Gastos de empresas com IA explodem. Veja como usar no combate a fraudes

Veja como aplicar a inteligência artificial na segurança na prática.

25 de março
2025
14 min

Nos últimos anos, o ambiente corporativo se acostumou a falar sobre inteligência artificial. Com a popularização da tecnologia, as empresas passaram a ver os benefícios e aplicações da IA em todos os setores de atividades e departamentos. Na gestão de riscos e no combate a fraudes, não é diferente. Assim, a inteligência artificial na segurança é um tema que ganha força.

Ao mesmo tempo que os investimentos nas ferramentas de IA aumentam de forma substancial, é importante entender como usar a tecnologia de modo produtivo e com objetivos claros. Afinal, somente dessa maneira, sua empresa evita direcionar recursos na inteligência artificial só para ‘aproveitar a tendência’, sendo que, no final, pode não obter as vantagens esperadas.

Expansão da inteligência artificial

Fato é que o mercado global de IA está em franco crescimento, com expectativa de atingir US$ 3.680,47 bilhões até 2034, segundo dados da Precedence Research. Outro levantamento da EY mostra que a inteligência artificial lidera as prioridades dos CEOs brasileiros, sendo que 30% dos executivos consideram a tecnologia essencial para o crescimento.

Inclusive, de acordo com pesquisa da SAP, o Brasil é o país da América Latina mais confiante com o uso da Inteligência Artificial no ambiente de trabalho, com 52% das empresas tendo uma percepção totalmente positiva sobre a ferramenta.

Por outro lado, mesmo com os avanços em potencial, o estudo ainda aponta desafios no contexto brasileiro de adoção da IA como:

Falta de clareza na integração aos processos de negócios: 29%;
Ausência de profissionais qualificados para lidar com a IA: 22%.

Para se ter uma ideia da dimensão dos gastos com IA, o “Estudo Talent Trends 2024”, conduzido pela Randstad, revela que 65% dos negócios já ampliaram seus orçamentos em IA.

Ao analisarmos somente a fatia do setor bancário global, o relatório da Globant mostra investimentos de US$ 315 bilhões até 2033, o que representa uma alta de 15 vezes em uma década.

Neste sentido, investimento e cautela devem andar lado a lado, já que ainda há obstáculos e desafios a superar na aplicação prática da tecnologia. Um relatório do Massachusetts Institute of Technology (MIT) mostrou que 95% dos projetos corporativos com IA não alcançam os resultados esperados.

Inteligência artificial nas fraudes e cibercrime

Apesar das vantagens da Inteligência Artificial no contexto corporativo e de seus desafios na aplicação prática nos processos, a tecnologia também provoca novos riscos, já que a IA se tornou uma ótima ferramenta para o uso em fraudes.

Um relatório do FBI de dezembro de 2024 já apontava que os criminosos estão utilizando a inteligência artificial generativa para facilitar fraudes financeiras.

E dados do Gartner projetam maiores riscos de invasão e maior impacto negativo na segurança. Até 2027, a tecnologia poderá reduzir em até 50% o tempo necessário para os invasores atacarem contas, automatizando tentativas de login em diversos serviços online e acelerando as fraudes.

Além disso, a IA tem servido para aprimorar ataques de engenharia social, envolvendo os deepfakes de fotos e vídeos para enganar vítimas, persuadindo até líderes e gerentes para divulgar informações confidenciais e efetuar transferências bancárias.

Neste cenário, cerca de 47% das empresas consideram os avanços alimentados por IA generativa como sua principal preocupação, permitindo ataques mais sofisticados e escaláveis, assim como a criação de novas modalidades de fraudes. Essas informações são do relatório Global Cybersecurity Outlook 2025 do Fórum Econômico Mundial.

Esse temor ressoa dentro das equipes de tecnologia, já que 65% dos líderes de TI não acreditam que suas defesas atuais são capazes de resistir a ataques baseados em inteligência artificial, revela levantamento da Lenovo.

Quais os tipos de ataques facilitados pela IA?

