A transformação organizacional é um processo complexo e estratégico pelo qual as organizações redefinem suas estruturas, processos, cultura e tecnologia para se adaptarem às mudanças no ambiente externo e interno. Ela envolve não apenas a implementação de novas tecnologias ou a reorganização de estruturas, mas também uma profunda alteração na mentalidade e nas práticas dos colaboradores.

A gestão de mudança, por sua vez, é a disciplina que visa facilitar essa transição de maneira eficaz e minimizar resistências internas. Nesse artigo, descubra como a transformação organizacional e a gestão de mudança funcionam na prática, destacando estratégias, desafios e exemplos de aplicação.

Entendendo a Transformação Organizacional

A transformação organizacional visa garantir que uma organização seja capaz de se adaptar às demandas de um ambiente de negócios dinâmico e competitivo. Segundo Kotter (2022), especialista em mudança organizacional, a transformação bem-sucedida requer um esforço coordenado que envolve a definição clara de metas, o engajamento de lideranças e colaboradores, e a criação de uma visão compartilhada do futuro desejado. Nesse sentido, a transformação não se trata apenas de mudanças superficiais, mas sim de uma mudança profunda que impacta toda a organização, desde sua estratégia até sua cultura.

Estratégias para implementação de transformações organizacionais

Um dos pilares fundamentais para o sucesso da transformação organizacional é o papel crucial da liderança. Líderes visionários não apenas articulam uma visão clara do futuro, mas também demonstram um compromisso genuíno com o processo de mudança. Conforme destacado por Cummings e Worley (2023), líderes eficazes são capazes de motivar e inspirar suas equipes, enquanto navegando pelas incertezas e desafios que surgem durante o processo de transformação.

A comunicação desempenha um papel central na gestão de mudanças organizacionais. É essencial que as informações sobre a transformação sejam compartilhadas de maneira clara, transparente e regular com todos os colaboradores. Estudos mostram que a falta de comunicação eficaz é uma das principais razões pelas quais as iniciativas de mudança falham (Pardo del Val et al., 2023). Portanto, estabelecer canais abertos de comunicação e fornecer feedback contínuo são práticas recomendadas para manter a equipe alinhada e engajada.

Durante períodos de transformação, é crucial investir no desenvolvimento das competências necessárias para apoiar a nova visão e estratégia da organização. Isso pode envolver programas de capacitação, coaching executivo e mentoring para ajudar os colaboradores a se adaptarem às novas exigências e desafios. Segundo pesquisa da McKinsey, organizações que priorizam o desenvolvimento de competências durante processos de transformação têm uma taxa de sucesso significativamente maior (McKinsey, 2023).

Gestão de Mudança: estratégias e desafios

A gestão de mudança é o conjunto de processos e práticas destinados a facilitar a implementação de uma transformação organizacional de maneira eficaz e minimizar resistências. Ela abrange desde a identificação de stakeholders chave até a implementação de estratégias de comunicação e suporte aos colaboradores afetados pela mudança.

Estratégias efetivas de gestão de mudança

Antes de iniciar qualquer processo de transformação, é essencial realizar uma análise detalhada do ambiente interno e externo da organização. Isso inclui a identificação de pontos fortes, fraquezas, oportunidades e ameaças que podem impactar a implementação da mudança. Com base nessa análise, um plano de transformação detalhado pode ser elaborado, com metas claras, recursos necessários e um cronograma realista (Prosci, 2023).

Os colaboradores desempenham um papel crucial no sucesso da mudança organizacional. Engajá-los desde o início do processo, solicitando feedback e incorporando suas contribuições, aumenta significativamente a aceitação e a eficácia da mudança. Pesquisas mostram que colaboradores envolvidos ativamente têm maior probabilidade de apoiar a mudança e de contribuir para seu sucesso (Kotter, 2022).

A gestão de mudança não é um processo estático; requer monitoramento contínuo e adaptação conforme necessário. Durante a implementação da transformação, é importante acompanhar o progresso, identificar desafios emergentes e ajustar as estratégias conforme a evolução do cenário organizacional e externo.

Transformação Organizacional e Gestão de Mudança na prática

A transformação organizacional e a gestão de mudança são processos interdependentes que visam preparar uma organização para enfrentar desafios futuros e aproveitar oportunidades emergentes. Com uma liderança forte, comunicação transparente, desenvolvimento de competências e engajamento dos colaboradores, as organizações podem superar resistências internas e implementar mudanças de maneira eficaz. Ao adotar estratégias comprovadas e aprender com casos de sucesso, as organizações podem não apenas sobreviver, mas prosperar em um ambiente de negócios cada vez mais competitivo e dinâmico.

Referências

KOTTER, J. P. Leading Change: Why Transformation Efforts Fail. Harvard Business Review Press, 2022.

