Era uma tarde comum. Um analista precisava redigir um relatório de desempenho com dados de clientes, otimizar um trecho de código com credenciais de produção embutidas, ou resumir as atas de uma reunião estratégica. Ele abriu o ChatGPT, colou o conteúdo e em segundos tinha o que precisava.
Rápido, eficiente e invisível.
O problema é que "invisível" descreve tanto a praticidade da ferramenta quanto o risco que ela representa. Em questão de segundos, informações sensíveis como dados de clientes, propriedade intelectual, estratégias internas saíram do perímetro corporativo, sem que ninguém percebesse.
Esse fenômeno tem nome: shadow AI.
E ele já está acontecendo dentro da sua empresa, independentemente de você ter autorizado ou não.
Continue lendo e descubra.
O que acontece com os dados que você digita no ChatGPT?
Resposta direta: os dados digitados são enviados para os servidores da OpenAI e, dependendo do plano utilizado, podem ser usados para treinar versões futuras do modelo.
Quando um colaborador digita uma informação no ChatGPT; seja um plano de negócios, um contrato, dados de clientes ou um trecho de código, esses dados percorrem o seguinte caminho:
- São transmitidos via internet para os servidores da OpenAI, localizados fora do Brasil;
- São processados pelo modelo para gerar a resposta;
- Podem ser armazenados e utilizados para aprimorar o modelo, a menos que o usuário desative essa opção.
Nos planos gratuito e Plus, as conversas podem ser usadas para treinar os modelos da OpenAI; e essa configuração vem ativa por padrão. A maioria dos usuários nunca a desativa porque sequer sabe que ela existe. Isso significa que dado inserido é dado potencialmente retido.
E dado retido fora do controle da empresa é dado exposto.
Os casos reais que provam que o risco existe
O risco de vazamento de dados via IA generativa não é hipotético, ele já aconteceu, com empresas grandes, com tecnologias maduras e com profissionais experientes.
Samsung: quando o código-fonte virou dado público
Em abril de 2023, engenheiros da Samsung Semiconductor colaram código-fonte proprietário e transcrições de reuniões internas no ChatGPT em três incidentes separados. Estavam buscando algo simples: correção de código e geração de atas. Os dados entraram no corpus de treinamento da OpenAI e não puderam ser recuperados.
A Samsung baniu o uso de IA generativa na empresa, conduziu investigações disciplinares e, posteriormente, desenvolveu uma ferramenta de IA interna. O estrago, no entanto, já estava feito.
O caso Samsung não é exceção e sim o exemplo mais documentado de uma prática que ocorre diariamente em empresas de todos os tamanhos.
O bug do Redis — 1,2% dos usuários Plus expostos
Em março de 2023, um erro em uma biblioteca de cache chamada Redis fez com que partes do histórico de conversa de alguns usuários ficassem visíveis para outros usuários. Foram expostos nomes, e-mails e os últimos quatro dígitos do cartão de crédito de aproximadamente 1,2% dos usuários do ChatGPT Plus.
A OpenAI desligou o serviço, corrigiu o bug e notificou os afetados. Mas o episódio evidenciou algo importante: uma falha de infraestrutura pode transformar dados "privados" em dados públicos sem nenhuma ação do usuário.
Conversas indexadas no Google
Em fevereiro de 2025, conversas que deveriam ser privadas apareceram indexadas nos resultados do Google. A causa foi uma combinação de configurações de compartilhamento e falhas de controle de acesso. A OpenAI corrigiu o problema, mas o episódio demonstrou que "privado" não é sinônimo de "definitivamente privado", especialmente quando dados corporativos estão no meio do caminho.
Brasil no radar: credenciais de 100 mil usuários comprometidas
Mais perto de casa: a ANPD investigou se a OpenAI violou o Art. 48 da LGPD após credenciais de aproximadamente 100 mil usuários brasileiros do ChatGPT serem comprometidas por malware do tipo info-stealer. O Brasil foi o terceiro país mais afetado no mundo.
O que essas empresas fizeram depois?
Além da Samsung, Apple, Goldman Sachs, JP Morgan, Wells Fargo, Bank of America, Citigroup e Deutsche Bank baniram ou restringiram o uso de IA generativa — o setor financeiro especialmente, por conta das regulações de sigilo bancário e dados de clientes.
Shadow AI é um risco que sua empresa provavelmente já tem
O fenômeno conhecido como Shadow AI cria uma porta de saída invisível para dados corporativos sensíveis e coloca as organizações diante de um risco que só costuma aparecer quando o dano já está feito.
