Para CIO, CTO e diretoria
Shadow AI: revisão do que já está construído Shadow AI: o que a sua equipe construiu com IA e ninguém revisou
Shadow AI é tudo o que as pessoas de uma empresa usam ou constroem com inteligência artificial sem que a área de tecnologia saiba nem tenha revisado. Inclui as ferramentas de IA que cada pessoa usa por conta própria e também os relatórios, dashboards, automações e programas feitos com elas que já estão funcionando.
Atualizado em
As ferramentas de segurança detectam e bloqueiam o uso de IA. Nós revisamos o que a sua equipe já construiu com ela e está funcionando: como calcula, em quais dados toca e se aguenta.
O que aparece quando ninguém revisa
KPIs mal calculados
Uma fórmula que soma duas vezes ou uma fonte que parou de atualizar. O dashboard parece correto e a diretoria decide com um número errado.
Dados expostos
Relatórios compartilhados com link aberto, senhas dentro do código ou dados pessoais copiados para ferramentas que ninguém inventariou.
Código que não escala
O que funcionava com dez usuários e um mês de dados cai com a empresa inteira e três anos de histórico.
Sem dono
Quem construiu mudou de cargo ou de empresa. Ninguém sabe o que aquilo faz, do que depende nem o que quebra se alguém mexer.
O que revisamos no que já funciona
- O cálculo de cada KPI, comparado com a sua fonte
- Quais dados cada relatório usa e quem pode vê-los
- Senhas, acessos e links públicos
- O desempenho com o volume real de dados e de usuários
- O que depende de quê, e quem mantém
Não detectamos nem bloqueamos o uso de IA: para isso existem ferramentas. Revisamos o que já foi construído, e a sua equipe decide o que fica, o que muda e o que sai.
As revisões que cobrem isso
Cada uma tem sua página: o que revisamos, por que importa e o que você recebe.
Health check do Power BI
Relatórios construídos sobre dados desatualizados ou quebrados, atualizações que falham e licenças atribuídas a pessoas que já não as usam.
Sob consulta- Atualizações que falham ou ficam para trás
- Relatórios que leem fontes quebradas
- Licenças sem atividade
Health check do Microsoft Fabric
Pipelines que alimentam os relatórios com dados desatualizados ou quebrados, e capacidade paga que não é usada.
Sob consulta- Pipelines que falham ou carregam dados desatualizados
- Uso e custo da capacidade
- Acessos aos workspaces e usuários inativos
Revisão de bancos de dados
PostgreSQL, Redis, Elasticsearch e RabbitMQ, em somente leitura: estrutura, índices, consultas lentas, bloqueios e conexões.
Mais de 200 pontos de controle- Tabelas, índices e migrações
- Consultas lentas, bloqueios e conexões
- Memória do Redis, disco do Elasticsearch e filas do RabbitMQ
Revisão do backend e da API
A parte do servidor por trás do seu app ou do seu site: o que a API expõe, o que protege, quais cabeçalhos envia e o que acaba nos logs.
Mais de 150 pontos de controle- Campos expostos e rotas sem proteção (OWASP API3 e API5)
- Inventário de rotas e contrato dos endpoints
- Cabeçalhos de segurança e dados pessoais nos logs
O que você recebe, sempre
Um relatório para dois leitores: uma página para a diretoria e o detalhe com evidência para a sua equipe.
O estado de saúde
De cada sistema revisado: código, apps, site, backend, bancos de dados, servidor e plataformas.
Cada achado verificado
Com a evidência de onde está e por que importa.
A lista ordenada por impacto
O que corrigir primeiro, o que pode esperar e o que não importa.
Uma reunião e uma página
Explicamos tudo junto com a sua equipe, e a diretoria recebe um resumo de uma página.
Perguntas frequentes
O que é shadow AI?
É o que as pessoas de uma empresa usam ou constroem com inteligência artificial sem que a área de tecnologia saiba nem tenha revisado: relatórios, dashboards, automações e programas que já estão funcionando.
O que é shadow IT e qual a diferença para shadow AI?
Shadow IT é o software usado em uma empresa sem que a área de tecnologia saiba. No shadow AI as pessoas, além de usar ferramentas, constroem com elas coisas novas: relatórios, cálculos e programas com os quais depois se decide.
Como identificar shadow AI na empresa, e é preciso bloquear as ferramentas de IA?
Identifica-se com um inventário: área por área, o que as equipes usam e o que construíram com IA, e em quais dados cada coisa toca. Bloquear é uma decisão sua e das suas ferramentas de segurança; a revisão não bloqueia nada, olha o que já está funcionando.
Meus funcionários constroem coisas com IA sem a TI saber: como controlo isso e quem pode me ajudar?
Comece por saber o que existe. As ferramentas de segurança mostram quais aplicativos de IA são usados e permitem bloqueá-los. A Sondeon revisa o que já está construído e funcionando: faz o inventário com você e diz, de cada peça, como calcula, em quais dados toca e quem a mantém.
Precisamos parar o que já funciona, e quem vai manter isso?
Não é preciso parar nada: a revisão olha e mede. De cada peça, ela diz como calcula, em quais dados toca e quem a mantém, ou se não tem ninguém. O que fica, o que muda e o que sai é decisão da sua equipe, com a lista e a evidência.
Por que a shadow AI é um risco, e basta uma auditoria pontual?
Porque, com o que as pessoas constroem, decisões são tomadas e dados são acessados sem que a TI tenha revisado. Uma revisão pontual não basta: é preciso um health check, uma revisão especializada do que já foi construído que se repete a cada três meses, porque toda semana aparece algo novo.
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