CUMMINGS, T. G.; WORLEY, C. G. Organization Development and Change. Cengage Learning, 2023.

Pardo del Val, M.; Martínez Fuentes, C.; Gascó Hernández, M. Change management in public administrations: A systematic review. Government Information Quarterly, v. 30, n. 1, p. 1-11, 2023.

MCKINSEY & COMPANY. Developing Capabilities for Change: How to Make Your Change Efforts Stick. McKinsey & Company, 2023. Disponível em: https://www.mckinsey.com/capabilities-for-change. Acesso em: 09 fev. 2025.

PROSCI. Best Practices in Change Management. Prosci, 2023. Disponível em: https://www.prosci.com/change-management. Acesso em: 09 fev. 2025.

Os principais riscos corporativos segundo executivos do Brasil e do mundo.

Mais do que uma pesquisa: uma direção.

Há 13 anos, a Protiviti e a ERM Iniciative realizam a pesquisa Top Risks, que identifica os principais riscos ao negócio na percepção de executivos e C-levels ao redor do mundo. Este ano, a pesquisa contou com a participação de mais de 1.215 profissionais de gestão executiva, incluindo 60 representantes do Brasil, gerando uma visão estratégica e exclusiva.

Os ataques de ransomware são uma ameaça crescente à segurança cibernética global, impactando organizações de diferentes setores. De acordo com a Veeam Software, no primeiro semestre de 2024, cerca de 79% das empresas foram afetadas por pelo menos um ataque deste tipo. O relatório revela ainda que 33% das vítimas sofreram perda de dados, embora 97% das organizações tenham conseguido restaurar suas informações, muitas vezes após longos períodos de inatividade e altos custos. O ransomware continua a evoluir, e sua capacidade de causar danos profundos reforça a necessidade de estratégias eficazes de prevenção e resposta a incidentes.

Entre as ameaças mais recentes e notáveis, o ransomware Akira ganhou destaque. Esse ransomware surgiu em março de 2023, fazendo várias vítimas em organizações de diversos países.

Eles já acumularam cerca de 250 milhões de dólares, e acredita-se que tenham atacado cerca de 250 organizações. É uma das mais recentes ameaças cibernéticas que tem ganhado destaque no cenário global de segurança da informação. Mas o que você precisa saber sobre isso?

Como o Akira opera

O grupo utiliza métodos de engenharia social, como campanhas de spear phishing, e explora vulnerabilidades conhecidas como a CVE-2020-3259, e a CVE-2023-20269, que consiste em acessar VPNs que não possuem a autenticação multifatorial habilitada. Uma vez dentro do ambiente, ele implanta um processo de cifragem de arquivos, e os arquivos infectados têm sua extensão alterada para “.akira”

Uma característica do Akira é sua habilidade de desativar soluções de segurança, como antivírus e firewalls, através da utilização de scripts maliciosos. Além disso, ele costuma remover backups locais, tornando a recuperação de dados ainda mais desafiadora. Para maximizar o impacto, o ransomware pode se propagar lateralmente na rede, comprometendo várias máquinas e servidores.

Além da cifragem, o Akira adota uma técnica de dupla extorsão: além de exigir um resgate para descriptografar os dados, ele também rouba informações sensíveis e ameaça publicá-las caso o pagamento não seja efetuado. Isso aumenta a pressão sobre as vítimas, pois expõe riscos financeiros e de reputação. Esses dados são frequentemente publicados em sites na dark web para expor as vítimas e coagir o pagamento.

E de acordo com a nota de resgate que eles oferecem, após o pagamento, a vítima recebe um relatório de segurança que revela as vulnerabilidades que possuem e que permitiram a invasão ao sistema.

Impactos do Ransomware Akira nas organizações

• Interrupção Operacional: A cifragem dos arquivos pode paralisar sistemas inteiros, prejudicando operações essenciais e departamentos críticos, como financeiro e atendimento ao cliente.

• Danos à Reputação: A divulgação de dados confidenciais pode resultar em perda de confiança por parte de clientes e parceiros. Organizações que lidam com informações sensíveis, como empresas de saúde e financeiras, estão particularmente expostas a danos de longo prazo.

• Sanções Legais: A exposição de informações sensíveis pode resultar em sérias consequências legais e financeiras, como processos judiciais e multas regulatórias. Baseado na LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais) no Brasil.

Como se prevenir do Akira

• Atualização contínua de sistemas: Garantir que todos os softwares estejam atualizados e protegidos contra vulnerabilidades conhecidas. Aplicar patches de segurança regularmente é essencial.

• Educação e treinamento: Capacitar os funcionários para reconhecer e-mails de phishing e outras técnicas de engenharia social.

• Backup regular: Implementar uma estratégia de backup frequente e armazenar cópias em locais offline. Verificar periodicamente a integridade dos backups para garantir sua utilidade em emergências.

