A IA deixou de ser apenas uma ferramenta de inovação para também se tornar um novo e importante vetor de risco
Por Rafael Lichtenecker
A inteligência artificial deixou de ser apenas uma ferramenta de inovação para também se tornar um novo vetor de risco. O mesmo avanço que aprimora a eficiência de empresas e governos tem sido usado para tornar fraudes mais sofisticadas, baratas e quase impossíveis de identificar a olho nu. A transformação é tão profunda que o próprio conceito de “prova de vida” no ambiente digital está em xeque.
O que antes se limitava a uma foto de tela ou a um documento falsificado com ferramentas básicas de edição hoje dá lugar a deepfakes faciais e vocais capazes de enganar até sistemas avançados de biometria. A fronteira entre o verdadeiro e o falso ficou tênue.
Vídeos que simulam micro expressões e movimentos oculares, documentos sintéticos com textura realista e clones de voz usados para golpes de engenharia social são apenas algumas das manifestações de um problema que cresce em ritmo exponencial. A Deloitte estima que as perdas por fraudes potencializadas por IA cheguem a 40 bilhões de dólares nos Estados Unidos até 2027, mais que o triplo dos 12,3 bilhões registrados em 2023.
A sofisticação dessas tentativas muda completamente a escala do impacto. Antes restritas a ataques pontuais e facilmente detectáveis, as novas fraudes são massivas e automatizadas. Um fraudador agora consegue realizar milhares de tentativas simultâneas com qualidade suficiente para burlar processos de abertura de conta, login ou saque, explorando brechas em sistemas de verificação de identidade. O prejuízo não é apenas financeiro, mas também reputacional: cada conta invadida representa perda de confiança e desgaste de marca.
A mitigação deste cenário exige que a defesa avance no mesmo ritmo da ameaça. É aqui que uma plataforma all in one se torna crucial. Em vez de soluções pontuais, uma plataforma permite orquestrar essas defesas de forma integrada.
Os sistemas de detecção de vivacidade (Liveness), por exemplo, evoluíram para incorporar camadas ativas e passivas de análise, avaliando desde a iluminação e o reflexo da imagem até a resposta facial do usuário em tempo real. A plataforma combina esses métodos com o reconhecimento facial (Face Match) e a verificação documental, aplicando o conceito de fricção inteligente: um fluxo ágil para o usuário legítimo, e barreiras robustas apenas quando o risco é maior.
Ainda assim, a limitação está no fato de que a velocidade da inovação ofensiva supera a defensiva. Deepfakes cada vez mais realistas desafiam os algoritmos de machine learning, simulando expressões humanas com tamanha precisão que até soluções avançadas podem falhar. Nesse contexto, torna-se ainda mais relevante o papel de certificações independentes que validam a eficácia das tecnologias de detecção.
Um exemplo é o selo iBeta 2, padrão internacional ISO 30107-3, que comprova a resistência de sistemas biométricos a ataques de falsificação facial e deepfakes. Ou seja: fornecedores que possuem esse reconhecimento atestam a capacidade de bloquear todas as tentativas de fraude durante os testes e reforçam como sua solução é eficaz em segurança biométrica. Por isso, o treinamento constante da IA com bases de dados locais e o reforço humano em etapas críticas se tornaram essenciais para manter o sistema resiliente.
Os setores mais expostos refletem o valor dos dados e das transações. Instituições financeiras e fintechs continuam como principais alvos, seguidas por operadoras de apostas online, varejistas e operadoras de saúde. Todas compartilham um mesmo dilema: equilibrar segurança e fluidez. Quanto maior a camada de proteção, maior o atrito na jornada do cliente; quanto menor, maior o risco de fraude.
Ignorar essa equação é abrir espaço para prejuízos em cadeia. As fraudes com IA não apenas drenam recursos por meio de estornos, multas e perda de receita, mas corroem a credibilidade de ecossistemas inteiros. Confiar cegamente em soluções antigas é como usar uma fechadura analógica em uma casa com portas digitais.
A inteligência artificial trouxe um novo paradigma de identidade e, com ele, um novo tipo de falsificação. O desafio agora não é impedir que a tecnologia avance, mas garantir que a ética, a segurança e a confiança avancem na mesma velocidade.
Sobre a idwall
Fundada em 2016, a idwall é uma empresa de tecnologia que disponibiliza verificação de identidade, gestão de riscos e onboarding digital. Referência de mercado em soluções integradas e inteligentes, a empresa agiliza o processo de verificação de identidade durante toda a jornada do cliente e auxilia empresas a cumprirem as normas de compliance com tecnologia proprietária para evitar fraudes. Fundada em 2016 por Lincoln Ando e Raphael Melo, a idwall visa criar relações de confiança para a era digital.
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