Por Marcio de Freitas, gerente de Engenharia de Sistemas, Veeam Software Brasil
A defesa da liberdade tecnológica ganhou novo fôlego com o avanço da inteligência artificial. A possibilidade de escolher plataformas, integrar sistemas e evitar dependência excessiva de fornecedores é um passo importante para sustentar inovação. O código aberto tem papel relevante nesse movimento ao ampliar flexibilidade e interoperabilidade. Mas há um ponto que precisa ganhar centralidade, pois liberdade, por si só, não garante continuidade.
A nova dinâmica criada pela IA reposiciona o dado como ativo crítico do negócio. Esse ativo alimenta modelos, orienta decisões e aciona operações em tempo real. Nesse contexto, a prioridade se desloca da escolha tecnológica para a garantia de que o dado permaneça confiável, disponível e recuperável em qualquer circunstância.
Esse cenário ainda não foi plenamente assimilado pelas organizações. No Relatório Global de Resiliência e Confiança de Dados de 2026, 90% das lideranças de segurança afirmam confiar na capacidade de recuperação após incidentes. Na prática, apenas 28% conseguem restaurar integralmente os dados depois de eventos como ataques por ransomware. A distância entre percepção e realidade revela que resiliência não pode ser tratada como um atributo implícito da arquitetura tecnológica.
A expansão da IA intensifica esse cenário. Novos fluxos de dados, automações e integrações ampliam a superfície de ataque e reduzem a previsibilidade dos ambientes. Cerca de 43% das organizações admitem que a adoção de IA ocorre mais rápido do que a capacidade de proteção. Ao mesmo tempo, 42% reconhecem não ter visibilidade completa sobre os modelos e aplicações em uso. Trata-se de um ambiente em crescimento, mas ainda sem o mesmo nível de controle.
É nesse ponto que liberdade, resiliência e governança se conectam. A liberdade que o código aberto e outras abordagens proporcionam só se traduz em vantagem real quando acompanhada da capacidade de manter a operação ativa, independentemente da tecnologia escolhida. Sem governança, essa liberdade pode se transformar em fragmentação e risco.
Governança na prática
Há ainda mais um ponto crítico nesse cenário como a ilusão de que políticas resolvem riscos, já que diretrizes sem mecanismos de aplicação efetiva não reduzem a exposição. Governança eficaz exige controles aplicados na operação, testes frequentes de recuperação e validação constante de que os dados podem ser restaurados de forma íntegra. Sem isso, planos de resposta se tornam formais, mas não garantem continuidade.
Falhas em ambientes com IA tendem a se propagar com mais rapidez e alcance. Um incidente não compromete apenas informações isoladas, mas todo o ecossistema de processamento, acessos e integrações que sustentam modelos e operações. Sem mapeamento claro e governança sobre essas dependências, a retomada do ambiente perde consistência e pode não restaurar plenamente a operação.
A resiliência de dados exige uma leitura mais ampla do que a camada técnica. Garantir cópias seguras continua relevante, mas não endereça, por si só, a continuidade do negócio. O ponto central está em assegurar domínio sobre o dado ao longo de todo o seu ciclo de vida, com controle, rastreabilidade e capacidade de recuperação sustentados por alinhamento entre tecnologia, segurança, áreas de negócio e liderança executiva.
Em um ambiente moldado por IA, a resiliência se torna condição para operar e precisa caminhar lado a lado com a liberdade tecnológica. É a governança de dados que dá consistência a essa combinação e sustenta a continuidade real do negócio.
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