Redação AdZep 
O governo norte-americano mandou retirar tecnologias da DeepSeek dos sistemas de agências civis federais por preocupações com segurança da informação. A decisão não mexe com seus anúncios, mas levanta uma pergunta que todo publisher que usa IA deveria saber responder: para onde vão os dados da sua operação?
O governo dos Estados Unidos tornou pública uma ordem que proíbe o uso de produtos e serviços da DeepSeek, empresa chinesa de inteligência artificial, nos sistemas de tecnologia da informação de agências civis federais.
A notícia veio a público em 19 de outubro de 2026, quando o aviso foi disponibilizado para consulta no Federal Register, o diário oficial do governo norte-americano, e foi publicada oficialmente no dia seguinte, 20 de outubro. A restrição também alcança empresas afiliadas e soluções de terceiros desenvolvidas com implementações da tecnologia DeepSeek.
A ordem foi assinada em 24 de julho de 2026 pelo Departamento de Segurança Interna dos EUA (Department of Homeland Security, DHS), com base na lei federal de segurança da cadeia de fornecimento de tecnologia. Segundo o governo, o objetivo é reduzir riscos de transferência de dados sensíveis, vulnerabilidades de segurança e acesso indevido a informações governamentais.
Um esclarecimento importante: a medida não é uma proibição geral. Pessoas e empresas privadas nos Estados Unidos continuam podendo usar a DeepSeek, e nada muda automaticamente para organizações brasileiras.
Para quem administra sites e portais, o episódio vai além da disputa tecnológica entre EUA e China. Redações e times comerciais já usam IA no dia a dia, e a pergunta prática é como aproveitar a automação sem expor dados, processos editoriais e informações estratégicas do negócio. É isso que este artigo ajuda a responder.
O que o governo dos Estados Unidos determinou
A decisão foi formalizada na Ordem de Exclusão e Remoção nº 2026-01, divulgada no processo oficial DHS-2026-0628.
Na prática, ela impõe duas obrigações às agências civis federais:
- Exclusão das compras: produtos e serviços de tecnologia da DeepSeek e de suas afiliadas ficam fora das aquisições do governo.
- Remoção dos sistemas: as agências precisam retirar essas soluções de seus ambientes de TI, incluindo produtos e serviços de terceiros desenvolvidos com implementações DeepSeek.
A base legal é o Federal Acquisition Supply Chain Security Act of 2018, lei que permite ao governo barrar tecnologias consideradas arriscadas em suas compras e sistemas. A ordem prevê pedidos formais de exceção, sujeitos à aprovação das autoridades, e deixa de fora os sistemas de segurança nacional, que seguem outra cadeia de comando.
Ou seja, a restrição vale para os sistemas civis federais. Não se aplica aos computadores de cidadãos nem aos de empresas privadas que não fornecem para essas agências.
Por que a DeepSeek foi considerada um risco de segurança
Segundo o DHS, os modelos e aplicativos da DeepSeek apresentam vários vetores potenciais de ameaça, ligados principalmente ao tratamento de dados.
As preocupações citadas incluem o armazenamento de informações em infraestrutura na China, a possibilidade de acesso a esses dados com base na legislação chinesa e a coleta de informações capazes de identificar usuários.
O governo também avalia que usar as ferramentas hospedadas pela DeepSeek pode levar dados sensíveis para fora do país quando servidores públicos ou fornecedores do governo as utilizam. Em ambientes que lidam com documentos oficiais e informações estratégicas, esse risco pesou na decisão.
Risco potencial não é ameaça comprovada
O documento menciona a possibilidade de que os modelos contenham código malicioso ou outras vulnerabilidades.
Aqui cabe uma distinção importante: identificar um risco potencial é diferente de comprovar uma ameaça específica. A ordem não demonstra publicamente que todos os produtos da DeepSeek contêm malware, nem que tudo o que é digitado na plataforma é usado para espionagem.
Essas preocupações fazem parte da avaliação de segurança do governo e serviram de fundamento para restringir a tecnologia nos seus sistemas.
O que pesquisadores já encontraram no aplicativo
Em fevereiro de 2025, a empresa de segurança NowSecure publicou uma análise técnica do aplicativo DeepSeek para iOS. O estudo apontou transmissão de alguns dados sem criptografia, falhas na implementação de mecanismos de proteção, armazenamento inseguro de informações e coleta de dados que poderia permitir rastrear usuários. Também levantou dúvidas sobre o processamento de informações por serviços de terceiros.
Esses achados ajudam a entender o contexto, mas têm limites. Eles valem para a versão do aplicativo analisada naquele momento. Não dá para afirmar, só com base nesse estudo, que as falhas continuam nas versões atuais, nem estender as conclusões sobre o app de iOS a todas as formas de usar os modelos da empresa.