O uso da IA em fraudes permite escala, automação e sofisticação em ataques que antes dependiam de tempo e conhecimento técnico aprofundado. Confira os principais mecanismos de aplicação:

Automação de ataques

Os bots alimentados por IA conseguem realizar tentativas de acesso a sistemas ou preencher cadastros falsos em larga escala, simulando variações de dados reais para burlar filtros tradicionais.

Deepfakes e manipulação de identidade

Com algoritmos generativos, criminosos criam vídeos, áudios e imagens falsos de extrema verossimilhança. Essas tecnologias são usadas em golpes de engenharia social, fraudes bancárias e até no convencimento de executivos em esquemas de transferência de recursos.

Phishing avançado

E-mails fraudulentos passaram a ser mais convincentes graças a modelos de linguagem que personalizam mensagens com base em informações coletadas de redes sociais, sites e dados vazados.

Exploração de vulnerabilidades

Sistemas de IA podem mapear brechas em redes corporativas e encontrar formas de explorar falhas em softwares de forma automática, reduzindo o tempo que um ataque leva para ser executado.

Fraudes financeiras sofisticadas

Modelos preditivos treinados com grandes volumes de dados conseguem simular padrões legítimos de comportamento de clientes e transações, dificultando a identificação de atividades suspeitas pelos sistemas tradicionais de monitoramento.

Saiba mais: Fraud as a Service: como blindar seu negócio

O que é inteligência artificial na segurança?

A inteligência artificial na segurança é a aplicação de tecnologias de IA, machine learning, análise preditiva e IA generativa para identificar ameaças, analisar grandes volumes de informações, detectar anomalias, automatizar atividades e apoiar a prevenção e resposta a incidentes.

Na prática, a IA pode processar grandes quantidades de dados em velocidade superior à análise manual, identificar padrões de comportamento e ajudar equipes de segurança a priorizar aquilo que apresenta maior risco.

Crescimento da inteligência artificial na segurança

No entanto, a IA não é usada só para as fraudes. Além do lado ‘mal’, a tecnologia também potencializa e ajuda o caminho do ‘bem’ no combate aos crimes.

Segundo dados do Gartner, 34% das organizações já utilizam ou implementam ferramentas de segurança de aplicativos com IA para mitigar riscos.

Inclusive, a inteligência artificial na segurança permite aprimorar as operações, conforme o Relatório sobre o Estado da Segurança e da Identidade 2025 da H ID. Os agentes de IA estão sendo adotados em:

Plataformas de controle de acesso;
Ferramentas de gerenciamento de identidade;
Gerenciamento de segurança.

Entre os principais benefícios, 50% das empresas veem maior eficiência e velocidade dos processos de segurança e 47% destacam recursos aprimorados de análise de dados em tempo real. Com essas vantagens, os agentes de IA ajudam a identificar padrões suspeitos e detectar atividades maliciosas com maior agilidade e precisão.

Outro estudo, o Relatório do Estudo do Estado da IA e da Segurança, também aponta aplicações práticas da inteligência artificial na segurança. Para 21% dos decisores de TI, a tecnologia pode ajudá-los na criação de regras de segurança.

Como a inteligência artificial na segurança reduz riscos

Transações fraudulentas

A inteligência artificial permite monitorar operações financeiras em tempo real, identificando padrões de gastos atípicos e atividades suspeitas, a fim de detectar e barrar fraudes em transações financeiras. Assim, é possível evitar perdas para empresas e clientes.

Roubo de contas

É comum que os fraudadores tentem burlar acessos, invadir contas legítimas e roubar esses logins com o objetivo de cometer desvios financeiros. No entanto, a inteligência artificial na segurança pode identificar comportamentos suspeitos, como um alto número de tentativas de logins, e evitar fraudes antes mesmo de acontecerem.

Invasões de sistemas

Muitos cibercriminosos usam robôs para realizar os chamados de ataques de força bruta. A ideia é sobrecarregar o sistema de gateway de pagamento com um volume elevado de dados. Contudo, a IA é capaz de reconhecer essa ação indevida e diferenciar o bot de um consumidor legítimo, interrompendo a tentativa de ataque.

Identificação de falsificações

As ferramentas de IA ajudam a melhorar a validação e verificação de documentos de identidade das pessoas, reduzindo o risco de falsificações e evitando a entrada de potenciais fraudadores na base de cadastros da sua empresa.

