36% Hoje, 60% Ano Que Vem, 7% na Maioria dos Casos: Até Onde CISOs Deixarão Agentes Agir Sozinhos

Trinta e seis por cento dos CISOs já estão confortáveis com agentes de IA executando ações autônomas de baixo risco. Sessenta por cento esperam estar confortáveis em doze meses. Apenas 7% esperam que agentes ajam sozinhos na maioria dos casos.

Os três números vêm de The New Security Agenda, pesquisa da Andreessen Horowitz, assinada por Zhang e Colby, com 100 CISOs de empresas com mais de 1.000 funcionários, sobre os planos para 2027. Isolado, cada número é uma leitura de humor. Juntos, descrevem uma estrutura. Nossa leitura é que os compradores de segurança estão desenhando uma escada, com um degrau para cada tipo de ação.

Antes de seguir, um aviso. A a16z investiu na Armadin e na Neo, duas empresas que o artigo promove. Os números da pesquisa continuam úteis. O enquadramento em volta deles deve ser lido sabendo quem o escreveu.

A escada tem três degraus

As respostas caem em níveis. Nossa leitura:

Degrau um: ações de baixo risco, hoje. Pouco mais de um terço da amostra já está aqui. O artigo da a16z traça a linha em uma frase: “Gathering logs is different from changing a production system.” Nossos exemplos: coletar evidência, enriquecer um alerta, consultar uma base de logs. Na nossa leitura, são ações em que um erro custa tempo e preserva a disponibilidade.

Degrau dois: o mesmo degrau, com mais adesão, no ano que vem. O salto de 36% para 60% é o número que a maioria vai citar. Ele mede mais organizações chegando ao primeiro degrau e não diz nada sobre subir mais alto. A pergunta da pesquisa trata de ações de baixo risco nos dois casos.

Degrau três: autonomia na maioria dos casos. Sete por cento. Essa é a parcela de CISOs que espera ver agentes agindo sozinhos na maior parte do trabalho. Para nós, a distância entre 60% e 7% é o resultado mais revelador do relatório, mesmo que os dois números respondam a perguntas diferentes. Nossa leitura é que conforto com autonomia não se generaliza. Por esses números, aprovar coleta de logs não se estende a mudança em produção.

Um programa de governança pode ser medido contra essa escada. Se os seus agentes agem sozinhos na maior parte do trabalho, você está com os 7% desta amostra que esperam isso. Pode ser a decisão certa. Precisa ser uma decisão deliberada, com os controles correspondentes.

Por que tão poucos esperam o degrau de cima

Duas preocupações da pesquisa aparecem ao lado disso. Quarenta e seis por cento dos CISOs temem agentes excedendo permissões ou sendo comprometidos. Quarenta e sete por cento temem funcionários vazando dados para ferramentas de IA. A primeira é a que pesa sobre autonomia.

Os autores da a16z explicam por que ela é difícil de enxergar: “Agents run on employee devices with the user’s own permissions, so to the tools built for the last decade of endpoint security, an agent reading a file or calling an API looks exactly like the employee doing it.”

Se o agente herda as permissões do usuário e a ferramenta enxerga o usuário, toda ação autônoma é atribuída a um humano que não a executou. Um CISO não consegue conceder autonomia a um ator que os logs não sabem nomear. Na nossa leitura, o degrau de cima quase vazio é, primeiro, um problema de visibilidade. Confiança vem depois. Sobre detecção, veja Shadow AI Entrou no Perímetro e o Seu Playbook de Detecção Ficou de Fora. Sobre permissões, veja Seu Modelo de Permissão de Agentes Funciona 40% do Tempo.

Segurança é o freio, e o orçamento deve crescer

A pesquisa informa que 63% das respostas descrevem a segurança desacelerando ao menos parte da adoção de IA. O número conta respostas, não respondentes, então não deve ser lido como “63% dos CISOs”. Ainda assim, descreve uma função que se enxerga como freio.

