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  • 28/08/2025
  • Posted by: Sofia Guimarães
  • Category: Uncategorized
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Governança de IA como Extensão Natural da Governança Dados 

Por que isso importa agora 

Com o avanço do PL 2338/2023, a responsabilidade sobre dados e algoritmos está migrando do campo conceitual para a prática. 

Se sua organização utiliza (ou planeja utilizar) inteligência artificial, rastreabilidade, explicabilidade e mitigação de riscos algorítmicos deixam de ser boas práticas recomendadas e passam a ser exigências concretas. A abordagem mais segura e eficiente consiste em tratar a governança de IA como uma camada adicional que se apoia em estruturas consolidadas de governança de dados — incluindo políticas, processos, arquitetura e cultura organizacional já estabelecidos. 

Atualização sobre o status regulatório (26 de agosto de 2025) 

O Senado aprovou o PL 2338/2023 em 10/12/2024. O texto está agora sob análise na Comissão Especial da Câmara dos Deputados. Esse projeto estabelece um modelo de gestão de riscos e mecanismos de governança inspirados em referências internacionais. 

O que muda na prática 

  • Gestão de risco baseada no tipo de uso, com exigências mais rigorosas em contextos sensíveis. 
  • Rastreabilidade e documentação técnica sobre dados, modelos e decisões. 
  • Transparência e explicabilidade proporcionais ao nível de risco, com supervisão humana adequada. 
  • Governança contínua incorporada aos processos (monitoramento, auditoria e resposta a incidentes). 

Passo a passo: como avaliar conformidade e iniciar sua jornada 

1) Realize um inventário de IA e dados 
Identifique todos os sistemas e fluxos que utilizam IA (internos e de terceiros), dados pessoais ou sensíveis envolvidos, finalidades e bases legais conforme a LGPD. 

2) Classifique riscos e impactos 
Considere o contexto de uso, impactos potenciais, assimetrias de poder, efeitos sobre pessoas ou grupos e criticidade dos processos. Priorize os usos de maior risco (como crédito, RH, saúde e segurança). 

3) Conecte governança de dados ao ciclo da IA 
Garanta presença de catálogo, metadados, linhagem (data lineage), qualidade e validações, controle de acesso e logs desde a origem do dado até a predição. 

4) Defina políticas proporcionais ao risco 
Estabeleça padrões mínimos para dados, modelos e monitoramento, aumentando o rigor conforme o nível de risco. 

5) Estruture Avaliações de Impacto Algorítmico (AIA) 
Inclua objetivo do sistema, bases de dados, métricas de viés e erro, controles, revisão humana e plano de mitigação. Ferramentas de explicabilidade podem ser úteis nesse processo. 

6) Assegure explicabilidade e supervisão humana 
Implemente explicações adequadas ao público afetado e defina claramente quem pode interromper ou revisar decisões automatizadas. 

7) Formalize processos de incidentes e auditoria 
Implemente métricas de desempenho, alarmes, canais de reporte, prazos de resposta (SLAs), trilhas de auditoria e retenção de evidências. 

8) Realize due diligence de fornecedores 
Solicite documentação sobre dados, modelos e testes de IA, contratos com cláusulas de risco e segurança, além de direitos de auditoria. 

9) Capacite equipes e comunique as políticas 
Treine as áreas de produto, jurídico, dados e operações. Alinhe responsabilidades institucionais e individuais. 

10) Revise periodicamente 
Reavalie riscos e controles sempre que houver mudanças relevantes em negócios, dados, modelos ou normas. 

Arquitetura orientada à conformidade: guia prático e aplicável 

Camada de dados governada 

  • Catálogo, metadados e linhagem para todos os ativos (datasets, features, modelos, dashboards). 
  • Validações e alertas em tempo real para controle da qualidade dos dados. 
  • Acesso restrito ao mínimo necessário, com criptografia, segregação e controle por coluna/linha conforme a necessidade. 

Camada de MLOps/ModelOps 

  • Registro de modelos com informações de versão, dados de treino, métricas e aprovação. 
  • Monitoramento de viés, drift e performance com geração de relatórios explicativos. 
  • Políticas como código integradas ao CI/CD, bloqueando implantações em desconformidade. 

Trilhas e evidências 

  • Logs centralizados sobre dados, inferências e decisões, com retenção e consulta para fins de auditoria. 
  • Dashboards de compliance por sistema, ambiente ou unidade, com playbooks de resposta estruturados. 

Dica prática 
Utilize os controles nativos da nuvem como blocos de construção: catálogo, linhagem, acesso granular, políticas como código e explicabilidade. Complete com processos internos das áreas jurídica, de compliance e produto, além de indicadores de risco. 

Como a Kie-Tec contribui nessa transição 

A Kie-Tec apoia organizações na construção dessa base estratégica por meio de: 

  • Diagnóstico de maturidade (Triade Assessment), identificando lacunas em governança e arquitetura. 
  • Projetos de arquitetura de dados alinhados às exigências regulatórias. 
  • Implantação de governança de dados como uma capacidade contínua, e não apenas como um projeto pontual. 
  • Preparação para o escalonamento seguro da IA, com foco em transparência e governança integrada. 

Conclusão 

Estar pronto para o PL 2338/2023 não exige reconstruir toda a operação de dados — exige maturidade. Quando governança, arquitetura e MLOps atuam de forma integrada, o compliance se torna uma consequência natural do design. A IA, nesse cenário, passa a ser um multiplicador de valor, e não de risco. 

Para avançar com segurança e previsibilidade, comece com um diagnóstico claro e evolua com uma arquitetura desenhada para auditar, explicar e controlar. 

Prepare sua empresa para a nova era da Governança de IA. 

Com a evolução do PL 2338/2023 e o aumento das exigências regulatórias, a rastreabilidade, a explicabilidade e a mitigação de riscos tornaram-se essenciais. O ponto de partida é avaliar o nível de maturidade da sua organização em governança, arquitetura e inteligência artificial. 

👉 Acesse agora seu Diagnóstico de Maturidade em Dados e saiba como alinhar segurança, conformidade e inovação de forma estruturada. 

Fale com a Kie-Tec e fortaleça sua estratégia de dados e IA com confiança, eficiência e conformidade. 

Referências

Regulação e status no Brasil