A inovação em IA continua a impressionar e, em 2025, vislumbramos a próxima grande novidade — Agentes de IAEsses sistemas inteligentes estão surgindo como a próxima camada de software transformadora, capaz de revolucionar as operações das empresas, capacitar funcionários, otimizar fluxos de trabalho e impulsionar a produtividade a novos patamares. Mas o que são exatamente os 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 a segurança desses dados? agentes Confiar em algo que seja seguro, esteja em conformidade com as normas e seja bem gerenciado?
Vamos começar.
Agentes de IA vs. IA Generativa e LLMs — Qual a diferença?
À primeira vista, os Agentes de IA podem parecer semelhantes a ferramentas de IA generativa como... ChatGPT ou outros mestrados em Direito (LLMs). No entanto, existem distinções 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 instruções. Elas se destacam em tarefas como redigir e-mails, resumir documentos ou fazer brainstorming de ideias. No entanto, são reativas — respondem às entradas do usuário, mas não agem de forma autônoma.
- Agentes de IA: Os agentes de IA levam as coisas um passo adiante. São sistemas proativos e autônomos que podem executar tarefas em nome dos usuários. Imagine-os como assistentes virtuais capazes de lidar com fluxos de trabalho complexos e de várias etapas — 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 reside na capacidade de agirem de forma autônoma e de aproveitarem sistemas externos — como bancos de dados — para expandir seu conhecimento e suas habilidades. Leia mais sobre IA Agética vs. IA Generativa
Por que isso é importante
À medida que os agentes de IA se integram cada vez mais aos processos de negócios, eles dependerão 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 do armazenamento e recuperação de dados na geração aumentada (RAG)
Como todos os bons assistentes, os agentes de IA dependem muito de fontes de dados externas para executar suas tarefas com eficácia. É aqui que entram os armazenamentos de dados e Geração Aumentada de Recuperação (RAG) entram em jogo.
- Armazenamento de dados: São a espinha dorsal do conhecimento dos agentes de IA — é assim que eles expandem seu conhecimento conectando-se a sistemas externos, como bancos de dados. Esses bancos de dados são normalmente implementados como bancos de dados vetoriais, que permitem aos agentes acessar e processar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados, incluindo:
- Conteúdo do site
- Dados Estruturados (ex: arquivos CSV, planilhas)
- Dados não estruturados (ex: PDFs, e-mails, documentos de texto)
No entanto, essa dependência de dados externos acarreta riscos, principalmente relacionados a vazamento de dados e vulnerabilidades de segurança. Se não forem gerenciadas adequadamente, as informações sensíveis armazenadas nesses bancos de dados podem ser expostas, levando a problemas de conformidade e danos à reputação.
- Geração Aumentada de Recuperação (RAG): As aplicações RAG permitem que os agentes de IA vão além dos seus dados de treinamento básicos, recuperando informações relevantes de fontes externas em tempo real. Isso possibilita que os agentes forneçam respostas mais precisas e contextualizadas, além de tomarem decisões mais 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 perguntas específicas, ou um agente financeiro pode acessar registros de transações para conciliar contas.
O desafio da segurança de dados no 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 sejam seguros, estejam em conformidade com as regulamentações e sejam devidamente governados.
Os riscos dos agentes de IA: vazamento de dados e preocupações com a segurança.
Embora os agentes de IA ofereçam um potencial imenso, eles também introduzem 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 acessar dados comerciais confidenciais para executar suas tarefas. Se esses dados não estiverem devidamente protegidos, poderão ser expostos a riscos. usuários não autorizados.
- Vulnerabilidades do banco de dados Vector: Os repositórios de dados, frequentemente implementados como bancos de dados vetoriais, podem se tornar alvos de ataques cibernéticos se não forem adequadamente protegidos.
- Desafios de Conformidade: As organizações devem garantir que seus agentes de IA estejam em conformidade com as regulamentações de privacidade de dados, como por exemplo... RGPD, CCPAe outros. O não cumprimento dessa obrigação pode resultar em multas elevadas e consequências legais.
Por que as medidas de segurança tradicionais são insuficientes?
As soluções tradicionais de segurança de dados não foram projetadas para lidar com os desafios únicos apresentados 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 feito. Da automação de tarefas rotineiras à condução de processos de negócios complexos, esses sistemas inteligentes têm o potencial de transformar setores e desbloquear novos níveis de produtividade. No entanto, com grande poder vem grande responsabilidade. As organizações devem garantir que os dados que alimentam seus sistemas sejam confiáveis. O AI Agents é seguro, está em conformidade com as normas e é bem governado..
BigID Next é a primeira plataforma de dados modular a abordar a totalidade dos riscos de dados em segurança, conformidade regulatória e IA. Ela elimina a necessidade de soluções isoladas e díspares, combinando as capacidades de DSPM, DLPGovernança de acesso a dados, governança de modelos de IA, privacidade, retenção de dadosE muito mais — tudo dentro de uma única plataforma nativa da nuvem.
Veja como a 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 analisar bancos de dados de vetores de IA: Durante o processo de Geração Aumentada por Recuperação (RAG), os vetores retêm vestígios dos dados originais aos quais fazem referência, o que pode incluir inadvertidamente informações sensíveis. 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 em conformidade.
- Assistentes de IA para segurança, privacidade e conformidade: A BigID Next apresenta os primeiros assistentes de IA com agentes, projetados para ajudar empresas a priorizar riscos de segurança, automatizar programas de privacidade e apoiar os gestores de dados com recomendações inteligentes. Esses copilotos orientados por IA garantem que a conformidade permaneça proativa, e não reativa.
- Alerta e gestão da postura de risco: Os sistemas de IA introduzem riscos de dados que vão além dos próprios dados — e se estendem àqueles que têm acesso a dados e modelos sensíveis. O sistema de alertas de risco aprimorado do BigID Next monitora e gerencia continuamente os riscos de acesso, proporcionando 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.
Para ver como BigID Next pode ajudá-lo a abraçar com confiança o poder dos Agentes de IA — Agende uma demonstração individual com nossos especialistas hoje mesmo.
Autor
