> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://vitaofernandes.com.br/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Microsoft Purview: IA começa a mudar como administramos classifiers - URL: https://vitaofernandes.com.br/microsoft-purview-ai-powered-intent-classifiers/ - Published: 2026-09-30T16:59:13.000Z - Updated: 2026-09-30T16:59:13.000Z - Description: A Microsoft está usando IA para tornar Custom Sensitive Information Types mais compreensíveis. Veja como semantic intent pode ajudar no tuning, reduzir falsos positivos e melhorar a governança de classifiers no Purview. - Author: Vitão Fernandes - Tags: Purview Radar A Microsoft está levando IA para uma camada do Purview que normalmente associamos muito mais a Regex e regras de classificação do que a inteligência artificial: os classifiers. O Microsoft 365 Roadmap ID **560708 — AI-powered intent for classifiers** descreve uma nova capacidade do Microsoft Purview Information Protection para gerar uma **semantic intent legível por humanos para Custom Sensitive Information Types (SITs)**. Parece uma mudança pequena de interface. Mas acho que o impacto mais interessante está em outro lugar: **tornar a lógica de classificação mais compreensível e, consequentemente, mais fácil de governar.** Hoje, construir um Custom SIT pode envolver Regex, keywords, supporting elements, validators, confidence levels e regras de proximity. São justamente esses componentes que determinam o que o classifier procura e em quais condições um match deve ser considerado válido. Isso funciona bem tecnicamente. O problema aparece quando precisamos entender essa lógica meses depois — principalmente em ambientes com vários classifiers criados por pessoas diferentes. Imagine encontrar um SIT chamado: `BR_HR_EMPLOYEE_ID_V3` O nome ajuda. Mas não necessariamente responde rapidamente: O que exatamente estamos tentando detectar? Que evidências precisam existir próximas ao identificador? Em qual contexto esse número deveria ser considerado sensível? Por que esse classifier foi criado dessa forma? A proposta do Roadmap é usar IA para interpretar a definição do Custom SIT e apresentar sua intenção de forma compreensível. A própria Microsoft diz que o objetivo é ajudar administradores a entender melhor o que seus classifiers detectam e refiná-los para **maior precisão e menos falsos positivos**. Um classifier como o exemplo anterior poderia, conceitualmente, ser explicado de uma maneira parecida com: > “Identifica IDs internos de funcionários quando encontrados próximos a termos relacionados a registros de RH.” Essa descrição não substitui Regex, proximity ou supporting elements. Ela cria uma camada de entendimento sobre eles. ![](https://storage.ghost.io/c/a5/d8/a5d896ca-f523-4f66-ad34-a7ab42e04832/content/images/2026/09/IA-SIT-Dentro-Post.png) E é aí que vejo valor. ### Entender classifiers existentes fica mais simples Hoje, revisar um Custom SIT pode exigir entrar em cada pattern e interpretar sua lógica técnica. Com uma descrição semântica, o administrador ganha um ponto de partida muito melhor para entender a intenção original antes de analisar a implementação. Isso também ajuda em transições de equipe e revisão de ambientes que cresceram durante anos. ### Tuning pode ganhar contexto A Microsoft associa diretamente essa capacidade ao refinamento dos classifiers e à redução de falsos positivos. Isso faz sentido porque o processo de tuning deixa de ser apenas: “Essa Regex está funcionando?” e passa a permitir uma comparação mais clara entre: ![](https://storage.ghost.io/c/a5/d8/a5d896ca-f523-4f66-ad34-a7ab42e04832/content/images/2026/09/Diagram.png) A documentação atual da Microsoft já recomenda justamente trabalhar supporting elements, proximity, confidence levels e validação dos matches para aumentar a precisão dos SITs. ### Classifiers começam a ficar mais fáceis de governar Esse, para mim, é o ponto mais interessante. Conforme o uso do Purview cresce, classification deixa de ser