A crença de que basta controlar o que entra nos sistemas de IA para proteger dados corporativos está sendo desafiada por uma nova onda de violações. Segundo levantamento do Netskope Threat Labs, divulgado por IT Forum e TI Inside, os incidentes em que sistemas de inteligência artificial (IA) retornam informações sensíveis a usuários ou agentes não autorizados, as chamadas violações downstream, mais que dobraram no último ano entre empresas brasileiras. O avanço dos agentes autônomos e a adoção acelerada do Model Context Protocol (MCP) estão no centro dessa transformação, ampliando tanto as oportunidades quanto os riscos para organizações que apostam em IA corporativa.

O salto das violações downstream: números e contexto

De acordo com o Netskope AI Report 2026, as violações downstream já representam 924 de cada 10 mil alertas de incidentes envolvendo IA nas empresas, tornando-se o segundo tipo mais comum de violação, atrás apenas das upstream (quando dados sensíveis são enviados a aplicações de IA). Em termos de frequência, a média semanal de ocorrências por organização saltou de 12 para 31 em um ano. Entre o quarto das empresas mais expostas, o aumento foi ainda mais expressivo: de 72 para 206 violações semanais.

Esse crescimento, apontam as duas publicações, está diretamente ligado à disseminação do MCP, padrão aberto que conecta modelos e agentes de IA a fontes externas de dados e ferramentas. Em dez semanas, o número de usuários acessando servidores MCP remotos subiu 250%, enquanto o volume de transações saltou 375%. No Brasil, o ritmo foi semelhante, com crescimento de 233% em usuários e 226% em transações, sinalizando que o uso ainda é majoritariamente humano, ao contrário do padrão global, onde o avanço dos agentes autônomos já predomina.

O que está por trás do aumento dos riscos

O consenso entre as fontes é que a rápida adoção de IA corporativa no Brasil está impulsionando não só a produtividade, mas também a superfície de exposição a riscos de dados. Segundo o Netskope, 88% das organizações brasileiras já utilizam plataformas de IA e 79% empregam agentes para desenvolvimento de código, taxas próximas à média global. O uso de ferramentas como Claude Code e Codex disparou, com o primeiro presente em 75% das empresas e o segundo em 58%, ambos praticamente ausentes no ano anterior. O volume médio de prompts de IA triplicou, saltando de 1.498 para 4.731 por empresa por semana.

O relatório também destaca a busca por maior controle: 41% das organizações já utilizam o Ollama para rodar modelos de IA localmente, reduzindo dependência de nuvem e ampliando a governança sobre onde os dados são processados. No entanto, esse movimento não elimina o risco de vazamento via respostas de IA, especialmente à medida que agentes autônomos ganham autonomia para acessar e manipular sistemas internos.

Upstream, downstream e novas ameaças: o leque se amplia

As violações upstream, em que dados sensíveis são enviados por usuários a aplicações de IA, continuam liderando os alertas, respondendo por 8.752 de cada 10 mil incidentes. Dados regulados e código-fonte são os alvos mais frequentes, cada um representando 35% das violações upstream, seguidos por propriedade intelectual (20%) e senhas ou chaves de acesso (10%).

Além das downstream, o relatório da Netskope, citado por TI Inside, aponta outros tipos de ameaça em ascensão: violações de filtragem de conteúdo (154 alertas por 10 mil), tentativas de prompt injection e jailbreaking (129), e solicitações deliberadas de informações sensíveis (28). O código malicioso, embora ainda raro (cinco alertas por 10 mil), preocupa pela possibilidade de execução direta por agentes autônomos.

Outro ponto de atenção é a Shadow AI, uso de aplicações de IA não autorizadas pela empresa. Embora tenha diminuído com a adoção de ferramentas gerenciadas, essa prática estabilizou e até apresentou leve reversão desde março de 2026, indicando que parte dos usuários mantém o hábito de recorrer a soluções pessoais, fora do controle dos gestores de TI.

Quem perde, o que custa e o que está sendo subestimado

O crescimento das violações downstream expõe uma fragilidade subestimada por muitas organizações: a suposição de que monitorar apenas os dados enviados para IA seria suficiente para mitigar riscos. A análise das duas fontes revela que, com a incorporação de agentes autônomos e a integração via MCP, os sistemas de IA passam a atuar como canais bidirecionais de exposição, tanto recebendo quanto devolvendo informações sensíveis sem o devido controle de acesso.

