Em 6 de maio de 2010, o índice Dow Jones despencou quase mil pontos em cerca de meia hora e apagou, temporariamente, algo próximo de US$ 1 trilhão em valor de mercado. Nenhum operador humano apertou o botão errado. Algoritmos de negociação de alta frequência reagiram a outros algoritmos numa espiral de vendas que ninguém conseguia acompanhar, muito menos interromper. Ações da Accenture chegaram a ser negociadas a um centavo de dólar antes de os cancelamentos serem processados. O episódio entrou para a história como Flash Crash, e o relatório conjunto da SEC e da CFTC, os dois reguladores do mercado americano, levou quase cinco meses para reconstruir o que as máquinas fizeram em minutos. A resposta veio na forma de circuit breakers: freios automáticos que pausam o pregão quando a velocidade das máquinas ultrapassa a capacidade humana de reagir.
Dezesseis anos depois, a mesma dinâmica acaba de estrear no lugar onde as empresas menos queriam vê-la: a esteira de desenvolvimento de software.
Você deixa a porta da sua casa aberta? Pois é, nem eu! rsrs
Em 18 de junho de 2026, um pedido de alteração de código aparentemente banal foi aprovado num repositório público da Snowflake, uma das maiores plataformas de dados em nuvem do mundo. A mudança trocou um padrão seguro de leitura de dados por um atalho: o título das issues, o formulário público de relato de problemas que qualquer usuário pode abrir, passou a ser inserido diretamente num script da esteira de automação do repositório, o GitHub Actions. Na prática, qualquer pessoa na internet podia executar comandos nos servidores de automação da empresa. Bastava abrir um relato com um título construído para escapar do script.
A falha ficou exposta por cinco dias. Quem a encontrou não foi um pesquisador humano, nem um criminoso. Foi o Red Agent, agente autônomo de red team (o time que simula ataques para achar falhas antes do adversário) da empresa de segurança Wiz. Segundo o relato técnico publicado pela Wiz e detalhado pela Forbes em 17 de agosto de 2026, o agente identificou a vulnerabilidade sozinho, montou um título malicioso para exfiltrar credenciais, errou a primeira tentativa por um detalhe de sintaxe, leu a própria mensagem de erro, corrigiu o ataque e acertou na segunda. Saiu com um token do Jira interno da Snowflake, o sistema onde a empresa organiza projetos de engenharia e segurança, validou o acesso e mapeou até onde conseguiria chegar.
Sem intervenção humana em nenhuma etapa.(Tá certo isso produção?)
A Wiz reportou a falha pelo programa de recompensa por vulnerabilidades no dia 23 de junho. A Snowflake corrigiu no mesmo dia e afirmou, em comunicado, não ter encontrado evidência de acesso não autorizado. Como incidente, foi um não-evento. Como precedente, é outra conversa.
A parte que interessa não é a invasão
O que aconteceu no repositório da Snowflake foi um ensaio geral, e o roteiro tem três atos.
Primeiro: a falha nasceu de uma mudança aprovada pelo processo normal de revisão, numa das empresas mais bem equipadas do planeta (Você não leu errado. O processo normal de revisão). As ferramentas de análise automática de segurança do próprio GitHub varreram o código e não acusaram nada, segundo a Infosecurity Magazine, em agosto de 2026.
Segundo: quem achou foi uma máquina, em cinco dias. Um intervalo que muitos processos corporativos de triagem de vulnerabilidades sequer alcançam.
Terceiro, e mais desconfortável: o agente não seguiu roteiro pronto. Encontrou, tentou, falhou, diagnosticou a própria falha e completou a cadeia inteira de exploração. No Flash Crash, as máquinas reagiam umas às outras dentro de um mercado fechado, com regulador olhando. Aqui, o tabuleiro é a internet aberta. Não existe circuit breaker para ela.
Antes do alarmismo, o contraponto: dessa vez, a máquina que venceu a corrida estava do lado certo. Um agente de pesquisa achou a falha antes de qualquer adversário. A leitura correta não é que a Inteligência Artificial (IA) ficou perigosa. É que a velocidade de ataque virou commodity, disponível para os dois lados da mesa.
A briga pela autoria do erro
Aqui a história ganha o contorno que mais interessa a esta coluna. A Wiz afirma que o Copilot Autofix, ferramenta de correção automática de código do GitHub, aparece como coautor da mudança que abriu a brecha, e que o código passou sem nenhum alerta. O GitHub conduziu revisão interna e sustenta versão diferente: a contribuição teria sido de autoria humana, sem participação da ferramenta. A disputa foi documentada pela CSO Online, também em agosto de 2026.
(Repare no detalhe deliciosamente incômodo: duas empresas de tecnologia de ponta, com acesso completo ao histórico do repositório, discutem em público se um trecho de código foi escrito por um humano ou por uma máquina. E o log não fecha a questão.)
Esse impasse é o sintoma novo. Quando o assistente de código entra na esteira, a trilha de quem fez o quê embaça. E responsabilidade que não tem dono não desaparece: ela migra para quem estiver mais perto quando o problema estourar. O conselho que aprovou o orçamento do assistente, o diretor que assinou a política de uso, o gerente que apertou o botão de merge.
Mas e agora?
O Brasil não assiste a esse filme de longe. Segundo o FortiGuard Labs, braço de pesquisa da Fortinet, em levantamento divulgado pela Inforchannel em 18 de agosto de 2026, o país concentrou 314,8 bilhões de atividades maliciosas no período analisado, o equivalente a 84% de tudo o que foi registrado na América Latina e no Canadá. Nesse ambiente, uma janela de exposição de cinco dias já era generosa. Com agentes autônomos dos dois lados, vira eternidade.
Perguntas práticas!!!
Quem revisa o código que o assistente de IA sugere, e essa revisão tem dono nomeado ou é etiqueta de processo?
Quantos fluxos de automação da sua esteira aceitam texto vindo de estranhos, como títulos de formulários públicos, sem tratamento?
E se a autoria de um trecho de código virar disputa depois de um incidente, o seu histórico de aprovações resolve a dúvida ou repete o pingue-pongue de Wiz e GitHub?
Nada disso exige proibir assistente de código. Exige o que a aviação e o mercado financeiro aprenderam à força: quanto mais rápida a máquina, mais explícito precisa ser o ponto onde um humano assina. A Snowflake, diga-se, fez a parte final direito: recebeu o relato, corrigiu no mesmo dia e falou publicamente. O erro de digitar é humano, ou talvez não. O de não ter dono é organizacional.
A pergunta que fica não é se um agente autônomo vai encontrar a próxima falha no seu código. É outra: quando ele encontrar, vai estar na sua folha de pagamento ou na do adversário?
Até o próximo Café com Bytes, com ceticismo saudável e café bem passado.
Ricardo Brasil | Especialista em IA Responsável e Diretor de TI na GWS Engenharia — Colunista Café com Bytes | Tecnologia | Inteligência Artificial
Sobre o Autor
Ricardo Brasil é Diretor de TI e Gestão Corporativa da GWS Engenharia, especialista em IA Responsável, transformação digital e governança de TI. É colunista da série Café com Bytes, onde escreve semanalmente sobre tecnologia, inteligência artificial e seus impactos no ambiente corporativo brasileiro.
