As pessoas neste vídeo não foram presas. Mas o vídeo ilustra um problema que todo gestor de segurança, de recursos humanos e todo CEO precisa conhecer.
No vídeo acima aparecem as figuras de Sam Altman, CEO da OpenAI, Dario Amodei, CEO da Anthropic, Mark Zuckerberg e Donald Trump, e diante deles Jensen Huang, enquanto estão em uma fila de reconhecimento policial e cantam juntos.
A situação é ridícula, o resultado é divertido e o vídeo parece surpreendentemente crível.
Mas nenhum reconhecimento desse tipo aconteceu. O vídeo foi criado com inteligência artificial como parte de uma sátira sobre a indústria de IA.
Matthias Schmidt (@eurofounder) publicou o vídeo no X em 16 de outubro de 2026: https://x.com/eurofounder/status/2111122495667413424
Assisti e pensei em algo completamente diferente: o que acontece quando a capacidade de produzir uma realidade tão convincente encontra o mundo da confiabilidade organizacional?
Até pouco tempo atrás, uma imagem, uma gravação de voz e, certamente, uma chamada de vídeo eram consideradas evidências significativas de que determinada pessoa de fato disse ou fez algo.
Hoje essa suposição já não é segura.
Estamos entrando em um período em que não só é possível falsificar uma identidade, como também é possível gerar para essa mesma identidade comportamento, voz, expressões faciais e interação que parecem totalmente autênticos.
E isso já não é apenas um problema de disseminação de informação falsa. É um risco real para a segurança organizacional.
De ameaça externa a ameaça interna
Pense em três cenários:
Um candidato a um cargo sensível faz uma entrevista por vídeo usando uma identidade fictícia, com rosto, voz e histórico profissional que não são seus. A organização está convencida de que contratou determinada pessoa, mas na prática concede permissões e acesso a outra pessoa.
Um gestor financeiro recebe uma chamada de vídeo de alguém com a aparência e a voz exatamente iguais às do CEO, com uma instrução urgente para transferir dinheiro ou informações sensíveis. O funcionário cumpre a instrução de boa-fé, e a organização é atingida por dentro.
E um vídeo de um funcionário que circula na internet e supostamente registra uma conduta criminosa, uma declaração extremista ou um vazamento de informações. A organização se apressa em tirar conclusões, embora o fato nunca tenha acontecido.
Em cada um desses casos, a tecnologia permite que um agente externo explore a confiança, os processos e as permissões de pessoas dentro da organização.
Assim, uma ameaça que se origina fora da organização pode se tornar um incidente de ameaça interna.
Verificar a história, não apenas o vídeo
E aqui surge a pergunta realmente importante:
Se já não é possível confiar no que vemos e ouvimos, em que se pode confiar?
Na minha opinião, a resposta está em mudar o método de verificação.
Em vez de perguntar apenas se o vídeo é real, é preciso perguntar se a história por trás dele é real.
É aqui que entra a importância das verificações de antecedentes e da inteligência de fontes abertas (OSINT).
Uma verificação OSINT profissional não se limita à análise de uma única imagem ou vídeo. Ela examina o contexto mais amplo e conecta informações de diferentes fontes, de preferência independentes, para construir um quadro mais confiável.
Por exemplo:
1. Verificação da fonte da informação: quem publicou o vídeo pela primeira vez? Quando? É possível localizar a fonte original da disseminação, e não apenas dezenas de compartilhamentos do mesmo conteúdo?
2. Verificação de identidades: a pessoa que aparece no vídeo corresponde à sua identidade digital ao longo do tempo? Existe um histórico profissional consistente, atividade nas redes, conexões e dados externos que reforcem sua identidade?
3. Cruzamento de fontes: existem evidências independentes do suposto evento? As datas, os locais, as pessoas e as circunstâncias são compatíveis com outras informações que possam ser verificadas?
4. Análise de padrões de atividade: há uma discrepância entre um comportamento digital conhecido e um evento fora do padrão? Surgiram recentemente contas novas, mudanças de identidade ou tentativas deliberadas de criar uma falsa representação?
5. Compreensão do contexto e das possíveis motivações: quem está por trás da disseminação, qual é o seu ambiente de atuação e existem indícios de uma tentativa de enganar, influenciar ou causar dano?
É importante ressaltar: OSINT não é uma solução mágica. Fontes abertas também podem ser falsas, coordenadas ou equivocadas. E a ausência de achados não prova que uma pessoa ou um vídeo sejam autênticos.
Mas quanto mais fontes independentes são cruzadas e quanto mais se examina a sequência dos eventos, mais difícil fica sustentar uma fraude com base em uma única informação falsificada.
E essa é exatamente a vantagem de examinar o quadro geral.
O que mudar nos procedimentos
Além das verificações de inteligência, as organizações também precisam adaptar seus procedimentos: confirmar instruções fora do padrão por um canal de comunicação independente, aplicar controle duplo a operações sensíveis, verificar identidades nos processos de contratação e evitar tomar decisões com base em um único vídeo.
Isso significa que a responsabilidade de distinguir entre o verdadeiro e o falso já não pode depender apenas dos nossos olhos, ou de um software que tenta detectar Deepfake.
Ela exige pensamento crítico, cruzamento de informações e compreensão do contexto humano, profissional e organizacional.
O vídeo acima foi feito para fazer rir. E ele realmente é engraçado.
Mas também ilustra como será fácil nos apresentar uma realidade que nunca existiu.
Em uma era em que é possível falsificar quase tudo o que vemos e ouvimos, a confiança não pode se basear no quanto a evidência é convincente. Ela precisa se basear na capacidade de verificá-la por meio de evidências adicionais.
E essa é, a meu ver, uma das mudanças mais importantes que precisam acontecer hoje no mundo da confiabilidade e da segurança organizacional.
A base profissional das recomendações
As recomendações deste artigo se baseiam em três publicações de órgãos governamentais dos EUA:
1. A publicação conjunta de NSA, FBI e CISA (setembro de 2023). O documento Contextualizing Deepfake Threats to Organizations: as ameaças de Deepfake às organizações e as formas de se preparar, identificar, se defender e responder. https://www.cisa.gov/news-events/alerts/2023/09/12/nsa-fbi-and-cisa-release-cybersecurity-information-sheet-deepfake-threats
2. O documento NIST AI 100-4 (novembro de 2024). Reducing Risks Posed by Synthetic Content: uma visão geral da verificação da origem do conteúdo, da marcação e da detecção de conteúdo sintético, e das limitações dessas tecnologias. https://www.nist.gov/publications/reducing-risks-posed-synthetic-content-overview-technical-approaches-digital-content
3. O programa Guardians of Forensic Evidence do NIST. Um programa para avaliar ferramentas automáticas de detecção de Deepfake. Segundo o NIST, há uma lacuna entre a alta precisão na pesquisa e a dificuldade de aplicar as ferramentas no mundo real. https://www.nist.gov/programs-projects/guardians-forensic-evidence