[Artigo] Regulamentação de Inteligência Artificial: Impactos na utilização, automação de tarefas, proteção de dados e privacidade

Felipe da Silva Antonio*
João Batista Cordeiro Neto*
Renata Junqueira Morelli*

A inteligência artificial (IA) generativa está transformando o cenário da automação criativa, oferecendo uma série de benefícios que impulsionam tanto a produtividade quanto a inovação. Com a capacidade de gerar textos, imagens, código e até modelos 3D, a IA generativa automatiza processos que antes dependiam da intervenção humana, especialmente em áreas como desenvolvimento de software, design e negócios, o que tem potencializado seu sucesso no Brasil.

Segundo uma pesquisa da McKinsey, em menos de um ano após o lançamento de muitas ferramentas de IA generativa, um terço das organizações já estão utilizando a GenAI regularmente em pelo menos uma função de negócio. O estudo aponta ainda que, com os avanços recentes, a inteligência artificial deixou de ser um assunto exclusivo das áreas de tecnologia e passou a ser uma prioridade também para os líderes empresariais: cerca de um quarto dos executivos C-Level relatam utilizar pessoalmente ferramentas de IA generativa em suas atividades diárias. Além disso, mais de 25% dos profissionais em empresas que adotam IA afirmam que o tema já está sendo discutido em reuniões de conselhos administrativos.

Esse movimento destaca o ponto forte da utilização de uma IA, entre eles a automação de tarefas repetitivas, onde a tecnologia assume a geração de conteúdo em diversos formatos, permitindo que equipes se concentrem em tarefas mais estratégicas e criativas. Isso resulta em um aumento significativo de produtividade, com a criação rápida de rascunhos e protótipos, acelerando o desenvolvimento de produtos e soluções.

Outro benefício fundamental observado pelos usuários da IA é a personalização avançada, com a IA generativa contextualizada oferecendo soluções adaptadas às preferências e comportamentos individuais dos usuários. Além disso, sua capacidade de combinar dados e explorar novas possibilidades a partir de informações preexistentes estimula a inovação e amplia os horizontes criativos em diversos campos. Um exemplo disso é o processo de prototipagem automatizada, que simplifica a criação de modelos iniciais e estruturas de código e ajuda a economizar um tempo valioso no desenvolvimento de software. A interação com sistemas também se torna mais natural e eficiente, graças à fluidez e adaptabilidade proporcionadas por essa tecnologia. A partir disso, ao lidar com problemas complexos, a IA generativa oferece múltiplas abordagens, ampliando as possibilidades de solução.

Em uma visão macro do mercado, já é possível observar que não é apenas o setor de tecnologia que tem utilizado essa ferramenta valiosa. Para via de comparação, o mercado global de IA generativa no e-commerce alcançou aproximadamente USD 624,51 milhões em 2022, com previsões de crescimento para USD 2.530,89 milhões até 2032, representando uma taxa de crescimento anual composta de 15,02%, segundo dados da Precedence Research.

No Brasil, setores como finanças, varejo e seguros estão utilizando a GenIA para otimizar a comunicação e melhorar o engajamento com os clientes. Uma pesquisa da IBM revelou que 31% dos bancos na América Latina estão focando na GenIA para aumentar o engajamento do cliente. Esses são apenas alguns exemplos de como a IA está expandindo para todos os setores da economia e esse movimento deve aumentar e muito nos próximos anos.

IA VS regulamentação, privacidade e segurança de dados

Apesar dos benefícios e projeções de crescimento, o uso de IA também tem apresentado desafios, especialmente em relação à privacidade, segurança de dados e propriedade intelectual. Um dos principais riscos está no uso malicioso dos conteúdos gerados, como a criação de deep fakes (vídeo e/ou áudio falso criado por IA) ou desinformação. Além disso, o uso não autorizado de dados protegidos por direitos autorais é uma preocupação crescente.

Um estudo conduzido pela IBM indica que mais de 60% dos CEOs dos bancos no mundo apontam novas vulnerabilidades para cibersegurança (76%), insegurança jurídica relacionada às operações (72%), dificuldades no controle da precisão dos resultados (67%) e preconceito por viés de modelo (65%) como pontos de atenção do negócio – o que torna a governança em IA imprescindível. Para mitigar esses riscos, é essencial a adoção de medidas que garantam a proteção dos dados utilizados. A qualidade dos dados é crucial para a performance dos modelos de IA, e
estratégias como a anonimização, o uso de filtros de conteúdo e a auditoria contínua são fundamentais para garantir a ética e a segurança no uso dessa tecnologia.

Além disso, a governança de dados desempenha um papel vital na manutenção da qualidade dos modelos de IA generativa. Ela estabelece padrões, políticas e controles que asseguram o uso consistente, preciso e confiável dos dados, protegendo a privacidade e minimizando o risco de viés. A governança também garante a conformidade com regulamentações, resultando em modelos de IA mais éticos e eficientes.

As regulamentações emergentes sobre o uso de IA, como exemplo a Lei da IA da União Europeia dentre outras em discussão, também têm impacto direto nas empresas que adotam essa tecnologia, reforçando a necessidade de adequações às legislações de proteção de dados e privacidade, além do foco de avaliação de uso ético da tecnologia. Isso requer que as empresas ajustem seus processos de coleta, armazenamento e uso de dados, assegurando que estejam em conformidade com as normas estabelecidas, o que pode incluir o consentimento informado e a anonimização dos dados pessoais. Além disso, a regulamentação da IA prevê que as organizações implementem mecanismos de controle para evitar que os modelos perpetuem vieses ou produzam resultados prejudiciais. Isso significa que as empresas devem realizar auditorias em suas soluções de IA, para garantir que os outputs sejam éticos e dentro dos padrões legais.

A revolução promovida pela IA generativa já está em andamento, trazendo uma nova era de automação criativa, inovação e personalização, enquanto mantém um foco firme na segurança e proteção dos dados empresariais, em conformidade com os padrões regulatórios emergentes.

*Felipe da Silva Antonio é head de Auditoria na Zup.
*João Batista Cordeiro Neto é technical product manager na Zup.
*Renata Junqueira Morelli é head de Jurídico, Compliance e Riscos na Zup.