AI Act amplia regras de transparência e exige revisão do uso de inteligência artificial pelas empresas
Regulamento prevê novas obrigações para empresas e sanções que podem chegar a € 15 milhões
Outubro de 2026 – A adoção acelerada da inteligência artificial pelas empresas entra em uma nova etapa de controle e transparência. Desde 2 de agosto, passaram a valer novas obrigações previstas no AI Act, legislação da União Europeia para inteligência artificial. As regras ampliam as exigências de transparência sobre o uso da tecnologia, incluindo a identificação de interações com determinados sistemas de IA e de conteúdos gerados ou manipulados por ela.
As exigências fazem parte do artigo 50 do regulamento, que integra a abordagem baseada em risco adotada pelo AI Act e prevê obrigações específicas de transparência para determinadas aplicações. Entre elas estão sistemas desenvolvidos para interagir diretamente com pessoas, como chatbots, que devem informar ao usuário que a interação ocorre com uma inteligência artificial.
Há ainda obrigações relacionadas à identificação de conteúdos gerados ou manipulados por IA e à sinalização de deepfakes e de determinados conteúdos de interesse público produzidos com a tecnologia. O descumprimento das regras de transparência pode resultar em multas de até € 15 milhões ou 3% do faturamento mundial anual da empresa no exercício anterior, prevalecendo o valor mais alto.
As regras também podem alcançar organizações estabelecidas fora da União Europeia. Empresas brasileiras que oferecem sistemas de IA no mercado europeu ou cujos resultados produzidos por esses sistemas são utilizados na UE podem estar sujeitas às exigências do AI Act. Para essas organizações, o novo cenário amplia a necessidade de entender como as aplicações estão inseridas nos processos e integradas aos demais sistemas da empresa.
Segundo Cristiano Franco, Diretor de IA da Engineering Brasil, parte do Grupo Engineering, essa complexidade aumenta conforme a tecnologia passa a fazer parte de diferentes pontos da operação.
“O desafio começa quando a inteligência artificial deixa de estar concentrada em uma aplicação e passa a fazer parte de diferentes processos e ferramentas da empresa. Nesse cenário, transparência exige capacidade de rastrear como essas soluções se conectam, quais dados e sistemas participam de cada fluxo e quais decisões ou ações são realizadas ao longo desse caminho”, explica Cristiano.
Transparência começa pelo mapeamento
Na prática, acompanhar o uso da IA exige entender as conexões que sustentam cada aplicação. Um chatbot pode consultar diferentes bases de dados, um agente pode executar tarefas em outros sistemas e uma ferramenta generativa pode estar incorporada a softwares utilizados diariamente pelos colaboradores.
Manter essa visibilidade envolve mapear as aplicações de IA, documentar integrações, definir responsáveis e estabelecer mecanismos de monitoramento. O desafio aumenta com a velocidade de adoção de novas ferramentas, que podem surgir em diferentes áreas ou ser incorporadas a plataformas que já fazem parte da operação.
Nesse cenário, governança e arquitetura passam a funcionar de maneira complementar. Enquanto a governança estabelece responsabilidades, políticas e critérios para o uso da IA, a arquitetura tecnológica precisa permitir que esses controles sejam aplicados e acompanhados na prática.
“A empresa precisa encontrar um equilíbrio entre permitir que as áreas explorem novas aplicações e manter visibilidade sobre o que está sendo utilizado. Quanto mais distribuída estiver a IA pela organização, maior será a importância de padrões de arquitetura, integração e governança que permitam acompanhar essas soluções sem criar controles diferentes para cada novo projeto”, explica.
Um exemplo prático desse tipo de trabalho foi o projeto desenvolvido pela Engineering Brasil para a Volvo Car Brasil. A montadora implementou a ferramenta DHuO para reforçar a segurança de suas APIs e ter mais controle sobre autenticação, autorização e acesso aos recursos do ambiente. A solução também passou a apoiar o monitoramento, o versionamento e a gestão do ciclo de vida das APIs.
O projeto, conduzido pela Engineering Brasil, foi desenvolvido com foco na segurança e na gestão das integrações, mas também mostra um desafio que ganha importância com a expansão da IA nas empresas: quanto mais sistemas, dados e aplicações estão conectados, maior é a necessidade de ter visibilidade sobre essas conexões e sobre o que acontece nesse ambiente.
O movimento europeu também chama atenção para organizações que ainda não são diretamente afetadas pelo AI Act. Com a IA cada vez mais integrada às operações corporativas, estruturar mecanismos de controle e rastreabilidade pode ajudar as empresas a se preparar para um ambiente de maior exigência sobre o uso da tecnologia.
“Esse movimento reforça a importância de as empresas conhecerem melhor o próprio ecossistema de IA. Ter clareza sobre como a tecnologia se conecta aos processos, quais controles existem e onde estão os principais pontos de atenção ajuda a sustentar a expansão dessas aplicações com mais segurança e consistência”, conclui Cristiano.
Publicação original: Empresas & Negócios
