Reino Unido, Austrália e Japão. Os resultados não representam todo o mercado de trabalho, mas mostram uma diferença entre a adoção individual e a capacidade de controlo das empresas analisadas.
A Shadow AI cria riscos para a confidencialidade, a propriedade intelectual, a proteção de dados e a segurança informática. A resposta, contudo, não passa apenas por proibir o acesso. As organizações precisam de perceber por que motivo os trabalhadores procuram estas ferramentas e como podem criar uma utilização autorizada, proporcional e verificável.
O que é Shadow AI nas empresas?
O conceito possui uma relação direta com a chamada Shadow IT, expressão usada para descrever aplicações e serviços tecnológicos adotados sem aprovação formal. A IA generativa acrescenta outra dimensão ao problema porque não se limita a armazenar ou transmitir informação. Pode interpretar documentos, produzir código, resumir reuniões, consultar bases de dados ou executar tarefas através de agentes.
A forma mais visível surge quando um trabalhador acede a um assistente público através de uma conta pessoal e introduz informação relacionada com a empresa. Existem, porém, utilizações menos evidentes:
- extensões de navegador com funções de IA;
- aplicações SaaS que receberam funcionalidades inteligentes;
- serviços de transcrição e resumo de reuniões;
- plataformas para gerar código, imagens ou apresentações;
- ligações entre assistentes e caixas de correio eletrónico;
- aplicações internas criadas através de interfaces de programação;
- modelos executados nos computadores ou servidores da organização;
- agentes com acesso a documentos, credenciais ou fluxos de trabalho.
A diversidade destas ferramentas dificulta a identificação da Shadow AI através de uma lista de plataformas proibidas. A Netskope referia, no relatório Shadow AI and Agentic AI 2025, que acompanhava mais de 1550 aplicações SaaS de IA generativa. Segundo a telemetria da empresa, 60% dos utilizadores empresariais destas aplicações ainda recorriam a contas pessoais sem gestão centralizada.
O problema também já não se restringe aos serviços acessíveis através do navegador. As equipas podem criar aplicações sobre plataformas empresariais, instalar modelos localmente ou desenvolver agentes com capacidade para consultar sistemas internos. Uma ferramenta executada dentro da infraestrutura da empresa não se torna segura por definição. Continua a exigir controlo de acessos, inventário, avaliação de riscos e supervisão.
Porque é que os trabalhadores contornam as regras
A explicação mais simples atribui o problema à imprudência. Essa leitura ignora as condições que favorecem o aparecimento da Shadow AI.
As ferramentas públicas são acessíveis, rápidas e fáceis de testar. Um trabalhador pode adotá-las para resumir documentos, preparar mensagens, analisar dados ou criar apresentações sem esperar pela aprovação de uma nova aplicação. Se a empresa avaliar o desempenho pela quantidade e pela velocidade do trabalho, o incentivo à utilização pode superar o receio de infringir uma política interna.
A ausência de alternativas também pesa. Uma proibição torna-se difícil de cumprir quando a organização não disponibiliza uma ferramenta autorizada para responder à mesma necessidade. O profissional fica perante uma escolha: manter o processo anterior, apesar da pressão por eficiência, ou procurar uma solução por iniciativa própria.
O inquérito da PagerDuty ajuda a compreender este conflito. Cerca de 77% dos participantes consideravam que as restrições empresariais limitavam o desenvolvimento profissional ou a mobilidade da carreira. Além disso, 81% acreditavam que as chefias seguiam regras diferentes das impostas aos restantes trabalhadores.
Estes resultados baseiam-se nas perceções dos participantes e não provam, por si sós, que as lideranças violam as políticas. Mostram, contudo, que a coerência das regras influencia a confiança. Uma empresa perde autoridade para exigir contenção se os trabalhadores acreditarem que os níveis hierárquicos superiores possuem exceções informais.
