A inovação em IA continua a impressionar e, em 2025, estamos olhando para o próximo grande acontecimento — Agentes de IAEsses sistemas inteligentes estão emergindo como a próxima camada de software transformadora para revolucionar as operações das empresas, capacitar funcionários, otimizar fluxos de trabalho e elevar a produtividade a novos patamares. Mas o que exatamente são Agentes de IA e como eles se diferenciam dos IA generativa (GenAI) e grandes modelos de linguagem (LLMs) O que descobrimos? Mais importante ainda, como as organizações podem garantir que os dados dos quais esses agentes dependem sejam seguros, compatíveis e bem gerenciados?
Vamos começar.
Agentes de IA vs. IA generativa e LLMs — Qual é a diferença?
À primeira vista, os agentes de IA podem parecer semelhantes às ferramentas de IA generativas, como ChatGPT ou outros LLMs. No entanto, existem diferenças importantes que os diferenciam:
- IA generativa e LLMs: Essas ferramentas são projetadas para gerar textos, imagens ou outros conteúdos com aparência humana, com base em prompts. Elas são excelentes em tarefas como redigir e-mails, resumir documentos ou gerar ideias. No entanto, são reativas — respondem às entradas do usuário, mas não agem de forma autônoma.
- Agentes de IA: Os Agentes de IA vão um passo além. São sistemas proativos e autônomos que podem executar tarefas em nome dos usuários. Pense neles como assistentes virtuais capazes de lidar com fluxos de trabalho complexos e multietapas — como conciliar demonstrações financeiras, gerenciar a logística da cadeia de suprimentos ou até mesmo gerar leads de vendas — sem intervenção humana constante.
A principal diferença está na capacidade de agir de forma autônoma e aproveitar sistemas externos — como armazenamentos de dados — para ampliar seus conhecimentos e capacidades.
Por que isso é importante
À medida que os agentes de IA se integram cada vez mais aos processos de negócios, eles dependem fortemente de fontes de dados externas para executar suas tarefas com eficácia. Isso traz novas oportunidades de eficiência, mas também novos riscos — principalmente em relação à segurança de dados, privacidade e conformidade.
Como funcionam os agentes de IA: o papel dos armazenamentos de dados e da geração aumentada de recuperação (RAG)
Como todos os bons assistentes, os Agentes de IA dependem fortemente de fontes de dados externas para executar suas tarefas com eficácia. É aqui que os dados são armazenados e Geração Aumentada de Recuperação (RAG) entram em jogo.
- Armazenamentos de dados: São a espinha dorsal do conhecimento dos Agentes de IA — é como eles expandem seu conhecimento conectando-se a sistemas externos, como repositórios de dados. Esses repositórios de dados são normalmente implementados como bancos de dados vetoriais, que permitem que os agentes acessem e processem grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados, incluindo:
- Conteúdo do site
- Dados Estruturados (por exemplo, arquivos CSV, planilhas)
- Dados não estruturados (por exemplo, PDFs, e-mails, documentos de texto)
No entanto, essa dependência de dados externos apresenta riscos, principalmente em relação a vazamentos de dados e vulnerabilidades de segurança. Se não forem gerenciadas adequadamente, informações confidenciais armazenadas nesses repositórios de dados podem ser expostas, levando a problemas de conformidade e danos à reputação.
- Geração Aumentada de Recuperação (RAG): Os aplicativos RAG permitem que os agentes de IA vão além dos dados básicos de treinamento, recuperando informações relevantes de fontes externas em tempo real. Isso permite que os agentes forneçam respostas mais precisas e contextualizadas, além de tomarem ações informadas.
Por exemplo, um agente de IA encarregado do suporte ao cliente pode extrair detalhes do produto do banco de dados de uma empresa para responder a consultas específicas, ou um agente financeiro pode acessar registros de transações para conciliar contas.
O Desafio da Segurança de Dados na RAG
Embora o RAG aprimore as capacidades dos Agentes de IA, ele também aumenta a superfície de ataque para violações de dados. As organizações devem garantir que os dados acessados estejam seguros, em conformidade e devidamente governados.
