Se você mora na União Europeia e usa produtos ou serviços movidos a IA para assuntos pessoais ou empresariais, a Lei de IA da UE provavelmente afetará você de alguma forma.

Você já deve ter visto um dos seus efeitos: marcadores ou divulgações indicando que uma imagem, vídeo, clipe de áudio ou outro conteúdo foi gerado ou manipulado usando IA em plataformas como o Instagram ou o TikTok(nova janela). Eles se tornaram aplicáveis em agosto de 2026 como parte das regras de transparência da Lei de IA da UE e fazem parte de uma lei muito mais ampla que está sendo introduzida em etapas.

A Lei de IA da UE também proíbe certos usos de IA, impõe requisitos rígidos a sistemas considerados de alto risco e estabelece regras para empresas que desenvolvem, fornecem ou usam IA, com diferentes disposições entrando em vigor em momentos diferentes.

Afinal, o que é exatamente a Lei de IA da UE, quais sistemas de IA ela abrange e o que significa para você ou para a sua empresa? Aqui está o que você precisa saber.

O que é a Lei de IA da UE?

A Lei de IA da UE é a lei da União Europeia para regulamentar a inteligência artificial. Conhecida formalmente como Regulamento (UE) 2024/1689, seu objetivo é tornar a IA mais segura, transparente, confiável e centrada no ser humano, ao mesmo tempo em que protege direitos fundamentais e permite a inovação e a adoção da IA na UE.

Em termos simples, você pode pensar na Lei de IA da UE como o GDPR da IA, embora regulamente coisas diferentes: o GDPR rege principalmente como os dados pessoais são coletados e processados, enquanto a Lei de IA da UE rege como os sistemas de IA são desenvolvidos, fornecidos, implantados e usados, especialmente quando podem afetar os direitos, a segurança ou decisões de vida importantes das pessoas.

Como o risco de IA é tratado na Lei de Inteligência Artificial da UE

Em vez de regulamentar toda a IA da mesma forma, a Lei de IA da UE adota uma abordagem baseada em risco, que pode ser classificada em quatro níveis:

  • Inaceitável (proibido)
  • Alto risco
  • Risco limitado (transparência)
  • Baixo risco ou sem risco

As primeiras oito proibições entraram em vigor em fevereiro de 2025, enquanto a última entra em vigor em dezembro de 2026.

Geralmente, quanto maior o dano potencial que um sistema de IA pode causar, mais rígidas são as regras. A lei não define formalmente quatro “níveis de risco”, mas suas regras geralmente são agrupadas em quatro categorias amplas para torná-las mais fáceis de entender.

Os exemplos do mundo real abaixo não são casos julgados sob a Lei de IA da UE. Em vez disso, eles ilustram os tipos de danos ou usos que a lei de IA foi projetada para prevenir, restringir ou regulamentar na UE.

IA de risco inaceitável

Certos usos de IA são considerados inerentemente inaceitáveis, em vez de algo que possa ser gerenciado por meio de mitigação de riscos, documentação ou supervisão. Aqui está o que é proibido:

Manipulação e engano

IA que manipula ou engana as pessoas para que tomem decisões prejudiciais que, de outra forma, não tomariam.

Um homem belga cometeu suicídio em 2023(nova janela) depois que um chatbot de IA o incentivou e espelhou seus sentimentos por semanas.

Exploração de pessoas vulneráveis

IA que se aproveita das pessoas por causa de sua idade, deficiência ou situação social ou econômica.

A plataforma de chatbot Character.AI e o Google concordaram em janeiro de 2026 em resolver processos judiciais(nova janela) sobre danos causados a adolescentes, incluindo uma ação de uma mãe cujo filho adolescente cometeu suicídio após desenvolver um profundo apego emocional por um chatbot que o incentivou a “voltar para casa” para ele.

Pontuação social

IA que classifica as pessoas com base em seu comportamento ou traços pessoais e usa essas pontuações para tratá-las de forma injusta.

O sistema de crédito social da China tem sido usado para proibir cidadãos com pontuação baixa de comprar passagens de avião ou trem, por exemplo. Em 2021, a China assinou um compromisso não vinculativo da ONU(nova janela) para acabar com a pontuação social, mas só continuou expandindo o sistema desde então, e não está claro quanto dele ainda é executado por IA.

Policiamento preditivo

IA que prevê se alguém cometerá um crime com base apenas em traços de personalidade ou perfilamento. Outros usos de IA na aplicação da lei, como avaliar evidências ou avaliar riscos com base em fatos verificáveis, são de alto risco, mas não proibidos.

