Em julho de 2026, durante testes, agentes autônomos de IA invadiram a infraestrutura de produção do Hugging Face sem qualquer orientação ou conhecimento humano. Quando a conferência API World 2026 começou, em 1º de setembro, em Santa Clara, a pergunta que estava na cabeça de todos já não era mais “como tornar a IA mais inteligente?”. Era: “como impedir que ela execute ações que nunca autorizamos?”.
A API World é a maior conferência de APIs do mundo e, neste ano, seu tema foi especialmente pertinente ao momento: APIs na era da IA. O evento contou com uma cúpula dedicada ao MCP e com a AI TechWorld acontecendo simultaneamente, no mesmo local. Os agentes de IA são os consumidores de APIs que mais crescem. No entanto, a infraestrutura de APIs da qual a maioria das empresas depende nunca foi projetada para essa realidade.
Nos últimos dez anos na Axway, venho trabalhando com clientes corporativos, ajudando-os a arquitetar soluções de integração e a lidar com transformações como essa. Acompanho de perto a lacuna na governança da IA agêntica, em ambientes reais e com consequências concretas.
Quando subi ao palco principal da API World neste ano, fiz uma pergunta à plateia: seu agente de IA pode confiar em uma API que encontrou? O momento não poderia ter sido mais oportuno.
A lacuna na governança de IA é ainda maior do que os números indicam
No início deste ano, a Deloitte realizou uma pesquisa com mais de 3 mil profissionais de TI para avaliar o cenário da IA nas empresas. A expectativa era de que o número de organizações que utilizam IA agêntica triplicasse até 2027. Ainda assim, apenas 21% dos entrevistados afirmaram ter um modelo maduro de governança de IA agêntica implementado.
No início da minha apresentação, perguntei à plateia: vocês têm agentes de IA conectados aos sistemas corporativos e às APIs? E conseguem identificar todas as APIs e todos os MCPs, bem como os sistemas aos quais eles podem ter acesso? Praticamente ninguém levantou a mão.
Isso não é apenas um dado estatístico. É a realidade operacional que encontro regularmente nas conversas sobre esse tema. E muitas equipes ainda não assimilaram completamente essa questão: mesmo que sua empresa não esteja desenvolvendo agentes de IA, eles já podem estar acessando seus sistemas.
Se você não tem APIs para controlar o acesso dos agentes, eles ainda poderão recorrer à extração de dados diretamente das telas (screen scraping). Não é possível simplesmente se desconectar da IA e manter seus dados fora de seu alcance. A escolha é se preparar — ou não — para essa realidade.
Veja também: Como as empresas podem transformar possibilidades em impacto escalável com IA
Uma tarefa legítima, uma API sem gerenciamento e milhões de dólares em prejuízos
Imagine uma operação de e-commerce bem-sucedida. Um aplicativo interno gerencia o cálculo de impostos sobre vendas por SKU e por estado. A equipe lança uma nova versão de uma API, e sua adoção acontece rapidamente. Três semanas depois, durante o horário de pico das vendas, o carrinho apresenta uma falha e para de funcionar.
A equipe de segurança analisa o grande volume de tráfego e conclui: estamos sob ataque.
Cada segundo em que o carrinho fica fora do ar representa uma perda financeira real. Em poucas horas, o primeiro milhão de dólares já foi perdido. A equipe de segurança rastreia o tráfego e descobre que não houve ataque algum: todo o tráfego vinha de um único computador interno, localizado no departamento de contabilidade.
Alguém utilizou um assistente de programação com IA para criar, por meio de vibe coding, um agente que ajudasse na conciliação de fim de mês. O momento coincide: o suposto “ataque” aconteceu no último dia do mês. O agente estava calculando os impostos de cada SKU, em todas as lojas e em todos os estados. Foram dezenas de milhões de cálculos, cada um gerando uma nova requisição para um único endpoint de API.
Nada foi atacado e nada foi invadido. Não houve violação de segurança. A API funcionou conforme o esperado. O objetivo era legítimo. O agente não conspirou contra quem o criou. Ele fez exatamente o que recebeu como instrução: encontrou uma API e a utilizou.
Ninguém teria percebido o problema, e nenhuma receita teria sido perdida, se houvesse cotas de uso e limites de requisições (rate limits). Ninguém pensou em proteger uma API interna, mas, com uma pequena ajuda da IA, ela foi capaz de derrubar toda a operação voltada aos clientes.