Os números ajudam a dimensionar o problema. Segundo o Relatório de Segurança de Dados de IA Empresarial e SaaS 2025, da empresa LayerX:
- 45% dos funcionários corporativos já usam ferramentas de IA generativa;
- 77% desses usuários copiam e colam dados diretamente nas consultas ao chatbot;
- 22% dessas operações de copiar e colar incluem dados pessoais (PII) ou de cartões de pagamento (PCI).
Em outras palavras: quase metade dos seus colaboradores provavelmente usa ChatGPT (ou ferramenta similar) no trabalho. Mais de três quartos deles colam conteúdo diretamente.
E uma em cada cinco dessas colagens contém dados que, dependendo do contexto, podem violar contratos, regulações e a própria LGPD.
A empresa média registra 223 incidentes de violação de políticas de dados relacionados à IA por ano — muitos dos quais passam completamente despercebidos, segundo dados do IBM Cost of Data Breach Report 2025.
O que diz a LGPD sobre o uso de IA com dados de terceiros?
Resposta direta: a responsabilidade é da empresa, não do funcionário; independentemente de quem inseriu o dado.
Esse é o ponto que mais surpreende gestores quando compreendem a extensão do risco. Não importa se foi um analista júnior que colou uma planilha de clientes "só para agilizar". Para o regulador brasileiro, quem responde é a organização.
A empresa precisa demonstrar que tinha controles, política e tecnologia para evitar aquilo. Sem isso, ela está exposta a sanção e a dano de imagem ao mesmo tempo.
O cenário regulatório ficou ainda mais sério em 2025, quando a ANPD foi elevada ao status de autarquia especial com poderes ampliados de fiscalização.
A autoridade já demonstrou disposição para agir: bloqueou preventivamente o uso de dados pessoais para treinamento de IA por uma das maiores plataformas sociais do mundo e investigou, no Brasil, a responsabilidade de empresa global por vazamento de dados de usuários de ferramenta de IA.
As sanções administrativas podem chegar a 2% do faturamento anual, limitadas a R$ 50 milhões por infração por incidente.
Há ainda a questão da transferência internacional de dados: quando o dado de um cliente brasileiro vai para servidores da OpenAI nos EUA, isso pode caracterizar transferência internacional sem as garantias exigidas pela LGPD — o que cria uma camada adicional de risco regulatório.
Em dezembro de 2024, o Senado aprovou o Projeto de Lei 2.338/2023 (Marco Regulatório da IA), que está em análise na Câmara. A tendência é de regulação cada vez mais específica para uso corporativo de IA.
Como sua empresa pode usar IA sem abrir essa brecha?
A resposta correta não é proibir o uso de IA, mas governar esse uso. Proibição sem controle só empurra a prática para baixo do radar, tornando o risco ainda menos visível.
1. Política de uso de IA (documentada e comunicada)
O primeiro passo é existir uma política. Documentar formalmente o que pode e o que não pode ser inserido em ferramentas de IA externas é o mínimo para ter qualquer defesa regulatória em caso de incidente. A política precisa ser comunicada, treinada e revisada periodicamente.
Sem política escrita, não há defesa. A ANPD não aceita "não sabíamos" como resposta.
2. ChatGPT Enterprise ou alternativas com contrato de dados
Há uma diferença fundamental entre os planos do ChatGPT que a maioria das empresas desconhece:
Na versão Enterprise, a OpenAI se compromete contratualmente a não usar os dados para treino do modelo. Isso não elimina todos os riscos, mas muda o perfil de risco significativamente. Para empresas que precisam usar IA generativa com dados sensíveis, o upgrade não é opcional e sim compliance.
3. DLP integrado ao fluxo de uso de IA
Política sem tecnologia é apenas intenção. As soluções mais avançadas hoje inspecionam prompts em tempo real, antes que o dado chegue a qualquer modelo externo, alertando o usuário ou bloqueando a transmissão quando detectam padrões de risco: CPFs, dados financeiros, propriedade intelectual, credenciais de acesso.
Essa camada de DLP (Data Loss Prevention) deve ser integrada diretamente ao fluxo de uso; não como auditoria retroativa, mas como prevenção ativa.
4. Treinamento e conscientização da equipe
O erro da Samsung não foi de tecnologia e sim de comportamento. Engenheiros experientes, em uma empresa de referência em inovação, colaram código proprietário em uma ferramenta pública porque ninguém havia deixado claro que aquilo era um problema.