Os riscos dos agentes de IA: vazamento de dados e preocupações com a segurança
Embora os Agentes de IA ofereçam imenso potencial, eles também apresentam novos riscos, principalmente em relação à segurança de dados e à conformidade. Alguns desses riscos incluem:
- Acesso a Dados Sensíveis: Os agentes de IA frequentemente precisam de acesso a dados comerciais confidenciais para executar suas tarefas. Se esses dados não forem protegidos adequadamente, poderão ficar expostos a usuários não autorizados.
- Vulnerabilidades do banco de dados de vetores: Os armazenamentos de dados, muitas vezes implementados como bancos de dados vetoriais, podem se tornar alvos de ataques cibernéticos se não forem protegidos adequadamente.
- Desafios de conformidade: As organizações devem garantir que seus agentes de IA cumpram os regulamentos de privacidade de dados, como GDPR, CCPA, e outros. Não fazê-lo pode resultar em multas pesadas e repercussões legais.
Por que as medidas de segurança tradicionais falham
As soluções tradicionais de segurança de dados não são projetadas para lidar com os desafios específicos impostos pelos ecossistemas de IA. As organizações precisam de ferramentas especializadas para descobrir, classificar e proteger ativos de dados relacionados à IA, incluindo bancos de dados e modelos vetoriais.
Proteja seu ecossistema de IA com o BigID Next
Os agentes de IA estão mudando a forma como o trabalho é realizado. Da automação de tarefas rotineiras à condução de processos de negócios complexos, esses sistemas inteligentes têm o potencial de transformar indústrias e alcançar novos níveis de produtividade. No entanto, com grande poder vem grande responsabilidade. As organizações devem garantir que os dados que alimentam seus Os agentes de IA são seguros, compatíveis e bem governados.
BigID Next é a primeira plataforma de dados modular a abordar todo o risco de dados em segurança, conformidade regulatória e IA. Ela elimina a necessidade de soluções distintas e isoladas, combinando os recursos de DSPM, DLP, governança de acesso a dados, governança de modelo de IA, privacidade, retenção de dadose muito mais — tudo em uma única plataforma nativa da nuvem.
Veja como o BigID Next ajuda as organizações a transformar o risco da IA:
- Descoberta automática completa de ativos de dados de IA: A descoberta automática do BigID Next vai além da varredura de dados tradicional, detectando ativos de IA gerenciados e não gerenciados em ambientes de nuvem e locais. O BigID Next identifica, inventaria e mapeia automaticamente todos os ativos de dados relacionados à IA, incluindo modelos, conjuntos de dados e vetores.
- Primeiro DSPM a escanear bancos de dados de vetores de IA: Durante o processo de Recuperação-Geração Aumentada (RAG), os vetores retêm traços dos dados originais aos quais fazem referência, que podem incluir inadvertidamente informações confidenciais. O BigID Next identifica e mitiga a exposição de Informações de identificação pessoal (PII) e outros dados de alto risco incorporados em vetores, garantindo que seu pipeline de IA permaneça seguro e compatível.
- Assistentes de IA para segurança, privacidade e conformidade: A BigID Next apresenta os primeiros assistentes de IA com agentes, projetados para ajudar as empresas a priorizar riscos de segurança, automatizar programas de privacidade e oferecer suporte aos administradores de dados com recomendações inteligentes. Esses copilotos baseados em IA garantem que a conformidade permaneça proativa, e não reativa.
- Alerta e gerenciamento de postura de risco: Os sistemas de IA apresentam riscos aos dados que vão além dos próprios dados — e se estendem àqueles com acesso a dados e modelos sensíveis. O alerta aprimorado de postura de risco do BigID Next rastreia e gerencia continuamente os riscos de acesso, fornecendo visibilidade sobre quem pode acessar quais dados. Isso é especialmente crítico em ambientes de IA, onde grandes grupos de usuários frequentemente interagem com modelos e conjuntos de dados sensíveis. Com o BigID Next, você pode avaliar proativamente a exposição de dados, aplicar controles de acesso e fortalecer a segurança para proteger seus dados de IA.
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