Prompt Engineering para Executivos · Capítulo 23 de 28 · 13 min
Classificar cada fluxo de IA pela Regra dos Dois antes de aprovar
Conte quantos de três fatores cada fluxo de IA reúne (dado privado, conteúdo de fora, ação externa) e decida o que aprovar, segregar ou levar ao conselho.
Este capítulo faz parte do curso gratuito Prompt Engineering para Executivos.
Um fluxo de IA que junta dado privado, conteúdo vindo de fora e capacidade de agir para fora só vai a produção se perder um desses fatores ou ganhar aprovação humana antes de cada ação. A regra vale para quem aprova projetos de IA em comitê, e a ação de hoje é classificar os fluxos que já rodam.
Um currículo em PDF com uma linha escrita em fonte branca ou um e-mail de fornecedor com uma instrução no rodapé chegam ao modelo pelo mesmo canal das ordens da empresa, e o modelo pode obedecer. Quando o mesmo fluxo alcança a base de clientes e consegue enviar e-mail, a instrução escondida encontra material para levar e porta para sair.
Nenhum alarme tradicional dispara nesse ataque, porque a saída usa credencial válida e canal autorizado. Por isso a pergunta que o comitê responde antes do piloto é de arquitetura: quantos dos três fatores o fluxo reúne e qual controle cobre essa combinação.
A tríade letal (lethal trifecta) foi descrita por Simon Willison em 16/06/2025: acesso a dados privados, exposição a conteúdo não confiável e capacidade de comunicar para fora. Com as três juntas, um atacante faz o agente vazar dados; retirada qualquer uma delas, o ataque perde o caminho. Conteúdo não confiável é todo texto que a empresa não escreveu nem revisou, inclusive o retorno de uma ferramenta (função que o agente aciona, como busca, leitura de e-mail ou consulta a sistema).
A Regra dos Dois transforma a tríade em critério de aprovação: um fluxo que age sem supervisão reúne no máximo dois dos três fatores. Quando o terceiro aparece, entra junto uma pessoa que aprova a ação antes de ela sair, ou o fluxo é partido em dois agentes que não compartilham permissões. A terceira perna cobre comunicar e também agir (gravar, pagar, apagar, publicar), porque toda ação que persiste depois da conversa pode carregar o dado ou o dano.
O OWASP Top 10 para aplicações com LLM, edição 2025 anunciada em novembro de 2024, dá nome aos riscos que cada fator abre. A injeção de prompt (LLM01, texto escondido que o modelo obedece como se fosse ordem) é o tema do próximo capítulo. Vazamento de informação sensível (LLM02) e agência excessiva (LLM06, agente com mais permissão do que a tarefa pede) completam o quadro. Desde 2024 mudou o alcance: conectores MCP (protocolo que liga a IA a sistemas da empresa, como uma tomada universal) dão ao agente novos sistemas para ler e novos caminhos para agir, e cada conector ligado pode somar um fator.
- Etapa 1 de 4: O fluxo lê texto que a empresa não escreveu?
Anexo, e-mail, chamado, página web ou retorno de busca marcam conteúdo não confiável
- Etapa 2 de 4: Alcança dado privado?
Base de clientes, contrato, folha de pagamento ou chave de API marcam dado privado
- Etapa 3 de 4: Age ou comunica para fora?
Enviar, gravar, pagar, publicar ou abrir URL marca ação externa
- Etapa 4 de 4: Conte os fatores
Zero ou um é classe 1, dois é classe 2, três é classe 3 e não roda sem segregação ou aprovação humana
Classe e controle exigido para seis fluxos comuns
| Fluxo | Fatores presentes | Classe | Controle exigido |
|---|---|---|---|
| Resumo de atas internas para o próprio time | Dado privado | 1 | Registro no inventário com dono nomeado |
| Chatbot do site que responde com base na FAQ pública | Conteúdo não confiável | 1 | Registro no inventário; nenhum acesso a sistema interno |
| Agente de vendas que lê e-mail do cliente e consulta o CRM, sem enviar nada | Conteúdo não confiável e dado privado | 2 | Leitura restrita ao registro do cliente; logs revistos por amostra mensal |
| Gerador de posts a partir de notícias, com publicação direta nas redes | Conteúdo não confiável e ação externa | 2 | Credencial só de publicação; lista fechada de contas de destino |
| Agente de cobrança que lê a planilha interna e envia lembrete por e-mail | Dado privado e ação externa | 2 | Entrada só de sistema próprio; modelo de mensagem fixo; log diário |
| Agente de suporte que lê o chamado, consulta o pedido e emite estorno | Os três | 3 | Dois agentes segregados ou aprovação humana no estorno; decisão do comitê de risco |
Fluxo de classe 2 vira classe 3 no dia em que alguém liga uma fonte nova ou um conector novo. Toda mudança de fonte, ferramenta ou volume reabre a classificação.