Em dezembro de 2025, a polícia holandesa descontinuou o CAS, um algoritmo usado desde 2017 para prever onde o crime provavelmente aconteceria, depois que uma auditoria encontrou um viés reforçado pelo policiamento excessivo histórico em certos bairros.

Bancos de dados de reconhecimento facial

IA que raspa indiscriminadamente imagens da internet ou de filmagens de CFTV para construir bancos de dados de reconhecimento facial.

A empresa americana Clearview AI raspou bilhões de fotos on-line (incluindo muitas de cidadãos da UE) para órgãos de segurança e governamentais e foi multada em dezenas de milhões de euros por reguladores da UE(nova janela).

Reconhecimento de emoções

IA que tenta inferir como funcionários ou alunos se sentem em locais de trabalho ou escolas, exceto por razões médicas ou de segurança legítimas. O reconhecimento de emoções fora dessas duas configurações se enquadra nas regras de alto risco em vez de ser proibido.

Em 2018, uma escola de ensino fundamental em Hangzhou, na China, instalou câmeras em salas de aula(nova janela) que escaneavam os rostos dos alunos para medir o quão atentos e focados eles estavam, o que gerou um debate nacional sobre o monitoramento de crianças. O programa foi pausado após a repercussão negativa, mas o monitoramento semelhante logo se espalhou para outras escolas.

Até 2022, algumas haviam passado a usar tiaras de ondas cerebrais, com a vigilância se estendendo ao aprendizado remoto e ao rastreamento de lições de casa de férias(nova janela).

Perfilamento biométrico sensível

IA que usa dados biométricos para inferir traços como raça, opiniões políticas, filiação sindical, religião, vida sexual ou orientação sexual. A categorização biométrica para outros fins é de alto risco, não proibida.

Em 2025, o Congresso Mundial Uigur processou(nova janela) a Hikvision, a Huawei e a Dahua na França, alegando que a tecnologia de reconhecimento facial ajudou a identificar e perseguir os uigures.

Reconhecimento facial em tempo real pela polícia

Reconhecimento facial em tempo real usado pelas autoridades policiais em espaços públicos, exceto em um pequeno número de casos rigorosamente controlados, como encontrar pessoas desaparecidas ou sequestradas, prevenir uma ameaça iminente ou localizar suspeitos de crimes graves. O reconhecimento facial que não seja em tempo real, não esteja em um espaço público ou não seja usado pelas autoridades policiais é de alto risco em vez de proibido.

Em 2025, a Hungria proibiu eventos do Orgulho LGBTQ e aprovou uma lei permitindo que a polícia usasse reconhecimento facial em tempo real para identificar participantes. Grupos de liberdades civis contestaram a lei(nova janela), argumentando que ela violava diretamente o Artigo 5º da Lei de IA da UE. Em abril de 2026, o tribunal superior da UE decidiu que a Hungria havia violado os direitos fundamentais de pessoas LGBTQ; as acusações contra os organizadores do Orgulho foram retiradas e uma mudança de governo no mesmo mês revogou a proibição.

Abuso sexual e conteúdo íntimo não consensual

Sistemas de IA que geram material de abuso sexual infantil (CSAM) ou que geram ou manipulam representações sexualmente explícitas ou íntimas de pessoas reais e identificáveis sem o seu consentimento.

O Grok, o chatbot de IA integrado ao X, tinha um “modo picante” que gerava deepfakes sexualizados de pessoas reais, incluindo crianças, produzindo mais de 4,4 milhões de imagens em pouco mais de 9 dias. Em janeiro de 2026, procuradores-gerais de estados dos EUA exigiram que a xAI eliminasse o recurso, e vários processos judiciais se seguiram(nova janela).

IA de alto risco

Sistemas de IA de alto risco são permitidos no mercado da UE, desde que o fornecedor cumpra um conjunto exigente de obrigações. Um sistema de IA é considerado de alto risco de duas formas:

  1. É um produto ou o componente de segurança de um produto já coberto pela legislação de segurança de produtos da UE e sujeito a uma avaliação de conformidade por terceiros, como dispositivos médicos, máquinas, elevadores ou brinquedos. Esses sistemas são classificados como de alto risco no Artigo 6(1) e Anexo I, e se tornam sujeitos às obrigações de alto risco a partir de agosto de 2028.
  2. Enquadra-se em uma das categorias específicas de caso de uso listadas no Artigo 6(2) e Anexo III. As obrigações para esse grupo começam em dezembro de 2027 e incluem o seguinte:

Biometria

Isso inclui identificação biométrica remota que não seja em tempo real, não esteja em um espaço acessível ao público ou não seja usada pelas autoridades policiais, categorização biométrica para fins diferentes da inferência dos traços sensíveis proibidos acima, e reconhecimento de emoções fora do contexto do local de trabalho ou educacional (isso exclui a verificação biométrica básica, como desbloquear o celular com o rosto).

