Introdução
A proliferação de agentes de IA nas empresas trouxe um novo desafio crítico: como controlar o que esses sistemas autônomos podem acessar e quanto custam suas operações. A Snowflake, gigante americana de data warehousing, anunciou nesta terça-feira o Cortex AI Gateway, uma camada de controle centralizada projetada para governar como agentes de IA — incluindo aqueles construídos por concorrentes como o Claude Code da Anthropic e o Cursor — acessam dados corporativos, ferramentas e modelos. A solução chega acompanhada de integrações com cinco grandes players de segurança: 1Password, Aembit, Linx Security, SailPoint e Saviynt.
O movimento representa a aposta mais agressiva da Snowflake até agora para se posicionar não apenas como o repositório onde os dados corporativos residem, mas como o plano de controle que decide o que os agentes de IA podem fazer com esses dados. Em um mercado onde analistas preveem mais de 1 bilhão de agentes de IA ativos até 2029, executando cerca de 217 bilhões de ações por dia, a governança desses sistemas autônomos tornou-se uma corrida de trilhões de dólares.
O problema fundamental: quando máquinas substituem humanos no acesso a dados
Durante décadas, toda a arquitetura de segurança empresarial foi construída sobre uma premissa básica: quem acessa os sistemas é sempre uma pessoa. Os agentes de IA destroem completamente essa suposição. Mayank Upadhyay, diretor de segurança e confiança da Snowflake, explicou em entrevista exclusiva que o desafio não é que a IA crie problemas totalmente novos de segurança, mas que ela exponha e amplifique pontos cegos que sempre existiram.
As organizações nunca tiveram visibilidade perfeita sobre cada API, conjunto de dados e fluxo de trabalho. Na velocidade humana, essas lacunas eram gerenciáveis. Agentes operando na velocidade das máquinas podem combinar acessos entre sistemas e agir com permissões que nunca foram destinadas a serem exercidas em conjunto, multiplicando exponencialmente os riscos existentes. Um agente pode, por exemplo, acessar simultaneamente dados de vendas, informações de clientes e sistemas de pagamento, criando combinações de acesso que nenhum humano teria autorização para executar.
Nancy Wang, CTO da 1Password, descreveu o cenário de forma ainda mais visceral. Quando os agentes chegaram ao mercado, o padrão inicial era perigosamente simples: dar ao agente as credenciais do usuário para que ele pudesse agir em seu nome. O problema? Se você é o chefe de segurança ou de TI com acesso administrativo a todos os sistemas, seu agente herda esse mesmo nível de acesso. Em caso de prompt injection ou comportamento inesperado, o agente pode exportar dados sensíveis ou executar ações não autorizadas — e os logs de auditoria mostrarão apenas que foi você quem fez isso.
Como funciona o Cortex AI Gateway
O Cortex AI Gateway, que entrará em preview público em breve, funciona como uma camada conectiva para o que a Snowflake chama de “toda atividade confiável de agentes”. A plataforma governa tanto agentes próprios construídos dentro da Snowflake (como o Snowflake CoWork e CoCo) quanto agentes de terceiros construídos em plataformas externas. Com suporte para mais de 100 servidores MCP — os conectores do Model Context Protocol que se tornaram o padrão de facto para conectar agentes a ferramentas empresariais — o gateway centraliza políticas de acesso, autenticação, permissões e logs de auditoria em um único lugar.
A solução também aborda um problema menos glamoroso mas cada vez mais urgente: gastos descontrolados com IA. O gateway oferece às equipes de TI e finanças uma visão unificada do consumo de IA, atribui custos a equipes, agentes ou cargas de trabalho específicas e impõe limites de gastos antes que as contas disparem. Upadhyay descreveu como esses custos se acumulam na prática: um assistente de IA criado para responder perguntas internas simples pode inadvertidamente rotear uma consulta através de um modelo de raciocínio mais caro, disparar buscas adicionais em múltiplos sistemas ou invocar fluxos de trabalho desnecessários. Em escala, com milhares de funcionários e centenas de agentes, pequenas ineficiências tornam-se itens significativos no orçamento.
Dupla atribuição e acesso por tarefa: a arquitetura técnica para confiar em agentes autônomos
O centro técnico das integrações com parceiros é o que a Snowflake chama de dupla atribuição. Ao registrar tanto a identidade não-humana verificada do agente quanto o humano específico que autorizou a tarefa, o sistema garante acesso limitado ao escopo da tarefa e auditabilidade completa para cada ação executada na empresa. Isso responde a uma questão que tem confundido equipes de segurança: quando um agente executa uma ação, de quem é a responsabilidade? O modelo da Snowflake diz que a resposta é de ambos — do agente e do humano que delegou a tarefa — e ambos devem ser registrados.
O acesso limitado por tarefa é o princípio complementar. Em vez de herdar todas as permissões permanentes de um usuário, um agente recebe acesso apenas ao que uma tarefa específica requer. A 1Password implementa isso no nível do protocolo através de padrões emergentes como o OIDC-A: o humano primeiro autoriza o agente a executar uma tarefa específica, e então o agente recebe um token delegado específico para aquela tarefa. Como parte desse token, o sistema preserva a identidade do delegador original e a intenção por trás da tarefa.
O desafio é sutil porque tarefas empresariais se decompõem em enormes cadeias de operações individuais. Uma tarefa pode ser uma compilação de centenas, talvez milhares de ações individuais. Manter essa intenção intacta através de cada passo na cadeia — e sinalizar o momento em que um agente se desvia dela — é o que a Snowflake e seus parceiros estão tentando padronizar.