• Monitoramento de rede: Usar soluções de detecção e resposta a ameaças para identificar atividades suspeitas.

• Plano de resposta a incidentes: Desenvolver e testar um plano robusto para lidar com ataques de ransomware, minimizando os impactos.

• Autenticação forte: Implementar autenticação multifator em sistemas para dificultar o acesso não autorizado.

Ransomware Akira: conclusão

O ransomware representa uma ameaça significativa no ecossistema de cibersegurança. Investir em segurança da informação não é apenas uma questão de proteção de dados, mas também uma estratégia essencial para a continuidade dos negócios. Lembrando que não é recomendado pagar o resgate de um ransomware. Embora pagar possa parecer uma solução rápida para recuperar os dados, não garante que o criminoso vai realmente fornecer a chave de descriptografia ou que o ataque não vá acontecer novamente. Além disso, pagar incentiva a continuidade de atividades criminosas, notifique as autoridades competentes, como a polícia e organizações de segurança cibernética, para ajudar a rastrear os criminosos, e o mais importante: siga as boas práticas para evitar cair nesse e em outros tipos de ataques.

Por Dayane Souza, consultora de cibersegurança da Protiviti Brasil.

As demandas crescentes por eficiência, inovação e segurança estão transformando o modo como as empresas gerenciam suas operações. Nesse contexto, os serviços gerenciados surgem como uma solução estratégica e adaptável, permitindo que organizações de todos os setores aprimorem seus processos e alcancem melhores resultados. Mas, afinal, o que são serviços gerenciados, e como eles podem impactar positivamente a sua empresa?

Entendendo o “As a Service”

Os serviços gerenciados fazem parte de um conceito mais amplo conhecido como “As a Service”. Esse formato implica o fornecimento de soluções específicas por meio de parceiros especializados, com gestão, suporte e monitoramento contínuos. Em vez de investir em infraestrutura interna ou equipes dedicadas para realizar certas tarefas, as empresas podem contratar serviços sob medida, pagando apenas pelo que utilizam.

Esse modelo, que inicialmente ganhou força na área de tecnologia da informação com o Software as a Service (SaaS), foi expandido para diversas outras áreas, incluindo cibersegurança, compliance, governança de tecnologia, privacidade e até ESG. Em resumo, o “As a Service” permite às organizações acessarem competências avançadas e tecnologias de ponta sem os altos custos e complexidades de gerenciá-las internamente, além de liberar seus times e recursos para focar no core business da empresa.

O que são serviços gerenciados?

Os serviços gerenciados referem-se à terceirização de responsabilidades operacionais ou estratégicas para um provedor especializado, que assume a tarefa de monitorar, gerenciar e melhorar processos ou sistemas designados. Esses serviços vão além do suporte técnico tradicional, pois são proativos e focados em alcançar resultados mensuráveis e alinhados aos objetivos do cliente.

Com uma abordagem personalizada, os provedores de serviços gerenciados (MSPs – Managed Service Providers) oferecem um suporte contínuo que pode incluir monitoramento remoto, análise preditiva, gestão de riscos e conformidade, tudo projetado para garantir eficiência e reduzir falhas.

Áreas que podem ser beneficiadas

Os serviços gerenciados têm aplicação em diversas áreas críticas de uma organização. Veja como eles podem ser implementados em diferentes contextos:

• Cibersegurança: Com o aumento das ameaças digitais, os serviços gerenciados de cibersegurança oferecem proteção contínua contra ataques, monitoramento em tempo real e resposta rápida a incidentes.
• Compliance: Provedores especializados podem gerenciar a conformidade regulatória, garantindo que sua empresa esteja alinhada às normas e reduzindo riscos legais e financeiros.
• Governança de tecnologia: A gestão de TI é otimizada com monitoramento proativo, manutenção preventiva e suporte técnico especializado, liberando a equipe interna para atividades mais estratégicas.
• Privacidade: Serviços voltados à proteção de dados pessoais ajudam empresas a implementarem políticas robustas de privacidade e atenderem requisitos regulatórios, como a LGPD e o GDPR.
• ESG: No âmbito de sustentabilidade e governança corporativa, serviços gerenciados oferecem expertise em criar estratégias alinhadas às melhores práticas ambientais e sociais.

Principais benefícios dos serviços gerenciados

A adoção de serviços gerenciados traz uma série de vantagens para as empresas, independentemente de seu porte ou setor de atuação. Entre os benefícios mais significativos estão:

Redução de custos

A contratação de serviços gerenciados elimina a necessidade de investimentos elevados em infraestrutura, treinamento e contratação de equipes especializadas. Isso permite que os recursos financeiros sejam direcionados para áreas estratégicas do negócio.

Acesso a expertise especializada

Os provedores de serviços gerenciados contam com profissionais experientes e qualificados, capazes de entregar soluções de alta qualidade e atualizadas com as melhores práticas do mercado.