Verificação biométrica

Na verificação biométrica de pessoas, seja por meio de impressão digital, reconhecimento facial ou autenticação de voz, a IA é usada para potencializar a capacidade de validação da autenticidade dos clientes. Assim, se torna mais desafiador para os fraudadores se passarem por outros indivíduos.

Análise de vídeo e segurança eletrônica

Em ambientes físicos, sistemas de IA podem auxiliar na identificação de eventos ou comportamentos que merecem atenção. A tecnologia pode apoiar:

Detecção de movimentações incomuns;
Identificação de objetos;
monitoramento de áreas restritas;
Reconhecimento de eventos;
Geração de alertas.

Monitoramento contínuo

A IA na segurança pode apoiar o monitoramento de ambientes físicos e digitais, correlacionando diferentes fontes de informação. Isso pode envolver câmeras, sensores, sistemas de acesso, redes, logs, entre outros dados. Essa integração permite construir uma visão mais ampla do ambiente.

Confira as principais aplicações da Inteligência Artificial na segurança por área

Área	Exemplo de aplicação da IA
Cibersegurança	Detecção de ameaças e anomalias
Segurança física	Análise inteligente de vídeo
Fraudes	Identificação de padrões suspeitos
Investigação	Análise de grandes volumes de informações
Threat Intelligence	Correlação e priorização de ameaças
SOC	Triagem e priorização de alertas
Centro de Operações	Correlação de eventos físicos e digitais
Gestão de riscos	Identificação e priorização de exposições
Compliance	Análise e monitoramento de informações
Resposta a incidentes	Apoio à investigação e definição de ações

IA e cibersegurança

Na prática, a aplicação da IA pode ocorrer em diferentes etapas do ciclo de cibersegurança:

Detecção de ameaças

Soluções baseadas em IA conseguem analisar padrões de comportamento e identificar anomalias que podem indicar uma tentativa de ataque. Isso pode ajudar na identificação de acessos fora do padrão, movimentações suspeitas em redes, comportamento anômalo de usuários e tentativas de exploração de vulnerabilidades.

Análise e priorização de alertas

Ambientes corporativos podem gerar milhares de alertas de cibersegurança. A IA pode correlacionar essas informações e ajudar a diferenciar eventos de menor relevância daqueles que apresentam maior risco. Com isso, as equipes podem reduzir o tempo gasto na triagem e priorizar incidentes que exigem investigação imediata.

Leia aqui: Inteligência de ameaças: como funciona para mitigar riscos

Detecção de anomalias

A análise comportamental permite estabelecer padrões considerados normais para usuários, dispositivos, aplicações e redes. Quando um comportamento se distancia significativamente desse padrão, o sistema pode gerar um alerta para investigação. Por exemplo, um acesso realizado em horário incomum, a partir de uma localização inesperada.

Resposta a incidentes

A IA também pode apoiar etapas da resposta a incidentes, auxiliando na classificação da ocorrência e recomendação de ações. Após um ataque, pode ocorrer uma sequência de tarefas definidas previamente como isolamento de dispositivos, bloqueio de credenciais, geração de alertas, abertura de tíquetes, coleta inicial de evidências, entre outras ações.

Gestão de vulnerabilidades

A inteligência artificial pode ajudar a analisar grandes volumes de informações sobre ativos, vulnerabilidades e exposições, permitindo priorizar aquilo que representa maior risco para a organização.

Isso muda a lógica de uma abordagem baseada apenas em “quantas vulnerabilidades existem” para uma abordagem mais estratégica: quais vulnerabilidades apresentam maior probabilidade de exploração e maior impacto para o negócio?

IA e segurança física

Muitas vezes, vemos questões relacionadas à IA com a cibersegurança. Mas, como mencionamos acima, a tecnologia também pode transformar a proteção física de instalações, ativos e pessoas.

Câmeras inteligentes, sensores e sistemas analíticos podem trabalhar de forma integrada para identificar fraudes, furtos, invasões, incidentes e ocorrências críticas.

