Glossário
O que é shadow AI? Os riscos do uso de IA que a empresa não enxerga, e o que organizações e pessoas devem fazer
Shadow AI é o uso de ferramentas de IA no trabalho fora da aprovação ou do controle da organização. Os riscos (dados confidenciais ou pessoais inseridos na IA, extensões de navegador com IA, acesso OAuth a e-mail e drives) e como gerenciar com ferramentas aprovadas e uma regra de dados em vez de uma proibição.
Shadow AI são ferramentas de IA usadas no trabalho sem que a empresa saiba. Veja o que dá errado e o que organizações e pessoas devem fazer, cada uma do seu lado.
Significado: a forma de IA da shadow IT
Shadow IT é quando funcionários usam no trabalho serviços em nuvem ou dispositivos que a empresa não aprovou. Shadow AI é a parte disso que envolve ferramentas de IA. Raramente é mal-intencionada. Começa com motivos como "quero escrever a ata da reunião mais rápido" ou "quero corrigir este bug mais rápido", usando a ferramenta prática que estiver à mão.
A shadow AI de hoje vai além de colar texto num chatbot. Extensões de navegador leem a página que você tem aberta, e agentes de IA se conectam a contas de trabalho para ler e-mails e arquivos e agir sobre eles.
Chatbots
colar texto ou arquivos numa conta pessoal
Assistentes de programação
enviar código-fonte interno e arquivos de configuração
IA de atas de reunião
gravar o áudio ou a tela de reuniões num serviço externo
Extensões de navegador com IA
podem ler as páginas de trabalho que você tem abertas
Concessões OAuth
permitir que uma ferramenta de IA leia e-mails ou drives
Agentes de IA com chaves de API
operar sistemas da empresa em seu nome
Por que acontece
Na maioria dos casos, os motivos são a conveniência e a empresa não oferecer uma alternativa. Não há ferramenta aprovada, a aprovação demora demais, ou as regras são tão vagas que ninguém sabe o que é proibido. Nessa situação, as pessoas resolvem o trabalho rapidamente com contas pessoais.
Em maio de 2023, foi noticiado que a Samsung Electronics restringiu o uso interno de IA generativa depois de descobrir que funcionários haviam enviado código-fonte interno e conteúdo de reuniões ao ChatGPT (noticiado por Bloomberg, Fortune e outros). Segundo as reportagens, a empresa estava preocupada com o fato de que dados enviados a serviços externos são difíceis de recuperar e apagar, e disse que criaria suas próprias ferramentas internas de tradução e resumo. O caso é muito citado como exemplo de dados inseridos pela vontade de trabalhar com mais eficiência.
O que dá errado
1. Inserir dados confidenciais ou pessoais
O caso mais comum é colar dados de clientes ou documentos internos na IA. A forma como esse conteúdo é tratado depende de o plano ser para consumidores ou empresarial, e das configurações. Resumindo a documentação oficial dos provedores em outubro de 2026:
| Provedor | Planos para consumidores | Planos empresariais e API |
|---|---|---|
| OpenAI | Pode ser usado para treinamento; dá para desativar nas configurações | Não é usado para treinamento por padrão |
| Anthropic | O usuário escolhe se permite o treinamento (atualização dos termos de 2025) | Fora dessa atualização (cobertos pelos termos comerciais) |
| Google (Gemini) | Com a "Atividade" mantida ativada, pode ser usado para treinamento e revisão humana | Contas de trabalho têm termos diferentes de tratamento de dados |
Esta tabela só dá o essencial. Os prazos de retenção, a retenção para monitoramento de abuso e o tratamento do feedback que você envia variam por provedor, e os termos mudam. Sempre verifique as páginas de ajuda oficiais e a política de privacidade antes de adotar uma ferramenta.