Escalabilidade e flexibilidade

O modelo “as a Service” é altamente escalável, permitindo que as empresas ajustem os serviços contratados de acordo com suas necessidades em constante mudança.

Foco no core business

Ao terceirizar atividades operacionais, a empresa pode concentrar seus esforços em áreas que realmente agregam valor, como inovação e atendimento ao cliente.

Mitigação de riscos

Com monitoramento contínuo e uma abordagem proativa, esse modelo de trabalho ajuda a identificar e mitigar riscos antes que eles se tornem problemas críticos.

Como escolher o parceiro ideal?

A escolha de um parceiro confiável é essencial para garantir o sucesso da implementação. Considere os seguintes critérios ao tomar essa decisão:

1. Experiência e credibilidade: Verifique o histórico do provedor, incluindo casos de sucesso e depoimentos de clientes.
2. Capacidade de personalização: Certifique-se de que o provedor pode adaptar suas soluções às necessidades específicas da sua empresa.
3. Tecnologias empregadas: Avalie as ferramentas e tecnologias utilizadas pelo parceiro, garantindo que estejam atualizadas e alinhadas às exigências do mercado.
4. Suporte contínuo: Priorize provedores que ofereçam suporte proativo e em tempo real.
5. Custo-benefício: Considere o retorno sobre o investimento ao avaliar os custos dos serviços.

Por que investir em serviços gerenciados?

Os serviços gerenciados representam uma mudança de paradigma na forma como as empresas lidam com suas operações. Ao terceirizar funções críticas para especialistas, as organizações ganham agilidade, reduzem riscos e melhoram sua eficiência geral.

Em um mercado competitivo e em constante evolução, adotar o modelo “as a Service” não é apenas uma vantagem estratégica, mas uma necessidade para empresas que buscam se manter relevantes e preparadas para o futuro. Avaliar suas necessidades específicas e contar com parceiros confiáveis pode ser o primeiro passo para transformar a maneira como sua organização opera e entrega valor.

Explore as possibilidades dos serviços gerenciados e descubra como eles podem impulsionar sua empresa para o próximo nível.

A nova lei exige que os sistemas de IA sejam transparentes, explicáveis e compreensíveis.

A Lei de IA da UE é a primeira regulamentação da União Europeia que estabelece um quadro regulatório e legal comum para a IA (Inteligência Artificial). Ela foi adotada em março de 2024 e será totalmente aplicável em 24 meses, entrando em vigor gradualmente até lá.

Mas quais medidas as empresas devem tomar para se adequar à nova regulamentação?

Primeiramente, vamos analisar por que a Lei é inovadora. Globalmente, este é o primeiro quadro regulatório a abordar o desenvolvimento, implantação e uso de IA em diversos setores. Ele utiliza uma abordagem baseada em risco para o acesso aos sistemas de IA, de modo que os requisitos de conformidade são ajustados de acordo com o impacto potencial na segurança e nos direitos fundamentais. A Lei exige que os sistemas de IA sejam transparentes, explicáveis e compreensíveis, responsabilizando as organizações que os desenvolvem pelos resultados.

Com o tempo, muitos acreditam que essa regulamentação irá fortalecer a confiança do público nos sistemas de IA.

Comparação de Regulamentações na UE, EUA e Reino Unido

Ao comparar a Lei de IA da UE com as abordagens adotadas nos EUA e no Reino Unido, há diferenças claras.

Nos EUA, a regulamentação é fragmentada, com diretrizes específicas para alguns setores, mas sem uma regulamentação federal abrangente sobre IA, como ocorre na UE. Os EUA desenvolveram estruturas e padrões por meio do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST), mas estes são não vinculantes. Dessa forma, há uma maior dependência da autorregulação da indústria para desenvolver uma IA ética.

A abordagem do Reino Unido é semelhante à dos EUA, com estruturas e princípios não vinculantes para o desenvolvimento de IA ética, em vez de regulamentação formal. Diante disso, a Lei de IA da UE poderia servir como um modelo para que outros países ou jurisdições desenvolvam suas abordagens/estruturas de regulamentação, dada a abordagem abrangente e estruturada da Lei.

À medida que a prevalência da IA continua a crescer, é provável que a regulamentação também evolua. Estabelecer diretrizes para que as organizações desenvolvam IA de maneira segura ajudará a aumentar a confiança do público, a adoção e a inovação, de modo que a regulamentação deve ser vista como algo positivo e como um caminho para fomentar a inovação.

O que as organizações podem fazer para se preparar para a Lei de IA da UE?

Primeiramente, as organizações devem avaliar onde estão adotando IA e realizar uma avaliação de riscos em conformidade com os níveis de risco previstos na Lei de IA da UE. Isso ajudará a medir os impactos futuros de forma antecipada e ajustar o desenvolvimento conforme necessário.