Uma equipe bem informada é a primeira linha de defesa. Treinamentos com exemplos reais de vazamentos, não slides genéricos, mudam o comportamento de forma mais eficaz do que qualquer política isolada.
5. Monitoramento de rede e visibilidade de tráfego
Saber quais ferramentas de IA os colaboradores estão acessando é o passo zero para qualquer estratégia de governança. Sem visibilidade de tráfego DNS, é impossível mapear o uso de shadow AI; porque o que não é visto não pode ser controlado.
Soluções de monitoramento de rede permitem identificar em tempo real quais domínios são acessados dentro do ambiente corporativo, incluindo ferramentas de IA generativa não autorizadas. Essa visibilidade é o que transforma a gestão de shadow AI de reativa para proativa.
A abordagem correta não é proibir, mas governar
O risco de shadow AI não é, no fundo, um problema de governança que se manifesta como risco tecnológico, regulatório e financeiro ao mesmo tempo.
Para o gestor de TI, o MSP ou o responsável por segurança de uma PME, a pergunta que precisa ser respondida agora não é se os funcionários estão usando IA generativa fora dos canais autorizados. Essa resposta já existe, e é praticamente universal.
A pergunta certa é: quando um incidente acontecer, sua empresa vai conseguir provar que fez o suficiente para evitá-lo?
Governança de IA é o caminho que expressa a diferença entre uma empresa que absorve o risco com controle e uma que descobre o problema no momento da notificação da ANPD.
Proteja sua rede antes de precisar explicar um vazamento
Visibilidade é o primeiro passo para qualquer estratégia de segurança.
Antes de definir políticas ou investir em ferramentas, é preciso saber o que está acontecendo na sua rede: quais aplicações são acessadas, por quem e com qual frequência.
A Starti oferece soluções de monitoramento e proteção de rede que permitem às empresas enxergar os riscos em tempo real, bloquear acessos não autorizados e construir uma postura de segurança que vai além da reação; antes que a ANPD bata na porta.
Fale com um especialista Starti e entenda como sua empresa pode usar IA com segurança, visibilidade e conformidade com a LGPD:
Perguntas frequentes sobre o uso de IA em empresas
O ChatGPT pode vazar dados da minha empresa? Sim. Dados inseridos no ChatGPT são enviados para os servidores da OpenAI e, nos planos gratuito e Plus, podem ser usados para treino do modelo. Além disso, já ocorreram falhas técnicas que expuseram conversas de usuários a terceiros. Usar dados corporativos sensíveis em planos sem contrato de dados é um risco real e documentado.
Usar o ChatGPT com dados de clientes viola a LGPD? Potencialmente sim. A LGPD exige que o controlador de dados (a empresa) mantenha controle sobre onde e como os dados pessoais de clientes são tratados. Enviar esses dados para uma plataforma externa sem base legal adequada, sem contrato de processamento de dados e sem garantias de transferência internacional pode configurar violação — com sanções que chegam a R$ 50 milhões por incidente.
Qual a diferença entre o ChatGPT gratuito e o Enterprise para empresas? No plano gratuito e no Plus, as conversas podem ser usadas para treinar o modelo (a menos que o usuário desative nas configurações). No plano Enterprise, a OpenAI garante contratualmente que os dados não são usados para treino, e há controles adicionais de segurança e privacidade. Para uso corporativo com dados sensíveis, apenas o Enterprise oferece um perfil de risco aceitável.
O que é shadow AI e por que é um risco corporativo? Shadow AI é o uso de ferramentas de inteligência artificial generativa por colaboradores sem o conhecimento ou autorização da área de TI. O risco está no fato de que dados corporativos sensíveis saem do perímetro da empresa sem controle, sem registro e sem possibilidade de recuperação — e a responsabilidade legal recai sobre a empresa, não sobre o funcionário.
Proibir o uso de IA resolve o problema? Não. Proibição sem controle técnico apenas empurra o uso para fora do radar da TI, tornando o shadow AI ainda mais invisível e o risco ainda maior. A abordagem eficaz combina política de uso, tecnologia de prevenção (DLP), visibilidade de rede e treinamento de equipe.
A Starti Group é referência em cibersegurança, proteção de borda, gerenciamento e infraestrutura para PMEs e MSPs no Brasil. Com a vertical Vituax by Starti, o grupo passa a oferecer infraestrutura de nuvem privada de ponta a ponta para o mercado corporativo — com o suporte consultivo que os hyperscalers globais não entregam.