Em seu alerta de 2 de junho de 2023, a Comissão de Proteção de Informações Pessoais do Japão observou que, se uma empresa insere num serviço de IA generativa prompts que contêm dados pessoais sem o consentimento da pessoa, e esses dados são tratados para fins diferentes de gerar a resposta, a empresa pode violar a Lei de Proteção de Informações Pessoais do Japão. Por isso, ela pede que as empresas que inserem esses prompts confirmem com cuidado que o provedor não usará os dados para aprendizado de máquina. Outras jurisdições têm suas próprias regras, como o GDPR na UE.
2. Concessões OAuth e chaves de API
Quando alguém clica em "Fazer login com o Google" ou "Conectar sua conta Microsoft" e permite que uma ferramenta de IA leia e-mails ou drives, a ferramenta pode continuar lendo dados da empresa sem a senha do funcionário. Mesmo depois que o funcionário sai da empresa, o acesso continua até a concessão ser revogada. Dar a um agente de IA uma chave de API de um sistema da empresa funciona do mesmo jeito: se a chave vazar, tudo o que ela permite fazer pode ser usado de fora (→ o básico sobre arquivos .env e chaves de API).
3. Extensões de navegador com IA
Muitas extensões de IA que resumem páginas ou melhoram textos pedem permissão para ler o conteúdo da página que você tem aberta. Isso inclui telas de sistemas da empresa, telas de gestão de clientes e portais internos. As extensões também podem mudar de dono depois de lançadas, ou mudar de comportamento com uma atualização.
4. Erros nas respostas, direitos e registros
As respostas da IA contêm erros. Se um conteúdo incorreto vai direto para um cliente, ou se um código com licença incerta entra num produto, a responsabilidade é da organização que o usou. E quando as trocas de trabalho ficam em contas pessoais, elas ficam fora da preservação de registros para auditorias e processos judiciais (legal hold), deixando a empresa sem como explicar o que aconteceu.
Como evitar vazamentos de dados pela IA generativa
Vazamentos de dados pela IA generativa costumam acontecer porque dados inseridos, ou acessos concedidos, acabam fora do controle da empresa. Veja o que organizações e pessoas podem fazer, rota por rota.
| Como os dados vazam | O que a organização faz | O que as pessoas fazem |
|---|---|---|
| O conteúdo inserido é armazenado pelo provedor e usado para treinamento | Aprovar uma ferramenta com termos empresariais que não treinam com as entradas | Manter dados de trabalho fora de contas pessoais; desativar o treinamento no uso pessoal |
| Uma conta pessoal é sequestrada e o histórico de conversas é lido | Fazer as pessoas entrarem com contas da empresa (SSO) e autenticação multifator | Ativar a autenticação multifator e apagar o histórico de que não precisa mais |
| Um link de conversa compartilhada torna a conversa visível fora da empresa | Incluir o compartilhamento na regra de IA e verificar se o console de administração pode restringi-lo | Antes de criar um link, verificar que a conversa não contém nada confidencial |
| Concessões OAuth ou extensões continuam lendo dados da empresa | Revisar apps autorizados e extensões, e limitá-los com uma lista de permissões | Ler as permissões na tela de consentimento antes de permitir |
| Dados de outras pessoas ou erros na resposta saem como estão | Definir uma etapa em que uma pessoa verifica a resposta antes de ela sair da empresa | Verificar fatos e dados pessoais na resposta antes de usá-la |
O que órgãos públicos disseram
- Em seu alerta de 2 de junho de 2023, a Comissão de Proteção de Informações Pessoais do Japão alertou os usuários em geral de que os dados pessoais que inserem podem ser usados para aprendizado de máquina e voltar a aparecer de forma imprecisa. Ela pede que leiam os termos e a política de privacidade do provedor e decidam com base nisso o que inserir.
- O mesmo alerta pede às empresas que inserem prompts com dados pessoais que confirmem que isso está dentro da finalidade de uso declarada, e que confirmem com cuidado que o provedor não usará os dados para aprendizado de máquina.
