Faça o inventário de identidades não-humanas em produção

Antes de governar, é preciso enxergar. Levante, sistema por sistema, toda credencial que não pertence a uma pessoa física: chaves de API, service accounts, tokens OAuth de integração, webhooks, copilotos plugados em ferramentas de produtividade, agentes autônomos e bots de automação (RPA). Cruze três fontes: o diretório de identidade (Active Directory / Azure AD / Okta), os logs de acesso das plataformas SaaS críticas, e o cofre de segredos (secrets manager), se existir.

Em paralelo, rode uma varredura de Shadow AI: pergunte a cada gestor de área, por escrito, "quais ferramentas de IA sua equipe usa hoje que não passaram pela aprovação de TI?". A resposta honesta costuma revelar mais do que qualquer scanner técnico.

Classifique cada identidade não-humana por criticidade de acesso

Construa uma matriz simples com três eixos: o que o agente acessa (dado pessoal, dado financeiro, propriedade intelectual, sistema operacional crítico), o que ele pode fazer (só ler, ou também escrever/executar/aprovar) e quem é o dono humano responsável por aquele agente dentro da organização. Todo agente sem dono humano identificado entra automaticamente na categoria de risco mais alta até ser regularizado.

Nível 1 — Leitura de dado público / interno não sensível
Nível 2 — Leitura de dado sensível ou pessoal (LGPD)
Nível 3 — Escrita/execução em sistema operacional
Nível 4 — Aprovação financeira, jurídica ou decisória
Nível 5 — Acesso irrestrito / privilégio administrativo

Aplique privilégio mínimo e segregação de função também para agentes

Nenhum agente de IA deveria ter, por padrão, mais acesso do que a tarefa específica exige. Revogue permissões herdadas "por conveniência" no momento da criação e substitua credenciais compartilhadas por credenciais únicas e escopadas por agente — nunca uma chave de API genérica reutilizada em cinco automações diferentes. Sempre que possível, separe o agente que lê dado do agente que age sobre esse dado.

Trate cada agente como um funcionário com admissão, mudança de cargo e desligamento

Formalize três momentos obrigatórios: provisionamento (todo novo agente exige solicitação registrada, dono humano nomeado e justificativa de acesso), revisão periódica (a cada 90 dias, o dono confirma por escrito que o agente ainda é necessário e que o escopo de acesso continua correto) e desligamento formal (quando o projeto termina, o time muda ou a ferramenta é substituída, a credencial é revogada no mesmo dia — não "quando alguém lembrar").

Monitore o comportamento do agente, não apenas se ele tem permissão

Ter acesso autorizado não significa comportamento normal. Estabeleça uma linha de base de comportamento esperado para cada identidade não-humana (volume de chamadas, horário de execução, escopo de dado tocado) e alerte sobre desvios: um agente que normalmente consulta 200 registros por dia e de repente consulta 40 mil merece investigação, mesmo estando dentro da permissão técnica que possui.

Produza evidência formal de que o processo existe e está sendo seguido

Mantenha registro auditável de cada decisão: quem aprovou o acesso, quando foi revisado pela última vez, e quando foi revogado. Esse não é um exercício burocrático — é exatamente o tipo de evidência de diligência prévia que protege administradores de responsabilização pessoal em caso de incidente, sob a LGPD e sob o Marco Civil da Internet.

• LGPD — um agente de IA com acesso não governado a dado pessoal é, na prática, um ponto de tratamento de dado sem controlador claro, o que agrava a responsabilização em caso de incidente.
• Marco Civil da Internet — a guarda de registros de acesso e uso precisa contemplar também identidades não-humanas, sob pena de lacuna probatória em investigação futura.
• Resolução BCB nº 493/2025 — para empresas do setor financeiro, gestão de risco cibernético de terceiros e de automações já é exigência regulatória explícita, não boa prática opcional.

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