Conheça as tecnologias que devem transformar a privacidade de dados em 2027, como inteligência artificial, criptografia, computação confidencial e novas ferramentas de segurança.
A privacidade de dados deve ganhar ainda mais importância em 2027. Com a expansão da inteligência artificial (IA), dos serviços digitais e das aplicações conectadas, empresas e instituições precisam encontrar maneiras de utilizar informações sem comprometer a segurança e a privacidade dos usuários.
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Em resumo:
Nesse cenário, novas tecnologias podem transformar a maneira como dados pessoais e corporativos são armazenados, processados e compartilhados. A tendência é que soluções de criptografia, ferramentas de inteligência artificial e mecanismos de controle de acesso tenham um papel cada vez mais relevante.
Além da adoção de novas ferramentas, esse movimento também aumenta a demanda por profissionais capacitados em segurança da informação, desenvolvimento de software, ciência de dados e inteligência artificial.
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A inteligência artificial está entre as tecnologias que mais devem influenciar o debate sobre privacidade em 2027. Isso acontece porque os modelos de IA dependem de grandes volumes de informações para treinamento, funcionamento e aperfeiçoamento.
O desafio é permitir que essas ferramentas processem dados sem expor informações pessoais ou confidenciais. Para isso, empresas e desenvolvedores podem recorrer a técnicas que limitam o acesso aos registros originais e reduzem os riscos de identificação dos usuários.
Uma das abordagens é o Privacy by Design, ou privacidade desde a concepção. O conceito prevê que a proteção das informações seja considerada desde o desenvolvimento de um software, aplicativo ou sistema, em vez de ser adicionada somente depois que o produto estiver pronto.
Na prática, isso envolve:
A tendência também está relacionada à governança de IA, que envolve políticas, processos e controles para assegurar que os sistemas sejam utilizados de maneira responsável.
As Privacy-Enhancing Technologies (PETs), ou tecnologias de aprimoramento da privacidade, devem ganhar espaço nas estratégias de proteção de dados.
Segundo a Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE), essas soluções permitem coletar, processar, analisar e compartilhar informações preservando a confidencialidade dos dados.
O relatório OECD Digital Economy and Society Outlook 2026, publicado em novembro de 2026, destaca o avanço dessas tecnologias e seu potencial para viabilizar o uso responsável de informações em aplicações de inteligência artificial.
Entre as principais soluções estão:
O aprendizado federado permite treinar modelos de inteligência artificial utilizando informações armazenadas em diferentes dispositivos ou organizações, sem precisar reunir todos os dados em um único local.
Em vez de transferir os registros originais, o sistema trabalha com atualizações do modelo. Isso pode reduzir a exposição de informações pessoais e facilitar a colaboração entre instituições.
A criptografia homomórfica permite realizar cálculos e operações diretamente sobre dados criptografados, sem precisar descriptografá-los durante o processamento.
A tecnologia pode ser útil em situações nas quais empresas precisam analisar informações confidenciais sem expor seu conteúdo, como em serviços financeiros, pesquisas e aplicações de saúde.
Os dados sintéticos são informações artificiais produzidas para reproduzir características estatísticas de conjuntos de dados reais.
Eles podem ser utilizados para treinar e testar sistemas de inteligência artificial e aplicações de software sem necessariamente expor registros pessoais originais.
Entretanto, sua utilização exige cuidados. Os dados precisam ser avaliados para evitar que informações individuais sejam reconstruídas ou identificadas.
A computação confidencial utiliza ambientes protegidos de execução para manter os dados seguros enquanto estão sendo processados.
A proposta é ampliar a proteção das informações durante diferentes etapas do uso computacional, incluindo situações em que os dados precisam ser processados em ambientes de nuvem.
Essas tecnologias não eliminam todos os riscos, mas ampliam as possibilidades de utilizar informações sensíveis com controles adicionais de segurança.
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Outra tecnologia que deve ganhar relevância em 2027 é a criptografia pós-quântica.
