Regulação da Inteligência Artificial em 2026
Com a chegada de um novo ano, as metas estratégicas de TI para 2026 devem priorizar a regulação da inteligência artificial (IA). Desde a implementação da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), a regulamentação da IA se tornou uma das principais pautas legislativas do setor.
Regulação da IA: do AI Act ao PL 2338/23
A recente aprovação do AI Act na União Europeia estabeleceu padrões de segurança e transparência que afetam empresas em todo o mundo. O Brasil não pode mais postergar sua regulamentação, e o Marco Legal da IA, representado pelo PL 2338/23, busca equilibrar inovação e proteção. A ideia central é que a adequação legal não deve ser vista como um obstáculo, mas sim como um guia essencial para a liderança.
Transparência, Rastreabilidade e Auditoria
Uma das principais mudanças trazidas por essa legislação é a exigência de rastreabilidade e transparência nas decisões algorítmicas. Isso marca o fim da “caixa-preta”: não é suficiente que a IA chegue a um resultado; é necessário demonstrar o processo que levou a esse resultado.
As propostas globais e o PL brasileiro focam especialmente em sistemas de alto risco, como os que impactam crédito, saúde e recursos humanos. Para esses casos, são exigidos mecanismos de auditoria que comprovem a ausência de viés algorítmico, evitando discriminações baseadas em dados históricos ou de treinamento.
Governança de Dados e Compliance de IA
A responsabilidade de garantir que a IA seja justa e explicável recai sobre a liderança de TI. Isso demanda um gerenciamento eficaz e uma governança robusta, com políticas claras de compliance, para evitar que a tecnologia se torne um vetor de prejuízo.
A conformidade legal deve ser vista como uma vantagem competitiva, não como um custo. Empresas que investem em mecanismos de transparência e responsabilidade estão construindo um selo de confiança no mercado. Ao adotar altos padrões de risco e demonstrar controle sobre seus algoritmos, os líderes minimizam riscos reputacionais e atraem parceiros que valorizam a ética nos dados.
Outro aspecto crucial é a conexão entre a exigência legal e a infraestrutura de TI. A rastreabilidade e a transparência requerem um controle rigoroso sobre o ciclo de vida dos dados. Assim, a governança de dados se torna fundamental para o compliance. As organizações precisam saber quais dados foram utilizados para treinar seus modelos de IA, onde estão armazenados e quem tem acesso a eles.
O conceito de soberania de dados é essencial: o controle físico sobre o ambiente (seja on-shore ou em nuvem privada) permite que a organização demonstre a auditabilidade e a conformidade exigidas legalmente. Portanto, a infraestrutura não é apenas um suporte para a IA, mas a chave para sua legalidade e confiabilidade.
Conclusão: O Futuro da IA e a Regulamentação
As lideranças devem compreender que a regulamentação da IA não é uma barreira imposta pelo governo, mas sim um caminho para a continuidade da evolução. Antecipar as exigências de transparência e auditabilidade estabelece uma base de credibilidade que se torna um diferencial no mercado. O futuro da IA não reside apenas em inovações tecnológicas, mas na capacidade das organizações de provar que sua inteligência é ética, justa e totalmente controlada.
Fonte por: Its Show