A disputa entre Inteligência Artificial e a racionalidade humana não é uma novidade. E na área de Cybersecurity não é diferente: há quem diga que os modelos de aprendizado de máquina são suficientes para resolver qualquer problema, mas inúmeros especialistas alertam para a importância do componente humano.

Afinal, por mais que a Inteligência Artificial seja poderosa, ela ainda é limitada em relação ao ser humano, que consegue identificar e prever comportamentos que vão além do que foi programado nas máquinas.

A evolução da Inteligência Artificial em Cybersecurity

Atualmente, 46% das empresas utilizam alguma forma de Machine Learning para detectar e combater fraudes, segundo a Statista.

As soluções sob esse guarda-chuva tecnológico são poderosas, pois permitem a análise de milhões de pontos de dados em questão de segundos, categorizando e identificando fraudes em escala.

Isso é possível graças à capacidade de autogerenciamento e de adaptação rápida a padrões complexos. O que torna o processo muito mais eficiente do que se dependesse apenas de uma equipe de analistas.

No entanto, a tecnologia tem suas limitações. O Machine Learning só pode se basear em informações que já existem, tornando-se vulnerável a fraudes que ainda não foram identificadas e que são, portanto, desconhecidas pela tecnologia.

Além disso, ela é influenciada por uma série de fatores, como os dados que são alimentados no modelo e as características que o orientam. Logo, ainda é necessário que os seres humanos entrem em cena para complementar o trabalho das máquinas.

Ou seja, por mais que a Inteligência Artificial seja útil, a análise humana é essencial para entender nuances que só são possíveis de se compreender a partir da observação do comportamento humano.

Por fim, é importante destacar que os fraudadores estão sempre buscando novas formas de burlar os sistemas. Sendo assim, a presença humana é importante para identificar essas mudanças e agir rapidamente para contê-las.

A atuação dos fraudadores cada vez mais preocupantes para os profissionais de Cybersecurity

Os fraudadores são pessoas que dedicam grande parte do seu tempo para criar novas maneiras de burlar os sistemas de Cybersecurity. Eles estudam o funcionamento dos sistemas, descobrem vulnerabilidades e exploram brechas.

A partir dessa análise, criam novos métodos para acessar informações sigilosas ou realizar operações financeiras de maneira fraudulenta.

Para evitar que esses criminosos tenham sucesso, é necessário que as empresas estejam sempre à frente, criando soluções cada vez mais eficazes.

Contudo, a atuação humana é fundamental para complementar a ação das máquinas, que muitas vezes só conseguem trabalhar com informações que já foram processadas e analisadas previamente.

→ Leia também: Entendendo a importância dos dados e análises na prevenção a fraudes.

O trabalho conjunto entre humanos e máquinas

Para obter sucesso na luta contra a fraude, é preciso contar com uma equipe que esteja sempre pronta para agir. A Inteligência Artificial é uma ferramenta poderosa para ajudar a identificar fraudes em grande escala, mas a ação humana é essencial para avaliar cada caso.

Por mais sofisticadas que sejam, as soluções de Inteligência Artificial tem seus limites quando se trata da prevenção de fraudes. Isso porque ela só pode detectar e sinalizar transações suspeitas com base nos dados em que foi treinada.

Mas os fraudadores estão constantemente mudando suas táticas e encontrando novas maneiras de burlar as medidas de segurança, então um analista humano é necessário para reconhecer esses padrões e adaptar a estratégia de prevenção de fraudes de acordo.

A expertise humana também é crucial em casos em que o modelo de Machine Learning gera falsos positivos ou falsos negativos.

A saber, falsos positivos ocorrem quando uma transação legítima é sinalizada como fraudulenta, enquanto falsos negativos ocorrem quando uma transação fraudulenta não é detectada.

Ambos podem ser custosos para o negócio, pois falsos positivos podem resultar em perda de receita e experiência negativa do cliente, enquanto falsos negativos podem levar a estornos e danos à reputação.

Analistas humanos podem revisar esses casos e tomar decisões mais informadas com base em sua expertise e conhecimento do negócio e da indústria.

Além disso, há também a questão do viés nos modelos de Machine Learning. Esses modelos são tão bons quanto os dados em que foram treinados e, se os dados forem tendenciosos ou incompletos, o modelo refletirá esses vieses.

Isso pode levar a resultados discriminatórios, especialmente em áreas como empréstimos ou contratações, onde modelos de Machine Learning estão sendo cada vez mais utilizados.

A supervisão humana é necessária para garantir que os modelos sejam justos e imparciais.

→ Leia também: Cybersecurity no contexto da Indústria 4.0.

Em resumo

O Machine Learning é uma ferramenta poderosa na prevenção de fraudes, mas não é uma solução milagrosa.

A expertise e supervisão humana são essenciais para garantir que os modelos de Machine Learning sejam eficazes, justos e adaptáveis ao cenário de fraudes em constante mudança.

À medida que os fraudadores se tornam mais sofisticados e suas táticas mais complexas, a necessidade de inteligência e expertise humana só se tornará mais crítica. Isso nas estratégias de Cybersecurity de todas as empresas, nos mais variados segmentos do mercado.

É somente combinando o poder da Inteligência Artificial com as perspectivas e conhecimento dos analistas humanos que podemos garantir a segurança e proteção dos negócios e consumidores na era digital.

Na sua empresa, a combinação de Machine Learning e ação humana já é empregada na estratégia de Cybersecurity?

Se precisar de ajuda especializada, não hesite em fazer contato conosco!

→ Este texto foi produzido com base na reflexão proposta pela Riskifield.