Mais de 75% das organizações relatam ter sofrido violações de segurança relacionadas à IA, o que destaca uma lacuna crítica: a adoção da IA está se acelerando mais rapidamente do que as empresas conseguem protegê-la. A Commvault resolve essa questão por meio de recursos de resiliência de IA que protegem toda a pilha de IA — desde pipelines de dados e bancos de dados vetoriais até modelos e infraestrutura de computação — com recuperação sem perdas, detecção de anomalias e ativação de dados regulamentada.

Por que a resiliência da IA é importante neste momento?

A adoção da IA está se acelerando em todo o mundo, com as empresas aproveitando seus recursos para obter resultados impressionantes.

De acordo com o relatório “The State of AI: Global Survey 2025”, da McKinsey, 88% das empresas afirmam utilizar regularmente a IA em pelo menos uma função de negócios. Da mesma forma, o Boston Consulting Group prevê que o mercado de agentes de IA crescerá a uma taxa composta anual de 45% nos próximos cinco anos.

No entanto, esse crescimento expõe uma lacuna crítica. Setenta e quatro por cento das organizações ainda enfrentam dificuldades para gerar valor em escala, e 74% citam a privacidade e a segurança dos dados como sua principal preocupação. Esses números destacam uma forte desconexão. Implantar a IA é simples, mas mantê-la de forma confiável é difícil.

A questão fundamental é estrutural. Os sistemas de IA dependem de fluxos de dados distribuídos, modelos e camadas de computação em nuvem híbrida e na nuvem. Sem resiliência, esses sistemas tornam-se difíceis de proteger, mais complexos de recuperar e arriscados de se confiar neles.

Além disso, a rápida adoção da IA sem proteções adequadas introduz riscos e dependências complexas. Isso pode variar desde envenenamento de dados e prompts adversariais até ataques em tempo de execução e modelos comprometidos. Essas ameaças podem corromper dados, interromper operações e expor a propriedade intelectual. De fato, o Relatório IO sobre o Estado da Segurança da Informação 2025 mostra que 26% das empresas pesquisadas já enfrentaram invasões envolvendo envenenamento de dados de IA.

À medida que a IA se torna fundamental para a tomada de decisões, as falhas deixam de ser meros problemas técnicos isolados. Elas afetam diretamente os resultados comerciais, a conformidade e a confiança dos clientes.

O que é resiliência em IA para as empresas modernas?

A resiliência da IA é a capacidade de proteger, recuperar e gerenciar sistemas de IA de ponta a ponta, mantendo a eficiência operacional em grande escala. Ela vai além da proteção tradicional de dados para abranger todo o ciclo de vida das cargas de trabalho de IA.

É definida por quatro elementos fundamentais:

• Proteção completa em toda a cadeia de processos, bancos de dados vetoriais, modelos e infraestrutura.
• Recuperação limpa e verificada que ajuda a gerar resultados confiáveis.
• Governança e controle sobre o acesso e o uso dos dados.
• Aprimoramento da experiência do usuário por meio da automação e de assistentes inteligentes de IA.

Juntos, esses elementos definem uma base resiliente de IA que contribui para promover tanto a inovação quanto a confiança. Isso vai além das abordagens tradicionais, ajudando a manter sistemas que não sejam apenas operacionais, mas também confiáveis.

Como as organizações podem proteger toda a pilha de IA?

As cargas de trabalho de IA, por sua própria natureza, são complexas e distribuídas. Elas abrangem pipelines de dados, bancos de dados vetoriais, plataformas de dados unificadas, modelos e infraestrutura de computação em nuvem híbrida e na nuvem.

As abordagens tradicionais de proteção não conseguem abranger todo o contexto dos sistemas de IA. Componentes essenciais, como conjuntos de dados de treinamento, metadados, configurações e dependências, são frequentemente excluídos, tornando a recuperação incompleta.

A resiliência moderna exige uma proteção orientada para as aplicações que preserve todo o contexto das cargas de trabalho de IA. Isso inclui suporte a uma infinidade de plataformas e sistemas diversos:

• Plataformas unificadas de dados e IA (por exemplo, Databricks, Amazon Redshift, Google BigQuery)
• Armazenamento em data lake e sistemas de arquivos distribuídos (por exemplo, Amazon S3, Apache Iceberg, FSx, Azure Data Lake, Lustre)
• Sistemas de busca e recuperação vetorial (por exemplo, Apache Solr, Elasticsearch, Amazon DocumentDB, Azure Cosmos DB, Google Cloud, Pinecone)
• Infraestrutura de computação e DevOps (por exemplo, Amazon EC2 Trn2 UltraServers, Azure DevOps, GitHub, GitLab)

Além disso, recursos como a proteção em ambiente isolado (air-gapped) para o Iceberg demonstram como a segurança está evoluindo para ajudar a proteger estruturas de dados nativas de IA. Essas abordagens ajudam a garantir que os sistemas de IA permaneçam recuperáveis, em conformidade e consistentes em todos os ambientes.

Na prática, isso é essencial para casos de uso como a detecção de fraudes em serviços financeiros, nos quais tanto os modelos quanto os dados subjacentes devem ser protegidos para ajudar a manter a precisão e a conformidade regulatória.

Por que a recuperação limpa é importante para a resiliência cibernética?

A recuperação em ambientes de IA apresenta riscos específicos. A restauração de dados comprometidos ou corrompidos pode afetar diretamente os resultados dos modelos, levando a previsões imprecisas, viés ou falhas operacionais.

A recuperação limpa resolve esse desafio ao validar os dados antes da restauração. A Recuperação Sintética, baseada em IA, analisa várias versões de backup para montar um ponto de recuperação confiável, ajudando a reduzir a dependência de um único snapshot e criando a versão mais atualizada.

A detecção avançada de ameaças ajuda a aprimorar ainda mais esse processo, correlacionando vários sinais, incluindo detecção de anomalias, análise de entropia, verificação de malware e informações provenientes de plataformas de detecção e resposta em terminais (EDR) e de detecção e resposta estendidas (XDR). Isso ajuda a verificar se os pontos de recuperação são recentes e seguros.

Outros recursos abrangem a visibilidade e a governança de dados, incluindo:

• Descoberta de dados assistida por IA
• Classificação de dados confidenciais
• Mascaramento dinâmico e controles de acesso

O resultado é uma mudança da recuperação rápida para uma recuperação limpa e confiável. Em ambientes que utilizam IA, essa distinção é fundamental, já que a integridade dos dados afeta diretamente a confiança e os resultados.

Como a IA aprimora a experiência do usuário e melhora a proteção de dados?

À medida que os ambientes de IA crescem, a complexidade operacional aumenta. As equipes precisam gerenciar sistemas distribuídos, responder a ameaças e garantir a resiliência em várias plataformas. Tudo isso ocorre dentro de prazos apertados, o que gera ainda mais estresse.

Nesse contexto, surgem as operações assistidas por IA. Essas soluções simplificam a complexidade, aprimoram a experiência do usuário e, em última análise, aumentam a resiliência.

Ferramentas como o Arlie, da Commvault, permitem que os usuários interajam com seu ecossistema mais amplo por meio de comandos em linguagem natural e fluxos de trabalho guiados. Essencialmente, os usuários podem resolver problemas, analisar tarefas e gerar insights com mais eficiência.

A IA conversacional, por meio do servidor MCP, amplia ainda mais a experiência, indo além da interface do usuário. Isso permite que os administradores interajam com o Commvault Cloud por meio de assistentes de IA generativa seguros, como o Claude ou o ChatGPT Enterprise.

Além disso, os recursos baseados em aprendizado de máquina atuam nos bastidores, abrindo caminho para experiências de usuário muito melhores. Entre os principais benefícios, destacam-se:

• O agendamento inteligente de tarefas ajuda a otimizar o momento da realização dos backups.
• A previsão preditiva ajuda a antecipar as necessidades de armazenamento.
• A automação ajuda a reduzir a intervenção manual.

Uma abordagem de experiência do usuário e proteção de dados que prioriza a IA, voltada para melhorar a forma como os usuários interagem com sistemas complexos, é ao mesmo tempo pragmática e proativa. À medida que os agentes de IA continuam a evoluir, essa abordagem desempenhará um papel fundamental para ajudar as organizações a expandir suas operações de maneira eficaz.

Como as empresas podem ampliar de forma responsável os recursos de IA?

O avanço da IA depende do acesso aos dados, mas, sem uma governança adequada, isso acarreta riscos significativos. A exposição de dados confidenciais, as violações de conformidade e a falta de transparência podem minar a confiança nos sistemas de IA.

Ambientes gerenciados, como o Data Activate, surgem como a solução perfeita para enfrentar esse desafio. O Data Activate funciona como um espaço de trabalho onde os dados de backup podem ser organizados e integrados a plataformas de análise e IA.

Esses ambientes aplicam princípios de confiança zero, incluindo criptografia, imutabilidade e controles de acesso baseados em funções. Com isso, as empresas podem aproveitar o valor dos dados históricos e fornecer dados confiáveis para a inovação em IA.

A IA responsável também exige princípios mais amplos, incluindo transparência, prestação de contas e supervisão humana. Os sistemas de IA devem auxiliar na tomada de decisões, e não operar sem controle.

Ao combinar governança com acesso seguro aos dados, as organizações podem expandir o uso da IA com confiança, mantendo a confiança dos usuários e a conformidade regulatória.

Conclusão: O que vem a seguir para a resiliência da IA?

Com a IA se tornando rapidamente um aspecto essencial da inovação moderna, as empresas estão incansavelmente em busca do que está por vir.

O futuro lógico da resiliência da IA caminha na direção da automação baseada em agentes, na qual agentes inteligentes de IA auxiliam em operações complexas entre sistemas. Esses agentes podem analisar dados, recomendar ações e ajudar a orientar os processos de recuperação.

Esse modelo se baseia em interfaces conversacionais e plataformas unificadas que proporcionam governança e visibilidade. Os agentes de IA complementam a expertise humana ao lidar com tarefas repetitivas e fornecer insights úteis.

No entanto, essa evolução deve permanecer sob controle. Soluções de IA que levam em conta as políticas ajudam a garantir que as ações sejam regulamentadas, auditáveis e alinhadas às políticas organizacionais.

O atual boom da IA destaca o incrível potencial dessa tecnologia, mas também suas deficiências globais. A maioria das organizações continua enfrentando ameaças à segurança relacionadas à IA e não consegue alcançar verdadeiro valor e escala.

O caminho a seguir é claro. À medida que a adoção da IA continua a crescer, as estratégias de resiliência devem evoluir paralelamente. As organizações que adotarem essa abordagem terão maior capacidade de desenvolver sistemas adaptativos e proativos, capazes de responder a desafios emergentes em tempo real.