Diante do risco de ver contratos, planilhas de remuneração ou código proprietário colados em um chat de inteligência artificial, a primeira reação de muitas empresas é proibir. A medida parece a mais segura, mas tende a gerar atrito com as equipes e a levar o uso para fora do radar, em contas pessoais e ferramentas não homologadas. Para a White Cube, consultoria de dados e IA, a saída está em tratar o tema como decisão de gestão: definir, regra por regra, o que deve ser barrado e o que deve apenas gerar um alerta.
O exemplo mais lembrado de proibição é o da Samsung, que em 2023 restringiu o uso de IA generativa em dispositivos e redes corporativos depois que engenheiros enviaram código-fonte a um chatbot público. Foi a resposta mais rápida ao problema, mas, na leitura da White Cube, nem sempre a mais eficaz.
Bloquear e alertar são ferramentas diferentes
Na plataforma White Conductor, desenvolvida pela White Cube, cada controle de segurança, os chamados guardrails, funciona em um de dois modos. No modo block, a mensagem que viola a política da empresa é interceptada antes de chegar ao modelo de linguagem, e o usuário é avisado de que ela não pode ser processada. No modo shadow, a mensagem segue normalmente, mas o administrador recebe um alerta e passa a ver em que pontos a política está sendo tensionada.
O bloqueio serve para o que não admite exceção: dados pessoais sensíveis, informação privilegiada, código-fonte proprietário e dados de clientes protegidos por acordos de confidencialidade. O alerta, por sua vez, age sobre o comportamento que, se ninguém observar, tende a gerar o próximo incidente.
Testar a regra antes de bloquear
Um dos usos práticos do modo shadow é a calibração. Como a avaliação feita em linguagem natural é probabilística, vale observar como uma regra nova se comporta, e quantos falsos positivos produz, antes de torná-la bloqueante. A lógica é semelhante à do modo de auditoria que ferramentas de prevenção contra perda de dados (DLP) usam há anos.
Os alertas também mostram ao gestor quais áreas e quais temas pedem treinamento, e onde a política e a rotina de trabalho não se encaixam. Nesse caso, a empresa pode ajustar uma ou outra, em vez de punir quem recorreu à IA para produzir mais.
Um risco que tende a crescer
A decisão ganha peso à medida que a adoção avança. Estudo da IDC feito a pedido da ABES (Associação Brasileira das Empresas de Software), divulgado em agosto de 2026, mostra que 86% das empresas brasileiras já usam IA generativa em suas operações. O Gartner estima que, até 2028, 25% das aplicações corporativas de IA generativa vão registrar pelo menos cinco incidentes de segurança menores por ano, ante 9% em 2025.
O próprio monitoramento pede cuidado. O alerta enviado ao administrador também é tratamento de dados pessoais dos colaboradores e, por isso, precisa ser transparente, proporcional e previsto na política interna.
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Para o gestor que precisa escolher entre bloquear ou liberar a IA generativa, a orientação da White Cube é combinar os dois caminhos: bloqueio para o que não pode sair da empresa em nenhuma hipótese, alerta para o restante e revisão periódica das regras com base no que os alertas revelam. Proibir tudo empurra o uso para fora do ambiente controlado, e apenas monitorar não impede o envio do que é crítico. O equilíbrio entre os dois modos é o que sustenta uma governança de IA aplicada no dia a dia.