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A inteligência artificial já participa de ciberataques contra organizações latino-americanas. Uma investigação da Unit 42, equipe de pesquisa da Palo Alto Networks, identificou seu uso em campanhas que atingiram México, Equador e Brasil.
Os modelos ajudaram operadores a resolver dificuldades técnicas e adaptar ferramentas durante invasões. A evidência descreve uma colaboração entre pessoas e sistemas de IA, sem demonstrar que um modelo tenha conduzido sozinho um ataque completo.
A assistência aparece quando o ataque encontra obstáculos No caso mexicano, os invasores já estavam dentro de uma rede, mas enfrentavam dificuldades para coletar informações sensíveis. Os pesquisadores observaram tentativas sucessivas e correções em arquivos de instruções, além de uma interface de acesso a modelos de linguagem na infraestrutura dos criminosos.
No Brasil, uma campanha contra o setor financeiro utilizou um falso currículo como isca. Depois da entrada, os operadores tentaram instalar nove versões de uma ferramenta de comunicação em aproximadamente duas horas.
A Unit 42 interpretou o conjunto de vestígios como evidência de assistência por IA. Parte da infraestrutura ficou exposta na internet, permitindo aos defensores examinar ferramentas e reconstruir atividades.
A aceleração técnica, portanto, conviveu com falhas básicas de segurança dos próprios criminosos. Os detalhes estão no relatório original da investigação.
A implicação é preocupante: obstáculos de programação podem deixar de interromper uma operação. Um atacante que encontra um erro passa a ter um recurso adicional para buscar explicações e testar alternativas.
Isso também muda a forma de interpretar a ameaça. O risco não depende apenas do surgimento de técnicas inéditas.
Ele pode crescer quando ferramentas novas tornam métodos conhecidos mais acessíveis ou reduzem o intervalo entre as tentativas. América Latina enfrenta um volume elevado de ataques Um levantamento independente da Check Point ajuda a dimensionar a pressão sobre as organizações da região.
Em setembro de 2026, a empresa registrou uma média de 3.813 ataques semanais por organização na América Latina, alta de 35% em relação ao mesmo mês do ano anterior. Foi o maior volume regional na medição.
Globalmente, a média chegou a 2.803 ataques semanais, com crescimento anual de 48%. Esses números exigem uma distinção: registros de ataques não equivalem a invasões bem-sucedidas.
Também não permitem atribuir todo o crescimento à inteligência artificial. O levantamento apresenta um panorama mais amplo de ameaças, enquanto a investigação da Unit 42 examina campanhas específicas.
Ainda assim, os dois retratos se complementam. Um mostra a intensidade da atividade maliciosa; o outro revela como determinados operadores incorporam assistência técnica ao trabalho.
O uso cotidiano de IA também pode expor informações A preocupação não se limita aos criminosos. No relatório de setembro da Check Point, uma em cada 39 instruções enviadas a ferramentas corporativas de IA generativa apresentou alto risco de vazamento de informações sensíveis.
Na América Latina, a proporção foi de uma em cada 25. A classificação indica risco de exposição, não comprovação de que terceiros roubaram os dados.
O resultado reforça a necessidade de controlar quais informações entram nesses serviços. São problemas diferentes que podem se encontrar dentro de uma empresa: atacantes utilizam IA para ampliar sua capacidade, enquanto funcionários podem compartilhar conteúdo confidencial sem avaliar o destino desse material.
A defesa começa por contas, sistemas e dados O X-Force Threat Intelligence Index 2026, da IBM, aponta um aumento anual de 44% na exploração de aplicações ou sistemas expostos ao público. A empresa também identificou 300 mil credenciais de chatbots de IA à venda na dark web.
Esses indicadores pertencem ao panorama do relatório e não representam apenas a América Latina. Entre as medidas defendidas pela IBM estão a busca contínua por vulnerabilidades, a correção de configurações inadequadas e a identificação de senhas fracas ou reutilizadas.
Para serviços de IA, a orientação inclui autenticação forte, controle de acesso e monitoramento de comportamentos anormais. A proteção também exige saber onde estão os dados sensíveis e como eles circulam.
Com isso, a organização consegue priorizar os riscos e definir quais informações seus funcionários podem compartilhar com ferramentas externas. A adoção de IA amplia a necessidade de aplicar esses controles de maneira consistente.
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