- Em "10 Major Information Security Threats 2026" (publicado em 29 de janeiro de 2026), a IPA do Japão (Agência de Promoção da Tecnologia da Informação) colocou "riscos cibernéticos no uso de IA" em terceiro lugar para organizações, em sua primeira aparição. Vazamentos de dados não intencionais causados por pouca compreensão da IA fazem parte disso.
O que verificar num plano empresarial
A documentação oficial dos provedores, conferida em 6 de outubro de 2026, diz que as entradas de planos empresariais não são usadas para treinamento por padrão.
- OpenAI: dados do ChatGPT Business, Enterprise e Edu, e da API, não são usados para treinar modelos por padrão
- Anthropic: entradas e saídas de produtos comerciais como o Claude for Work e a API não são usadas para treinamento por padrão (as exceções incluem feedback ou relatórios de bugs enviados pelo usuário)
- Google: no Gemini para Google Workspace, os prompts são tratados como dados do cliente e não são usados para treinar modelos de IA generativa sem permissão ou instrução prévia do cliente
Antes de assinar, verifique mais do que o treinamento: prazos de retenção e exclusão, se os administradores podem ver o uso e se há suporte a SSO.
A visão deste site: um plano empresarial ainda precisa de uma regra de dados
"Não usado para treinamento" não significa "não armazenado". Mesmo nos planos empresariais, por quanto tempo as conversas ficam com o provedor depende do contrato e das configurações, e elas podem ser retidas por um período para monitorar abusos. E obrigações legais, como verificar a finalidade de uso de dados pessoais, continuam valendo seja qual for o contrato. Por isso, achamos que um contrato empresarial e uma regra de dados só funcionam quando você tem os dois.
Para organizações: traga o uso para a vista
As Diretrizes de IA para Empresas do Japão, publicadas pelo Ministério de Assuntos Internos e Comunicações e pelo Ministério da Economia, Comércio e Indústria (mais recente: versão 1.2, de 31 de março de 2026), tratam as empresas que usam IA no trabalho como "usuários empresariais de IA" e pedem uma gestão proporcional ao risco. Um primeiro passo prático contra a shadow AI é trabalhar nesta ordem.
Ofereça uma ferramenta de IA aprovada
Escolha um contrato empresarial que não use as entradas para treinamento e verifique se é possível controlar a retenção e se os administradores podem revisar o histórico. Publique a lista de ferramentas que podem ser usadas. Oferecer uma alternativa primeiro é a condição para todas as outras medidas.
Defina uma regra curta sobre quais dados podem ser inseridos
Seguindo a sua classificação de dados, decida algo que caiba numa página, como "informação pública: pode; documentos internos: só em ferramentas aprovadas; dados pessoais de clientes, senhas, chaves de API e dados financeiros não publicados: nunca". Uma tabela curta que as pessoas consultam na dúvida é mais seguida do que uma política longa.
Conecte com SSO e controles de administrador
Faça as pessoas entrarem na ferramenta aprovada com contas da empresa (SSO), para que o acesso possa ser cortado quando elas saírem. Escolha um plano cujo console de administração permita verificar o uso e as configurações de retenção de dados (→ o mínimo de segurança de uma organização).
Revise concessões OAuth e extensões
No console de administração do Google Workspace ou do Microsoft 365, revise regularmente os apps de terceiros que os funcionários autorizaram e revogue os que não são necessários. Onde possível, permita conexões só a apps aprovados por um administrador. Nos dispositivos gerenciados, limite também as extensões de navegador com uma lista de permissões.
Detecção e um canal para perguntar antes
Produtos de DLP (prevenção de perda de dados) e CASB (visibilidade do acesso à nuvem), além de logs de proxy e DNS, podem mostrar o tráfego para serviços de IA e uploads grandes. O objetivo não é punir, mas descobrir quais ferramentas estão em uso para que possam virar candidatas à aprovação. Combine isso com um canal onde as pessoas possam perguntar rápido "posso usar esta ferramenta?" e um treinamento curto.