Fonte: Exemplos ilustrativos com base na tríade letal (Willison, 16/06/2025) e no OWASP Top 10 para LLM 2025
Nenhuma instrução no prompt resolve a injeção. As medições de 2025, detalhadas no próximo capítulo, mostram quedas grandes na taxa de ataque com mitigações e nenhuma chegando a zero, por isso a aprovação se apoia em controles de arquitetura.
Os fornecedores entregam peças do controle, e a classificação continua sendo trabalho da empresa. Entre eles muda o lugar da confirmação humana e do corte de permissões, que fica no recurso da plataforma ou no código que chama o modelo.
Como fica em cada modelo
| Modelo | O que muda | Cuidado |
|---|---|---|
| Claude (Anthropic) | O guia do Opus 5.5 recomenda marcar o texto colado pelo usuário com a etiqueta pasted_content para separar conteúdo de instrução | No Claude no Chrome, ataques de injeção caíram de 23,6% para 11,2% com mitigações; a etiqueta reduz o risco sem eliminar a classe 3 |
| OpenAI (GPT) | allowed_tools limita as ferramentas de cada chamada sem mudar a lista; parallel_tool_calls em false permite no máximo uma chamada | O guia do GPT-6 orienta o modelo a seguir até o fim e a não criar fluxos de aprovação não pedidos; a confirmação precisa estar escrita no prompt e no código |
| Gemini (Google) | Busca do Google, URL Context e Computer Use (em preview) combinam com function calling no Gemini 3 | Cada ferramenta embutida traz conteúdo de fora para o fluxo; em confirmação humana, sem diferença documentada |
| Grok (xAI) | Até 350 ferramentas por chamada; web_search, x_search e MCP remoto rodam no servidor ao lado das funções da empresa; tool_choice em none desliga as ferramentas | Ferramenta de servidor lê conteúdo não confiável sem passar pelo seu código; em confirmação humana, sem diferença documentada |
| Modelos abertos (DeepSeek, Qwen, Mistral) | Function calling no formato compatível com a OpenAI; em confirmação e permissões, sem diferença documentada | Permissão, confirmação e log moram inteiros no código que hospeda o modelo |
Fonte: Documentação de Anthropic, OpenAI, Google, xAI e DeepSeek consultada em 13/10/2026; Anthropic, Claude for Chrome, 25/08/2025
Três áreas, três classificações
1 de 3Jurídico: comparar contrato recebido com a minuta
O agente lê o contrato enviado pela contraparte (conteúdo não confiável) e compara com a minuta padrão interna (dado privado). Sem envio nem gravação, fica na classe 2: leitura restrita às minutas e parecer entregue ao advogado responsável.
Finanças: pagar nota fiscal recebida por e-mail
Ler a nota do fornecedor, consultar o ERP e agendar o pagamento reúne os três fatores. O desenho aprovado parte o fluxo: um agente extrai campos para um formulário fixo e outro, sem acesso ao e-mail, agenda o pagamento, com aprovação humana acima de um valor.
Marketing: responder menções públicas da marca
O agente lê posts de terceiros e publica respostas, sem acesso ao CRM: classe 2. Controle exigido: credencial só de resposta, lista de temas que sobem para uma pessoa e revisão semanal dos logs de publicação.
Segregar agentes e cortar permissões são decisões de arquitetura e continuam valendo depois da troca de fornecedor ou da saída de quem aprovou. Aprovação humana é decisão operacional: depende de a tela mostrar o efeito concreto (destinatário, valor, arquivo) e de o volume caber no expediente de quem aprova. Numa fila de centenas de itens por dia, a revisão vira carimbo em poucas semanas e a terceira perna reabre sem que ninguém tenha revogado nada.
Permissão mínima (least privilege) é dar ao agente a chave só da sala onde ele trabalha: credencial exclusiva do fluxo, leitura onde a tarefa só lê e lista fechada de destinos onde a tarefa envia. Revisão de logs (o registro de cada chamada de ferramenta, com entrada e saída) age depois do fato: mostra o que aconteceu e alimenta a próxima classificação. Quando alguém propuser resolver com uma frase no prompt mandando ignorar ordens de anexos, registre em ata que a mitigação não tem garantia e peça o controle de arquitetura correspondente.
O que a ata registra em cada caminho
Aprovação que não resiste ao incidente
Promessa no prompt
- O prompt de sistema manda ignorar ordens do anexo, e a aprovação para aí
- O agente usa a chave que já existia, compartilhada com outros fluxos
- A ação externa dispara sozinha, porque o ganho de tempo depende disso
- A tela de confirmação mostra o raciocínio do agente, e o texto convence
Aprovação que se defende
Controle no desenho
- O caminho do dado está escrito, com cada fator marcado no desenho
- A credencial é exclusiva do fluxo, com o menor alcance útil
- A ação irreversível passa por fila de revisão com teto de volume por pessoa
- A ata traz nome do dono, data de aprovação e data de reavaliação
Guia prático: classificar os fluxos de IA da empresa em uma tarde
Conduz quem tem assento no comitê de risco, com o dono de cada fluxo e alguém da segurança da informação. O prompt abaixo faz a primeira passada; o dono do fluxo confirma.
