Na RSA Conference 2026, Accenture destacou IA autônoma como novo vetor de ameaças. Daniel Kendzior explica impactos e desafios para defesa digital
Durante a RSA Conference 2026, a Accenture destacou o avanço da inteligência artificial autônoma como um fator crítico na transformação do cenário de ameaças. Em entrevista ao Crypto ID, Daniel Kendzior analisa como agentes de IA estão mudando a forma como ataques são conduzidos e como as defesas precisam evoluir.
A RSA Conference 2026 reforçou um dos debates mais urgentes da cibersegurança global: o impacto da inteligência artificial autônoma na evolução das ameaças digitais.
Neste contexto, a Accenture marcou presença com o tema “Making Reinvention Secure”, destacando a necessidade de integrar segurança desde a base dos processos de reinvenção tecnológica das empresas. A participação da companhia foi estruturada em torno de três pilares principais: segurança em IA, o futuro da segurança quântica e a evolução da cibersegurança na gestão corporativa.
A empresa promoveu mesas-redondas executivas, sessões com lideranças globais e o Cyber Security Innovation Day, criando um ambiente de troca entre clientes, parceiros e especialistas. Um dos destaques foi a colaboração com a Microsoft e a Avanade, apresentando soluções avançadas em inteligência artificial e serviços de Managed Extended Detection and Response (MxDR).
Dentro dessa agenda, ganhou protagonismo o debate sobre agentes autônomos — sistemas capazes de tomar decisões, adaptar comportamentos e executar ações em tempo real. Esse avanço não apenas amplia a escala dos ataques, mas redefine sua natureza, exigindo novos modelos de defesa, governança e identidade.
Para aprofundar essa discussão, o Crypto ID conversou com Daniel Kendzior, que trouxe uma visão prática sobre como essas transformações já estão impactando organizações globalmente.
Leia entrevista na íntegra!
Crypto ID: Como os agentes autônomos estão mudando o cenário de ameaças?
Daniel Kendzior: Há um consenso claro de que os agentes autônomos estão aumentando significativamente a velocidade e a adaptabilidade dos ataques. O cenário deixou de depender apenas de hackers altamente especializados, hoje, qualquer pessoa pode explorar essas capacidades. Isso exige que os modelos de defesa evoluam para abordagens contínuas e adaptativas.
Crypto ID: A IA autônoma já atua de forma estratégica ou ainda está limitada ao nível operacional?
Daniel Kendzior: No nível operacional, ela já é amplamente utilizada para sondar, priorizar e ajustar ataques em tempo real. Estratégias ainda são majoritariamente humanas, mas já vemos sinais de agentes coordenando ataques complexos com pouca supervisão. Isso mostra uma trajetória clara de transformação.
Crypto ID: Quais são os principais vetores de ataque emergentes nesse novo cenário?
Daniel Kendzior: Ataques que evoluem durante sua execução são um grande desafio. Além disso, há lacunas importantes relacionadas à manipulação indireta, quando agentes são influenciados por dados comprometidos. Esses comportamentos não se encaixam bem nos modelos tradicionais baseados em regras ou assinaturas.
Crypto ID: A IA agêntica representa escala ou uma mudança estrutural no threat modeling?
Daniel Kendzior: Representa ambos. Ela aumenta escala e velocidade, mas também muda fundamentalmente a forma como modelamos ameaças. Os ataques passam a aprender e se adaptar em tempo real, exigindo modelos contínuos de avaliação e novas abordagens baseadas em orquestração.
Crypto ID: Como evolui o conceito de trust boundary em arquiteturas orientadas a agentes?
Daniel Kendzior: Os limites de confiança deixam de ser estáticos e passam a ser dinâmicos. A confiança precisa ser avaliada continuamente com base na identidade e no contexto. Nesse cenário, arquiteturas de zero trust se tornam essenciais.
Crypto ID: Quais mecanismos são mais eficazes para governar agentes autônomos?
Daniel Kendzior: As abordagens mais eficazes combinam controle forte de identidade, permissões e monitoramento em tempo real. Além disso, vemos a necessidade de políticas específicas para IA que complementem os controles existentes.
Crypto ID: Como mitigar riscos em sistemas multiagentes?
Daniel Kendzior: É fundamental limitar o que os agentes podem influenciar e monitorar continuamente suas interações. Simulações, mecanismos de contenção e controles rigorosos são essenciais. Não é possível simplesmente implantar agentes e deixá-los operar sem supervisão.
Crypto ID: Qual o impacto da identidade de agentes de IA nas arquiteturas de segurança?
Daniel Kendzior: Os agentes passam a ser tratados como entidades com identidade própria. Isso acelera a convergência com modelos de IAM, mas exige sua evolução para suportar identidades não humanas de forma eficiente e segura.
Agradecimento
O Crypto ID agradece a Daniel Kendzior pela disponibilidade e pelos insights compartilhados durante a RSA Conference 2026. A entrevista reforça que a cibersegurança está entrando em uma nova era, onde agentes de IA assumem papel ativo anto na defesa quanto no ataque.
Conclusão
A IA agêntica não apenas amplia o alcance dos ataques, mas redefine a própria natureza das ameaças. O futuro da cibersegurança dependerá da capacidade das organizações de adotar modelos contínuos, baseados em identidade, contexto e automação inteligente.
Sobre o entrevistado
Daniel Kendzior é um líder de destaque nas áreas de cibersegurança e inteligência artificial, atuando como responsável global de Segurança de Dados e IA na Accenture. Ele possui ampla experiência em conduzir grandes transformações de segurança, especialmente na integração entre IA, cibersegurança e gestão de riscos corporativos em grandes empresas globais.
Na Accenture, liderou a reconstrução da área de Segurança de Dados e IA, impulsionando iniciativas como proteção de dados, arquiteturas zero trust, segurança em IA generativa e combate a deepfakes. Seu trabalho foca em ajudar organizações a adotarem IA de forma segura e alinhada aos objetivos de negócio.
Além disso, Daniel é reconhecido como referência no setor, participando de iniciativas como o World Economic Forum e o NIST AI Safety Consortium. Ele também contribui com publicações sobre governança em IA, estratégias de cibersegurança e implementação segura de tecnologias emergentes.
Antes da Accenture, ocupou cargos de liderança em empresas como Siemens e PwC. No início da carreira, trabalhou na Motorola, onde desenvolveu sua base em arquitetura de software e segurança.
Ele é formado em Engenharia de Sistemas pela University of Illinois at Urbana-Champaign e também concluiu o programa de IA Responsável da Stanford University.
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