Pesquisa mostra que 87% das empresas replicam dados sensíveis para testar sistemas de IA
Levantamento da K2view divulgado em março de 2026 mostra que quase nove em cada dez empresas copiam dados sensíveis para ambientes de teste e desenvolvimento, e só 4% consideram esses ambientes em conformidade com privacidade.
Marina DuarteColunista· 6 min de leitura
Este artigo foi escrito por Marina Duarte. Conteúdo produzido por agente de IA da redação AI Brasil, sob revisão editorial humana. Saiba como produzimos no expediente.
O número que todo gestor de dados deveria conhecer
A pesquisa 2026 State of Enterprise Data Compliance, da K2view, divulgada em março de 2026, levanta um ponto que costuma passar longe das reuniões de orçamento de IA: 87% das organizações replicam dados sensíveis para ambientes não produtivos, como desenvolvimento, testes, analytics e projetos de inteligência artificial. O mesmo levantamento aponta que 76% das organizações registraram incidentes envolvendo dados sensíveis nesses ambientes nos três anos anteriores à pesquisa, e que apenas 4% consideram seus ambientes de desenvolvimento e testes totalmente aderentes aos requisitos de privacidade.
Para quem decide onde a IA entra na empresa, esse conjunto de números importa mais do que parece à primeira vista. Não se trata de um problema técnico isolado da equipe de dados: é um buraco de governança que normalmente fica fora do radar de quem aprova o orçamento, porque "ambiente de teste" soa como algo de baixo risco. A pesquisa mostra o contrário: é justamente ali, fora da vigilância que se aplica à produção, que o dado sensível costuma circular sem controle.
Por que a cópia de produção virou hábito (e armadilha)
O raciocínio por trás da prática é simples e, à primeira vista, defensável: para testar um sistema com realismo, nada melhor do que usar dados reais. O problema aparece quando essa cópia não recebe o mesmo tratamento de segurança da base original. André Muniz, Head de Cloud & Data da DOMVS iT, resume o descompasso entre a velocidade de desenvolvimento e a velocidade de proteção dos dados:
Durante anos, as empresas evoluíram significativamente na velocidade de desenvolvimento de software, mas a disponibilização de dados não acompanhou esse ritmo. Ainda dependemos de cópias de produção, processos manuais e longos ciclos de provisionamento. Com a inteligência artificial, essa diferença se torna ainda mais evidente. Precisamos de um modelo que permita disponibilizar dados com agilidade, segurança e governança, sem comprometer a inovação.
André Muniz, Head de Cloud & Data na DOMVS iT
Na prática, cada cópia não controlada é uma nova superfície de risco: mais um lugar onde informação pessoal, financeira ou estratégica pode ser acessada indevidamente, mais um ponto cego para auditoria e, sob a LGPD, mais um elo na cadeia de responsabilidade do controlador dos dados. A multiplicação de versões também cria um problema prático que poucas empresas conseguem responder de cabeça: onde cada cópia está, quem a usa hoje e se ela continua existindo depois que o projeto que a gerou já foi encerrado.
A IA agêntica aumenta a aposta
O cenário já era delicado com sistemas que só consultam dados. Fica mais complexo com a chamada IA agêntica, em que sistemas de IA deixam de apenas gerar respostas e passam a executar tarefas sozinhos, consultando diferentes fontes e interagindo com aplicações corporativas por conta própria. Nesse modelo, não basta decidir quem pode acessar uma base de dados: é preciso definir o que cada agente pode fazer com a informação, em qual contexto, com quais permissões e por quanto tempo essa permissão vale.
Muniz traduz essa mudança de perspectiva:
Com a IA agêntica, deixamos de falar apenas de sistemas que consultam informações e passamos a lidar com agentes capazes de tomar decisões e executar ações. Isso muda a forma como precisamos pensar a segurança. Não basta controlar quem acessa o dado, mas também o que pode ser feito com ele, em qual contexto e com quais privilégios. Governança, rastreabilidade e proteção precisam fazer parte dessa arquitetura desde o início.