Em uma operação mais madura, por exemplo, um evento detectado por uma câmera inteligente pode ser correlacionado com controle de acesso, sensor, localização e histórico, gerando um alerta para a central de segurança.

O objetivo não é simplesmente instalar câmeras com IA, mas construir uma arquitetura capaz de transformar diferentes sinais em informação acionável.

IA, segurança integrada e centros de operações

Uma das maiores oportunidades está na integração entre segurança física, cibernética e inteligência. Um Fusion Center, ou Centro de Operações Integradas, pode reunir diferentes fontes de informação em uma única estrutura de monitoramento e resposta. Nesse modelo, a IA pode auxiliar na:

Correlação de eventos;
Classificação de alertas;
Identificação de anomalias;
Priorização de incidentes;
Análise de informações;
Geração de insights para operadores.

O resultado é uma mudança de paradigma, porque, em vez de diferentes equipes analisarem eventos isoladamente, a organização passa a construir uma visão integrada do risco.

Veja também: Segurança empresarial: futuro é integrado

Recursos da inteligência artificial na segurança

1. Análise de dados

A inteligência artificial é capaz de analisar grandes quantidades de dados e melhorar seu processamento de análises, aprendendo a partir dessas bases de informações. Dessa forma, a IA consegue identificar comportamentos, sugerir decisões e até fazer previsões.

2. Verificação de padrões

Com o aprendizado de máquina, os algoritmos diferenciam os padrões de comportamento no uso de contas, na realização de compras, entre outros momentos, identificando atividades suspeitas e detectando possíveis fraudes antes que elas aconteçam.

3. Aprendizado contínuo

Conforme mencionamos, a tecnologia tem o aprendizado contínuo como sua força motriz. Este fator permite que a IA aprenda e rapidamente reduza os chamados ‘falsos positivos’, isto é, quando cadastros ou transações legítimos são considerados como fraudes. Esses erros atrapalham as vendas. Então, é importante que as ferramentas saibam fazer essa separação mesmo com altos volumes de operações.

Saiba mais: Segurança empresarial: futuro é integrado

O papel humano na segurança com IA

A adoção de IA não elimina a necessidade de profissionais especializados. Pelo contrário. Quanto maior a automação, maior a importância de definir:

Quem supervisiona os sistemas, valida resultados e quem pode tomar decisões;
Quais ações podem ser automatizadas;
Como os resultados serão auditados;
Quando é necessária intervenção humana.

Em operações críticas, a IA deve ser entendida como uma ferramenta de apoio à decisão, e não como autoridade final.

Principais vantagens da IA na segurança

Quando implementada de forma adequada, a inteligência artificial na segurança pode gerar ganhos importantes.

Maior velocidade

Automatiza análises que poderiam consumir horas ou dias de trabalho.

Escala

Permite analisar volumes de dados que seriam difíceis de processar manualmente.

Priorização

Ajuda as equipes a concentrarem esforços nos eventos mais críticos.

Detecção antecipada

A identificação de padrões pode contribuir para reconhecer sinais de ameaça antes que um incidente se materialize.

Eficiência operacional

Automatiza tarefas repetitivas e libera profissionais para atividades de maior complexidade.

Apoio à tomada de decisão

A consolidação de diferentes fontes de informação pode proporcionar uma visão mais contextualizada do risco.

Maior competitividade e aumento de receita

De acordo com pesquisa da Nvidia, quase 70% das empresas de serviços financeiros acreditam que a IA contribui para aumentar a receita entre 5% e 20%. Para mais de 60%, a inteligência artificial promoveu a redução de custo anual em 5% ou mais.

Entre outros benefícios para as operações, os entrevistados citaram:

Maior eficiência operacional;
Criação de vantagem competitiva;
Melhora na experiência do consumidor;
Operações mais precisas;
Melhora na produtividade dos colaboradores;
Abertura de novas oportunidades de negócio.