Passo 1: Liste os fluxos que já rodam
Peça a cada área os agentes, automações e conectores MCP ligados, com o nome do dono.
Deu certo quando: Uma planilha com cada fluxo e um dono ao lado.
Erro comum: Ficam de fora automações montadas por uma área com conta própria de fornecedor.
Passo 2: Escreva o caminho do dado
Uma linha por fluxo: de onde vem o texto, que sistema o agente alcança e o que sai do fluxo.
Deu certo quando: Entrada, alcance e saída escritos para todos os fluxos.
Erro comum: Retorno de busca ou de e-mail descrito como dado interno.
Passo 3: Rode o prompt de classificação
Cole as linhas no prompt abaixo, troque os fluxos fictícios pelos seus e peça a tabela.
Deu certo quando: Cada fluxo com fatores, classe, controle e risco do OWASP.
Erro comum: Aceitar a classe sem conferir os fatores que o modelo marcou.
Passo 4: Confirme com o dono os fluxos de classe 2 e 3
Quinze minutos por fluxo, abrindo a credencial e listando ferramenta por ferramenta o que ela lê e escreve.
Deu certo quando: Fatores confirmados por escrito, com as perguntas pendentes respondidas.
Erro comum: Aceitar a frase roda em ambiente isolado sem enumerar as ferramentas.
Passo 5: Leve a classe 3 ao comitê
Para cada fluxo, o comitê escolhe entre tirar um fator do desenho e aprovação humana com teto de volume por revisor.
Deu certo quando: Ata com decisão, responsável, prazo e data de reavaliação.
Erro comum: Aprovação humana sem teto de volume, que vira carimbo.
No fim você tem: Um inventário em que nenhum fluxo reúne os três fatores sem segregação ou aprovação humana dimensionada, e cada fluxo tem dono nomeado.
Fluxo | Fatores | Classe | Controle exigido | Risco OWASP
F1 | P | 1 | Registro no inventário com dono | LLM02
F2 | N, P, E | 3 | Partir em dois agentes ou aprovar cada estorno | LLM01, LLM06
F3 | N, E (P: perguntar ao dono) | 2 | Credencial só de gravar nota; log mensal | LLM01
F4 | N, E | 2 | Credencial só de publicação; destino fixo | LLM01
F5 | P, E | 2 | Entrada só da planilha; mensagem fixa; log | LLM02
F6 | N, P, E | 3 | Aprovação humana antes de cada contraproposta | LLM01, LLM02, LLM06
Perguntar ao dono de F3: o agente consulta candidaturas anteriores no sistema de recrutamento? Se sim, F3 vira classe 3.
Para o comitê:
- F2: o agente que lê o chamado só preenche número do pedido e motivo num formulário fixo; o estorno sai de outro processo, sem acesso ao texto do cliente.
- F6: tirar o ERP do agente que lê o e-mail; a contraproposta usa só os campos extraídos e passa por um comprador antes do envio.Onde a classificação erra
Conte cada fator pelo alcance real da credencial e de cada ferramenta, medido no sistema.
- Retorno de busca, e-mail e anexo são conteúdo de fora, mesmo vindo por ferramenta própria
- Conector MCP novo pode somar um fator a um fluxo já aprovado
- Chave de API compartilhada dá a cada fluxo o alcance de todos os outros
- Aprovação humana sem teto de volume vira carimbo em poucas semanas
- Frase no prompt mandando ignorar ordens de anexo não muda a classe
O teste: Abra a credencial do fluxo e liste o que ela lê e escreve; se a lista surpreender o dono, reclassifique.
alexandrecaramaschi.com/educacao/frontends-com-vibecoding
O RH quer um agente para a primeira triagem de currículos. No desenho, o agente abre o anexo do candidato, consulta candidaturas anteriores no sistema de recrutamento e dispara o e-mail de resposta. O fornecedor promete cortar cinco dias do prazo de retorno e mostra um prompt de sistema de três páginas mandando o modelo ignorar ordens contidas no currículo. O piloto começa em duas semanas, com cerca de 400 currículos por dia.
Você preside o comitê. Qual encaminhamento entra na ata?
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Escolha os três fluxos de IA de maior alcance que já rodam na empresa, escreva uma linha por fluxo com entrada, alcance e saída e rode o prompt de classificação acima. Em 30 minutos você tem a classe de cada um, e o sinal de acerto é o dono do fluxo confirmar os fatores marcados sem corrigir nenhum. Todo fluxo que sair na classe 3 entra na pauta do próximo comitê com a proposta de qual fator sai do desenho.
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