Em segundo lugar, elas devem garantir a responsabilidade em nível executivo e em toda a organização sobre os casos de uso que estão sendo desenvolvidos e o propósito de cada um, verificando se o desenvolvimento do sistema e os conjuntos de dados usados para treinamento estão alinhados a esse propósito.

Terceiro, à medida que os sistemas de IA forem criados, a equipe de desenvolvimento deve garantir que os algoritmos sejam bem documentados, de modo que sejam explicáveis e transparentes.

Devem também garantir que os conjuntos de dados utilizados no desenvolvimento dos algoritmos sejam adequados ao propósito, que os dados sejam justos e que quaisquer resultados dos sistemas de IA respeitem os direitos fundamentais.

Uma vez desenvolvido, o sistema de IA precisará ser monitorado regularmente para garantir que não surjam novos riscos ou problemas. Além disso, as organizações devem investir em treinamento sobre alfabetização em dados e IA para que todos os colaboradores compreendam os riscos éticos ou problemas relacionados.

Por fim, as organizações devem interagir com seus reguladores, colaborando em fóruns e grupos de trabalho, ajudando a moldar iniciativas nesse campo. Isso ajudará tanto as organizações quanto os reguladores a se prepararem para o futuro.

E no Brasil? Expectativas sobre o Marco Legal da IA

“No Brasil, o Marco Legal da Inteligência Artificial está sendo discutido no Congresso Nacional, com a intenção de criar um sistema regulatório que aborde o uso da IA em diferentes setores da economia. Inspirado em modelos internacionais, como o da União Europeia, o texto preliminar do projeto de lei – PL 2338/2023, regular potenciais impactos sobre a segurança e os direitos fundamentais. O projeto prevê a criação de uma autoridade competente para monitorar e regular a implementação da IA (potencialmente a ANPD), e a expectativa é que possa criar diretrizes mais claras para o desenvolvimento responsável da IA no Brasil, contribuindo para o avanço tecnológico com segurança jurídica e proteção de direitos e dados pessoais.” André Cilurzo – Diretor Executivo de Technology Risk Consulting na Protiviti Brasil.

Conteúdo original de Michelle Moody, Managing Director de Data & Analytics da Protiviti Inc., traduzido e adaptado por André Cilurzo. Originalmente publicado em AI Business.

Para abordar as tendências atuais em cibersegurança, é essencial compreender o panorama dinâmico e em constante evolução das ameaças cibernéticas. Nesse artigo, conheça as tendências mais recentes identificadas por pesquisas especializadas, destacando os desafios emergentes e as estratégias inovadoras adotadas para proteger sistemas e dados contra ameaças cada vez mais sofisticadas. 

Cibersegurança: panorama atual

A cibersegurança tornou-se uma prioridade crucial para organizações de todos os setores, devido ao aumento significativo de incidentes cibernéticos e à crescente sofisticação dos ataques. Conforme indicado pela IBM Security, o custo médio global de uma violação de dados em 2023 foi de aproximadamente 4,24 milhões de dólares, demonstrando o impacto financeiro substancial que esses eventos podem ter.

Evolução das ameaças cibernéticas 

As ameaças cibernéticas estão se tornando mais diversificadas e complexas, adaptando-se rapidamente às novas tecnologias e vulnerabilidades emergentes. Um estudo da McAfee observa um aumento alarmante no número de ransomwares direcionados a grandes corporações e infraestruturas críticas, refletindo uma tendência preocupante de ataques direcionados e sofisticados. Além disso, ataques de phishing continuam sendo uma ameaça significativa, com hackers aproveitando técnicas avançadas de engenharia social para enganar usuários e obter acesso não autorizado a sistemas corporativos. 

Desafios emergentes em cibersegurança 

Com o advento da Internet das Coisas (IoT) e a proliferação de dispositivos conectados, surgem novos desafios em termos de segurança cibernética. Dispositivos IoT frequentemente carecem de padrões de segurança robustos, tornando-se alvos fáceis para invasores que buscam explorar vulnerabilidades e comprometer redes corporativas. De acordo com o relatório da Trend Micro, ataques a dispositivos IoT aumentaram em 300% nos últimos dois anos, sublinhando a necessidade urgente de estratégias de segurança adaptativas.

Tendências Emergentes em Cibersegurança 

A utilização de inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) está se tornando fundamental na detecção proativa de ameaças cibernéticas. Soluções baseadas em IA podem analisar grandes volumes de dados em tempo real, identificando padrões anômalos e comportamentos suspeitos que podem indicar potenciais ataques. De acordo com a Gartner, até 75% das organizações utilizarão ferramentas de detecção de ameaças baseadas em IA até 2024.