A distinção importa porque um mesmo modelo de IA pode ser oferecido por interfaces, serviços e infraestruturas diferentes, cada um com sua própria segurança.
A restrição também alcança ferramentas de terceiros
Um dos pontos mais relevantes da ordem é que ela não se limita ao chatbot ou ao aplicativo oficial da DeepSeek. Também entram na regra produtos e serviços de outras empresas que usam a tecnologia, quando utilizados nos ambientes do governo.
Isso expõe algo que vale para qualquer empresa: nem sempre quem usa uma ferramenta sabe quais modelos e fornecedores estão por trás dela. Um serviço de produção de textos, análise de documentos ou atendimento automatizado pode rodar sobre modelos de terceiros sem deixar isso claro na interface.
Por isso, conhecer a cadeia tecnológica de uma solução faz parte da avaliação de riscos. Vale para o governo norte-americano e vale para a sua redação.
Usar um modelo DeepSeek é o mesmo que enviar dados para a China?
Não necessariamente. Existem pelo menos três formas de usar um modelo de IA, e cada uma muda o caminho dos dados:
- Aplicativo hospedado pelo desenvolvedor: o processamento pode envolver o envio das informações para os servidores da própria empresa.
- API de um provedor terceiro: o modelo roda nos servidores de outra empresa, e o tratamento dos dados depende do contrato e da região.
- Infraestrutura própria: o modelo roda em um servidor seu ou contratado, e os dados ficam no seu ambiente, conforme a configuração.
Essa diferença muda o risco de exposição dos dados, mas não elimina falhas de configuração ou vulnerabilidades do software. E, no caso específico da ordem norte-americana, rodar o modelo localmente não garante exceção: a restrição tem alcance próprio sobre implementações da tecnologia DeepSeek, e o texto não define em detalhe o que isso abrange.
China contesta a decisão
Em 20 de outubro de 2026, a porta-voz do Ministério das Relações Exteriores da China, Mao Ning, se manifestou contra a medida. Segundo o posicionamento oficial, o país se opõe à ampliação excessiva do conceito de segurança nacional e à politização de temas de tecnologia e comércio, e vai defender os direitos e interesses legítimos de suas empresas.
Os dois governos têm, portanto, leituras opostas. De um lado, os EUA falam em segurança nacional e proteção de informações governamentais. De outro, a China contesta o uso dessas justificativas nas relações comerciais e tecnológicas. A reação diplomática, por si só, não altera o alcance jurídico da ordem.
O que a decisão representa para publishers
A IA nas operações de conteúdo já foi muito além de escrever textos. Hoje ela participa de pesquisa, organização de informações, análise de dados, produção de imagens, automação editorial e desenvolvimento de ferramentas.
Tudo isso traz ganhos de eficiência, mas também aumenta a necessidade de critérios claros sobre quais dados circulam e quais fornecedores entram na operação. O caso DeepSeek ajuda a enxergar três frentes.
1. Dados da redação
Uma redação lida com informações ainda não publicadas, documentos de apurações em andamento, dados pessoais de fontes e materiais de acesso restrito.
Antes de colar qualquer um desses conteúdos em uma ferramenta externa de IA, é preciso saber quais dados serão enviados, onde serão processados e se o fornecedor pode armazená-los ou usá-los para outros fins. Pense na pauta exclusiva que um repórter resume em um chatbot para ganhar tempo: o ganho é real, mas o texto saiu do ambiente da redação.
Isso vale para a DeepSeek e para qualquer outra ferramenta. A nacionalidade da empresa é só um dos fatores; arquitetura de processamento, práticas de segurança, política de privacidade e obrigações contratuais pesam tanto quanto.
2. Informações comerciais e de monetização
Publishers também administram dados estratégicos sobre audiência, receita publicitária, contratos, inventário e relacionamento com anunciantes.
No dia a dia da mídia programática, isso inclui relatórios do Google Ad Manager, análises de RPM (receita por mil páginas ou sessões) e CPM (custo por mil impressões), condições comerciais e documentação técnica. Usar IA para interpretar um relatório ou entender por que o RPM caiu pode economizar horas. Mas exportar o relatório completo, com receitas por anunciante e condições negociadas, para uma ferramenta que você não avaliou é outra história.
Qualquer plataforma que recebe contratos, credenciais, dados de usuários ou informações comerciais sensíveis precisa passar por uma avaliação de segurança e privacidade. No Brasil, entra ainda a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) sempre que houver dados pessoais envolvidos. A ordem norte-americana não muda as obrigações da legislação brasileira, mas reforça a importância de governança na contratação de tecnologia.