Uma escola de ensino médio na Suécia testou o reconhecimento facial para rastrear a frequência dos alunos em 2019. A autoridade de proteção de dados da Suécia multou a escola(nova janela), decidindo que os alunos não podiam consentir validamente dada a sua dependência em relação à escola.

Infraestrutura crítica

IA gerenciando infraestrutura digital, tráfego rodoviário ou o fornecimento de água, gás, aquecimento ou eletricidade é considerada de alto risco.

Em agosto de 2024, Praga implantou um sistema de controle de tráfego por IA(nova janela) que ajusta os tempos dos semáforos em tempo real com base nas condições atuais e prioriza o transporte público e veículos de emergência. É uma das primeiras implantações em grande escala desse tipo na Europa.

Educação e treinamento vocacional

IA que decide quem entra em uma escola ou programa de treinamento, dá notas, avalia o nível de educação adequado para alguém ou monitora alunos durante exames é considerada de alto risco.

O regulador de exames da Inglaterra usou um algoritmo para atribuir notas em 2020 depois que a pandemia de COVID cancelou os exames, fazendo downgrade de muitos alunos(nova janela) e prejudicando aqueles em escolas com histórico de menor desempenho. Isso gerou protestos e uma reviravolta do governo.

Emprego e gerenciamento de trabalhadores

Isso diz respeito à IA usada para triar ou avaliar candidatos a empregos, ou que afeta promoções, atribuição de tarefas ou monitoramento de desempenho no trabalho.

Um tribunal italiano considerou o algoritmo de classificação de entregadores da Deliveroo(nova janela) discriminatório(nova janela), pois penalizava entregadores de comida por baixa disponibilidade sem identificar motivos legítimos, como doença ou greves. A Deliveroo foi condenada a pagar indenização.

Serviços essenciais

IA que decide a elegibilidade para benefícios públicos ou assistência médica, avalia a solvabilidade de crédito, define preços de seguros de vida ou de saúde, ou faz a triagem de chamadas de emergência é considerada de alto risco.

As autoridades fiscais dos Países Baixos usaram um sistema algorítmico de risco de fraude que sinalizou incorretamente cerca de 26.000 pais(nova janela), visando desproporcionalmente pessoas com dupla nacionalidade, para reembolso de benefícios. O escândalo derrubou o gabinete holandês em janeiro de 2021.

Autoridades policiais

IA que avalia o risco de uma vítima ou infrator, avalia a confiabilidade de evidências ou faz perfilamento de pessoas durante investigações criminais é considerada de alto risco.

A Inglaterra e o País de Gales usam o OASys para pontuar o risco de reincidência de mais de 7 milhões de pessoas(nova janela), influenciando decisões de fiança, sentença e liberdade condicional. Avaliações oficiais descobriram que ele é menos preciso para indivíduos negros, asiáticos e de etnia mista do que para infratores brancos, e os prisioneiros têm capacidade limitada de contestar dados imprecisos usados em suas pontuações. Um sistema substituto (ARNS) está sendo desenvolvido, com um lançamento nacional previsto para 2026.

Migração, asilo e controle de fronteiras

Isso diz respeito à IA que avalia riscos de segurança ou migração, analisa pedidos de asilo em aplicativos ou identifica pessoas na fronteira.

O Ministério do Interior do Reino Unido recusou o pedido de asilo de uma mulher marroquina e seu filho(nova janela) citando um documento de segurança que se revelou inexistente. Em grau de recurso, um juiz de tribunal superior sugeriu que a carta de recusa mostrava sinais de alucinação por IA, chamando isso de “análogo a confiar em evidências falsas”.

Justiça e processos democráticos

IA que auxilia juízes na interpretação de fatos ou da lei, ou sistemas que possam influenciar resultados eleitorais ou a forma como as pessoas votam, é considerada de alto risco.

Talvez o exemplo mais conhecido: a Cambridge Analytica coletou dados de até 87 milhões de usuários do Facebook sem consentimento para construir perfis psicográficos para anúncios políticos direcionados(nova janela), notadamente para a campanha de Trump em 2016 e o referendo do Brexit.