apenas configuração técnica. Os classifiers passam a representar conceitos importantes para a organização: dados de funcionários, informações financeiras, propriedade intelectual, identificadores internos, contratos, registros regulatórios e vários outros tipos de informação. Nesse estágio, saber **por que um classifier existe** é quase tão importante quanto saber como sua Regex funciona. E existe outro sinal de que a Microsoft está trabalhando nessa direção. Um segundo item de Roadmap, **570844 — Unified Classification Management Experience**, prevê reunir em uma mesma experiência de gerenciamento Sensitive Information Types, Exact Data Match, fingerprint SITs e trainable classifiers. Ou seja: tecnologias diferentes de classificação começam a ser tratadas cada vez mais como componentes de uma mesma camada de Data Security. ### E onde entra AI Data Security? Aqui a discussão fica ainda mais interessante. Classifiers não servem apenas para DLP. O Purview reutiliza sinais de classificação em diferentes controles, e Sensitive Information Types e trainable classifiers também podem identificar informações sensíveis em interações com aplicações de IA, incluindo prompts e respostas monitoradas pelo Purview. Então minha leitura não é simplesmente que a Microsoft está “colocando IA nos SITs”. O movimento maior parece ser usar IA para tornar **a própria camada de Data Security mais compreensível e administrável**. Isso importa porque, quanto mais Copilot, agentes e outras aplicações de IA entram no ambiente, mais importante fica saber exatamente: **quais dados estamos identificando, por que estamos classificando esses dados e quais controles dependem dessa classificação.** Um cuidado importante: o Roadmap **não diz** que você poderá escrever “crie um classifier para Employee ID” e receber automaticamente Regex, keywords, validators e um Custom SIT pronto. O que está documentado para o item 560708 é a geração do **semantic intent** de Custom SITs existentes. Qualquer evolução para geração automática de classifiers ainda seria especulação. Mas eu acompanharia esse espaço de perto. Porque classification está deixando de ser apenas uma coleção de Regex e modelos independentes. Ela está se tornando uma camada cada vez mais central para a forma como o Purview entende dados e aplica proteção — inclusive em cenários de IA. 🚫 ****O que esta feature NÃO faz** O Roadmap 560708 não anuncia geração automática de um Custom SIT a partir de linguagem natural. O recurso documentado é a geração de semantic intent para ajudar a compreender e refinar classifiers. --- **Roadmaps para acompanhar** [AI at Work Roadmap | Microsoft 365The Microsoft 365 Roadmap lists updates that are currently planned for applicable subscribers. Check here for more information on the status of new features and updates.![](https://storage.ghost.io/c/a5/d8/a5d896ca-f523-4f66-ad34-a7ab42e04832/content/images/icon/favicon-185ecbdd-ad18-4926-8899-d7ce2a54d85f.ico)Microsoft![](https://storage.ghost.io/c/a5/d8/a5d896ca-f523-4f66-ad34-a7ab42e04832/content/images/thumbnail/RE1Mu3b-d7158e03-feb5-45b2-96ab-9d82c96a9a23.png)](https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/roadmap?searchterms=560708&utm%5Fsource=chatgpt.com) [AI at Work Roadmap | Microsoft 365The Microsoft 365 Roadmap lists updates that are currently planned for applicable subscribers. Check here for more information on the status of new features and updates.![](https://storage.ghost.io/c/a5/d8/a5d896ca-f523-4f66-ad34-a7ab42e04832/content/images/icon/favicon-5609e2dc-0147-4979-a29a-f43046ecaef9.ico)Microsoft![](https://storage.ghost.io/c/a5/d8/a5d896ca-f523-4f66-ad34-a7ab42e04832/content/images/thumbnail/RE1Mu3b-43901feb-312d-408a-9fc5-023c2fd6dcaa.png)](https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/roadmap?searchterms=570844&utm%5Fsource=chatgpt.com) > *Como sempre com Microsoft 365 Roadmap, datas representam planejamento e podem mudar; disponibilidade real precisa ser confirmada no tenant.*