Desafios da implementação da inteligência artificial na segurança

Apesar do enorme potencial da inteligência artificial no combate às fraudes, sua implementação ainda enfrenta obstáculos relevantes que podem comprometer resultados. Entre os principais desafios estão:

1. Barreira de custo e investimento

Os projetos de IA exigem não apenas a aquisição de tecnologias avançadas, mas também infraestrutura robusta de armazenamento, processamento de dados e atualização constante. Muitas empresas enxergam a implementação como um investimento de alto risco, sem clareza imediata de ROI. Essa percepção pode atrasar a adoção e deixá-las mais vulneráveis a fraudes.

2. Escassez de profissionais especializados

O mercado carece de profissionais com formação híbrida em ciência de dados, inteligência artificial e segurança corporativa. Essa lacuna aumenta os custos de contratação e pode levar empresas a depender de parceiros externos. Sem a devida expertise, há risco de subutilização da ferramenta ou implementação inadequada.

3. Integração com sistemas legados

Grande parte das empresas opera com sistemas antigos, que não foram projetados para dialogar com soluções baseadas em IA. Essa falta de compatibilidade gera desafios técnicos e pode exigir processos de migração complexos e caros. Em muitos casos, a integração parcial reduz o potencial da tecnologia, limitando a efetividade no combate a fraudes.

4. Possíveis vieses nos modelos de IA

Algoritmos de IA aprendem com dados históricos, que muitas vezes carregam tendências, distorções ou vieses. Isso pode levar a resultados enviesados, como discriminação de perfis de usuários ou classificação incorreta de transações legítimas como fraudulentas.

Garantir a imparcialidade e transparência da tecnologia exige auditorias constantes, ajustes finos nos modelos e diversidade nos conjuntos de dados utilizados para o treinamento.

5. Questões legais e regulatórias

A aplicação de IA na segurança corporativa depende do tratamento de grandes volumes de dados sensíveis. No Brasil, a LGPD estabelece obrigações rigorosas quanto ao consentimento, privacidade e auditoria de decisões automatizadas. Empresas que não observarem essas normas podem enfrentar multas pesadas e danos reputacionais.

6. Vazamento de informações

Os funcionários podem inserir informações confidenciais em ferramentas de IA sem compreender como os dados serão tratados.

7. Shadow AI

É o uso de ferramentas de inteligência artificial sem autorização ou conhecimento da área responsável pela segurança. Esse fenômeno dificulta saber quais ferramentas estão sendo utilizadas, quais dados são enviados, quem possui acesso e quais informações podem estar expostas.

Saiba mais: Governança de IA: como adotar sem travar a inovação

8. Ampliação da superfície de ataque

A incorporação de IA adiciona novos componentes, integrações, APIs, credenciais e fluxos de dados que precisam ser protegidos.

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FAQ — Inteligência artificial na segurança

O que é inteligência artificial na segurança?

É a aplicação de tecnologias de inteligência artificial para identificar ameaças, detectar anomalias, analisar informações, automatizar processos e apoiar prevenção, detecção, investigação de fraudes, gestão de riscos e resposta a incidentes de segurança.

O que é IA na segurança?

IA na segurança é o uso de inteligência artificial para aumentar a capacidade de proteção de pessoas, informações, sistemas, instalações e ativos. A tecnologia pode ajudar equipes a analisar dados, identificar padrões e responder mais rapidamente a ameaças.

O que é segurança com IA?

Segurança com IA é uma abordagem que utiliza inteligência artificial como parte da estratégia de proteção da organização. Ela pode combinar automação, análise de dados, detecção de ameaças, inteligência e apoio à tomada de decisão.

Quais são os riscos da IA para a segurança?

Entre os principais riscos estão vazamento de dados, Shadow AI, prompt injection, manipulação de dados, alucinações, acesso indevido, dependência de fornecedores e ampliação da superfície de ataque.

Como a IA está sendo utilizada pelos criminosos?

Criminosos podem utilizar IA para aumentar a escala e sofisticação de phishing, engenharia social, criação de conteúdos falsos, pesquisas sobre vítimas e outras etapas de ataques e fraudes.

A inteligência artificial pode substituir profissionais de segurança?

Não necessariamente. Em ambientes críticos, a IA tende a atuar como ferramenta de apoio, aumentando a capacidade dos profissionais de analisar informações e tomar decisões. A supervisão humana continua importante, especialmente em situações de maior impacto.