Requisitos para sistemas de IA de alto risco

De acordo com a Lei de IA da UE, os sistemas de IA de alto risco devem atender a requisitos rigorosos antes de poderem ser colocados no mercado ou em uso. Eles incluem:

Gerenciamento de risco: os fornecedores devem identificar, avaliar e reduzir riscos potenciais ao longo de todo o ciclo de vida do sistema.

Qualidade dos dados: os dados de treinamento, validação e teste devem ser apropriados e gerenciados para reduzir erros e resultados discriminatórios.

Registros e rastreabilidade: os sistemas devem manter registros de suas atividades para que sua operação e resultados possam ser rastreados.

Documentação técnica: os fornecedores devem documentar como o sistema funciona, para o que foi projetado e como cumpre a Lei de IA.

Informações para implantadores: pessoas e organizações que usam o sistema devem receber instruções claras sobre suas capacidades, limitações e uso adequado.

Supervisão humana: os sistemas devem ser projetados para que pessoas qualificadas possam entender, monitorar e intervir em sua operação quando necessário.

Precisão, robustez e cibersegurança: os sistemas devem atender aos padrões adequados de precisão, confiabilidade, resiliência e proteção contra ameaças à segurança.

No entanto, o artigo 6(3) estabelece certas derrogações para sistemas de IA listados no Anexo III. Eles não devem ser considerados de alto risco se não “apresentarem um risco significativo de dano à saúde, segurança ou direitos fundamentais de pessoas naturais, inclusive por não influenciarem materialmente o resultado da tomada de decisões.” O Artigo 6(3) inclui mais detalhes sobre como definir se um sistema de IA se enquadra nessa derrogação.

IA de risco de transparência (risco limitado)

Para o risco de transparência, o Artigo 50 se concentra na IA que pode dificultar que as pessoas distinguam entre conteúdo gerado por IA ou criado por humanos. A preocupação é principalmente o engano, a falsificação de identidade, a desinformação, a manipulação e a fraude ao consumidor. Esses sistemas geralmente são permitidos, mas fornecedores e implantadores devem tornar o uso de IA suficientemente transparente. As obrigações de transparência do Artigo 50 entraram em vigor em agosto de 2026.

Existem quatro situações principais cobertas pelas regras de transparência da IA:

Interações de IA

Quando um sistema de IA interage diretamente com uma pessoa, o fornecedor deve deixar claro que ela está interagindo com IA em vez de um humano. Isso pode se aplicar a sistemas interativos que incluem IA conversacional ou agentes de atendimento ao cliente.

Um aviso de isenção de responsabilidade de IA deve ser fornecido desde o início da primeira interação e de forma acessível, clara e distinguível. IA que executa apenas em segundo plano ou se comunica de máquina para máquina não é coberta por esse requisito em particular.

Conteúdo padrão gerado por IA

Os fornecedores de sistemas de IA que geram ou manipulam texto, imagens, áudio ou vídeo devem tornar a saída tecnicamente identificável como gerada ou manipulada por IA, por exemplo, por meio de metadados legíveis por máquina.

Isso não significa necessariamente adicionar um marcador visível para a pessoa que visualiza o conteúdo. Ferramentas simples de edição que não alteram substancialmente a entrada de dados ou seu significado estão isentas.

Deepfakes e certos conteúdos de interesse público

Se uma organização criar ou manipular imagens, áudio ou vídeo de deepfake, um marcador legível por máquina por si só não é suficiente. Ela deve divulgar isso claramente ao público de forma facilmente perceptível, como por meio de um marcador visível ou uma nota audível.

O mesmo padrão se aplica a textos gerados ou manipulados por IA publicados para informar o público sobre assuntos de interesse público, a menos que um humano os tenha revisado significativamente e assumido a responsabilidade editorial por eles.

Reconhecimento de emoções e categorização biométrica

As pessoas devem ser informadas quando a IA estiver sendo usada para detectar suas emoções ou categorizá-las usando dados biométricos; isso se aplica quer o sistema também seja classificado como de alto risco ou não.

IA de baixo risco ou sem risco

A maioria dos sistemas de IA se enquadra nessa categoria e não está sujeita a requisitos obrigatórios adicionais na Lei de IA. Os exemplos incluem filtros de spam e IA usada em jogos eletrônicos. Os fornecedores ainda podem seguir voluntariamente as melhores práticas e códigos de conduta.

O que são modelos de GPAI e quais obrigações eles têm?