A formação também interfere no comportamento. O artigo do TecheNet sobre usar IA no trabalho explicou que a literacia não se resume à escrita de instruções. Exige avaliar resultados, reconhecer limitações e compreender os dados que podem ser partilhados. Sem essa preparação, um trabalhador pode não distinguir uma experiência inofensiva de uma exposição de informação empresarial.
Os dados podem sair do controlo da organização
O risco da Shadow AI depende da ferramenta, da conta utilizada, das configurações, dos termos contratuais e da informação introduzida. Não é correto afirmar que todas as plataformas públicas usam os pedidos para treinar modelos. Alguns serviços permitem excluir os dados do treino, enquanto planos empresariais podem oferecer garantias adicionais sobre retenção, isolamento e utilização da informação.
A existência destas diferenças reforça a necessidade de avaliação prévia. Se um trabalhador recorre a uma conta pessoal, a empresa pode desconhecer o fornecedor, as condições aplicáveis, o local de tratamento dos dados e o período durante o qual a informação permanece armazenada.
No estudo da PagerDuty, 88% dos participantes afirmaram ter partilhado informação relacionada com o trabalho em ferramentas públicas. Entre os conteúdos indicados estavam mensagens, notas de reuniões e dados de clientes. Cerca de 31% referiram informação financeira, documentos confidenciais ou estratégias empresariais.
Os riscos não se limitam à divulgação direta. Uma extensão pode solicitar acesso ao conteúdo das páginas visitadas. Um assistente ligado ao correio eletrónico pode consultar mensagens e anexos. Um agente com permissões excessivas pode alterar ficheiros ou executar ações sem uma validação adequada.
A IBM concluiu, no Cost of a Data Breach Report 2025, que uma em cada cinco organizações estudadas sofreu uma violação associada a Shadow AI. As entidades com maior presença de sistemas não autorizados registaram custos médios adicionais de 670 mil dólares. Apenas 37% dispunham de políticas para gerir a IA ou detetar utilizações sem aprovação.
Nos incidentes associados a Shadow AI, a informação pessoal de clientes apareceu em 65% dos casos e a propriedade intelectual em 40%. A IBM registou valores globais inferiores para estas duas categorias, de 53% e 33%, respetivamente.
Estes dados não permitem estimar a frequência do fenómeno em todas as empresas. Resultam de organizações que já sofreram violações e servem para caracterizar o impacto dos incidentes analisados.
O TecheNet já abordou os riscos da IA generativa para os dados empresariais, com base em telemetria que mostrou o crescimento do tráfego e dos incidentes de perda de informação. A Shadow AI agrava esta dificuldade porque retira visibilidade às equipas responsáveis pela proteção dos sistemas.
Proibir a IA pode aumentar a utilização clandestina
Uma empresa pode decidir que determinada ferramenta apresenta riscos incompatíveis com a sua atividade. A proibição é justificável quando existe uma avaliação concreta e quando protege informação sensível, sistemas críticos ou obrigações legais.
O problema surge quando a organização transforma uma regra genérica na totalidade da sua estratégia. Uma política que apenas declara «não utilizar IA» não esclarece quais são os serviços abrangidos, que dados estão protegidos, se existem exceções ou como deve um trabalhador propor uma nova utilização.
As proibições absolutas também envelhecem depressa. As funções de IA aparecem em aplicações já contratadas pelas empresas, por vezes sem que os utilizadores ou os responsáveis de segurança reconheçam a alteração. Bloquear alguns assistentes conhecidos não oferece controlo sobre todo o ecossistema.
A política deve distinguir atividades. A criação de uma primeira versão de um texto com informação pública não apresenta o mesmo risco que a análise de contratos, dados clínicos, currículos, código proprietário ou relatórios financeiros. Também não deve receber o mesmo tratamento uma ferramenta empresarial sujeita a contrato e uma conta pessoal num serviço público.
