Durante anos, hackear significou invadir. Explorar uma falha de código, quebrar uma senha, driblar um firewall. Em 2026, a forma mais eficiente de comprometer uma conta, uma empresa ou uma vida financeira deixou de exigir qualquer invasão técnica. Basta convencer a própria vítima a entregar o acesso, de livre e espontânea vontade, acreditando estar fazendo a coisa certa. A inteligência artificial generativa não criou a engenharia social, mas industrializou sua produção, e os números mais recentes do setor mostram a velocidade dessa mudança.

Segundo dados apresentados por Polícia Federal, Febraban e pela empresa de identidade digital VU no Evento Deepfake 2026, o uso de conteúdo sintético em fraudes financeiras saltou 830% entre 2024 e 2025 no Brasil. Em março de 2025, os deepfakes respondiam por apenas 0,1% das fraudes detectadas no país, em 2026, essa fatia já chega a 6,5% do total. No mesmo levantamento, golpes com algum tipo de ferramenta de inteligência artificial estiveram presentes em 42,5% das fraudes financeiras registradas em 2025, e o prejuízo direto contra bancos e infraestrutura financeira nacional somou cerca de R$1,8 bilhão entre julho de 2025 e abril de 2026.

O que esses números descrevem, na prática, é a democratização de uma técnica que até pouco tempo exigia orçamento e conhecimento técnico de estúdio de efeitos especiais. Hoje, poucos segundos de áudio extraídos de um story ou de uma ligação anterior já são suficientes para clonar uma voz de forma convincente. Golpistas usam esse recurso no chamado golpe do falso sequestro, em falsas ligações de gerentes de banco e na fraude do CEO, em que um executivo é imitado para instruir, por telefone ou videochamada, uma transferência urgente. Casos assim já causaram perdas de dezenas de milhões de dólares em empresas fora do Brasil, com funcionários autorizando pagamentos em videoconferências nas quais todos os demais participantes, exceto a vítima, eram representações geradas por IA.

A engenharia social sempre dependeu de pretexto: uma história plausível o suficiente para que a vítima baixasse a guarda. A novidade é o grau de personalização desse pretexto. Fotos, hábitos, vínculos familiares, rotina de trabalho e até o tom de voz de quem se costuma confiar estão publicamente disponíveis em redes sociais, e ferramentas de IA generativa transformam esse material bruto em mensagens, áudios e vídeos sob medida sem os erros de português e a artificialidade que antes entregavam o golpe. O resultado é medido em pesquisas comportamentais: estudos citados por especialistas do setor apontam que apenas 0,1% das pessoas conseguem identificar corretamente, sem falha, um conjunto de conteúdos reais e deepfakes misturados. O olho humano, nossa linha de defesa mais intuitiva, deixou de ser suficiente. 

Esse cenário empurra a cibersegurança para um território que não é mais só de sistemas. O setor de segurança digital no Brasil deve faturar cerca de US$4,05 bilhões em 2026, segundo a consultoria Peers Consulting + Technology, crescimento puxado por uma alta de 55% nas tentativas de ataques impulsionadas por IA generativa. Mas todo esse investimento em tecnologia de defesa esbarra no mesmo ponto cego de sempre: nenhum firewall impede que um funcionário, comovido por uma voz que soa exatamente como a do filho ou do chefe, autorize uma transferência por conta própria. A fronteira entre proteção de infraestrutura e educação digital do usuário, que já era tênue, está praticamente desaparecendo.

O arcabouço jurídico brasileiro ainda corre atrás dessa mudança. Não existe hoje um tipo penal autônomo para deepfake: fraudes praticadas com voz ou imagem clonada são enquadradas como estelionato, com pena de quatro a oito anos, e a inteligência artificial é tratada como meio de execução, não como crime em si. O Projeto de Lei 2338/2023, que regula o uso de inteligência artificial no país, segue aguardando votação final na Câmara dos Deputados. 

Já a responsabilidade dos bancos segue a Súmula 479 do Superior Tribunal de Justiça (STJ), que os responsabiliza por fraudes ligadas à própria atividade, mas cuja aplicação depende de comprovar falha de segurança, o que se torna mais complexo quando o elo rompido foi a decisão humana, não o sistema. A biometria, por sua vez, é tratada como dado sensível pela LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), o que exige das empresas proteção técnica reforçada sobre rostos e vozes armazenados.

Diante desse quadro, insistir apenas em autenticação mais forte, biometria e algoritmos de detecção é necessário, mas não resolve o problema na origem. Se o golpe do futuro já não invade um sistema e sim negocia diretamente com a vítima, a defesa também precisa migrar para esse terreno: protocolos simples como uma segunda checagem por canal diferente antes de qualquer transferência urgente, palavras-chave combinadas previamente entre familiares para casos de emergência, e a desconfiança sistemática de qualquer pedido que combine urgência, autoridade e emoção, a fórmula que a engenharia social vem repetindo há décadas, agora com produção de estúdio.

Por fim, a pergunta que fica para empresas, bancos e formuladores de política pública não é mais apenas “como impedir a invasão”, mas “como preparar as pessoas para a hipótese de que a voz do outro lado da linha, por mais real que pareça, pode não ser real”. Enquanto a tecnologia de defesa evolui em um ritmo, a de ataque evolui em outro, mais rápido e mais barato. O que separa hoje um usuário de uma fraude bem-sucedida não é mais, na maioria dos casos, uma vulnerabilidade de software. É um segundo de dúvida que a vítima não teve tempo, ou preparo, para ter.

*Ricardo Maravalhas é fundador e CEO da DPOnet, plataforma pioneira de privacy nacional de adequação à LGPD com inteligência artificial que tem como missão democratizar, automatizar e simplificar a jornada de conformidade por meio de uma plataforma SaaS completa de Gestão de Privacidade, Segurança e Governança de Dados.