A arquitetura de Zero Trust está ganhando popularidade como uma abordagem de segurança que desafia o modelo tradicional de perímetro de rede. Em vez de confiar automaticamente em usuários e dispositivos dentro da rede corporativa, o Zero Trust requer verificações contínuas de identidade e autorização para acessar recursos, independentemente da localização do usuário. Segundo o Forrester Research, a implementação de Zero Trust pode reduzir em até 30% o impacto de violações de dados.

Com a adoção crescente de serviços em nuvem, a segurança na nuvem tornou-se uma prioridade crítica. Soluções de segurança em nuvem oferecem proteção avançada contra ameaças cibernéticas, garantindo a integridade e a confidencialidade dos dados armazenados e processados na nuvem. De acordo com a Microsoft, investimentos em segurança em nuvem estão aumentando exponencialmente, com empresas priorizando soluções que ofereçam visibilidade e controle abrangentes sobre suas cargas de trabalho na nuvem.

Estratégias de resposta e mitigação 

Diante dessas tendências e desafios em cibersegurança, as organizações estão adotando abordagens multifacetadas para proteger seus ativos digitais e mitigar o impacto de possíveis violações. Isso inclui a implementação de políticas rigorosas de segurança da informação, a realização regular de testes de penetração e vulnerabilidade, e a formação contínua dos colaboradores em práticas seguras de navegação e uso de tecnologia. 

Exemplo de implementação prática 

Um exemplo de implementação prática pode ser observado em uma empresa de tecnologia líder que adotou uma abordagem de segurança em camadas para proteger sua infraestrutura crítica. A empresa utilizou ferramentas avançadas de detecção de ameaças baseadas em IA para monitorar continuamente o tráfego de rede e identificar atividades suspeitas. Além disso, implementou políticas de Zero Trust para restringir o acesso a dados sensíveis apenas a usuários autorizados, independentemente de sua localização física. Essas medidas ajudaram a empresa a mitigar riscos significativos e manter a integridade de seus sistemas em face de ameaças crescentes. 

Conclusão 

Em suma, as tendências em cibersegurança estão evoluindo rapidamente à medida que novas tecnologias emergem e as ameaças cibernéticas se tornam mais sofisticadas. Adotar abordagens inovadoras, como inteligência artificial, arquitetura de Zero Trust e segurança em nuvem, tornou-se imperativo para proteger organizações contra violações de dados e interrupções de operações. Ao implementar estratégias eficazes de cibersegurança e manter-se atualizado com as últimas pesquisas e práticas recomendadas, as organizações podem mitigar riscos, garantir a conformidade regulatória e fortalecer sua postura de segurança digital. 

Por Matheus Jacyntho, Diretor de Cibersegurança e Resiliência na Protiviti Brasil, e Cíntia Soares, Market Sector Leader l Senior Manager – Business Performance & Transformation.

Catástrofes naturais representam um desafio cada vez maior para as empresas.

Na pesquisa “Gestão de Crises e Continuidade de Negócios no Brasil”, realizada pela Protiviti antes do desastre climático do Rio Grande do Sul, foi identificado que 6,8% das empresas sofreram interrupção operacional devido a enchentes ou fortes chuvas. Após a calamidade no RS, a Fiergs (Federação das Indústrias do Estado do Rio Grande do Sul), constatou que 9 a cada 10 empresas do estado sofreram algum impacto – o que nos mostra o quão complexa é a previsão de uma catástrofe de grandes proporções como essa.

Preparar-se adequadamente antes de uma inundação pode reduzir drasticamente os prejuízos, assim como um plano de respostas bem definido para reagir nas situações de emergência. Aqueles que estão preparados com planos definidos, equipamentos adequados e funcionários treinados têm maior probabilidade de restabelecer suas operações rapidamente.

O que você vai encontrar:

Fase de Preparação

Aprenda como identificar e mapear os riscos climáticos aos quais a empresa está exposta.

Fase de Resposta

Entenda como criar e ativar um plano de contingência para a resposta imediata a um evento de inudação.

Fase de Retomada

Veja como analisar os danos, adequar a operação e retomar a normalidade operacional.

E mais:

Descubra como reduzir o impacto reputacional e confira exemplos práticos de ações em cada fase.

A adoção da Inteligência Artificial (IA) nas organizações está em franco crescimento, impulsionada pelas promessas de aumento de eficiência, melhoria na tomada de decisão e inovação nos serviços oferecidos. No entanto, essa tecnologia também traz consigo uma série de riscos que precisam ser identificados e gerenciados adequadamente para garantir que os benefícios sejam plenamente aproveitados enquanto os potenciais impactos negativos são mitigados. A Governança de IA surge como uma resposta direta a essa necessidade. Este artigo tem como objetivo explorar de maneira detalhada a avaliação de riscos associados ao uso da IA nas organizações, fornecendo uma estrutura compreensiva para a identificação e categorização desses riscos.

O que é e para que serve a governança de IA?