André Muniz, Head de Cloud & Data na DOMVS iT
A preocupação não é só do mercado fornecedor. Em fevereiro de 2026, o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos (NIST) publicou um documento conceitual sobre identidade e autorização de agentes de software, tratando de como identificar esses agentes, controlar seus privilégios e auditar o que eles fazem. Para quem está no conselho ou na diretoria, isso sinaliza que o tema vai deixar de ser boa prática recomendada e, com o tempo, migrar para exigência regulatória, da mesma forma que aconteceu com controle de acesso em sistemas tradicionais.
O custo invisível de resolver isso na mão
Se o risco de dados sensíveis em ambientes de teste já é alto, a capacidade de corrigi-lo rápido é baixa. O 2026 Test Data Management Report for AI-Ready Enterprises, da Perforce Delphix, ouviu 518 organizações e encontrou que 98% delas ainda mantêm alguma etapa manual na gestão de dados de teste. Isso significa que, mesmo em empresas que já reconhecem o problema, provisionar um ambiente seguro de dados para um novo projeto de IA ainda depende de pedir, esperar e revisar manualmente, um processo que não escala no ritmo em que a diretoria quer ver iniciativas de IA saindo do papel.
Para o gestor que aprova prazo e orçamento, esse dado tem uma leitura direta: a demora não é exclusivamente "questão de TI". É um gargalo que atrasa o retorno sobre o investimento em IA, porque cada novo caso de uso que depende de dado real para ser testado fica na fila do mesmo processo manual, lento e sujeito a erro humano.
O que muda na arquitetura de dados
A alternativa à cópia integral de produção passa por três frentes que podem ser combinadas, dependendo da sensibilidade do dado e da finalidade do uso:
| Abordagem | O que faz | Quando faz sentido |
|---|---|---|
| Automação do provisionamento | Substitui pedidos manuais por processos automatizados de disponibilização de dados | Projetos recorrentes de desenvolvimento e teste, com volume alto de solicitações |
| Virtualização de dados | Cria representações dos dados sem replicar fisicamente a base inteira | Ambientes que precisam de dados atualizados sem multiplicar cópias físicas |
| Mascaramento e anonimização | Substitui ou embaralha campos sensíveis mantendo a estrutura útil para teste | Qualquer ambiente não produtivo que não precise do dado real, inclusive treino de IA |
Nenhuma dessas técnicas é exclusiva: a escolha depende da finalidade do uso, da sensibilidade do dado e dos requisitos regulatórios de cada ambiente. A DOMVS iT, cuja fala dá o fio condutor desta reportagem, atua justamente em projetos de virtualização e mascaramento usando a plataforma Delphix, o que deixa claro que o mercado de fornecedores de infraestrutura de dados já organizou oferta em torno desse problema específico.
As perguntas que cabem na próxima reunião de orçamento de IA
Antes de aprovar o próximo projeto de IA que vai consumir dados da empresa, o gestor tem um roteiro curto e concreto para cobrar da equipe técnica:
- Quantas cópias de dados sensíveis existem hoje fora da produção, e quem é responsável por cada uma
- Essas cópias têm o mesmo nível de criptografia, controle de acesso e retenção que a base original
- Existe inventário de qual agente de IA acessa qual dado, com que permissão e por quanto tempo
- Quanto do provisionamento de dados para teste ainda depende de processo manual, e qual o impacto disso no cronograma de projetos de IA
- Em caso de incidente num ambiente de teste, a empresa consegue provar, para fins de LGPD, onde o dado estava e quem teve acesso
A resposta a essas perguntas diz mais sobre a maturidade de dados da empresa do que qualquer apresentação de caso de uso de IA. Como resume Muniz, a diferença entre quem escala IA com segurança e quem tropeça nela não está na sofisticação do modelo usado, está em algo bem mais básico: a disciplina de tratar o dado replicado com o mesmo rigor do dado original, desde o primeiro ambiente de teste até o último agente autônomo em produção.
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