IA local no computador ou IA na nuvem

Um modelo de IA é executado («inferência») num equipamento. Num PC com NPU, a Microsoft recomenda recorrer ao Windows ML para lançar tarefas de IA no NPU¹. Se o NPU não estiver disponível, o Windows ML recorre ao GPU ou ao processador¹. O Windows ML assenta no ONNX Runtime, um motor de inferência de código aberto¹.

Os modelos são muitas vezes publicados em formatos pesados. Muitos NPU só aceitam cálculos com números inteiros de precisão reduzida, pelo que os modelos têm de ser convertidos («quantizados») antes de neles funcionarem¹. Existem modelos já convertidos, e qualquer pessoa pode trazer o seu próprio modelo para converter¹. Este último ponto conta para o colaborador: um modelo local é um ficheiro, e vem de alguém.

• Utilize as ferramentas fornecidas ou validadas pela empresa, sejam locais ou na nuvem.
• Antes de instalar uma ferramenta ou um modelo, peça autorização ao serviço informático.
• Antes de introduzir um documento sensível ou dados de pessoas, pergunte se a ferramenta está autorizada para essa utilização. A CNIL publica fichas práticas sobre a aplicação do RGPD à IA, entre as quais uma sobre a segurança do desenvolvimento de um sistema de IA⁵.
• Se já introduziu um dado numa ferramenta não validada, comunique-o.

Acreditar que uma IA local está isenta de riscos

O cálculo faz-se no computador, mas o modelo e a aplicação continuam a ser software que é preciso manter atualizado. O NCSC inclui as atualizações e o registo de eventos entre as ações da fase de exploração e manutenção de um sistema de IA². A OWASP assinala também o risco de «agência excessiva»: um sistema baseado num modelo de linguagem recebe muitas vezes alguma autonomia³. Uma ferramenta local ligada aos seus ficheiros ou às suas caixas de correio é um exemplo a examinar com o serviço informático.

Utilizar uma ferramenta não validada («shadow AI»)

Uma ferramenta não validada escapa às verificações da empresa. O NCSC recomenda tratar a segurança como um requisito de base, ao longo de todo o ciclo de vida de um sistema². Uma ferramenta escolhida por um colaborador por conta própria não entra em nenhum desses controlos.

Descarregar um modelo de origem desconhecida

Um modelo descarregado é um elemento da cadeia de abastecimento, um risco que a OWASP cita explicitamente³. O relatório do NIST sobre aprendizagem automática adversarial trata dos ataques por porta dos fundos e por «cavalo de Troia», bem como do envenenamento de dados⁷. A CNIL mantém, por seu lado, uma ferramenta que permite explorar a genealogia dos modelos de IA publicados em código aberto, atualizada a 26 de agosto de 2026⁶. Para um modelo de origem desconhecida, peça autorização ao serviço informático antes de o instalar.

Descurar os acessos aos dados

Uma IA que lê documentos pode revelar o seu conteúdo. A OWASP cita a divulgação de informações sensíveis, que afeta ao mesmo tempo o modelo e a sua aplicação³. O quadro de gestão de riscos do NIST, de utilização voluntária, visa integrar a fiabilidade na conceção, na utilização e na avaliação dos sistemas de IA⁸.