Lições do campo: como sistemas de identidade corporativa falham contra agentes de IA
Chandra Gnanasambandam, EVP de produto e CTO da SailPoint, trouxe a perspectiva de um fornecedor que observou empresas quebrarem suas pilhas de identidade contra esse problema por mais de um ano. A SailPoint está no mercado de segurança para máquinas e agentes há aproximadamente 18 meses, com mais de 100 clientes em seu produto de identidade para agentes — amostra suficiente para catalogar as falhas recorrentes.
A primeira é a superficialidade causada pela escala. Uma empresa Fortune 500 média tem cerca de 16.000 funcionários, e a SailPoint está vendo proporções de identidades humanas para não-humanas de pelo menos 10 para 1 — antes de contar as ferramentas e APIs que cada agente toca, o que multiplica a contagem novamente. Mapear as permissões que cada uma delas obtém para os 16.000 humanos é uma tarefa completamente não-trivial. A maioria das empresas desiste e mapeia agentes para humanos no nível de grupo de diretório, o que é grosseiramente insuficiente.
O segundo modo de falha é o desvio. Modelos modernos são buscadores de objetivos implacáveis, e essa persistência tem dois lados. Quando você diz a eles para fazer algo, os modelos subjacentes são tão poderosos agora que encontrarão uma maneira de fazê-lo — incluindo encontrar vulnerabilidades para contornar permissões. A resposta é o monitoramento em tempo de execução de toda a cadeia de interação, comparada continuamente com a política, com intervenção automática quando um agente escala além do que seu delegador humano autorizou.
O terceiro é a falta de contexto de dados. Muitos fornecedores anunciam integrações chamativas com grandes plataformas de aplicativos enquanto ignoram onde o risco real se concentra: nos dados sensíveis. A questão não é apenas ter acesso ao Snowflake ou Databricks, mas poder mapear colunas e linhas específicas nesses sistemas para o contexto do agente e do humano.
Por que rivais se uniram ao framework de confiança da Snowflake
Talvez o aspecto mais marcante do anúncio seja a lista de participantes. 1Password, SailPoint, Saviynt, Okta e Aembit competem por orçamentos sobrepostos de identidade e acesso. A Snowflake os convenceu a construir contra um framework de confiança comum mesmo assim. O argumento central é pragmático: nenhuma empresa sozinha pode resolver o desafio de segurança de agentes. Se cada fornecedor construir um ecossistema fechado de agentes, as empresas simplesmente recriarão a fragmentação que passaram anos tentando resolver.
Wang ofereceu uma divisão prática do trabalho: “Nós trazemos a confiança, e a Snowflake traz um sistema de registro.” Ela enquadrou a colaboração como defesa clássica em profundidade — há controles no nível de dados e controles no nível de identidade, e juntos eles criam uma jogada de ecossistema muito mais forte.
Há interesse próprio na abertura, é claro. A Snowflake está no topo de uma enorme concentração de dados corporativos sensíveis — mais de 13.900 clientes — e cada agente de terceiros que toca esses dados através de um gateway governado pela Snowflake aprofunda a atração gravitacional da plataforma.
O que isso significa para o mercado brasileiro
Para empresas brasileiras que estão começando a experimentar com agentes de IA, o anúncio da Snowflake sinaliza uma mudança importante na maturidade do mercado. A governança de agentes está deixando de ser uma preocupação teórica para se tornar um requisito operacional básico. Empresas que já usam Snowflake ou seus concorrentes (como Databricks ou Google BigQuery) precisarão avaliar como implementar camadas similares de controle antes que agentes autônomos sejam liberados em ambientes de produção.
O modelo de dupla atribuição e acesso limitado por tarefa também estabelece um precedente importante para reguladores. À medida que a LGPD evolui para contemplar sistemas autônomos, a capacidade de rastrear tanto o agente quanto o humano responsável por cada ação pode se tornar um requisito de conformidade. Empresas que implementarem esses controles agora estarão melhor posicionadas quando a regulamentação inevitavelmente chegar.
Para profissionais de segurança e governança de dados, a mensagem é clara: a era dos agentes exige repensar fundamentalmente como identidade e acesso funcionam. Não é mais suficiente controlar quem pode acessar o quê — é preciso controlar o que cada agente pode fazer, em nome de quem, e com qual propósito específico.
Conclusão
O lançamento do Cortex AI Gateway pela Snowflake marca um momento decisivo na evolução da IA empresarial. A questão não é mais se as empresas adotarão agentes autônomos, mas como governarão esses sistemas quando eles se tornarem onipresentes. Com analistas prevendo que falhas de governança forçarão 40% das empresas a desativar ou rebaixar agentes de IA até 2027, a corrida para estabelecer padrões de confiança e controle está apenas começando.
A colaboração inédita entre concorrentes históricos do mercado de identidade sugere que o setor reconhece a gravidade do desafio. Como Upadhyay resumiu, o futuro da IA não será vencido pelas organizações com mais agentes, mas por aquelas que conseguirem governar esses agentes com mais confiança, visibilidade e controle. Na empresa agêntica, a confiança não é apenas um requisito de segurança — é o produto principal.
Fonte original: Este artigo foi adaptado e traduzido a partir da matéria publicada em VentureBeat, disponível em https://venturebeat.com/security/snowflake-launches-cortex-ai-gateway-to-control-ai-agents-and-prevent-runaway-enterprise-costs.
