A expansão da inteligência artificial no atendimento ao cliente abre uma nova frente de preocupação para as empresas: ataques que exploram o consumo de recursos da tecnologia para elevar despesas, mesmo sem necessariamente interromper o funcionamento dos sistemas. Em previsão publicada em 15 de setembro de 2026, o Gartner estima que, até 2030, 80% das organizações com inteligência artificial exposta ao público terão sofrido ataques de exaustão de custos, conhecidos como cost exhaustion attacks. A consultoria recomenda que o consumo de tokens, unidades utilizadas para processar informações pelos modelos de IA, seja tratado também como um indicador de cibersegurança.
Na prática, solicitações repetitivas, entradas extensas e tarefas que exigem processamento elevado podem aumentar os gastos operacionais quando exploradas de forma maliciosa. A OWASP, referência internacional em segurança de aplicações, classifica esse tipo de vulnerabilidade como Unbounded Consumption e descreve o chamado denial of wallet, em que o consumo excessivo de recursos gera prejuízo financeiro para quem paga pelo serviço.
Para André Fossa, cofundador da Cogni2, startup brasileira especializada em Inteligência Artificial Generativa para atendimento ao cliente, o tema exige atenção porque os indicadores tradicionais de disponibilidade não são suficientes para identificar esse tipo de ameaça. “Uma operação pode continuar respondendo aos contatos e parecer normal, enquanto o consumo de IA cresce sem gerar resultados para o negócio. Por isso, a segurança precisa considerar não apenas se o sistema está funcionando, mas também quem está utilizando os recursos, como as interações se comportam e quanto cada jornada está custando”, afirma.
Em operações de atendimento por WhatsApp ou webchat, por exemplo, um cenário possível seria a criação automatizada de contatos que mantêm os agentes de IA ocupados com conversas artificiais. Cada interação pode exigir processamento, consultas e respostas, acumulando custos sem representar necessariamente um cliente real, uma venda concluída ou uma negociação bem-sucedida. Como as mensagens podem se parecer com solicitações legítimas, identificar o abuso exige uma análise que vá além da quantidade de contatos recebidos.
De acordo com o executivo, a diferença em relação a ataques tradicionais está também na forma como o comportamento malicioso pode se manifestar. Enquanto algumas ameaças digitais são identificadas por picos de acesso ou requisições repetitivas, interações conversacionais podem variar de conteúdo e simular dúvidas, reclamações e retomadas de assuntos anteriores. A OWASP aponta que entradas excessivas, solicitações repetidas e consultas que demandam muito processamento estão entre os cenários capazes de provocar consumo descontrolado de recursos, degradação do serviço e perdas financeiras.
Para reduzir esse risco, a OWASP recomenda medidas como limitação da frequência de solicitações, definição de cotas por usuário, validação do tamanho das entradas, controle de alocação de recursos e monitoramento contínuo para detectar anomalias. O Gartner, por sua vez, recomenda incorporar o custo dos tokens aos indicadores de segurança e ampliar o monitoramento sobre o uso de tecnologias de inteligência artificial. Em conjunto, essas medidas ajudam a identificar desvios antes que o consumo excessivo se transforme em um impacto financeiro relevante.
A aplicação desses controles deve considerar as particularidades do atendimento: conversas longas nem sempre indicam ataques, pois clientes podem precisar explicar problemas complexos ou retomar solicitações. O desafio é combinar volume e frequência de mensagens, comportamento dos contatos, processamento e custo acumulado para identificar padrões suspeitos sem prejudicar a experiência do consumidor. “Estamos diante de uma nova fronteira de segurança para as empresas que incorporam IA às suas operações. Não basta automatizar o atendimento e monitorar a disponibilidade da plataforma. É preciso estabelecer limites de consumo e integrar segurança, tecnologia e operação para evitar que a automação se transforme em uma fonte inesperada de prejuízo”, conclui Fossa.
Sobre a Cogni2
A Cogni2 é uma startup brasileira especializada em Inteligência Artificial Generativa para atendimento ao cliente. A empresa desenvolve soluções de IA para melhorar a eficiência e a qualidade do atendimento ao cliente, ajudando empresas a oferecerem experiências mais personalizadas e eficientes.
