Se você recebesse uma ligação de vídeo do seu chefe pedindo uma transferência urgente, confiaria? Até pouco tempo atrás, a resposta óbvia era sim.
O que mostra a pesquisa
O levantamento faz parte do relatório “From Agentic Risk to Human Wins: Building a Culture of Security in the Era of Agentic AI”, conduzido pela consultoria Vanson Bourne a pedido da KnowBe4. O estudo ouviu 4 mil profissionais em três regiões do mundo (Américas, EMEA e APJ), sendo 800 tomadores de decisão em segurança da informação e 3.200 funcionários de empresas com mais de 250 colaboradores.
Os dois números centrais da pesquisa, no recorte brasileiro, são estes:
- 90% dos profissionais afirmam que os conteúdos de voz e vídeo gerados por IA ficaram tão realistas que já não sabem mais em que confiar;
- – 61% da força de trabalho admite que poderia ser enganada por um golpe de deepfake sofisticado que imitasse um executivo ou outro stakeholder interno da empresa.
Esses números não vêm isolados. Outros estudos recentes reforçam o mesmo cenário: segundo a Sumsub, fraudes com deepfake cresceram 126% no Brasil em 2025, e uma pesquisa da TI Safe indica que 78% dos consumidores brasileiros já relataram ter sofrido algum tipo de golpe viabilizado por IA. No plano global, a Veriff estima que fraudes com deepfake geraram mais de US$ 1,5 bilhão em prejuízos apenas nos primeiros nove meses de 2025.
Por que isso está acontecendo agora
A resposta curta é: a tecnologia ficou boa demais, barata demais e acessível demais. Até dois ou três anos atrás, criar um vídeo ou áudio falsificado convincente exigia conhecimento técnico, tempo e um volume razoável de material de referência da vítima. Hoje, ferramentas de IA generativa conseguem clonar uma voz com apenas três segundos de áudio — o tempo de um “alô” respondido em uma ligação perdida já é suficiente como amostra.
Ao mesmo tempo, a chamada IA agêntica (sistemas de IA capazes de executar tarefas complexas de forma autônoma, como pesquisar informações sobre uma vítima, redigir mensagens personalizadas e até conduzir uma conversa em tempo real) deu a golpistas amadores acesso a um nível de sofisticação que antes só existia em ataques direcionados e caros. Isso explica por que o relatório da KnowBe4 batiza justamente este o “era da IA agêntica”: o golpe deixou de depender de um criminoso habilidoso e passou a depender só de uma ferramenta bem configurada.
A capacidade humana de detectar não acompanhou
Um dado que costuma surpreender: estudos independentes mostram que humanos conseguem identificar corretamente um vídeo manipulado por deepfake em apenas cerca de 40% dos casos — um desempenho pior do que jogar cara ou coroa. Ou seja, a nossa intuição visual, que evoluiu ao longo de milhares de anos para reconhecer rostos e vozes humanas, simplesmente não foi feita para lidar com conteúdo sintético hiper-realista gerado em segundos.
O que isso significa na prática
Na prática, isso significa que qualquer interação por voz ou vídeo — mesmo aquelas que parecem inquestionáveis, como uma chamada do “filho”, da “esposa” ou do “diretor financeiro” — precisa ser tratada com um grau saudável de desconfiança quando envolver dinheiro, senhas ou dados sensíveis. Os golpes mais comuns registrados no Brasil seguem alguns padrões:
- Falso sequestro por voz: o criminoso clona a voz de um familiar (usando áudios públicos de redes sociais, por exemplo) e liga alegando estar em perigo, pedindo um Pix imediato;
- Fraude do executivo: um funcionário recebe uma chamada de vídeo ou áudio de alguém que parece ser seu superior, autorizando uma transferência ou a divulgação de dados internos;
- Ataques de injeção contra biometria facial: o criminoso intercepta o fluxo de vídeo da câmera do celular e o substitui por um deepfake em tempo real, tentando burlar sistemas de verificação facial usados por bancos e fintechs.
Para empresas, o risco vai além do prejuízo financeiro direto: um golpe bem-sucedido também compromete a confiança dos clientes e pode gerar exposição legal, especialmente à luz da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), caso dados pessoais sejam vazados no processo.
Como isso afeta você
Se você trabalha em uma empresa que lida com pagamentos, dados de clientes ou informações confidenciais, o recado é direto: os processos que dependiam só de “reconhecer a voz” ou “ver o rosto na chamada” para autorizar algo já não são mais confiáveis sozinhos. Algumas medidas práticas recomendadas por especialistas em segurança:
- Crie uma “safe word” em família: uma palavra-chave secreta combinada com parentes próximos, para confirmar identidade em caso de pedido urgente de dinheiro por telefone;
- Valide por um segundo canal: se receber um pedido incomum por vídeo ou áudio, desligue e confirme por outro meio;
- Cuidado com o que você expõe: vídeos longos e em alta definição do seu rosto e da sua voz em perfis públicos alimentam a clonagem;
- Em empresas, adote camadas extras de verificação: biometria comportamental e uma abordagem de segurança “zero trust” reduzem bastante o risco de um golpe passar despercebido.
O que observar daqui pra frente
O tema já chegou ao Congresso brasileiro. Estão em tramitação projetos de lei que criminalizam a criação e divulgação de deepfakes em contextos específicos, como conteúdo eleitoral falso e ataques contra mulheres, além de propostas que endurecem penas para deepfakes de cunho sexual envolvendo crianças. A tendência é que a regulamentação avance de forma fragmentada antes de uma lei mais abrangente sobre uso indevido de IA generativa.
Do lado da tecnologia, também vale acompanhar o avanço de ferramentas de detecção automática de conteúdo sintético. Para o leitor comum, a lição prática é simples: enquanto a tecnologia de detecção não amadurece, a defesa mais eficaz continua sendo o ceticismo saudável e a checagem por um segundo canal antes de agir sobre qualquer pedido urgente envolvendo dinheiro ou dados.
Fonte: KnowBe4, relatório “From Agentic Risk to Human Wins” (via Minuto da Segurança, 30/07/2026); dados complementares de Sumsub, TI Safe e Veriff.
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