3. Dependência de ferramentas externas
O terceiro ponto é a dependência operacional. Quando uma ferramenta de IA entra em etapas centrais da produção, qualquer mudança de disponibilidade, preço, termos de uso ou acesso pode travar rotinas.
O risco é maior quando a ferramenta participa do funcionamento do site, do fluxo de publicação ou de integrações técnicas. Por isso, vale documentar os processos automatizados, avaliar se o fornecedor pode ser substituído e manter alternativas para atividades críticas. Escolher uma tecnologia é olhar para o desempenho de hoje e para a capacidade de sustentar a operação amanhã.
A decisão afeta a monetização programática do site?
Não há impacto direto. A ordem não altera as regras de aprovação ou monetização no Google AdSense, no Google Ad Manager ou em outras plataformas de mídia programática. Também não há nada no anúncio que permita prever mudanças de CPM, RPM ou receita para publishers brasileiros.
O efeito relevante está na gestão de riscos tecnológicos. Se a sua operação usa IA para automatizar processos editoriais, analisar relatórios de receita ou apoiar o time técnico, é preciso saber quais fornecedores participam disso e quais dados são compartilhados. A segurança dessas integrações faz parte da continuidade do negócio, mesmo sem relação direta com a entrega de anúncios.
Como usar inteligência artificial com mais segurança
A governança de IA deve ser proporcional à sensibilidade das informações e à importância de cada processo. Seis frentes ajudam a organizar esse trabalho:
- Mapear as ferramentas usadas: aplicativos, extensões, APIs, automações e serviços de terceiros que usam IA, inclusive os embutidos em outras plataformas.
- Classificar as informações compartilhadas: separar dados públicos, documentos internos, informações comerciais confidenciais e dados pessoais antes de enviá-los a serviços externos.
- Avaliar fornecedores e condições de uso: política de privacidade, retenção de dados, local do processamento, controles de segurança e eventual uso das informações para treinar modelos.
- Manter revisão editorial humana: conferir fatos, fontes, contexto e consistência antes de publicar materiais produzidos com apoio de IA.
- Proteger integrações e credenciais: controlar permissões, proteger chaves de API, monitorar integrações e ter um procedimento para responder a incidentes.
- Planejar a continuidade: documentar fluxos automatizados, identificar dependências críticas e prever alternativas caso uma ferramenta saia do ar.
Essas práticas não eliminam todos os riscos, mas tornam os processos mais previsíveis e compatíveis com as responsabilidades de uma operação editorial e comercial.
IA e monetização: eficiência precisa andar junto com segurança
A decisão sobre a DeepSeek mostra que avaliar uma tecnologia não pode se resumir à velocidade com que ela entrega resultados ou ao custo que ela corta. Segurança da informação, governança de dados, transparência dos fornecedores e continuidade da operação também entram na conta.
Para publishers, isso pesa ainda mais porque a IA atravessa várias áreas do negócio, da redação à gestão técnica e comercial. Não se trata de rejeitar a inteligência artificial nem de presumir que uma tecnologia é insegura por causa da sua origem. Trata-se de saber quais dados cada ferramenta recebe, como eles são processados, quem tem acesso a eles e quais riscos a sua operação está disposta a assumir.
Na AdZep, acompanhamos de perto as mudanças de tecnologia que afetam o mercado de conteúdo e monetização, porque decisões sobre dados, ferramentas e audiência influenciam diretamente a eficiência e a receita de uma operação. Um bom primeiro passo é aplicar a lista acima: em uma tarde, dá para mapear quais ferramentas de IA a sua equipe usa e quais dados de receita e audiência passam por elas. Se a análise levantar dúvidas sobre o desempenho das páginas, vale ver também quais páginas do seu site dão mais dinheiro.
Perguntas frequentes
A DeepSeek foi proibida nos Estados Unidos?
Não de forma geral. A ordem vale para sistemas de TI e compras de agências civis federais. Pessoas e empresas privadas continuam podendo usar a ferramenta, salvo fornecedores do governo nos ambientes abrangidos.
Empresas brasileiras podem continuar usando a DeepSeek?
A ordem norte-americana não se aplica ao Brasil. Para empresas brasileiras, o que vale é a avaliação de segurança de cada ferramenta e o cumprimento da LGPD quando houver dados pessoais.
A proibição afeta o AdSense ou o Google Ad Manager?
Não. A medida não altera regras de aprovação, políticas ou monetização dessas plataformas, nem indica mudanças de CPM ou RPM.
Rodar um modelo de IA no próprio servidor é mais seguro?
Pode reduzir a exposição dos dados, porque eles não precisam sair do seu ambiente. Mas a segurança passa a depender da sua configuração, e vulnerabilidades do software continuam possíveis.
