No AI Brasil Experience, especialistas mostram por que tratar dados como ativo estratégico exige governança robusta e LGPD efetiva
O ciclo de valor da informação mudou. No painel Governança e Gestão de Risco de IA do AI Brasil Experience, realizado em 30 de outubro, ficou claro que dados como ativo estratégico aumentam a competitividade, mas também ampliam a superfície de risco. A mensagem foi unânime entre os participantes: sem dados limpos, classificados e governados, não há IA sustentável nem LGPD efetiva.
O debate reuniu o pesquisador Alexandre Zavaglia, Ricardo Raposo, VP Data & Analytics da Equifax, Samanta Oliveira, DPO do Mercado Livre, e Priscila Reis, gerente sênior de dados da Accenture. Ao tratar dados como ativo estratégico, os especialistas defenderam práticas de governança de dados que reduzam riscos operacionais, regulatórios e reputacionais, ao mesmo tempo em que preservam a inovação.
Tripé de sustentabilidade: cibersegurança, governança e qualidade de dados
Para Alexandre Zavaglia, a era da IA demanda um tripé de sustentabilidade composto por cibersegurança, governança e qualidade de dados. O conceito dialoga com princípios de ESG, combinando performance com responsabilidade. Ele resumiu a ambição ao afirmar que a agenda deve entregar ‘algo que vai durar, impactar socialmente e impactar na governança’.
Zavaglia destacou que a efetividade da LGPD depende de um mapa preciso do ecossistema informacional das organizações. Em suas palavras, é impossível aplicar a lei se as empresas ainda não sabem onde estão e como estão estruturados seus dados. Ao encarar dados como ativo estratégico, torna-se obrigatório medir cadastros, fluxos, categorias e bases legais, do onboarding à retenção e ao descarte.
Ele lembrou que o risco está menos nos modelos em si e mais na aplicação. A mesma biometria facial, por exemplo, pode ser legítima em um banco, onde há consentimento e finalidade clara, e abusiva em um espaço público sem salvaguardas. Esse contraste exige classificação técnica e jurídica de cada uso, com critérios de proporcionalidade, minimização e explicabilidade.
Dados como ativo estratégico, mas com limites legais
Na fronteira comercial, Ricardo Raposo, da Equifax, enfatizou o ganho competitivo de ampliar o repertório informacional. Segundo ele, “a diferença competitiva vem de fontes exóticas de dados”, como bases externas ou não estruturadas, capazes de elevar a precisão dos modelos analíticos e preditivos. Tratar dados como ativo estratégico passa, portanto, por diversificar insumos, testar variáveis e calibrar sinais.
O desafio, alertou Raposo, está em reutilizar informações dentro dos limites legais e contratuais. Isso impõe governança para rastrear proveniência, finalidades, consentimentos e restrições de uso, além de políticas consistentes de qualidade e segurança. Sem esses controles, o ganho de acurácia pode ser superado por riscos de conformidade e impactos reputacionais.
Nesse contexto, fortalecer governança de dados, cibersegurança e compliance com a LGPD é essencial para sustentar a inovação em IA. As empresas que constroem catálogos, taxonomias e trilhas de auditoria desde a origem têm mais autonomia para explorar novas fontes, reduzir vieses e responder rapidamente a incidentes.
Inclusão, viés e revisão humana: governança viva em larga escala
Da perspectiva de impacto social, Samanta Oliveira, do Mercado Livre, lembrou que dados também ampliam a inclusão financeira. Em cenários de alto volume, com milhões de usuários e centenas de transações por segundo, a empresa opera modelos de crédito que incorporam variáveis sociais, como o programa Bolsa Família, para avaliar capacidade de pagamento de públicos desbancarizados. Ao tratar dados como ativo estratégico, a organização busca equilibrar precisão e oportunidade.
Para Samanta, o ponto crítico é medir impacto sem eliminar chances de acesso e ascensão. “O viés não é bom nem ruim; é desvio que precisa de contexto e correção”, afirmou, citando casos em que análises estatísticas mostraram mulheres recebendo limites menores do que homens, não por discriminação explícita, mas por variáveis históricas de contrato. O foco, explicou, é identificar, contextualizar e ajustar, não varrer sinais sob o tapete.
Priscila Reis, da Accenture, ressaltou os limites da explicabilidade técnica e a importância de revisão humana quando o impacto sobre pessoas é alto. “Quando o impacto sobre pessoas é alto, a obrigação é permitir contestação. Mesmo que o modelo não seja totalmente transparente, a decisão não pode ser final”, resumiu. Na prática, isso se traduz em governança viva, com monitoramento contínuo, canais de auditoria e esteiras de revisão para decisões críticas.
Ao olhar para o próximo ciclo de inovação, os participantes chamaram atenção para os agentes de IA, sistemas mais autônomos que começam a operar com menor supervisão. Nesse cenário, os guardrails precisam nascer antes da implantação, com políticas, testes e limites de atuação bem definidos. Zavaglia destacou a necessidade de colaboração entre técnicos, juristas e gestores, reduzindo o risco de a regulação chegar atrasada.
No fim, a síntese do painel é direta: considerar dados como ativo estratégico exige uma arquitetura robusta de governança de dados, cibersegurança e qualidade, conectada à LGPD e a mecanismos de revisão humana. É esse alicerce que transforma dados em valor duradouro, reduzindo riscos, ampliando inclusão e sustentando a IA como motor de desenvolvimento no Brasil.