Os dados de gasto mostram onde os CISOs planejam colocar dinheiro. Oitenta e sete por cento esperam aumento no gasto com cibersegurança. A pesquisa registra 4% esperando corte de pessoal e descreve o restante das respostas sobre equipe apenas em metades aproximadas. Em doze meses, 45% planejam comprar ou atualizar segurança para agentes de IA internos, e 38% planejam comprar ou atualizar ferramentas de uso e governança de IA.

Segurança de agentes é a maior das duas linhas de compra de IA que a pesquisa registra. Na nossa leitura, segurança de agentes torna as ações de um agente visíveis e delimitadas. Visibilidade permite ao CISO mover uma classe de ação de “precisa de aprovação” para “roda sozinha”. A escada só sobe na velocidade em que os controles embaixo dela são construídos.

Lemos assim a distância entre o número de adoção e o número do degrau de cima. Ir de 36% para 60% em ações de baixo risco pede controles modestos, como escopos somente leitura, limites de taxa e um registro do que o agente tocou. Na nossa visão, levar alguém ao degrau de cima pede que o agente seja uma identidade distinta, com permissões próprias, trilha de auditoria própria e um jeito de pará-lo no meio da ação. Só 7% desta amostra esperam chegar lá.

Uma escada por ação, em vez de um botão por agente

A lição prática é sobre granularidade. Uma forma de governar autonomia é no nível do agente: este é supervisionado, aquele é confiável. O próprio enquadramento da pesquisa, ações de baixo risco e a linha entre coletar logs e mudar produção, é por classe de ação. O mesmo agente pode coletar logs sozinho e ainda precisar de um humano para aprovar uma mudança de firewall.

Uma escada por risco de ação tem três propriedades que uma configuração por agente não tem.

Ela falha de forma segura. Quando surge um novo tipo de ação, ele entra no degrau de baixo por padrão e precisa merecer a promoção.

Ela produz evidência. Subir de um degrau para o próximo pode exigir registro: quantas vezes o agente propôs a ação, com que frequência um humano o corrigiu, quais foram os motivos.

Ela acompanha como incidentes acontecem. O dano vem de uma ação específica contra um sistema específico. Governar no nível da ação coloca o controle onde o dano ocorre.

Encontrar problemas mais rápido também não significa corrigi-los mais rápido, como discute o nosso ensaio sobre o déficit de remediação. A escada de autonomia faz a mesma pergunta aos agentes: quais correções eles podem aplicar sozinhos?

Faça isto agora

Use os números da a16z como benchmark externo e pontue o seu programa contra eles.

Liste toda ação que seus agentes podem executar. Agrupe por consequência: ler, enriquecer, notificar, mudar configuração, mudar produção. Sem essa lista, você ainda não está no degrau um em nenhum sentido governado.
Atribua um degrau a cada ação. Comece tudo em “humano aprova”. Promova apenas as ações em que um erro custa tempo, e não disponibilidade, que é a classe de baixo risco onde estão os 36% da pesquisa hoje.
Dê aos agentes identidade própria. O degrau de cima continua quase vazio enquanto um agente lendo um arquivo parecer o funcionário lendo o arquivo. Credenciais e logs separados vêm antes de qualquer autonomia acima do primeiro degrau.
Defina a regra de promoção. Escreva qual evidência sobe uma ação um degrau: taxa de correção, tamanho da amostra, revisor. Sem a regra, promoções acontecem por hábito.
Amarre a linha de orçamento à escada. Se segurança de agentes está no seu plano de doze meses, como está para 45% dos CISOs pesquisados, defina o escopo da compra pelo degrau que ela libera.

A pesquisa diz onde os pares estão. A escada diz onde cada ação dos seus agentes está. A segunda resposta é a que o auditor vai pedir.

Fontes

Andreessen Horowitz. “The New Security Agenda.” Outubro de 2026.

A Victorino ajuda times de segurança e plataforma a construir escadas de autonomia por ação para agentes de IA, com os controles de identidade e auditoria que cada degrau exige: contato@victorino.com.br | www.victorino.com.br