O custo desse descuido pode ser alto. A exposição de dados regulados, código-fonte e propriedade intelectual não apenas compromete a conformidade com legislações como a LGPD, mas também ameaça a vantagem competitiva e a reputação das empresas. O aumento de 250% no acesso remoto ao MCP e de 375% nas transações em dez semanas indica que o volume de dados em circulação por IA cresce mais rápido do que a capacidade de monitoramento e resposta das áreas de segurança.

O cenário é especialmente relevante para empresas de setores críticos, como indústria, logística e serviços financeiros, que operam com informações sensíveis e dependem de alta disponibilidade e integridade dos dados. No contexto de Manaus e do Polo Industrial, onde a digitalização avança sobre cadeias produtivas complexas, a exposição a riscos de IA pode impactar desde a inovação até a continuidade operacional.

O contra-argumento: há como controlar sem travar a inovação?

Uma corrente de gestores e especialistas defende que o avanço de IA e agentes autônomos é inevitável e que os ganhos de produtividade justificam o risco adicional, desde que acompanhado de políticas robustas de governança. O próprio relatório da Netskope aponta que a adoção de ferramentas gerenciadas reduziu o uso de Shadow AI, sinalizando que mecanismos de controle podem ser eficazes.

No entanto, tanto IT Forum quanto TI Inside ressaltam que a estabilização e reversão recente dessa tendência indicam limites para o controle centralizado. O aumento no número de usuários expostos a iscas maliciosas, como instaladores falsos e páginas de phishing, reforça que a superfície de ataque se amplia à medida que a IA se torna ubíqua. A resposta, apontam as publicações, não está em travar a inovação, mas em evoluir rapidamente as práticas de segurança, monitoramento e segmentação de acesso, inclusive para as respostas geradas pela IA.

O que ainda não se sabe e as incertezas para o futuro

Embora o relatório da Netskope traga um retrato detalhado do cenário atual, há lacunas importantes sobre o impacto real das violações downstream em perdas financeiras, danos à reputação e sanções regulatórias. Não há consenso sobre a eficácia das soluções locais como Ollama para mitigar todos os riscos, nem sobre a velocidade com que agentes autônomos substituirão o uso humano de IA no Brasil.

Outra incerteza é a capacidade das equipes de TI em acompanhar o ritmo de adoção do MCP e de agentes autônomos, especialmente em empresas de médio porte ou com estruturas de segurança enxutas. O desafio de equilibrar inovação, produtividade e proteção de dados deve se intensificar à medida que mais sistemas críticos se conectam a modelos de IA e agentes ganham autonomia para tomar decisões e executar tarefas sem supervisão humana direta.

Implicações práticas para empresas e o contexto de Manaus

Para organizações que operam em ambientes industriais, logísticos ou de serviços de alto valor, o avanço dos agentes autônomos e do MCP exige uma revisão urgente das políticas de acesso e monitoramento de dados. Em Manaus, onde a digitalização do Polo Industrial avança, a dependência de conectividade robusta e segura se torna ainda mais crítica. A exposição a violações downstream pode comprometer não só a conformidade regulatória, mas também a continuidade de operações que não podem parar.

Empresas que subestimam a necessidade de segmentar o acesso de IA a dados internos, monitorar tanto as entradas quanto as saídas de informações e garantir a disponibilidade de infraestrutura dedicada correm o risco de ver sua produtividade comprometida por incidentes de segurança. O desafio é construir uma arquitetura de conectividade que permita a inovação com IA sem abrir brechas para vazamentos que possam custar caro em multas, perda de contratos ou danos à imagem.

O avanço dos agentes autônomos e do MCP nas empresas brasileiras revela que proteger dados em ambientes de IA vai muito além de monitorar uploads: é preciso garantir que cada resposta gerada respeite políticas de acesso, especialmente quando sistemas críticos estão em jogo. Para quem opera no ritmo do Polo Industrial de Manaus, a diferença entre inovação segura e exposição ao risco pode estar na escolha da infraestrutura de conectividade e no controle granular sobre o tráfego de dados entre IA e sistemas internos.