A computação quântica ainda está em desenvolvimento, mas seu avanço representa um desafio para determinados métodos criptográficos utilizados atualmente. No futuro, computadores quânticos suficientemente poderosos poderão comprometer mecanismos de segurança que protegem informações digitais.
Para antecipar esse cenário, o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos (NIST) publicou, em agosto de 2024, três padrões de criptografia pós-quântica.
Esses algoritmos foram desenvolvidos para resistir a ataques realizados por computadores convencionais e quânticos.
A implementação dessas soluções exige que organizações avaliem seus sistemas, identifiquem mecanismos criptográficos vulneráveis e planejem a migração para padrões mais resistentes.
Em 2027, portanto, a discussão não deve se limitar à proteção contra ataques já conhecidos. Também será importante preparar infraestruturas digitais para ameaças que podem se tornar viáveis com a evolução da computação quântica.
A proteção de dados também depende de mecanismos capazes de impedir acessos não autorizados.
Nesse contexto, tecnologias de autenticação sem senha, como as passkeys, podem ganhar ainda mais espaço.
Elas utilizam mecanismos criptográficos associados aos dispositivos dos usuários para confirmar identidades, reduzindo a dependência de senhas tradicionais.
Além de facilitar o acesso, esse modelo pode diminuir os riscos de ataques de phishing, nos quais criminosos tentam obter credenciais por meio de páginas e mensagens falsas.
A autenticação multifator (MFA) também continua sendo uma ferramenta importante. Ela exige mais de uma forma de verificação para liberar o acesso a contas, sistemas e informações.
Para as empresas, a combinação dessas soluções com políticas de controle de acesso pode fortalecer a proteção de bancos de dados e ambientes corporativos.
A evolução tecnológica também aumenta a necessidade de estabelecer regras claras para o uso das informações.
No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) determina que empresas e instituições adotem medidas técnicas e administrativas para proteger informações pessoais contra acessos não autorizados e situações de tratamento inadequado.
A legislação também estabelece princípios como finalidade, necessidade, transparência, segurança e prevenção.
Outro movimento importante ocorre na União Europeia, com a implementação progressiva do AI Act, legislação que estabelece requisitos para o desenvolvimento e a utilização de sistemas de inteligência artificial.
O cronograma prevê a aplicação de obrigações relacionadas a determinados sistemas de alto risco a partir de dezembro de 2027.
No Brasil, a própria Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) também acompanha iniciativas relacionadas à governança e à segurança de aplicações de inteligência artificial.
Em 2026, a agência divulgou resultados parciais de seu sandbox regulatório em IA, projeto que acompanha empresas no desenvolvimento de soluções em ambiente experimental e supervisionado. Serviços e Informações do Brasil
Para as organizações, isso significa que investir em privacidade não depende exclusivamente da aquisição de ferramentas. Também exige profissionais preparados para interpretar regulamentações, identificar vulnerabilidades e estabelecer boas práticas de governança.
A transformação da segurança digital também deve impactar o mercado de trabalho. À medida que empresas incorporam inteligência artificial, serviços em nuvem e sistemas automatizados, cresce a necessidade de profissionais capazes de desenvolver e manter infraestruturas seguras.
Algumas áreas de conhecimento que podem ganhar relevância são:
Essas competências mostram que a privacidade de dados não é uma responsabilidade restrita às equipes de segurança. Desenvolvedores, cientistas de dados, engenheiros e especialistas em IA também precisam compreender os riscos envolvidos no tratamento de informações.
As mudanças na proteção de dados reforçam a importância da atualização profissional em tecnologia. Conhecer linguagens de programação, compreender estruturas de dados e desenvolver habilidades em inteligência artificial são alguns caminhos para acompanhar as novas exigências do mercado.
Nesse cenário, a formação em áreas como Engenharia de Software, Ciência de Dados e IA pode ajudar profissionais a desenvolver conhecimentos aplicáveis à construção de soluções digitais mais seguras e eficientes.
A Allevo Tech oferece trilhas de aprendizagem nessas áreas, com cursos voltados ao desenvolvimento de competências em tecnologia e às demandas do mercado de trabalho.
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