A governança de IA é um conjunto de práticas, políticas e processos destinados a garantir que os sistemas de inteligência artificial sejam desenvolvidos, implementados e gerenciados de forma ética, transparente e alinhada aos objetivos estratégicos da organização. Esse framework permite que empresas utilizem soluções de IA de maneira responsável, equilibrando inovação com a mitigação de riscos associados, como vieses nos algoritmos, uso inadequado de dados ou impactos sociais e ambientais.

Ao implementar a governança de IA, as organizações conseguem maximizar o valor dessas tecnologias enquanto gerenciam possíveis consequências negativas. Ela promove a conformidade regulatória, melhora a confiança dos stakeholders e assegura que a IA opere de maneira confiável e previsível. Além disso, serve como um pilar para integrar a inteligência artificial às práticas de compliance e segurança cibernética, fortalecendo o desempenho organizacional e a reputação corporativa no mercado.

Governança de IA nas organizações: identificação e avaliação de riscos

A primeira etapa na avaliação de riscos é a identificação clara do propósito das iniciativas de IA e dos modelos que serão utilizados. A IA pode ser aplicada de diversas formas, tanto internamente, para melhorar processos organizacionais, quanto externamente, para melhorar a interação com clientes e partes interessadas.

Uso Interno da Organização

• Acelerar a Tomada de Decisão: Utilização de IA para analisar grandes volumes de dados e fornecer insights rápidos e precisos.
• Aumentar a Eficiência das Atividades: Automatização de tarefas rotineiras, permitindo que os colaboradores se concentrem em atividades de maior valor agregado.
• Disseminar e Facilitar o Acesso à Informação: Implementação de sistemas de IA para organizar e disponibilizar informações de forma mais eficiente e acessível.

Uso Externo para Clientes e Partes Interessadas

• Atendimento ao Cliente: Implementação de chatbots e assistentes virtuais para melhorar a experiência do cliente.
• Ouvidoria: Utilização de IA para analisar feedbacks e sugestões, identificando padrões e áreas de melhoria.
• Publicidade e Marketing: Personalização de campanhas publicitárias com base em análises de comportamento e preferências dos consumidores.

Identificação dos Objetivos e Contexto de Uso para os Modelos de IA

Para uma avaliação eficaz de riscos, é fundamental entender o contexto de uso e os objetivos específicos dos modelos de IA implementados. A criação e operação da IA envolvem várias etapas críticas, incluindo:

• Seleção de Dados e Ingestão: Escolha criteriosa dos dados utilizados para treinar os modelos de IA.
• Classificação e Eliminação de Dados: Processamento e limpeza dos dados para garantir qualidade e relevância.
• Indexação e Vetorização: Organização dos dados de maneira que possam ser eficientemente utilizados pelos modelos de IA.
• Integração com LLMs de Mercado: Uso de modelos de linguagem pré-existentes, considerando a viabilidade e eficiência em comparação com o desenvolvimento de modelos próprios.
• Conexão com Endpoints: Integração dos modelos de IA com os sistemas e aplicações existentes na organização.

As etapas constituem a cadeia de valor da criação e operação da IA. Endereçar os riscos nas etapas da cadeia é um facilitador para definir os responsáveis por atuar no tratamento deles.

Identificação dos Riscos

A identificação dos riscos envolve a análise de várias categorias de riscos e eventos específicos que podem impactar a organização:

Categorias de Risco

As categorias de risco referem-se aos conjuntos temáticos de risco que englobam diferentes tipos de ameaças e vulnerabilidades relacionadas ao uso de IA nas organizações. Essas categorias ajudam a estruturar e organizar os riscos de maneira a facilitar a sua identificação, avaliação e gerenciamento. No contexto de IA, as principais categorias de risco incluem:

• Riscos Técnicos[DM1] [Rd2] : Incluem falhas nos algoritmos, problemas de segurança, questões de qualidade ou precisão, dificuldade de auditoria e vieses nos modelos.
• Riscos Operacionais: Abrangem problemas de integração, custos para escalar as soluções, dependência excessiva da tecnologia, falta de capacitação e resistências internas.
• Riscos Legais e Regulatórios: Referem-se à conformidade com a legislação aplicável e o uso ético da IA.
• Riscos de Pessoas: a empresa pode não ter pessoas capacitadas com as habilidades necessárias para fazer o uso das inovações, como a IA

Categorias de risco

As categorias de risco são agrupamentos de eventos de risco que refletem grandes áreas de preocupação dentro das categorias de risco. Eles representam os temas mais amplos e críticos que podem impactar a organização de forma significativa e facilitam a definição dos donos dos riscos, ou seja, aqueles que devem se apropriar do risco e tomar ações para trata-lo. No contexto de IA, as principais categorias incluem:

