A adoção acelerada da inteligência artificial dentro das empresas está provocando uma mudança importante no trabalho dos responsáveis pela segurança da informação. Para os CISOs, proteger servidores, usuários e aplicações tradicionais já não é suficiente: agora é preciso garantir também que modelos de IA recebam dados rapidamente, funcionem em ambientes híbridos e permaneçam protegidos contra uma nova geração de ataques.
Uma das tecnologias que começa a ganhar importância nesse cenário são os Application Delivery Controllers (ADCs), tradicionalmente utilizados para gerenciar e distribuir o tráfego entre aplicações, servidores e diferentes ambientes de infraestrutura. Com a expansão da IA, esses componentes passam a participar diretamente tanto da performance quanto da proteção das aplicações inteligentes.
Segundo uma previsão do Gartner citada pelo especialista Hilmar Becker, diretor regional da F5 Brasil, mais de 30% das grandes empresas e provedores de serviços deverão atualizar sua infraestrutura de ADC até 2029 para atender demandas relacionadas à inteligência artificial e à soberania de dados.
IA aumenta pressão sobre infraestrutura
O avanço da inteligência artificial está criando uma nova categoria de aplicações extremamente dependentes de dados.
Modelos precisam receber grandes volumes de informações para treinamento, inferência e execução de tarefas. Ao mesmo tempo, aplicações modernas de IA utilizam intensamente APIs para se comunicar com bancos de dados, sistemas corporativos, agentes e serviços externos.
Isso significa que gargalos na movimentação dessas informações podem comprometer diretamente a experiência do usuário e a produtividade das aplicações.
Os ADCs podem atuar justamente nessa camada, controlando tráfego, disponibilidade e distribuição das cargas entre diferentes ambientes.
O Gartner aponta que essa infraestrutura pode contribuir para otimizar a entrega e ingestão de dados de IA inclusive na borda da rede, além de ambientes multicloud e WAN.
Empresas começam a trazer cargas de IA de volta para seus data centers
Outro movimento está tornando a discussão ainda mais estratégica.
Questões relacionadas à privacidade, soberania dos dados e custos de transferência entre ambientes de nuvem estão levando organizações a avaliar novamente onde suas aplicações de IA devem funcionar.
Um estudo do Barclays citado no artigo aponta que mais de 80% das organizações pesquisadas planejavam algum movimento de repatriação de workloads.
Isso não significa necessariamente abandonar a nuvem.
A tendência aponta para arquiteturas cada vez mais híbridas, nas quais determinadas informações e modelos permanecem em data centers privados enquanto outros serviços continuam utilizando infraestrutura de nuvem.
Para o CISO, entretanto, isso adiciona complexidade: onde a IA estiver, os mecanismos de proteção também precisarão estar.
Segurança tradicional não resolve todos os problemas da IA
Existe ainda uma segunda preocupação.
As aplicações baseadas em inteligência artificial introduziram classes de ataques que não existiam — ou tinham importância muito menor — nas aplicações tradicionais.
Entre elas estão prompt injection, envenenamento de dados e falsificação da identidade de agentes de IA.
Isso significa que firewalls, sistemas tradicionais de autenticação e ferramentas de proteção de endpoints continuam importantes, mas podem não compreender completamente o contexto das interações entre usuários, agentes e modelos.
É justamente nesse ponto que começa a ganhar espaço o conceito de AI Gateway.
Esses gateways podem funcionar como intermediários entre aplicações e modelos, aplicando políticas de segurança, verificando requisições e estabelecendo controles antes que determinadas informações cheguem aos sistemas de IA.
IA agêntica torna identidade um problema ainda maior
O avanço dos agentes autônomos também deve ampliar a responsabilidade dos CISOs.
Esses sistemas não apenas respondem perguntas. Eles podem acessar aplicações, consultar bancos de dados, executar tarefas e interagir com outros agentes.
Na prática, empresas começam a administrar uma nova categoria de identidade digital: máquinas tomando decisões e executando ações em nome de pessoas e organizações.
O Gartner estima que, até 2028, cerca de 25% das violações de segurança poderão ter origem em superfícies de ataque associadas a agentes inteligentes, especialmente em situações envolvendo gestão inadequada de identidades de máquinas e políticas de acesso.
Isso torna conceitos como identidade, autorização, privilégio mínimo e monitoramento contínuo ainda mais importantes.
Segurança e performance começam a convergir
Historicamente, performance e segurança muitas vezes foram administradas por plataformas e equipes diferentes.
Com a IA, essa separação começa a perder eficiência.
Os mesmos caminhos utilizados para transportar os dados necessários para alimentar um modelo também podem carregar solicitações maliciosas.
Quando as plataformas responsáveis pela entrega das aplicações e pela segurança trabalham isoladamente, podem surgir pontos cegos entre os dois ambientes, além de aumento de latência e dificuldade para aplicar políticas uniformes.
A tendência, portanto, é de maior convergência.
Infraestruturas capazes de combinar gerenciamento de tráfego, APIs, segurança e políticas específicas para inteligência artificial podem se tornar peças importantes das arquiteturas corporativas nos próximos anos.
CISO deixa de ser apenas o responsável pela defesa
A transformação também modifica o papel do próprio executivo de segurança.
Em organizações mais maduras digitalmente, decisões sobre infraestrutura de IA já começam a migrar das áreas tradicionais de TI para equipes especializadas que respondem diretamente à direção ou ao conselho administrativo.
Isso exige que o CISO participe dessas discussões desde o início.
O objetivo deixa de ser apenas perguntar “como proteger essa aplicação?” depois que ela foi implementada.
A pergunta passa a ser “como construir uma aplicação de IA que seja rápida, segura, resiliente e compatível com as políticas da organização desde sua arquitetura?”
Essa mudança transforma a segurança em um componente da própria estratégia de inteligência artificial.
Para empresas brasileiras que começam a levar modelos próprios, copilotos e agentes de IA para processos críticos, o desafio será justamente encontrar esse equilíbrio: extrair performance e produtividade da inteligência artificial sem transformar velocidade de inovação em aumento descontrolado da superfície de ataque.
