A adoção de tecnologias emergentes, como inteligência artificial (IA) e machine learning, amplia o potencial de ganhos, mas também a superfície de ataque para criminosos digitais. Nos últimos cinco anos, o volume de ataques cibernéticos disparou, e projeções indicam que os custos globais com ransomware podem chegar a US$ 265 bilhões até 2031. Diante desse cenário, as organizações que avançam com mais segurança são justamente as que reconhecem o risco, investem em IA combinada a protocolos robustos de segurança e governança e elevam seu nível de prontidão contra ameaças cibernéticas.
A implantação de IA precisa vir acompanhada de controles cibernéticos consistentes, auditorias periódicas e um entendimento claro das novas vulnerabilidades que surgem com essas tecnologias. Quando aplicada com critério, a IA se transforma em um ativo estratégico: otimiza processos, protege informações sensíveis e permite que as empresas avancem na transformação digital sem abrir mão da segurança.
Casos acompanhados pela EY mostram que a IA já impacta diretamente o desempenho dos negócios em diferentes setores, desde que seja alinhada a três eixos principais: segurança, eficiência operacional e inovação.
Na cadeia de suprimentos, o risco cibernético cresce rapidamente, sobretudo com a digitalização e a integração de IA em sistemas de planejamento e gestão. Líderes do setor utilizam IA para monitorar a cadeia em tempo real, antecipar falhas e mapear vulnerabilidades, tanto operacionais quanto de segurança. Análise da EY aponta que 80% dos executivos de supply chain já consideram cibersegurança um ponto crítico na adoção de soluções de IA.
No setor automotivo, a IA é peça central em veículos autônomos e avançados sistemas de assistência ao motorista, responsáveis por ler o ambiente e tomar decisões em frações de segundo. Essa sofisticação, porém, traz um novo nível de complexidade em cibersegurança veicular. Montadoras e fornecedores começam a adotar sistemas baseados em IA para detecção de intrusões, monitorando o comportamento do veículo em busca de anomalias que possam indicar tentativas de ataque, acesso indevido a sistemas embarcados ou manipulação de dados.
Organizações que lidam com um grande volume de contratos comerciais e jurídicos já recorrem à IA generativa para acelerar análises e revisões. Essas ferramentas automatizam a leitura de documentos, destacam cláusulas críticas, inconsistências e possíveis riscos, além de validar dados-chave. O resultado é uma tomada de decisão mais rápida e respaldada, com melhor visibilidade de oportunidades e ameaças em contratos complexos – algo especialmente relevante para montadoras, sistemistas, distribuidores e grandes redes de serviços.
Em setores fortemente regulados, como automotivo e óleo e gás, a IA também vem sendo usada como aliada na conformidade regulatória, em especial frente a normas mais recentes, como o EU AI Act. Empresas têm conduzido avaliações de prontidão regulatória, usando IA para checar políticas internas, estruturas de governança, trilhas de auditoria e práticas de treinamento, assegurando que o uso de IA esteja em linha com requisitos éticos, de transparência e de segurança.
Na área de telecomunicações, a pressão está na escala e qualidade do atendimento ao cliente. Operadoras passam a adotar assistentes generativos e agentes de IA para apoiar centrais de atendimento, reduzindo o tempo de resolução dos chamados. Essas soluções oferecem insights em tempo real, sugerem próximos passos aos atendentes e padronizam respostas, elevando a experiência do cliente e a eficiência operacional.
Para o ecossistema automotivo, a mensagem é clara: IA não é apenas uma ferramenta de ganho de produtividade, mas um novo vetor de risco que precisa ser gerido com a mesma seriedade dedicada à segurança funcional e à qualidade. Quem conseguir equilibrar inovação, proteção de dados e conformidade regulatória tende a ganhar vantagem competitiva em um mercado cada vez mais conectado e exposto.