IA GENERATIVA E COMPLIANCE: COMO INTEGRAR INOVAÇÃO E RESPONSABILIDADE NAS ORGANIZAÇÕES

8 de julho de 2025

A adoção da inteligência artificial generativa (IAGen) deixou de ser tendência e passou a compor a rotina de departamentos de design, marketing e desenvolvimento de novos modelos de negócios. Levantamento publicado pela McKinsey mostra que, em 2024, aproximadamente 72 % das companhias em todo o mundo já utilizavam esse tipo de ferramenta. À medida que a tecnologia se integra às operações, também se intensificam as preocupações jurídicas, éticas e regulatórias.

Temas como direitos autorais, tratamento de dados pessoais sem consentimento e responsabilização por decisões automatizadas, especialmente em crédito, saúde e recrutamento, dominam as conversas entre gestores e áreas de compliance. Fica cada vez mais evidente que não basta a IA funcionar; ela precisa ser explicável, auditável e isenta de preconceitos estruturais. Caso contrário, a reputação do negócio pode sofrer danos significativos.

Na prática, a IAGen oferece avanços notáveis, mas carrega riscos equivalentes. O desafio consiste em promover inovação sem comprometer transparência e ética. Enquanto o Marco Legal da Inteligência Artificial (PL 2338/2023) aguarda tramitação, cabe às organizações adotar políticas robustas de governança, capazes de assegurar a confiança de consumidores, parceiros e reguladores.

Caminhos para harmonizar IAGen e compliance

A experiência em projetos de governança de IA indica que algumas medidas são particularmente eficazes:

  1. Definir princípios éticos claros
    Transparência, justiça, privacidade e responsabilidade devem orientar todo o ciclo de vida da tecnologia, desde a escolha de modelos até a entrega de resultados.
  2. Implantar uma política de governança algorítmica
    É essencial documentar quais modelos são utilizados, com que finalidade, quais dados os alimentam e quais riscos envolvem. A gestão precisa ser multidisciplinar, reunindo áreas técnica, jurídica e de gestão de riscos.
  3. Realizar auditorias periódicas
    A revisão regular dos algoritmos ajuda a identificar e mitigar vieses, falhas e desvios de uso. Auditoria não significa desconfiança da ferramenta, mas sim garantia de confiabilidade e conformidade.
  4. Utilizar apenas dados obtidos legalmente e, sempre que possível, anonimizados
    O tratamento deve observar a Lei Geral de Proteção de Dados, zelando por consentimento, minimização e segurança das informações.
  5. Instituir um comitê interno de ética em IA
    Um grupo formado por especialistas em tecnologia, jurídico, RH e compliance avalia casos, aprova projetos e orienta decisões estratégicas.
  6. Fortalecer a cultura organizacional
    Programas de capacitação periódica sobre boas práticas e riscos associados à IA tornam as equipes aliadas fundamentais da governança.
  7. Acompanhar normas e padrões internacionais
    Quem já adota boas práticas globais sai na frente, evita retrabalho e reduz exposição a futuros passivos regulatórios.
  8. Assegurar rastreabilidade das decisões automatizadas
    Quando um sistema de IA nega crédito ou recomenda a contratação de um candidato, deve ser possível compreender os motivos que levaram à conclusão.
  9. Manter supervisão humana
    A IA deve complementar, e não substituir integralmente, o juízo humano. Pessoas continuam sendo a camada final de responsabilidade.
  10. Atualizar rotineiramente as políticas de compliance digital
    O ambiente tecnológico muda em velocidade elevada. Políticas rígidas, mas dinâmicas, acolhem inovações sem perder o rigor jurídico.

A inteligência artificial generativa oferece ganhos competitivos inegáveis, mas só trará valor sustentável às organizações que aliarem inovação tecnológica a práticas sólidas de governança e compliance. Ao adotar diretrizes éticas, criar estruturas de supervisão e assegurar transparência em cada decisão automatizada, as empresas pavimentam um caminho seguro para explorar todo o potencial transformador dessa tecnologia.