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Bloqueios de IA podem esconder riscos — veja como as empresas podem agir
A ThreatLabz observou quase 1 trilhão de transações empresariais de IA e aprendizado de máquina em 2025; perto de quatro em cada dez foram bloqueadas. Na pesquisa da PagerDuty, 66% dos profissionais que já haviam usado IA no trabalho disseram tê la usado mesmo acreditando que a política da empresa não permitia.
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Resposta de pesquisa
Principais conclusões
- A ThreatLabz observou quase 1 trilhão de transações empresariais de IA e aprendizado de máquina em 2025; perto de quatro em cada dez foram bloqueadas.
- Na pesquisa da PagerDuty, 66% dos profissionais que já haviam usado IA no trabalho disseram tê la usado mesmo acreditando que a política da empresa não permitia.
- Uma abordagem mais segura mapeia o uso real de IA, protege dados sensíveis onde quer que estejam, limita o acesso e as ações dos agentes e oferece ferramentas aprovadas que sejam práticas.
Prompt de IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why do AI blocklists give Singapore firms a false sense of security despite IMDA’s January 2026 Model AI Governance Framework for Agentic AI. Article summary: AI blocklists can confuse control over the corporate network with control over actual AI use: employees may move work to personal devices, while AI inside approved software remains accessible. IMDA’s January 2026 framewo. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
Bloquear ferramentas de IA pode reduzir a visibilidade do que acontece sem resolver os motivos que levam as pessoas a usá-las. Em 2025, a ThreatLabz observou quase 1 trilhão de transações empresariais de inteligência artificial e aprendizado de máquina na plataforma da Zscaler. Segundo os comentários sobre os dados, as organizações bloquearam quase quatro em cada dez transações, inclusive as ligadas a ferramentas populares.1
6 Os números descrevem o tráfego observado nessa plataforma — não medem quanto risco os bloqueios eliminaram nem como todas as empresas de Singapura usam IA.
Para organizações em Singapura, a questão prática não é apenas quais aplicativos proibir. É também como governar o uso de IA que pode ocorrer em dispositivos pessoais, em softwares aprovados com assistentes integrados ou por agentes conectados a sistemas corporativos. O Modelo de Governança de IA para IA Agêntica da IMDA oferece orientações para avaliar riscos e limitar o acesso, a autonomia e as ações desses agentes.26
Por que listas de bloqueio não são suficientes
Bloquear uma solicitação não prova que o uso parou
Um bloqueio de rede pode restringir uma forma específica de acessar um serviço, mas não elimina a tarefa que levou uma pessoa a procurar ajuda de uma ferramenta de IA. Em uma pesquisa da PagerDuty publicada em junho de 2026, 66% dos entrevistados que já haviam usado IA em suas atividades profissionais disseram ter usado ferramentas no trabalho mesmo acreditando que a política da empresa não permitia.38 O levantamento ouviu 1.250 profissionais de escritório de grandes organizações na Austrália, no Japão, no Reino Unido e nos Estados Unidos. É um indício de um padrão mais amplo no ambiente de trabalho, não uma estimativa específica para Singapura.
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A conclusão não é que todo bloqueio será contornado. É que a proibição, por si só, não descreve completamente o comportamento dos funcionários nem a exposição da organização.
A IA não se limita a aplicativos independentes
A presença de IA em uma organização pode incluir assistentes integrados a softwares corporativos aprovados, integrações e agentes — não apenas chatbots públicos. Em cada sistema, é importante entender quais informações ele pode consultar e que ações pode realizar. A estrutura da IMDA recomenda avaliar fatores como acesso a dados sensíveis, autonomia, alcance das ações e possibilidade de revertê-las.20
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Isso muda a pergunta de governança: em vez de apenas “este aplicativo está na lista?”, vale perguntar “o que esta IA pode acessar, divulgar ou alterar?”.
A visibilidade da rede tem limites
Uma pessoa pode recorrer a um dispositivo pessoal ou a uma conexão não monitorada para resolver uma tarefa de trabalho. Nesse cenário, um bloqueio na rede corporativa talvez não revele todo o caminho percorrido pelas informações. É uma possibilidade para a qual a organização deve se preparar, sem presumir que os registros de rede mostrem todo o uso de IA.
Recursos de IA embutidos em softwares aprovados também precisam de análise de permissões e fluxos de dados. A aprovação do software não garante, por si só, que cada assistente ou integração tenha acesso adequado.
Nem toda exposição envolve aplicativos de IA bloqueados
Uma publicação da Forcepoint, citando uma reportagem da Fortune, relatou que cerca de 3.000 materiais não publicados da Anthropic ficaram acessíveis ao público por causa de uma configuração incorreta no sistema de gerenciamento de conteúdo.40 O caso é um exemplo relatado, não uma evidência sobre listas de bloqueio de IA ou empresas de Singapura. Sua relevância é mais específica: configurações de publicação e permissões podem causar exposição independentemente dos aplicativos de IA permitidos pela organização.
Um caminho intermediário para governar a IA
Proibir tudo e liberar tudo não são as únicas opções. Uma abordagem mais útil combina visibilidade, proteção de dados, acesso limitado e ferramentas aprovadas que funcionem para as necessidades do trabalho.
Mapeie o uso real de IA. Identifique ferramentas aprovadas, recursos integrados, integrações e agentes. Combine a descoberta técnica com formas claras para que os funcionários informem novos usos. Considere os dados de rede como uma fonte de visibilidade — não como um retrato completo de cada fluxo de trabalho.
Comece pelos dados mais sensíveis. Identifique repositórios de alto risco e verifique quem — e quais sistemas — pode acessá-los. Aplique salvaguardas aos dados onde quer que sejam armazenados ou usados, em vez de depender apenas de listas de nomes de aplicativos.
Defina e teste os limites das ferramentas aprovadas. Verifique o que um assistente pode consultar, enviar e alterar. Restrinja o acesso ao necessário para cada tarefa e exija aprovação humana para ações de maior impacto ou difíceis de reverter. Essas medidas estão alinhadas à orientação da IMDA para avaliar os riscos dos agentes e limitar seu escopo, autonomia e acesso.
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Faça a opção aprovada ser útil. Ofereça ferramentas e processos de aprovação que permitam realizar tarefas legítimas sem recorrer a alternativas não aprovadas. Avalie se as pessoas conseguem concluir o trabalho com segurança — não apenas quantas solicitações a lista de bloqueio impede.
Listas de bloqueio podem fazer parte dos controles, mas não são uma medida confiável de redução de risco. Uma governança mais eficaz torna o uso real de IA mais visível, protege informações sensíveis por onde elas circulam e limita o que os sistemas de IA podem fazer.
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Quais são os pontos-chave para validar primeiro?
A ThreatLabz observou quase 1 trilhão de transações empresariais de IA e aprendizado de máquina em 2025; perto de quatro em cada dez foram bloqueadas. Na pesquisa da PagerDuty, 66% dos profissionais que já haviam usado IA no trabalho disseram tê la usado mesmo acreditando que a política da empresa não permitia.
O que devo fazer a seguir na prática?
Uma abordagem mais segura mapeia o uso real de IA, protege dados sensíveis onde quer que estejam, limita o acesso e as ações dos agentes e oferece ferramentas aprovadas que sejam práticas.