Esta abordagem baseada no risco é particularmente relevante para as pequenas organizações. A adoção de IA sem supervisão nas PME pode decorrer sem equipas dedicadas à segurança ou à conformidade, o que reduz a capacidade para identificar os serviços utilizados e acompanhar o percurso dos dados.
Como reduzir a Shadow AI sem bloquear o trabalho
O primeiro passo consiste em conhecer a utilização real. Um questionário confidencial, entrevistas com as equipas ou a análise dos acessos autorizada pela política interna podem revelar que ferramentas já entraram nos processos e que problemas procuram resolver.
A empresa pode depois criar um inventário de sistemas, contas, integrações e agentes. Esse registo deve identificar responsáveis, finalidades, categorias de dados, permissões, fornecedores e mecanismos de supervisão.
Também é necessário definir regras compreensíveis. Em vez de depender apenas de uma lista de aplicações, a política pode classificar a informação que nunca deve sair dos sistemas autorizados. Dados pessoais, segredos comerciais, credenciais, documentos sujeitos a sigilo e código não publicado exigem condições específicas.
A resposta deve combinar medidas organizacionais e técnicas:
- disponibilizar ferramentas autorizadas para necessidades reais;
- separar contas pessoais e empresariais;
- aplicar autenticação, controlo de acessos e registos de atividade;
- limitar as permissões de aplicações e agentes;
- usar mecanismos de prevenção de perda de dados;
- exigir validação humana nas decisões com impacto;
- formar cada equipa de acordo com as tarefas e os riscos;
- criar um processo para testar e aprovar novas ferramentas;
- rever contratos, definições de retenção e condições de privacidade;
- atualizar a política à medida que os sistemas mudam.
A monitorização da Shadow AI pode ajudar a identificar aplicações, pedidos e respostas que escapam aos controlos tradicionais. A tecnologia, contudo, não substitui uma política clara. Detetar um acesso não explica por que motivo o trabalhador procurou a ferramenta nem resolve a ausência de uma alternativa aprovada.
Na União Europeia, a formação também possui uma dimensão regulamentar. O artigo 4.º do Regulamento da Inteligência Artificial exige que fornecedores e entidades utilizadoras apoiem o desenvolvimento da literacia em IA das pessoas que operam estes sistemas em seu nome.
A Comissão Europeia recomenda que as medidas considerem os conhecimentos dos profissionais, o contexto e os riscos dos sistemas utilizados. Não existe um modelo único de curso, mas a simples entrega das instruções da ferramenta pode revelar-se insuficiente.
A Shadow AI também é um problema de liderança
Os trabalhadores continuam responsáveis pelas ferramentas que escolhem e pela informação que partilham. A procura de maior rapidez não justifica a exposição de dados confidenciais nem o incumprimento consciente das regras.
As chefias também possuem responsabilidade. São elas que definem objetivos, prazos e critérios de avaliação. Se exigirem ganhos associados à inteligência artificial sem disponibilizar meios seguros, podem incentivar práticas que a política formal proíbe.
À organização cabe estabelecer regras coerentes, oferecer alternativas e criar condições para a aprendizagem. Também deve aplicar as mesmas exigências aos diferentes níveis hierárquicos. Uma política perde credibilidade quando os trabalhadores percecionam exceções para quem ocupa funções de liderança.
A Shadow AI não resulta apenas do excesso de iniciativa individual. Surge também da diferença entre a velocidade com que os profissionais adotam novas ferramentas e a capacidade das empresas para adaptar processos, formação e mecanismos de controlo.
Proibir pode ser necessário em determinados contextos. Não constitui, por si só, uma estratégia de governação. A empresa que pretende reduzir a utilização clandestina precisa de conhecer as necessidades das equipas, disponibilizar soluções adequadas e definir limites que possam ser compreendidos e cumpridos.
Quando a inteligência artificial entra na empresa às escondidas, a falha pode ter começado antes do primeiro pedido enviado pelo trabalhador.
Outros artigos interessantes:
