Compliance em inteligência artificial

O paradigma tradicional: dados como ativos estáticos

Durante décadas, o risco jurídico associado à tecnologia foi tratado como um problema de dados. Sistemas tradicionais armazenavam informações como ativos estáticos: arquivos em bancos de dados que podiam ser protegidos, segmentados, isolados ou excluídos. Quando ocorria um incidente, era possível identificar a origem, conter o dano e, em alguma medida, remediá-lo — um modelo que moldou profundamente a forma como o Direito passou a estruturar segurança da informação e compliance em inteligência artificial ainda sob a lógica da proteção de dados.

A ruptura trazida pela IA generativa

A inteligência artificial, especialmente a IA generativa, rompe com essa lógica estrutural.

Ao contrário dos sistemas tradicionais, a IA generativa não apenas armazena dados. Ela aprende com eles. Esse fenômeno é característico de modelos de aprendizado de máquina e, de forma mais evidente, dos modelos fundacionais e generativos. As informações fornecidas a um modelo podem integrar seu processo de treinamento ou influenciar sua inferência, afetando resultados futuros de maneira difícil de rastrear ou isolar.

Em outras palavras, os dados deixam de ser apenas utilizados e passam a ser internalizados pelo sistema. Não se trata apenas de armazenamento, mas de incorporação estatística em parâmetros e padrões internos do modelo.

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A transformação da natureza do risco

Essa mudança altera profundamente a estrutura do risco jurídico.

Premissas que sustentavam programas tradicionais de compliance tornam-se insuficientes. Os dados nem sempre permanecem confinados a um único contexto operacional. A exclusão de uma informação não assegura que sua influência tenha sido completamente removida. A exposição pode ocorrer mesmo sem acesso direto ao dado original, mas por meio de outputs que reproduzam padrões, inferências ou reconstruções parciais.

Uma vez que o aprendizado ocorreu, controles técnicos conseguem apenas gerir o que acontece dali em diante. Eles não desfazem o que foi absorvido pelo modelo.

É nesse ponto que surgem novas questões de responsabilidade, rastreabilidade, governança contínua e dever de supervisão. O compliance deixa de ser apenas um mecanismo de proteção de dados e passa a incorporar avaliação de ciclo de vida do modelo, monitoramento de outputs, documentação técnica e accountability algorítmica.

Nesse cenário, o compliance em inteligência artificial deixa de ser uma opção estratégica e passa a ser um imperativo estrutural de governança.

Quando proteger dados deixou de ser suficiente

A maioria das empresas estruturou seus programas de compliance acreditando que, se os dados estivessem protegidos, o risco jurídico estaria controlado. Essa lógica fazia sentido em um cenário tecnológico menos complexo.

Ela não funciona mais.

A IA no Direito e em outros campos opera sobre grandes volumes de dados para gerar decisões, previsões e classificações que afetam diretamente pessoas, contratos e relações de trabalho. Mesmo quando os dados são lícitos e tratados conforme a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), os resultados podem ser problemáticos.

O risco passa a ser decisório, e não apenas informacional.

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O jurídico entrou na era da IA sem um roteiro claro

No jurídico, a IA já está presente no dia a dia. Ela aparece na análise de contratos, na automação de documentos, no apoio à pesquisa jurídica e até em decisões internas que impactam pessoas e negócios.

O ponto crítico não é a adoção da tecnologia. É a ausência de direção.

Esse desalinhamento entre indivíduos e organizações aparece de forma clara em dados recentes. Segundo o Future of Professionals Report 2025, da Thomson Reuters, 65% dos profissionais que afirmaram ter objetivos pessoais para a adoção de IA disseram não saber se sua organização possui uma estratégia formal de inteligência artificial. 

Na prática, isso indica que muitos profissionais estão sendo estimulados a usar IA sem qualquer orientação clara sobre o que a organização busca alcançar.

Esse cenário torna altamente provável que a adoção individual de IA seja fragmentada, inconsistente e ineficiente — exatamente o oposto do que se espera em um ambiente regulado.

O desalinhamento também ocorre no sentido inverso. O mesmo relatório mostra que 38% dos respondentes que afirmaram que sua organização possui uma estratégia de IA declararam não ter objetivos pessoais relacionados ao uso dessa tecnologia. Quando a estratégia existe apenas no papel e não se traduz em práticas individuais, o risco de falhas de implementação cresce, especialmente em ambientes com baixa responsabilização e comunicação deficiente.

Compliance algorítmico: a nova fronteira do risco

Segundo o relatório Bloomberg Law 2026: Key Legal AI Trends, é nesse contexto que surge o conceito de compliance algorítmico. Ele parte de uma pergunta simples, mas decisiva: quem responde pelas decisões da máquina?

Quando um sistema de IA toma decisões, recomenda ações ou classifica pessoas, o jurídico precisa ser capaz de explicar como aquele resultado foi produzido, quais riscos foram avaliados e quais salvaguardas existem. Sem isso, não há segurança jurídica em IA.

Esse tipo de questionamento já aparece em disputas judiciais, auditorias e investigações regulatórias, especialmente quando há alegações de discriminação, erro ou opacidade decisória.

A regulação de inteligência artificial já começou no Brasil

Esse movimento não está restrito ao exterior. No Brasil, o Congresso discute o Projeto de Lei 2338/23, que estabelece princípios como transparência, prevenção de danos, segurança e responsabilização.

O debate legislativo deixa claro que a inteligência artificial deixou de ser apenas um tema técnico e passou a integrar o núcleo da regulação jurídica. Para empresas e departamentos jurídicos, isso significa que o risco regulatório da IA já existe, mesmo antes da lei entrar em vigor.

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O erro mais comum: tratar IA como um apêndice da privacidade

Um dos equívocos mais recorrentes é tratar a regulação de inteligência artificial como uma extensão da LGPD. Na prática, isso leva a programas de compliance que protegem dados, mas não controlam decisões automatizadas.

A privacidade continua sendo fundamental, mas ela se tornou a base — não mais o centro — da gestão de risco. A governança da IA exige uma abordagem própria, voltada a impactos, decisões e responsabilidades.

Governança de IA como condição de segurança jurídica

Empresas mais maduras em governança de IA conseguem inovar com menos exposição jurídica. Elas sabem quais sistemas utilizam, entendem seus riscos, definem responsabilidades internas e mantêm registros que permitem auditoria e supervisão humana.

Essa estrutura não elimina riscos, mas torna as decisões defensáveis. E, em matéria de compliance, defensabilidade é um ativo estratégico.

Conclusão: o risco mudou — e o compliance precisa acompanhar

A privacidade não perdeu relevância, mas perdeu exclusividade. O centro do risco jurídico migrou para a inteligência artificial e para os efeitos concretos das decisões automatizadas.

Empresas que ainda tratam IA como um tema secundário ou meramente tecnológico estão operando com um programa de compliance incompleto. Estruturar governança, assumir responsabilidade e construir segurança jurídica em IA deixou de ser opcional.

O futuro do compliance não é apenas digital, ele é decisório.