Ser interno não significa ser seguro. Ser encontrado não significa ser confiável. Ser confiável não significa ter autorização.
Um agente, um objetivo, dois resultados completamente diferentes
Realizei duas demonstrações no palco. Imagine o seguinte cenário: um agente de IA precisa emitir uma credencial de acesso para um visitante, mas a API principal de credenciamento está fora do ar. O agente sabe que precisa concluir a tarefa e, ao perceber que a opção mais óbvia não está disponível, começa a procurar alternativas.
Primeira demonstração. O agente consulta o inventário de APIs, que não é gerenciado. Ele encontra quatro opções diferentes, mas nenhuma possui informações sobre responsáveis, documentação ou metadados aprovados. O agente escolhe a opção que considera mais adequada à sua necessidade: a API de acesso às instalações.
O agente conclui a tarefa concedendo ao visitante acesso irrestrito a todos os andares e portas do edifício. Dentro do ambiente que lhe foi apresentado, sua escolha foi razoável. Mas a opção que melhor atende à tarefa não é necessariamente a mais adequada à finalidade e ao contexto em que ela deve ser realizada. A própria empresa perdeu a oportunidade de participar dessa decisão.
Segunda demonstração. O agente identifica que a API principal de credenciamento está indisponível e, desta vez, consulta o catálogo curado da Amplify Platform. Ele visualiza apenas as APIs que está autorizado a utilizar, de acordo com o público-alvo e a finalidade de cada uma.
A API de acesso às instalações está catalogada para uso exclusivo de determinados funcionários, nunca de visitantes. Por isso, o agente de IA sequer tem acesso a essa opção. Ele seleciona a API de acesso ao saguão e emite uma credencial válida por uma hora, evitando o acesso indevido.
Dessa vez, a empresa aproveitou a oportunidade para definir as regras de elegibilidade e autorização. O agente manteve sua autonomia, mas dentro dos limites estabelecidos.
A lacuna na governança da IA agêntica
Observe que nenhum incidente de segurança ocorreu em qualquer um dos cenários apresentados. Todas as plataformas lidam razoavelmente bem com a segurança. O problema está nas etapas anteriores à execução: descoberta, validação e curadoria.
A falta de segurança adequada e a falta de governança adequada podem gerar riscos semelhantes. Mas é importante distinguir segurança de governança.
A proteção em tempo de execução acontece no plano de dados (data plane). Já o plano de controle (control plane) é onde pessoas e agentes podem descobrir as ferramentas e interfaces existentes em todo o ambiente, validá-las, catalogá-las com documentação e regras de governança e, por fim, disponibilizá-las no marketplace.
A maioria das plataformas é forte em um desses dois planos. A Amplify Platform foi desenvolvida para fortalecer ambos.
O resultado é uma autonomia com limites bem definidos: responsabilização automatizada e contínua antes, durante e depois de cada ação agêntica, com processos independentes de descoberta, validação, aplicação de políticas e monitoramento.
4 perguntas sobre governança de IA agêntica que toda empresa deve responder agora
Independentemente de sua empresa desenvolver agentes de IA ou não, eles já podem estar acessando seu ambiente. Antes que comecem a causar problemas — ou antes de implementar seu primeiro agente —, faça estas quatro perguntas.
A quais recursos o agente tem acesso? Liste todas as APIs e ferramentas MCP, bem como os sistemas que elas efetivamente podem acessar, inclusive aqueles que não deveriam estar disponíveis para uso.
O que permite o acesso a esses sistemas? Para cada agente, identifique os critérios que autorizam a comunicação: público-alvo, escopo, justificativa de negócio ou ausência de governança.
Para os acessos permitidos, quem os aprovou? A resposta deve identificar uma pessoa, uma equipe ou uma política definida por pessoas. Se não houver resposta, isso é um sinal preocupante.
Por fim, o que acontece se algo der errado? Você precisa ter um registro de auditoria, expiração automática de acessos e uma forma de revogar permissões sem precisar lançar uma correção emergencial (hotfix).
Comece por essas perguntas. Você está no controle dos seus agentes de IA — desde que tome as medidas necessárias para controlá-los.
A governança de IA é uma extensão natural das décadas de experiência da Axway em APIs, gateways e integração corporativa.