Confiança digital para IA agêntica
Libere o valor da IA com governança que impulsiona crescimento e eficiência
Leia o comunicado à imprensaÀ medida que os sistemas agênticos se expandem, cada novo agente de IA introduz identidades, privilégios e comportamentos imprevisíveis que as ferramentas legadas não conseguem governar.
O Kyndryl Agentic AI Digital Trust fornece supervisão contínua — descobrindo, validando e monitorando agentes em ambientes híbridos para aplicar políticas, demonstrar conformidade e gerar confiança em cada ação.
Por que trabalhar conosco
Base confiável
Estabeleça controles de governança e segurança para ajudar agentes de IA a permanecerem em conformidade e operarem de forma responsável.
Construa de forma inteligente
Permita que as equipes construam sistemas agênticos confiáveis sem reengenharia de proteções.
Execute com segurança
Mantenha visibilidade, verificação e conformidade sobre ações autônomas em qualquer ambiente.
Nossos recursos
Recursos
A Kyndryl está revolucionando a confiança digital com a Microsoft
Saiba como a Kyndryl, em parceria com a Microsoft, está fechando a lacuna de confiança em IA para tornar a IA segura, transparente e alinhada aos objetivos de negócio dos clientes.
O futuro da IA agêntica é evolução, não revolução
A IA agêntica evolui por meio de progresso contínuo, combinando agentes orientados por LLM com governança para uma adoção corporativa segura.
Jornada rumo à natividade de IA
A jornada AI-Native da Kyndryl coloca a IA no centro, com agilidade desde a concepção e o Agentic AI Framework para uma reinvenção contínua.
Você tem dúvidas? Nós temos respostas.
Implementar um ponto central de controle para facilitar o gerenciamento e a governança de agentes de IA permite que você:
- Compreenda seus agentes, atuando como uma fonte única da verdade para ajudar a mitigar os riscos associados à IA invisível.
- Valide cada agente antes do lançamento, testando segurança, resiliência e conformidade com políticas para garantir que atendam aos seus padrões antes de entrarem em produção.
- Mantenha o controle com proteção em tempo real que mantém os agentes operando dentro de limites aprovados.
- Garanta visibilidade e transparência por meio de logs imutáveis e recursos detalhados de geração de relatórios.
Uma governança eficaz para IA agêntica significa estabelecer políticas claras, papéis definidos e responsabilização sobre como agentes autônomos são projetados, implementados e gerenciados. Isso inclui definir quem é responsável pelas ações dos agentes, estabelecer limites para o que eles têm permissão de fazer e garantir que as atividades de cada agente sejam transparentes e auditáveis. Os frameworks de governança devem incorporar modelagem de ameaças específica para agentes, avaliações de risco regulares e alinhamento com normas e regulamentações do setor. É importante destacar que a governança não é um exercício pontual. Ela exige supervisão contínua, colaboração interfuncional entre equipes de TI, segurança e negócios, além de mecanismos para adaptar políticas conforme a tecnologia e os riscos evoluem.
Para manter visibilidade e controle de forma eficaz sobre a IA agêntica, as organizações precisam empregar medidas tanto técnicas quanto organizacionais. A implementação de monitoramento em tempo real e de análises comportamentais é essencial para acompanhar as ações de cada agente, identificar desvios em relação ao comportamento esperado e manter logs de auditoria imutáveis para fins de responsabilização. Atribuir identidades exclusivas aos agentes e aplicar uma política de acesso de menor privilégio ajuda a limitar possíveis danos causados por agentes comprometidos ou desalinhados. Além disso, proteções automatizadas e mecanismos de aplicação de políticas podem suspender ou restringir as ações de um agente caso ele viole regras estabelecidas. Ao combinar esses recursos com revisões regulares e um planejamento rigoroso de resposta a incidentes, as organizações podem assegurar que a IA agêntica opere dentro de limites seguros e confiáveis.
A abordagem de segurança desde a concepção é essencial para criar uma IA agêntica confiável. Ela envolve a integração de controles de segurança e governança em todas as etapas do ciclo de vida dos agentes, desde o desenho inicial e o desenvolvimento até a implementação e as operações contínuas. Testes de segurança, validação e modelagem de ameaças devem ser incorporados aos pipelines de desenvolvimento. Além disso, proteções em tempo de execução, como detecção de anomalias, agentes guardiões e recursos de isolamento rápido, ajudam a conter incidentes antes que eles se intensifiquem. Ao tornar a segurança e a governança fundamentos do sistema, em vez de tratá-las como etapas posteriores, as organizações podem escalar a IA agêntica com confiança, sabendo que os riscos são gerenciados de forma proativa e que a confiança é mantida junto a clientes, parceiros e órgãos reguladores.