Só proibir
Proibir a IA por completo sem uma alternativa tende a empurrar o uso para celulares e contas pessoais. A empresa não consegue ver o uso e, quando algo dá errado, muitas vezes não sabe dizer o que foi enviado.
Ferramenta aprovada mais uma regra
Uma ferramenta com termos que não treinam com as entradas está disponível por meio das contas de trabalho, e o que pode ser inserido está definido. O uso fica visível no console de administração, e o acesso termina junto com a conta quando alguém sai.
A visão deste site: comece descobrindo o que de fato está em uso
Achamos que o trabalho contra a shadow AI é mais eficaz quando começa descobrindo quais ferramentas de IA estão de fato em uso, e não com um aviso de proibição. Uma olhada na lista de concessões OAuth e na lista de extensões muitas vezes revela ferramentas que ninguém esperava. Em vez de proibir na hora o que você encontrar, avalie se dá para passar para um contrato empresarial ou substituir por outra ferramenta aprovada. Quando as pessoas sabem que "se eu perguntar, posso usar", o motivo para esconder desaparece.
Para pessoas
Mesmo que sua empresa ainda não tenha regra de IA, evite isto
Não cole nomes, contatos ou outros dados pessoais de clientes, senhas, chaves de API, nem contratos e documentos financeiros não publicados, numa IA de conta pessoal. Se você inserir uma chave de API por engano, não basta apagá-la: revogue a chave e emita uma nova (→ por que credenciais vazadas precisam ser revogadas, e não apagadas).
- Se sua empresa tem uma ferramenta de IA aprovada, use-a
- Nas suas contas pessoais de IA, verifique a configuração que impede o treinamento com o seu conteúdo e as configurações de histórico
- Em telas de consentimento do tipo "Conectar com o Google", leia as permissões pedidas (ler e-mails, acesso ao drive inteiro etc.) antes de permitir
- Cuidado com e-mails e páginas de login falsas que se passam por ferramentas de IA (→ o que é phishing)
Leia a seguir
- Aprenda: segurança para a era da IA: checklist de prioridades (o básico a garantir antes de usar ferramentas de IA)
- Guia: agentes de IA chegando a sites reais (como pensar em dar acesso a agentes de IA)
- Aprenda: o que é realmente perigoso em .env e chaves de API (como tratar as chaves que você dá a ferramentas de IA)
- Guia: o mínimo de segurança de uma organização (prioridades para gestão de contas e revisões)
- Glossário: o que é phishing (defesa contra páginas de login falsas que se passam por serviços de IA)
Fontes
- Comissão de Proteção de Informações Pessoais (Japão), alerta sobre o uso de serviços de IA generativa (2 de junho de 2023): ppc.go.jp
- Comissão de Proteção de Informações Pessoais (Japão), alerta sobre o uso de serviços de IA generativa, Anexo 1 (2 de junho de 2023, em japonês): ppc.go.jp (PDF)
- Ministério de Assuntos Internos e Comunicações, Diretrizes de IA para Empresas (versão 1.2, 31 de março de 2026): soumu.go.jp
- IPA, "10 Major Information Security Threats 2026" (29 de janeiro de 2026, em japonês): ipa.go.jp
- Central de Ajuda da OpenAI, "How your data is used to improve model performance": help.openai.com
- OpenAI, "Business data privacy, security, and compliance" (conferido em 6 de outubro de 2026): openai.com
- Anthropic, "Updates to Consumer Terms and Privacy Policy" (28 de agosto de 2025): anthropic.com
- Anthropic Privacy Center, "Is my data used for model training?" (produtos comerciais, conferido em 6 de outubro de 2026): privacy.claude.com
- Google, Central de Privacidade dos Apps Gemini: support.google.com
- Google, "Generative AI in Google Workspace Privacy Hub" (conferido em 6 de outubro de 2026): knowledge.workspace.google.com
- Bloomberg, "Samsung Bans Staff's AI Use After Spotting ChatGPT Data Leak" (2 de maio de 2023): bloomberg.com
- Fortune, "Samsung bans employee use of ChatGPT after data leak" (2 de maio de 2023): fortune.com
FAQ
QQual a diferença entre shadow AI e shadow IT?
