O impacto ambiental das empresas de tecnologia tem sido cada vez mais discutido nos últimos anos. Com a crescente demanda por serviços digitais e a expansão da infraestrutura tecnológica, a preocupação com o consumo de energia e o desperdício de recursos se tornou urgente. Mas, afinal, como as empresas de TI podem se tornar mais sustentáveis? 

A necessidade de uma tecnologia sustentável

A transformação digital trouxe muitos benefícios para a produtividade e a economia global, mas também trouxe desafios ambientais significativos. Data centers gigantescos consomem enormes quantidades de energia e geram calor, enquanto dispositivos eletrônicos descartados aumentam o volume de lixo eletrônico, que contém metais pesados e componentes tóxicos. De acordo com a International Energy Agency (IEA), os data centers representam cerca de 1% do consumo global de eletricidade – um número que tende a crescer se nada for feito.

Por outro lado, a demanda por serviços digitais não para de aumentar, e as empresas de tecnologia precisam encontrar maneiras de crescer de forma sustentável. Isso significa adotar práticas que reduzam o impacto ambiental sem comprometer a eficiência operacional. A boa notícia é que soluções já existem e estão sendo adotadas por empresas visionárias.

The use of artificial intelligence has skyrocketed over the past two years. Tools like ChatGPT have gone from tech curiosity to everyday copilots. They help with coding, summarize meeting minutes, create product strategies, review contracts. But amid this frenzy, few people have stopped to think about what they’re handing over to AI — and the answer, in most cases, is: much more than they should.

What you should never share with AI

Passwords, internal documents, personal data, financial reports, and even sensitive client information are being shared. All of this is being poured into prompts as if they were confidential. They’re not.

Models like ChatGPT run on the cloud, are trained based on user interactions, and in many cases, can log inputs for continuous improvement. In other words, AI doesn’t have to be malicious — the risk already starts with careless use. And there’s no point in blaming the technology later: you were the one who hit "enter."

O uso de inteligência artificial disparou nos últimos dois anos. Ferramentas como o ChatGPT passaram de curiosidade tecnológica para copilotos do dia a dia. Ajudam a programar, resumem atas de reunião, criam estratégias de produto, fazem revisão de contratos. Mas no meio desse frenesi, pouca gente parou pra pensar no que está entregando pra IA e a resposta, na maioria dos casos, é: muito mais do que deveria.

O que você nunca deve compartilhar com a IA

Senhas, documentos internos, dados pessoais, relatórios financeiros e até informações sensíveis sobre clientes estão sendo compartilhados. Tudo isso está sendo despejado em prompts como se fossem confidenciais. Não são. 

Modelos como o ChatGPT funcionam em nuvem, são treinados com base nas interações dos usuários e, em muitos casos, podem registrar entradas para melhoria contínua. Ou seja, a IA não precisa ser maliciosa, o risco já começa no uso desatento. E não adianta depois apontar o dedo pra tecnologia: quem apertou “enter” foi você.

A cibersegurança está passando por uma transformação significativa com a incorporação da IA. Segundo o Gartner, a Inteligência Artificial Generativa (GenAI) está impulsionando programas de segurança de dados, mudando o foco da proteção de dados estruturados para não estruturados, como textos, imagens e vídeos.

Essa mudança traz oportunidades e desafios. Por um lado, a IA permite uma detecção mais rápida e precisa de ameaças, automatizando processos e melhorando a resposta a incidentes. Por outro, os cibercriminosos também estão utilizando IA para criar ataques mais sofisticados, como spear phishing personalizado e ransomware direcionado.

Além disso, o gerenciamento de identidades de máquinas tornou-se crucial. Com o aumento de dispositivos conectados e serviços em nuvem, é essencial controlar e proteger as credenciais de máquinas para evitar a expansão da superfície de ataque.

MVP, ou Produto Mínimo Viável, é uma versão simplificada de um produto digital que permite testar hipóteses de negócio com o mínimo de investimento e o máximo de aprendizado.

Em processos ágeis, o MVP funciona como um instrumento de validação rápida. Ao lançar uma versão essencial do produto, é possível colher feedback de usuários reais, analisar comportamento, medir taxas de conversão e entender o que deve ser mantido, ajustado ou descartado. É uma etapa estratégica que antecede a escalada — e que, se mal executada, pode comprometer todo o projeto.