Guia da Microsoft para proteger a empresa com tecnologia de IA: Introdução

A IA agêntica oferece um potencial transformador, mas a sua autonomia introduz desafios de segurança únicos que exigem uma gestão proactiva dos riscos. Seguem-se os principais riscos e as estratégias adaptadas para os enfrentar:

Alucinações e resultados não desejados

Os sistemas de IA agêntica podem produzir resultados inexatos, desatualizados ou desalinhados, conduzindo a perturbações operacionais ou a uma má tomada de decisões.

Para mitigar estes riscos, as organizações devem implementar processos de monitorização rigorosos para analisar a exatidão e a relevância dos resultados gerados pela IA. A atualização regular dos dados de formação garante o alinhamento com as informações atuais, enquanto os percursos de escalonamento para casos complexos permitem a intervenção humana quando necessário. A supervisão humana continua a ser essencial para manter a fiabilidade e a confiança nas operações baseadas em IA.

Excesso de confiança nas decisões da IA

A confiança cega nos sistemas de IA agêntica pode conduzir a vulnerabilidades quando os utilizadores agem com base em resultados imperfeitos sem validação.

As organizações devem estabelecer políticas que exijam a revisão humana das decisões de alto risco influenciadas pela IA. A formação dos funcionários sobre as limitações da IA promove o ceticismo informado, reduzindo a probabilidade de erros. A combinação de conhecimentos de IA com o julgamento humano através de processos de tomada de decisão em camadas reforça a resiliência global e evita a dependência excessiva.

Novos vetores de ataque

A autonomia e a adaptabilidade da IA agêntica criam oportunidades para os atacantes explorarem vulnerabilidades, introduzindo riscos operacionais e sistémicos.

Os riscos operacionais incluem a manipulação de sistemas de IA para realizar ações prejudiciais, como tarefas não autorizadas ou tentativas de phishing. As organizações podem mitigar estes riscos através da implementação de medidas de segurança robustas, incluindo deteção de anomalias em tempo real, encriptação e controlos de acesso rigorosos.

Os riscos sistémicos surgem quando agentes comprometidos perturbam sistemas interligados, provocando falhas em cascata. Mecanismos à prova de falhas, protocolos de redundância e auditorias regulares - alinhados com estruturas de cibersegurança como o NIST - ajudam a minimizar estas ameaças e a reforçar as defesas contra ataques adversários.

Responsabilidade e obrigação de prestar contas

A IA agêntica funciona muitas vezes sem supervisão humana direta, o que levanta questões complexas sobre a responsabilização e a responsabilidade por erros ou falhas.

As organizações devem definir quadros de responsabilização claros que especifiquem as funções e responsabilidades pelos resultados relacionados com a IA. A documentação transparente dos processos de decisão da IA apoia a identificação de erros e a atribuição de responsabilidades. A colaboração com as equipas jurídicas garante a conformidade com os regulamentos, enquanto a adoção de normas éticas para a governação da IA cria confiança e reduz os riscos para a reputação.