Shadow IT é o termo geral para funcionários usarem serviços em nuvem ou dispositivos que a empresa não aprovou. Shadow AI é a parte disso que envolve ferramentas de IA. A diferença é que a IA costuma ser usada colando textos ou arquivos e pedindo ajuda, então dados confidenciais e pessoais são inseridos com facilidade, e cada vez mais ferramentas pedem concessões OAuth ou chaves de API que permitem ler e-mails e drives.
QO que eu digito no ChatGPT e em ferramentas parecidas é usado para treinamento?
Depende do serviço e das configurações. Em outubro de 2026, a documentação oficial dos provedores diz que os planos para consumidores podem usar o conteúdo para treinamento conforme as suas configurações, enquanto os planos empresariais e as APIs não treinam com ele por padrão. Os prazos de retenção e as exceções variam por provedor, e os termos mudam, então verifique as páginas de ajuda oficiais e a política de privacidade do provedor antes de usar.
QÉ seguro proibir totalmente a IA generativa no trabalho?
Só proibir não é garantia. Se você proíbe sem oferecer uma alternativa, as pessoas podem usar celulares ou contas pessoais, e a empresa perde a visibilidade. Recomendamos oferecer uma ferramenta aprovada com termos que não treinam com as entradas, junto com uma regra sobre quais dados podem ser inseridos e um canal para tirar dúvidas.
QCom o que devo tomar cuidado como pessoa física?
O básico: não cole dados pessoais de clientes, senhas ou chaves de API, nem documentos internos não publicados, em ferramentas de IA que sua empresa não aprovou. Se houver uma ferramenta aprovada, use-a, e na dúvida pergunte à TI. Nas suas contas pessoais de IA, verifique a configuração que impede o treinamento com o seu conteúdo e as configurações de histórico.
QHá exemplos reais de dados vazando pela IA generativa?
O mais citado é o da Samsung Electronics, noticiado em maio de 2023. Depois que funcionários enviaram código-fonte interno e conteúdo de reuniões ao ChatGPT, a empresa teria restringido o uso interno de IA generativa (Bloomberg, Fortune e outros). Não foi um ataque externo: os dados saíram do controle da empresa porque pessoas os inseriram para trabalhar mais rápido. O mesmo pode acontecer com gravações de reuniões enviadas a uma IA de atas ou dados de clientes colados em contas pessoais.
QAs informações que eu digito no ChatGPT podem vazar?
O que você insere é enviado e armazenado nos servidores da OpenAI e, nos planos para consumidores, pode ser usado para treinamento conforme as suas configurações. A documentação oficial da OpenAI diz que os planos empresariais (ChatGPT Business, Enterprise e Edu) e a API não treinam com ele por padrão. Além do treinamento, as conversas também podem ser vistas por meio do sequestro da conta ou de um link de compartilhamento publicado. Seja qual for o plano, não insira dados pessoais de clientes, senhas ou chaves de API, a menos que a regra da sua empresa permita.
QO que a política de IA generativa de uma empresa deve cobrir?
No mínimo, cinco coisas: a lista de ferramentas que podem ser usadas; o que pode e o que não pode ser inserido (dados pessoais de clientes, senhas, chaves de API, dados financeiros não publicados etc.); uma verificação antes de a resposta sair da empresa; como solicitar conexões OAuth ou extensões; e a quem perguntar na dúvida. Mantenha em uma página e revise quando suas ferramentas ou os termos dos provedores mudarem.