Falar em computação quântica ainda pode soar como ficção científica para muita gente, mas a verdade é que essa tecnologia está avançando rapidamente e com potencial para mudar o jogo em diversos setores. Quando olhamos para segurança da informação, o impacto pode ser ainda mais profundo. Já existem movimentos concretos, vindos de gigantes da tecnologia, para tornar os computadores quânticos comerciais uma realidade nos próximos anos. Parece que estamos assistindo ao início de uma corrida tecnológica com repercussões reais, inclusive para quem trabalha com proteção de dados e prevenção a fraudes.

Mas afinal, o que torna a computação quântica tão promissora? Onde ela realmente faz diferença? E como isso afeta a forma como pensamos segurança, privacidade e inovação nos negócios?

Vamos começar pelo básico. A lógica da computação quântica é diferente daquela dos computadores tradicionais. Em vez de bits que representam 0 ou 1, ela trabalha com qubits, que podem ser 0 e 1 ao mesmo tempo, graças à superposição. O resultado disso é um poder de processamento paralelizado que desafia os limites que conhecemos. Para facilitar: imagine um labirinto. Com a computação tradicional, você tenta um caminho de cada vez até achar a saída. Com a quântica, é como se fosse possível testar milhares de caminhos ao mesmo tempo. A diferença de desempenho, em certos tipos de problema, é brutal.

Um dos campos mais diretamente impactados por esse avanço é o da criptografia. Os métodos mais usados hoje, especialmente os de chave pública, baseiam sua segurança na dificuldade de resolver certos problemas matemáticos. O ponto é que, com o poder da computação quântica, esses problemas deixam de ser difíceis. Isso significa que muitas das proteções que usamos hoje podem se tornar obsoletas num futuro não tão distante.

A boa notícia é que a comunidade científica já vem se preparando para isso, com os chamados algoritmos pós-quânticos, que são soluções pensadas para resistir aos ataques de computadores quânticos. Alguns deles já estão em processo de padronização, o que é animador. Mas a transição exigirá tempo, investimento e, acima de tudo, planejamento estratégico. Não é só sobre tecnologia, é sobre preparar o ecossistema para uma nova realidade.

Além da criptografia, há muitas outras aplicações promissoras. Algumas já estão sendo testadas em áreas como desenvolvimento de medicamentos, novos materiais e simulações financeiras complexas. Isso porque, ao lidar com fenômenos que envolvem a própria mecânica quântica, esses computadores conseguem simular cenários com um nível de precisão que seria inviável com as ferramentas tradicionais. Mas é importante fazer um alerta: nem toda tarefa se beneficia da computação quântica. Em atividades mais comuns, como ordenação de dados ou rotinas de machine learning, os ganhos ainda são incertos ou modestos.

Outro campo que está evoluindo em paralelo (e que conversa diretamente com segurança e privacidade) são as PETs, ou tecnologias de aprimoramento de privacidade. Elas permitem, por exemplo, que cálculos sejam feitos sobre dados criptografados, sem que os dados precisem ser expostos. E aí entra um ponto interessante: a computação quântica pode tornar esse tipo de tecnologia ainda mais viável, ao acelerar os cálculos necessários para criptografia homomórfica. Isso abre possibilidades como duas empresas concorrentes treinando um modelo de IA juntas, sem precisar compartilhar dados sensíveis entre si. Um salto e tanto em colaboração segura.

Também vale falar sobre os dados sintéticos. Criados artificialmente, eles simulam dados reais com a vantagem de não violar a privacidade de ninguém. Quando bem aplicados, ajudam a treinar modelos de IA, testar sistemas e até desenvolver produtos baseados em dados, tudo isso dentro das regras. E, mais uma vez, a computação quântica pode ser uma aliada aqui, ao simular distribuições estatísticas complexas com mais precisão. Já dá para imaginar um hospital gerando dados sintéticos para desenvolver um sistema de apoio à decisão médica, ou uma fintech simulando fraudes para treinar seus algoritmos de detecção sem acessar dados reais.

É claro que ainda há muitos desafios pela frente. A computação quântica está longe de ser viável em larga escala. A estabilidade dos qubits, a correção de erros e os altos custos de implementação ainda são obstáculos. Mas os avanços são consistentes, e o ritmo das pesquisas indica que é só uma questão de tempo até vermos essas aplicações no mercado.

O que é certo, para mim, é que quem trabalha com tecnologia, segurança ou inovação precisa acompanhar esse movimento de perto. O impacto será grande e não só lá na frente. A preparação começa agora, com um olhar atento para novas vulnerabilidades, mas também para as oportunidades. Isso inclui migrar para algoritmos mais seguros, explorar PETs de forma estratégica e pensar em como tecnologias como dados sintéticos e computação quântica podem se combinar para criar soluções mais robustas e inteligentes.

No fim das contas, a computação quântica não resolve todos os problemas. Mas muda completamente a forma como lidamos com alguns dos mais complexos. E, se soubermos usar essa transformação com responsabilidade e visão estratégica, ela pode ser uma aliada poderosa para um futuro mais seguro, eficiente e inovador.

Gustavo Carvalho, diretor executivo da Visa Acceptance Solutions da Visa do Brasil.