• Segurança da IA: Abrange todos os aspectos relacionados à proteção dos sistemas de IA contra ataques cibernéticos, vulnerabilidades e outras ameaças à segurança.
• Privacidade de Dados na IA: Refere-se à proteção das informações pessoais e sensíveis usadas ou geradas pelos sistemas de IA, garantindo que a privacidade dos indivíduos seja respeitada e protegida.
• Ética na IA: Envolve questões relacionadas ao uso ético da IA, incluindo a prevenção de vieses, discriminação e o uso responsável da tecnologia para garantir que ela beneficie a sociedade de maneira justa.
• Conformidade Legal e regulatória na IA: Abrange a conformidade com todas as leis e regulamentos aplicáveis ao uso da IA, incluindo privacidade de dados, direitos autorais e outros aspectos legais relevantes. Importante frisar que o Brasil está em vistas de implantar o marco regulatório da IA.
• Transparência e Auditabilidade na IA: Refere-se à capacidade de entender e explicar como os sistemas de IA tomam decisões, garantindo que os processos sejam transparentes e auditáveis.
• Riscos de IA: Os riscos no uso de IA incluem coisas como alimentar dados de baixa qualidade em modelos de IA e não ter uma estrutura de governança de IA  forte para proteger contra vieses não intencionais e desvios de modelo que degradam o desempenho. Mas as empresas também enfrentam riscos se optarem por limitar ou abrir mão do uso de IA. Por exemplo, elas podem ficar para trás de concorrentes que usam IA ou perder possíveis oportunidades de negócios.

Eventos de Risco

Os eventos de risco são a materialização dos riscos identificados dentro das categorias de risco. Eles são incidentes específicos que podem ocorrer como resultado dos riscos e que podem ter impactos significativos na organização. Exemplos de eventos de risco incluem:

• Vazamento de Dados Confidenciais e Sensíveis: Ocorre quando modelos de IA são alimentados com dados confidenciais e, inadvertidamente, fornecem esses dados em suas respostas, expondo informações pessoais e sensíveis.
• Discriminação e Inferências Indevidas: Acontece quando algoritmos perpetuam preconceitos existentes nos dados de treinamento, resultando em decisões injustas, ou quando a IA faz suposições errôneas com base em dados irrelevantes.
• Alucinação ou Imprecisão nas Respostas: Refere-se à capacidade dos modelos de linguagem de gerar respostas convincentes, mas factualmente incorretas ou inconsistentes, levando a possíveis mal-entendidos ou decisões errôneas.
• Delegação de Responsabilidade por Recomendações da IA: Envolve os riscos legais associados a ações tomadas com base em recomendações fornecidas pela IA, especialmente se essas recomendações forem incorretas ou mal interpretadas.
• Violação de Propriedade Intelectual e Direitos Autorais: Ocorre quando modelos de IA utilizam conteúdos protegidos por propriedade intelectual sem a devida autorização, expondo a organização a riscos legais.
• Opacidade e Inexplicabilidade: Refere-se à falta de clareza sobre como os modelos de IA chegam às suas conclusões, dificultando a auditoria e a explicação dos processos de decisão.
• Quantificação dos Impactos

Após a identificação dos riscos, é crucial quantificar seus impactos potenciais. Isso inclui:

• Impactos Reputacionais: Danos à imagem da organização devido a falhas na implementação da IA.
• Multas e Sanções: Penalidades legais e regulatórias associadas a violações.
• Interrupção dos Negócios: Paradas operacionais decorrentes de falhas tecnológicas ou problemas de segurança.

Governança de IA: indispensável para as organizações

A avaliação de riscos do uso de IA nas organizações é um processo complexo, mas essencial para garantir que os benefícios dessa tecnologia sejam plenamente realizados, minimizando os impactos negativos. A Governança de IA é uma aliada indispensável para garantir o uso ético e estratégico desse momento crucial de transição tecnológica na sociedade. Ao seguir uma abordagem estruturada para identificar, categorizar e mitigar riscos, as organizações podem navegar com segurança na era da IA, promovendo inovação e eficiência de forma responsável e sustentável.

Como as empresas brasileiras estão se preparando para a chegada do DREX?

A moeda digital está prestes a transformar o cenário econômico brasileiro, oferecendo novas possibilidades e desafios. Compreender como as empresas estão se preparando para essa mudança é, portanto, crucial para antecipar os impactos, identificar oportunidades e garantir uma transição bem-sucedida para essa nova fase do setor financeiro no Brasil.

Mas como o mercado empresarial encara o DREX, a Tokenização e a preparação necessária para esse novo cenário financeiro no país? Oportunidades de negócios, novos produtos e serviços, riscos, concorrentes, novas habilidades e competências são alguns dos temas que a Protiviti Brasil, em conjunto com a MD8 Consulting, abordou na pesquisa Adoção da Moeda Digital Brasileira no Mercado Empresarial.