Inteligência artificial pode criar riscos jurídicos; entenda como LGPD e compliance entram

A adoção de inteligência artificial nas empresas amplia a capacidade de automatizar tarefas, analisar informações e produzir conteúdos. Ao mesmo tempo, o uso dessas ferramentas pode envolver dados pessoais, informações confidenciais e decisões que precisam ser supervisionadas.

Para quem trabalha com IA, conhecer as regras de proteção de dados deixou de ser uma questão restrita às áreas jurídica e de tecnologia.

Quer entender como a inteligência artificial está transformando o mercado de trabalho? O Pré-MBA em IA da Saint Paul, em parceria com a EXAME, tem quatro aulas práticas, online, por R$ 37.

Onde a LGPD entra no uso da IA

A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) estabelece regras para o tratamento de informações relacionadas a pessoas identificadas ou identificáveis. Isso inclui situações em que esses dados são coletados, armazenados, compartilhados ou utilizados por sistemas de inteligência artificial.

A própria Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) aponta desafios relacionados ao uso de dados pessoais em sistemas de IA generativa. Entre eles estão raspagem de dados, compartilhamento de informações e geração de conteúdos que podem conter dados pessoais.

Na prática, isso significa que uma empresa precisa avaliar quais informações estão sendo inseridas em uma ferramenta de IA e para qual finalidade. Um funcionário que copia uma base com nomes, documentos ou dados de clientes para uma ferramenta externa, por exemplo, pode criar um novo fluxo de tratamento de dados que precisa ser analisado.

O que compliance tem a ver com inteligência artificial

Compliance é o conjunto de políticas, controles e procedimentos usados para ajudar uma organização a cumprir leis, normas e regras internas. Com a expansão da IA, esse trabalho também passa a envolver governança de sistemas de IA.

Entre os pontos que podem ser avaliados estão:

• quais ferramentas de IA são autorizadas pela empresa
• que tipos de dados podem ser inseridos nesses sistemas
• quem pode utilizar determinadas ferramentas
• como os resultados produzidos pela IA são revisados
• como incidentes e riscos são registrados

O NIST, instituto de padrões dos Estados Unidos, recomenda uma abordagem estruturada para gerenciamento de riscos de IA. Seu framework organiza o processo em quatro funções: governar, mapear, medir e gerenciar riscos.

Esse tipo de governança também ajuda a definir responsabilidades. Em vez de tratar a IA apenas como uma ferramenta de produtividade, a empresa pode estabelecer controles para acompanhar seu uso durante todo o ciclo de vida.

Para profissionais que querem desenvolver uma visão prática sobre IA e negócios, o Pré-MBA em IA da Saint Paul, com apoio da EXAME, oferece quatro aulas online e práticas por R$ 37.

Quais cuidados profissionais devem ter

O primeiro passo é entender que nem toda informação deve ser inserida em uma ferramenta de IA. Dados pessoais, informações estratégicas, contratos, documentos internos e dados de clientes podem exigir controles específicos.

Também é necessário verificar como a ferramenta trata os dados enviados e quais são suas configurações de privacidade. A política interna da empresa deve estabelecer limites claros para o uso de ferramentas públicas e corporativas.

Outro ponto é a revisão humana. Sistemas de IA podem produzir respostas incorretas, informações incompletas ou resultados enviesados. O NIST inclui características como transparência, segurança, privacidade e gestão de vieses entre os aspectos relacionados à confiabilidade de sistemas de IA.

O que muda para quem trabalha com IA

A relação entre IA, LGPD e compliance não se restringe aos profissionais de tecnologia. Marketing, recursos humanos, financeiro, jurídico, atendimento e outras áreas podem utilizar ferramentas que processam informações pessoais.

A ANPD, inclusive, mantém iniciativas específicas para testar sistemas de inteligência artificial e proteção de dados em ambiente supervisionado. Em agosto de 2026, a autoridade publicou uma metodologia para avaliar aspectos como transparência, explicabilidade e proteção de dados pessoais em projetos de IA.

Para o profissional, entender esses conceitos ajuda a identificar riscos antes que uma ferramenta seja utilizada em uma atividade cotidiana. Para a empresa, o conhecimento pode contribuir para criar políticas de uso, processos de avaliação e mecanismos de supervisão.

O avanço da inteligência artificial também amplia a necessidade de profissionais capazes de conectar tecnologia, negócios, proteção de dados e gestão de riscos, especialmente em atividades que envolvem informações pessoais.

O uso estratégico da inteligência artificial exige mais do que dominar ferramentas. No Pré-MBA em IA da Saint Paul e EXAME, por R$ 37, profissionais exploram aplicações práticas e os fundamentos da tecnologia. Matrículas abertas!