Os riscos da IA generativa para empresas são uma realidade crescente: enquanto você lê este texto, seus colaboradores podem estar alimentando ferramentas de IA com dados que jamais deveriam sair da sua empresa.
O Crescimento Exponencial do Uso Corporativo de IA
Além disso, o uso corporativo de IA cresceu exponencialmente desde 2017¹, o que significa que essa exposição é um problema crescente e cada vez mais próximo da sua empresa. Você quer que sua empresa permaneça competitiva e aproveite as oportunidades que a IA oferece, mas a chave para o sucesso sustentável reside no equilíbrio entre a busca por velocidade e inovação e a preocupação com a conformidade regulatória.
Dessa forma, compreender esses riscos da IA generativa para empresas é fundamental para evitar violações da LGPD.
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E não, não estamos propondo isolamento tecnológico.
O Problema Está nos Dados, Não na Complexidade
Não é sobre a complexidade da tarefa executada, nem sobre quantas funções a IA desempenha, mas sim sobre quais dados você está fornecendo e em qual tipo de modelo esses dados estão sendo processados. Mesmo que uma consulta pareça aparentemente simples, ela pode expor informações críticas ao pipeline de treinamento do modelo.
O Caso Samsung: Quando os Riscos se Tornam Realidade
Quando falamos em compliance para IA generativa, estamos nos referindo a um framework que reconhece os riscos da IA generativa para empresas que organizações enfrentam diariamente. Acima de tudo, reconhece uma verdade desconfortável: a inovação sem governança é um acidente esperando para acontecer.
E já aconteceu: este caso da Samsung ilustra perfeitamente os riscos da IA generativa para empresas: em 2023, a empresa enfrentou vazamento de dados confidenciais quando funcionários utilizaram ChatGPT para revisar código-fonte e atas de reuniões, como resultado, houve exposição de informações proprietárias³.
Matéria completa: Samsung proíbe uso de IA após vazamento de dados com ChatGPT
Principais Riscos da IA Generativa para Empresas: Uma Análise Detalhada
A tecnologia de IA evolui exponencialmente, e os riscos regulatórios se multiplicam em ritmo ainda mais acelerado. É fundamental compreender que os modelos de IA generativa são treinados para aprender e reproduzir padrões dos dados que recebem.
Vazamento de Dados: O Maior Risco da IA Generativa Corporativa
Sempre que você insere informações em um prompt, está potencialmente alimentando o conhecimento que a IA usará em futuras interações com outros usuários.
Todas as vezes que um colaborador insere um CPF, nome de cliente ou informação comercial sensível num prompt, esses dados podem ser reproduzidos em conversas futuras com outros usuários, ou mesmo fazer parte do que é chamado de “conteúdo sintético” gerado pelo modelo². Dessa maneira, isso expõe sua propriedade intelectual ou segredos comerciais¹, e já aconteceu com empresas reais. Não é falha do sistema — é exatamente como ele foi projetado para funcionar.
Treinamento com Dados Não Autorizados: Riscos Ocultos para Empresas
“Mas eu não autorizo o uso dos nossos dados para treinamento”. Interessante. Você leu os termos de uso da ferramenta de IA que sua equipe utiliza? Porque muitas delas explicitamente reservam o direito de usar interações para melhorar seus modelos, assim criando uma violação direta dos princípios de finalidade e consentimento da LGPD⁵.
Além disso, o problema se agrava quando informações confidenciais ou sensíveis são expostas na geração de novos dados⁴.
A Ilusão da Transparência nos Modelos de IA Generativa
A LGPD garante aos titulares o direito de compreender como suas informações são processadas⁵. Mas você consegue explicar como o ChatGPT chegou àquela resposta específica? Ninguém consegue. Dessa forma, essa “natureza opaca” dos modelos generativos torna praticamente impossível explicar uma decisão.
Em síntese, estes três fatores compõem o núcleo dos riscos da IA generativa para empresas que organizações precisam gerenciar. Além disso, a complexidade aumenta quando consideramos que muitas organizações ainda não possuem políticas claras para o uso corporativo de IA, assim amplificando exponencialmente esses riscos.