As informações, recomendações ou “melhores práticas” aqui contidas são fornecidas “COMO ESTÃO” e a título meramente, sem constituir assessoria de qualquer natureza. Antes de implementar qualquer nova estratégia ou prática, você deve consultar seu assessor jurídico sobre a aplicabilidade das leis e regulamentos pertinentes. Os resultados, custos, economias e benefícios das recomendações podem variar conforme suas necessidades e o contexto específico. A Visa não garante desempenho futuro nem assume responsabilidade por erros, omissões ou falhas decorrentes do uso das informações. A Visa não é responsável pelo uso que você faça da informação aqui contida e não oferece nenhuma garantia, expressa ou implícita, incluindo, mas não se limitando, à adequação para um fim específico, não violação de direitos de propriedade intelectual ou atualidade das informações. Na extensão permitida por lei, a Visa não será responsável perante qualquer terceiro por quaisquer danos ou prejuízos previstos em lei, incluindo, sem limitação, diretos, indiretos, incidentais ou punitivos, incluindo lucros cessantes ou perdas financeiras.

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Fonte: TI INSIDE Online - Leia mais

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A cada nova modalidade de golpe no sistema financeiro, surge uma pergunta inevitável: como identificar o risco real sem travar a vida de quem está só tentando fazer um Pix, pagar um café ou comprar um presente?

Por muito tempo, a resposta veio de modelos que seguiam um padrão fixo. Lugar suspeito, valor alto, horário estranho? Bloqueia. Mas os fraudadores aprenderam a jogar esse jogo. Começaram a imitar os nossos comportamentos mais comuns e, pior, a passar despercebidos por sistemas que olham só para o “óbvio”.

Foi aí que algo importante mudou. A segurança deixou de seguir um olhar generalizado do risco e passou a observar o que é legítimo para cada pessoa. E isso muda tudo.

Hoje, com o uso de inteligência artificial adaptativa, conseguimos criar perfis únicos de comportamento de consumidores, empresas e até dispositivos. A tecnologia entende o que é “normal” para o usuário, e é com base nesse histórico que reconhece qualquer sinal fora da curva. Não importa se o golpe é novo, se não combina com seu padrão, ele acende o alerta.

Veja também: Executivas do Bradesco falam sobre como acelerar a inovação com IA e a importância da infraestrutura na estratégia digital

Um bom exemplo dessa mudança de paradigma está em soluções como o ARIC Risk Hub, que aplicam IA comportamental para analisar milhares de sinais em tempo real e tomar decisões personalizadas, com base no que é legítimo para cada perfil. É uma inteligência que aprende continuamente, se ajusta em milissegundos e atua com precisão, mesmo diante de fraudes inéditas.

A hiperpersonalização, aposta da vez no varejo para ofertas e marketing, virou peça-chave também no combate a fraudes. A IA aprende com o tempo, cruza dados em segundo plano e ajuda a prevenir sem prejudicar a experiência. É como ter uma inteligência que observa silenciosamente e age rápido, antes mesmo que o golpe se concretize.

Isso vale para cartões, Pix, onboarding digital, transferências, e por aí vai. Quanto mais conectado o ecossistema, mais valioso é contar com uma segurança que se adapta à complexidade.

Além disso, o combate à fraude hoje se beneficia de uma abordagem colaborativa e integrada. Bancos, fintechs e instituições compartilham informações sobre ameaças emergentes, criando uma verdadeira rede de proteção. Plataformas de inteligência contra fraudes usam dados anonimizados de múltiplas fontes, ampliando a capacidade de detectar padrões suspeitos em escala nacional e até global.

Outro ponto essencial é a combinação entre tecnologia avançada e atuação humana. Embora algoritmos de IA sejam extremamente eficazes para identificar anomalias, o olhar especializado de analistas de fraude continua sendo indispensável para validar casos que exigem interpretação contextual ou para refinar os próprios modelos de detecção. A sinergia entre máquina e ser humano torna a resposta mais ágil e assertiva.

A beleza dessa abordagem está justamente no equilíbrio. A boa segurança não é a que grita a todo momento, e sim a que está sempre atenta, mas quase invisível. E quanto mais humana ela se torna (no sentido de observar comportamentos individuais), mais eficaz ela é.

Vale destacar também o impacto regulatório e a necessidade de oferecer privacidade e transparência. O uso de dados para prevenção de fraudes precisa ser feito em conformidade com legislações como a LGPD, de forma que o cliente tenha seus direitos respeitados e saiba como suas informações estão sendo utilizadas. Transparência e ética são fundamentais para fortalecer a confiança nesse novo modelo de segurança.

Fraudes vão continuar tentando se reinventar. Mas a resposta pode estar exatamente na nossa capacidade de prever, se antecipar e tratar cada cliente, cada comportamento, como único. Combater a fraude é um processo contínuo de inovação, adaptação e colaboração. A tecnologia certa, aliada à inteligência humana e a uma cultura de segurança focada no cliente, é o que permitirá proteger o sistema financeiro sem abrir mão da agilidade e da experiência que todos buscamos nas nossas transações do dia a dia.

Gustavo Carvalho, diretor executivo da Visa Acceptance Solutions da Visa do Brasil.

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Fonte: TI INSIDE Online - Leia mais

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