A pressão para acelerar a adoção da IA coloca as empresas diante de um desafio: como inovar com rapidez sem comprometer a segurança e a confiabilidade dos resultados? A resposta começa antes mesmo da aplicação dos modelos, na qualidade dos dados utilizados, na definição de quem pode acessá-los e na criação de ambientes seguros para desenvolver e testar soluções. Sem esses cuidados, a IA pode ampliar inconsistências, expor informações sensíveis e gerar retrabalho. Esse foi um dos pontos centrais do debate promovido pela TV Security em parceria com a Delphix, que discutiu o papel dos dados e dos testes na construção de uma inovação confiável.
“Costumo falar muito sobre a diferença entre pressa e velocidade. Quando fazemos algo com pressa, acabamos fazendo de qualquer jeito”, afirmou Fabiano Félix, diretor de Tecnologia e Segurança da Informação da Oslo DTVM. A observação evidencia uma questão importante para as organizações: acelerar projetos de IA não significa pular etapas de preparação. A verdadeira velocidade exige processos estruturados para sustentar o desenvolvimento, validar resultados e mitigar riscos desde a origem.
Governança e qualidade antes da escala
Para que a inteligência artificial gere resultados consistentes, as empresas precisam conhecer os dados disponíveis, sua origem, qualidade e finalidade, além de estabelecer regras de acesso e utilização. Informações desatualizadas ou inconsistentes podem comprometer as respostas dos modelos, enquanto a falta de controle sobre dados sensíveis aumenta os riscos de exposição.
Paulo Condutta, Especialista em Cibersegurança, tecnologia e gestão de riscos, destacou a importância de organizar e preparar as informações antes de ampliar seu uso. “É fundamental ter governança e curadoria dos dados para, só então, utilizá-los de forma mais ampla com as informações reais do ambiente”, explicou.
A curadoria exige esforço das equipes técnicas e envolve classificar, organizar e avaliar as informações que serão utilizadas. Por isso, governança não deve ser tratada como uma etapa burocrática, mas como parte da estratégia de IA. Repositórios bem estruturados, critérios de qualidade e permissões definidas ajudam a reduzir inconsistências e a estabelecer uma base mais segura para novos projetos.
Esse processo não precisa acontecer de uma só vez. As empresas podem começar por casos de uso prioritários, considerando a sensibilidade dos dados e os riscos envolvidos, e ampliar a adoção conforme amadurecem seus controles. O objetivo é fazer com que o crescimento das iniciativas acompanhe a capacidade de governá-las.
Testes seguros para acelerar o desenvolvimento
A proteção dos dados também precisa chegar aos ambientes de desenvolvimento e teste, validar aplicações com informações reais sem os devidos controles pode expor dados pessoais e corporativos. O uso de dados mascarados ou transformados permite preservar características importantes para os testes, reduzindo a exposição de informações sensíveis.
O controle de acesso é igualmente relevante quando diferentes equipes e agentes de IA interagem com sistemas e bases de dados. Cada acesso deve corresponder à necessidade da atividade, limitando a exposição desnecessária e os possíveis impactos de falhas.
Além da Segurança, a preparação dos ambientes influencia diretamente a velocidade de desenvolvimento. A demora para disponibilizar dados ou a dependência de cópias extensas de bases produtivas podem criar gargalos, atrasar validações e aumentar o retrabalho. Ambientes de teste protegidos e dados adequados a cada finalidade ajudam a conciliar agilidade e confiabilidade.
No fim das contas, a Segurança precisa nascer com o projeto, e não ser lembrada às vésperas do go-live. Governança, curadoria e testes seguros são o que garantem que a velocidade da IA se converta em inovação real, e não em novos riscos para o negócio.
