A popularização dos assistentes de IA transformou fluxos de trabalho e impulsionou a produtividade em setores variados. Contudo, à medida que essas tecnologias se tornam parte do cotidiano, cresce a preocupação com vulnerabilidades de privacidade, governança e segurança digital.
Uma investigação envolvendo a assistente Monica.AI evidenciou uma falha crítica que expunha conversas, dados pessoais e tokens ativos de usuários, reacendendo o debate sobre a segurança de ambientes com IA integrada.
Assistentes de IA têm entrado de forma cada vez mais estratégica no fluxo de trabalho das empresas, executando tarefas desde a análise de documentos jurídicos até o atendimento a clientes e a automação de rotinas. Esse uso expandido aumenta a probabilidade de usuários inserir informações sensíveis sem perceber, como dados pessoais, segredos comerciais, contratos e comunicações internas.
Entretanto, governanças frágeis e estruturas de armazenamento próprias dificultam o controle. Em muitos casos, os usuários não sabem quais informações ficam retidas, por quanto tempo são mantidas ou como são processadas. A ausência de auditorias independentes e certificações de segurança intensifica esse opaco cenário.
Conforme relatos de testes técnicos, políticas de privacidade vagas, criptografia inadequada e falhas de segregação de permissões têm sido identificadas em várias plataformas. Em um caso recente, conversas completas entre usuário e ferramenta estavam disponíveis em texto simples, permitindo leitura de conteúdos confidenciais por pessoas com acesso aos registros. Além disso, tokens de sessão permaneciam ativos, abrindo a possibilidade de invasões de contas.
A combinação de dados de identidade, geolocalização, IP, dispositivos e metadados técnicos eleva o risco de espionagem corporativa, extorsões digitais e rastreamento de pessoas, além da venda de perfis na dark web.
Especialistas destacam que não existe um padrão global de auditoria para assistentes generativos. Em mercados competitivos, muitas empresas priorizam velocidade de lançamento e expansão de recursos, deixando aspectos de segurança para etapas futuras. A falta de selos independentes e de métricas técnicas universais aumenta a confiança depositada apenas na boa-fé dos fornecedores.
Entre as orientações práticas, estão a criação de políticas internas de governança para IA, a validação técnica de assistentes antes da adoção, o uso de criptografia em repouso e em trânsito e a revisão periódica de políticas de privacidade. Para usuários, recomenda-se autenticação de dois fatores, evitar compartilhar documentos pessoais e ter cuidado com conversas sensíveis.
O avanço da IA traz ganhos expressivos para a economia digital, mas exige maturidade, cautela e controles consistentes. A confiança cega pode ter custos altos para empresas e indivíduos, especialmente quando a arquitetura e a governança de sistemas não são transparentes.