Estratégias para Mitigar os Riscos da IA Generativa para Empresas
Atualmente seria pouco prático tentar convencer todos que IA não pode ser usada no trabalho diário. Pelo contrário, a melhor forma é criar uma estrutura que diminua drasticamente os riscos, sem limitar o uso de uma ferramenta tão potente.
Mapeamento dos Riscos: Diagnóstico do Uso Atual de IA
Para que seja possível mitigar os riscos da IA generativa para empresas, a princípio é necessário realizar um mapeamento honesto de todos os usos de IA na organização¹. De fato, muitos funcionários usam ferramentas pagas por eles mesmos para agilizar trabalho. Portanto, tenha uma conversa franca e não punitiva, para que ninguém sinta necessidade de esconder seu uso de IA.
Implementação de Políticas Anti-Riscos de IA Generativa
Em seguida, implemente políticas que suas equipes realmente seguirão. Dessa forma, defina claramente quais informações jamais devem ser inseridas nessas ferramentas e explique o porquê. Certamente, a ausência de informações claras sobre tratamento de dados no prompt é um problema grave².
Com base em análise de risco realista, estabeleça controles técnicos: ambientes segregados, anonimização automática, monitoramento de uso⁴. E sim, isso demanda orçamento. Porém, o prejuízo maior vem das penalidades legais e perda de parceiros estratégicos.
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Treinamento Corporativo: Reduzindo Riscos da IA Generativa
Além disso, a implementação deve incluir treinamento que vai além de “não façam isso”. Por exemplo, mostre casos reais, demonstre riscos, capacite sua equipe. Sobretudo, fomentar cultura de privacidade é crucial⁴. E documente tudo meticulosamente. Visto que a falta de documentação técnica detalhada é um problema comum que impede a verificação da conformidade².
Benefícios Práticos de Gerenciar os Riscos da IA Generativa
De fato, multas de LGPD podem chegar a 2% do faturamento anual, limitadas a R$ 50 milhões por infração⁵, mas os benefícios vão muito além da proteção jurídica. Atualmente, empresas que demonstram uso responsável de IA conquistam contratos que exigem conformidade regulatória, transformando a LGPD em impulsionador de inovação, não obstáculo⁴. Certamente, uma estrutura de compliance bem definida acelera a inovação ao eliminar retrabalho e crises de última hora, criando vantagem competitiva sustentável no mercado.
O Cenário Regulatório Atual e Futuro
Atualmente, a ANPD já sinalizou que IA é prioridade de fiscalização². Portanto, cada dia sem estratégia adequada é exposição acumulada.
Em conclusão, gerenciar os riscos da IA generativa para empresas não é apenas uma questão de compliance – é uma vantagem competitiva que diferencia organizações preparadas para o futuro. Dessa forma, entre em contato conosco e descubra como implementar IA generativa sem transformar inovação em passivo jurídico. Porque a única coisa pior que perder oportunidades de IA é perder o negócio por causa dela.
Referências
¹ CARDOSO, J. D. IA Generativa em Ambientes Corporativos: Análise dos Riscos de Segurança e Governança. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, MG, 2025.
² ANPD. Autoridade Nacional de Proteção de Dados. Radar Tecnológico: Inteligência Artificial Generativa. Brasília, DF, n. 3, 2024.
³ TechCrunch. Samsung bans ChatGPT and other generative AI tools after employees accidentally leaked confidential data. Disponível em: techcrunch.com
⁴ SILVA, T. D.; DOMINGUES, P. M. Inteligência Artificial e Privacidade: Os desafios do Privacy by Design. ARC: Avan. Repr. Conh., BH, v.4, n.2, p. 160-194, ago. 2024.
⁵ LEI Nº 13.709, DE 14 DE AGOSTO DE 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).
⁶ MORETTI, J. L.; ZUFFO, M. M. LGPD e inteligência artificial: um estudo comparado. DIGE – Direito Internacional e Globalização Econômica, v. 13, n. 13, p. 21-42, 2025.
