Por que qualquer empresa precisa de uma “vistoria prévia” antes de lançar IAs

Por João Lucas Saldanha,

Quando uma grande construtora planeja um empreendimento de alto impacto, um Estudo de Impacto Ambiental (EIA), para determinar eventuais consequências ao ecossistema, é feito sem muito questionamento. Na mesma linha, desde que a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) entrou em vigor, Relatórios de Impacto à Proteção de Dados (RIPD) são realizados antes de implementar qualquer novo tratamento de informações pessoais.

Curiosamente, no entanto, quando o assunto é Inteligência Artificial, a nova “galinha dos ovos de ouro” do mercado corporativo, o mesmo rigor não é aplicado, como se os algoritmos fossem imunes a efeitos colaterais. Triagem de talentos, concessão de crédito, análise de fraudes ou direcionamento de ofertas, apenas para citar alguns exemplos, são frequentemente delegados à IA sem qualquer tipo de análise prévia de risco. Como resultado disso, temos empresas “surpreendidas” por problemas como (mas não limitados a) vieses discriminatórios automatizados, vazamentos de segredos de negócio e perda de reputação.

Para combater o que podemos entender como uma ilusão de controle, uma ferramenta de governança, que, se não é necessariamente nova, é cada vez mais indispensável: AIIA – Avaliação de Impacto de Inteligência Artificial.

Pode parecer um conceito recente no mundo B2B tradicional, mas já é pauta nas principais autoridades governamentais e organismos internacionais, que tratam a avaliação de impacto ético como o pilar fundamental da maturidade digital. A UNESCO, por exemplo, desenvolveu a Metodologia de Avaliação de Prontidão e o Ethical Impact Assessment, instrumentos adotados por mais de 190 países para garantir que o desenvolvimento tecnológico coloque as pessoas e os direitos humanos em primeiro lugar.

Já no Brasil, a administração pública segue um caminho parecido, por meio do Framework AIE (Autoavaliação de Impacto Ético da Inteligência Artificial no Setor Público). Estruturado pelo Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos, faz a avaliação do impacto ético em projetos federais, classificando iniciativas por níveis de risco e aplicando gatilhos de correção para mitigar danos antes da implementação.

Se para governos e órgãos multilaterais, já há o entendimento de que não é viável rodar IA no escuro, é preciso que o setor privado acelere o passo na mesma direção.

Isso envolve o exercício de debruçar-se sobre eixos centrais de sustentabilidade algorítmica, que vão muito além da eficiência computacional. Avaliar, por exemplo, a equidade do modelo, para garantir que ele não tenha sido treinado com dados viciados, capazes de perpetuar preconceitos de gênero, raça ou classe social em seleções ou análises de crédito. Exigir também a transparência e a explicabilidade do sistema, garantindo que a empresa seja capaz de demonstrar, de forma clara e auditável, a lógica por trás de cada decisão automatizada.

Além disso, a AIIA ajuda a validar a existência de supervisão humana efetiva para reverter decisões que afetem direitos dos usuários, sem deixar de checar o cumprimento rigoroso dos princípios de minimização de dados e segurança previstos pela LGPD.

Conformidade ética em Inteligência Artificial pode ser muitas coisas, mas o que ela definitivamente não é, é um detalhe acessório, ou um penduricalho operacional. O avanço de marcos regulatórios globais, como o AI Act europeu, ou o PL 2338 no nosso Congresso, sinalizam claramente um cerco regulatório que está se fechando. A AIIA desponta aqui justamente como uma necessária ponte, entre o discurso de inovação e a prática responsável de negócios. Dar aos seus algoritmos um crivo prévio não desacelera o seu bom uso, e sim o sustenta numa base sólida e segura.