O mercado mundial de tecnologias destinadas a proteger sistemas de inteligência artificial deve movimentar aproximadamente US$ 4,8 bilhões em 2027, segundo uma nova projeção do Gartner.
O valor representa um crescimento de 68,7% em relação aos US$ 2,835 bilhões estimados para 2026. A consultoria também prevê que os investimentos podem se aproximar de US$ 7,7 bilhões em 2028.
A expansão acompanha a entrada de modelos generativos e agentes autônomos em processos empresariais. Quanto mais esses sistemas recebem acesso a documentos, bancos de dados, aplicativos e ferramentas externas, maior é a necessidade de controlar quais informações podem consultar e quais ações estão autorizados a executar.
Proteger a IA não é o mesmo que usar IA na segurança
A projeção do Gartner trata especificamente do mercado chamado de securing AI: produtos criados para proteger modelos, aplicações, dados e agentes de inteligência artificial.
Esse segmento é diferente do mercado de soluções de cibersegurança que utilizam IA para detectar fraudes, analisar redes ou identificar ameaças. No primeiro caso, a inteligência artificial é o sistema que precisa ser protegido. No segundo, ela funciona como uma ferramenta de defesa.
A diferença explica por que outras estimativas sobre “IA na cibersegurança” apresentam valores muito superiores. Os levantamentos não estão necessariamente em conflito, mas medem categorias distintas.
O mercado analisado pelo Gartner reúne quatro áreas principais: segurança de aplicações de IA, controle do uso de IA, plataformas de governança e gateways responsáveis por intermediar o acesso aos modelos.
Aplicações concentram a maior parcela
A segurança de aplicações de IA deverá permanecer como a maior categoria identificada individualmente. O Gartner estima que os investimentos nessa área passarão de US$ 508 milhões em 2026 para US$ 851 milhões em 2027.
O controle do uso de IA aparece em seguida, avançando de US$ 433 milhões para US$ 749 milhões. Essa categoria inclui ferramentas capazes de estabelecer políticas sobre quais serviços podem ser utilizados e que tipos de informações podem ser enviados a modelos externos.
As plataformas de governança devem alcançar US$ 462 milhões em 2027. Esses sistemas ajudam empresas a registrar modelos, avaliar riscos, documentar decisões e acompanhar o cumprimento de normas internas e regulatórias.
Os gateways de IA, responsáveis por controlar a comunicação entre usuários, aplicações e modelos, podem movimentar US$ 429 milhões no mesmo período.
Outras ferramentas e serviços relacionados à proteção da IA completam a projeção e representam US$ 2,292 bilhões.
Agentes criam novos pontos de ataque
Os riscos aumentam quando a IA deixa de apenas responder perguntas e passa a executar tarefas. Agentes podem consultar e-mails, movimentar arquivos, acessar sistemas corporativos ou iniciar processos sem supervisão constante.
Uma instrução maliciosa escondida em um documento, página ou mensagem pode tentar alterar o comportamento desses agentes. Esse tipo de ataque é conhecido como injeção indireta de prompt.
O Gartner prevê que, até 2029, mais da metade dos ataques bem-sucedidos contra agentes de IA poderá explorar falhas de controle de acesso e injeções de prompt.
A cadeia de fornecimento também merece atenção. Projetos de IA costumam depender de bibliotecas abertas, modelos de terceiros, serviços em nuvem e grandes conjuntos de dados. Uma vulnerabilidade em qualquer componente pode afetar toda a aplicação.
“Esse avanço é impulsionado pela necessidade urgente de proteger sistemas de IA, enfrentar novas vulnerabilidades e fortalecer as defesas contra ameaças sofisticadas.”
A declaração integra o comunicado divulgado pelo Gartner em 26 de agosto de 2026.
Segurança exige monitoramento contínuo
As ameaças contra sistemas de IA não podem ser tratadas apenas com uma configuração inicial de segurança.
O National Institute of Standards and Technology, o NIST, defende que empresas mantenham processos contínuos de testes, monitoramento e atualização. Novos comandos maliciosos podem explorar comportamentos que não foram previstos durante o desenvolvimento.
Entre os riscos estão o envenenamento de dados de treinamento, o roubo de informações, a manipulação das respostas e o uso indevido das ferramentas conectadas ao modelo.
A segurança também envolve decisões organizacionais. Empresas precisam saber quais modelos estão em operação, quem pode utilizá-los, que dados recebem e quais ações podem realizar.
Isso torna governança, identidade digital e controle de acesso tão importantes quanto as barreiras técnicas instaladas ao redor do modelo.
A proteção começa a acompanhar a adoção
A expansão do mercado indica que as empresas estão começando a reconhecer um custo que nem sempre aparecia nos primeiros projetos de inteligência artificial: proteger a tecnologia depois que ela entra em produção.
Ferramentas especializadas não substituem práticas tradicionais de cibersegurança. Controle de identidade, proteção de dados, gestão de vulnerabilidades e monitoramento de fornecedores continuam essenciais.
A diferença é que modelos e agentes introduzem comportamentos difíceis de prever apenas com regras fixas. A proteção precisa considerar tanto falhas técnicas quanto a possibilidade de alguém manipular a linguagem usada para comandar o sistema.
O crescimento previsto para 2027 mostra que segurança e governança estão deixando de ser etapas posteriores. Para organizações que pretendem confiar tarefas reais à inteligência artificial, elas passam a fazer parte da própria infraestrutura necessária para utilizar a tecnologia.