A Agência Nacional de Proteção de Dados (ANPD) incluiu inteligência artificial e tecnologias emergentes entre os quatro temas prioritários de fiscalização para o biênio 2026-2027. Na prática, empresas que usam automação com dados pessoais já estão sob avaliação regulatória — independentemente da aprovação do Marco Legal da IA.
Amparada pela LGPD, a ANPD pode notificar organizações e exigir comprovações técnicas: mapeamento de robôs e agentes em operação, prova de que as IAs acessam apenas os dados necessários e registros auditáveis de decisões autônomas e de intervenções humanas.
“Quanto mais autônomos os sistemas se tornam, maior precisa ser o nível de governança sobre eles. A automação deixa de ser apenas uma ferramenta de apoio quando passa a operar processos críticos como aprovações financeiras, análise de documentos ou interpretação de contratos”, afirma Daniel Torres, CEO da Roboteasy, empresa brasileira de automação corporativa. Segundo ele, a gestão hoje administra um ambiente híbrido de colaboradores e agentes inteligentes.
Entre os riscos estão decisões baseadas em dados incorretos, falta de rastreabilidade, ausência de revisão humana, exposição de informações confidenciais e uso descontrolado de ferramentas de IA pelos times. “O erro mais comum é acreditar que automação reduz a necessidade de gestão. Na prática, a gestão só muda de natureza”, explica Torres.
Quatro pilares de governança
Com base na experiência da Roboteasy em mais de 15 mil automações para clientes como Krona, Britânia e Tirolez, Torres aponta quatro pilares a estabelecer antes da fiscalização:
1. Inventário e mapeamento completo
Documentar robôs, agentes e automações em operação: processos executados, dados acessados e nível de autonomia de cada ferramenta.
2. Controle de dados e acesso
Definir quais dados podem alimentar modelos de IA, revisar permissões e monitorar acessos em tempo real — cada sistema só com o mínimo necessário.
3. Rastreabilidade e auditoria
Manter logs de decisões automatizadas, bases de dados usadas, intervenções humanas e resultados, para comprovar responsabilidade.
4. Governança de decisões críticas
Estabelecer o que exige validação humana obrigatória: julgamento sensível, impacto financeiro relevante ou direitos de clientes não devem ficar 100% automatizados.
“Quando a busca por eficiência ignora qualidade, confiança do cliente ou governança, o ganho pode se transformar em risco. A próxima etapa da produtividade corporativa não será definida por quem adotar IA mais rápido, mas por quem conseguir integrá-la com controle, rastreabilidade e inteligência de gestão”, conclui Torres.
