O que muda quando o software vira o centro do orçamento de cibersegurança

O software já representa cerca de 40% dos orçamentos de cibersegurança, superando pessoas, hardware e serviços terceirizados, segundo levantamento reportado pelo VentureBeat com base no Budget Planning Guide 2026 da Forrester. De acordo com a publicação, o recorte atual é aproximadamente: 40% em software, 29% em pessoal, 15,8% em hardware e 15% em terceirização. O pano de fundo é a mudança de prioridades dos CISOs para defesas apoiadas por inteligência artificial (IA), à medida que ataques potencializados por IA generativa ocorrem em questão de milissegundos.

Essa reconfiguração não é apenas contábil: ela sinaliza que a eficácia defensiva passou a depender muito mais de telemetria em larga escala, correlação em tempo quase real e automação de resposta do que de aquisições pontuais de hardware ou expansão linear de equipes. Em termos práticos, a segurança corporativa está se tornando um problema de software e dados, com o objetivo de detectar mais cedo, priorizar melhor e responder mais rápido.

O que entra nos 40% de software

Quando o VentureBeat destaca que o software comanda a maior fatia do orçamento, isso reúne categorias que compõem o núcleo da defesa moderna:

• Plataformas de análise e gestão de eventos (como SIEM) e detecção e resposta de endpoint e extensão (EDR/XDR), voltadas a consolidar sinais de risco.
• Gestão de identidade e acesso (IAM), incluindo controles de privilégio e autenticação robusta para reduzir o movimento lateral.
• Segurança de nuvem e APIs, com foco em configurações, postura e proteção de cargas de trabalho distribuídas.
• Automação e orquestração (playbooks de resposta, workflows e integrações) para encurtar o tempo entre detecção e contenção.
• Inteligência de ameaças e análise comportamental para enriquecer alertas, diminuir falsos positivos e priorizar incidentes críticos.

O denominador comum é a capacidade de ingerir dados de múltiplas fontes, cruzá-los com contexto e tomar decisões em velocidade compatível com ataques acelerados por IA. Nessas condições, investir em software equivale a investir em visibilidade e tempo de resposta.

Por que a IA empurra os CISOs para plataformas e automação

O avanço de modelos generativos torna mais fácil e rápido automatizar etapas de ataque: desde phishing com linguagem natural convincente até varreduras e exploração de vulnerabilidades com roteiros dinâmicos. O VentureBeat enfatiza que a janela de execução desses ataques encolheu para milissegundos em muitos cenários, pressionando as equipes de defesa a adotarem ferramentas com IA embarcada para acompanhar o ritmo.

Como resultado, cresce a demanda por plataformas que:

• Agreguem telemetria de endpoints, rede, identidade, nuvem e aplicações.
• Usem modelos de IA para detecção comportamental e enriquecimento automático de alertas.
• Ofereçam playbooks de resposta assistidos por IA para reduzir MTTD/MTTR e padronizar contenções.
• Permitam integração com pipelines de dados e fontes externas de inteligência de ameaças.

Ao concentrar mais orçamento em software, os CISOs buscam diminuir a fragmentação de ferramentas, reduzir sobrecarga operacional e melhorar a eficiência de equipes enxutas. O hardware segue importante para performance e visibilidade, e pessoas continuam críticas para governança e tomada de decisão — mas a alavanca de escala e velocidade está no software.

Implicações estratégicas para CISOs e times de segurança

1) Consolidação com foco em resultados

Priorize plataformas que substituam múltiplos produtos redundantes e ofereçam integração nativa entre detecção, investigação e resposta. Menos saltos entre telas significa menos perda de contexto e menos esforço humano para correlacionar eventos.

2) Telemetria de qualidade e contexto

Sem dados confiáveis, a IA gera ruído. Garanta cobertura consistente de endpoints, identidades, nuvem e aplicações, com normalização e enriquecimento de eventos. A qualidade do dado é o combustível da detecção inteligente.

3) Automação orientada por processos

Automatize playbooks de alto volume e baixo risco (por exemplo, isolar máquina suspeita, redefinir credenciais, bloquear IOC conhecido). Deixe analistas concentrarem-se nos casos de maior impacto e investigação profunda.

4) Governança e avaliação de risco de modelos

Defina critérios para seleção e operação de modelos de IA: explicabilidade, qualidade do treinamento, deriva de modelo, privacidade, e segurança do próprio modelo. Registre decisões e mantenha trilhas de auditoria.

Métricas que ajudam a provar valor

• Tempo de detecção (MTTD) e de resposta (MTTR): a automação deve reduzir ambos de forma mensurável.
• Taxa de falsos positivos: modelos bem ajustados diminuem ruído e liberam horas de analistas.
• Tempo de triagem por incidente: com contexto automático, a triagem fica mais rápida e assertiva.
• Cobertura de telemetria: percentuais de endpoints, identidades e ativos críticos monitorados.
• Consolidação de ferramentas: menos contratos e integrações manuais, menor custo de operação.

Riscos e cuidados ao ampliar o peso do software

• Dependência excessiva de um único fornecedor pode trazer aprisionamento tecnológico. Prefira padrões, APIs abertas e exportação de dados.
• Modelos de IA podem alucinar, enviesar-se ou degradar com o tempo. Monitore desempenho e revalide periodicamente.
• Privacidade e proteção de dados sensíveis usados no treinamento e inferência exigem políticas claras e controles técnicos.
• Automação sem salvaguardas pode causar contenções indevidas ou interrupções. Use aprovações humanas nos passos de maior risco.

Próximos passos práticos

• Mapeie a pilha atual e identifique sobreposições entre ferramentas de detecção, resposta e identidade.
• Defina de 3 a 5 métricas de valor (MTTD, MTTR, falsos positivos, cobertura) e estabeleça linha de base.
• Pilote recursos de IA focados em casos de uso táticos (phishing, ransomware, abuso de credenciais) com objetivos e critérios de sucesso.
• Fortaleça o pipeline de dados: normalização, enriquecimento e retenção suficientes para detecção comportamental.
• Padronize playbooks de resposta com etapas automatizadas e checkpoints de aprovação.
• Teste a resiliência com exercícios de Red Team e simulações que incorporem táticas com IA generativa.
• Revise contratos e licenças para clareza de custos, limites de uso de IA e propriedade/portabilidade dos dados.

Em síntese, a informação central destacada pelo VentureBeat é inequívoca: a segurança corporativa está se tornando cada vez mais dirigida por software, e a IA já influencia tanto a ofensiva quanto a defensiva. Ao redirecionar recursos para plataformas, telemetria e automação, os CISOs procuram alinhar a defesa ao novo tempo dos ataques — o tempo dos milissegundos.

Fonte: https://venturebeat.com/security/software-is-40-of-security-budgets-as-cisos-shift-to-ai-defense/