Modelos de GPAI (IA de uso geral) são modelos de IA projetados para lidar com muitas tarefas diferentes em vez de um propósito específico e restrito. Exemplos de modelos de GPAI incluem os grandes modelos de linguagem (LLMs) que alimentam o ChatGPT, o Gemini, o Claude e a Meta AI. Eles podem gerar ou analisar conteúdos e ser integrados a outros sistemas e aplicativos de IA.

Os modelos de GPAI estão sujeitos aos seus próprios requisitos de acordo com a Lei de IA. Os fornecedores devem manter documentação técnica, fornecer aos desenvolvedores downstream informações sobre as capacidades e limitações do modelo, cumprir as regras de direitos autorais da UE e publicar um resumo público descrevendo os tipos de dados (como texto, imagens, áudio ou vídeo) e fontes (por exemplo, conjuntos de dados públicos, conjuntos de dados privados, sites raspados, dados de usuários ou dados sintéticos) usados para treinar o modelo.

Os modelos de GPAI que representam risco sistêmico — poderosos ou amplamente usados o suficiente para que problemas com eles possam causar danos em grande escala na UE — enfrentam requisitos adicionais, incluindo avaliações de modelos e testes adversariais, gerenciamento contínuo de riscos, notificação de incidentes e proteções de cibersegurança mais fortes.

A Lei de IA da UE proíbe os sistemas de IA de usarem dados das pessoas para treinamento de IA?

Não. A Lei de IA da UE não proíbe o uso de dados das pessoas para treinamento de IA. Ela exige que sistemas de alto risco usem dados de boa qualidade e que fornecedores de IA de uso geral sejam transparentes sobre em que treinaram, mas se os dados pessoais podem ser usados legalmente para treinar a IA é regido principalmente pelo GDPR. As empresas devem ter uma base legal válida para processar dados pessoais e respeitar os direitos e salvaguardas de proteção de dados aplicáveis.

A Lei de IA da UE protege a propriedade intelectual?

Sim, mas apenas de forma limitada e indireta. A Lei de IA da UE não cria novos direitos de propriedade intelectual nem substitui a legislação de direitos autorais existente. No entanto, exige que os fornecedores de GPAI cumpram as regras de direitos autorais da UE, respeitem as exclusões dos titulares de direitos para mineração de texto e dados e publiquem um resumo do conteúdo usado para treinar seus modelos.

Cronograma de implementação da Lei de IA da UE

Aqui estão as datas importantes que você precisa saber:

1º de agosto de 2024: A Lei de IA da UE entrou em vigor.

2 de fevereiro de 2025: as disposições gerais e definições da Lei começaram a se aplicar, juntamente com as primeiras oito proibições de práticas de IA proibidas. Os requisitos para que fornecedores e implantadores apoiem o letramento em IA entre a equipe também começaram a se aplicar.

2 de agosto de 2025: as regras para modelos de GPAI entraram em vigor, juntamente com disposições que cobrem governança de IA e penalidades.

27 de julho de 2026: O AI Omnibus entrou em vigor. Conhecido formalmente como Regulamento (UE) 2026/1744, o AI Omnibus é uma alteração de 2026 à Lei de IA da UE projetada para simplificar sua implementação, reduzir encargos de conformidade e dar mais tempo a empresas e reguladores para se prepararem, mantendo as proteções fundamentais de segurança e direitos da Lei.

2 de agosto de 2026: a maior parte do restante da Lei de IA tornou-se aplicável, incluindo as regras de transparência que exigem divulgação ou marcação técnica para certos sistemas de IA e conteúdos gerados por IA.

2 de dezembro de 2026: a nona proibição que abrange CSAM gerado por IA e representações intimistas ou sexualmente explícitas não consensuais entra em vigor. Os fornecedores de sistemas de IA colocados no mercado antes de 2 de agosto de 2026 que geram texto, imagens, áudio ou vídeo sintéticos também devem cumprir os requisitos de marcação legível por máquina da Lei até essa data.

2 de agosto de 2027: os Estados-Membros da UE devem ter pelo menos um ambiente regulatório experimental nacional de IA disponível até essa data para que as empresas desenvolvam e testem sistemas de IA sob supervisão regulatória.

2 de dezembro de 2027: as regras de IA de alto risco começam a se aplicar a sistemas usados em áreas sensíveis, como biometria, infraestrutura crítica, educação, emprego, serviços essenciais, aplicação da lei, migração e administração da justiça.

2 de agosto de 2028: os requisitos de alto risco começam a se aplicar a sistemas de IA que fazem parte, ou são componentes de segurança, de produtos regulamentados cobertos pela legislação de produtos da UE, como certas máquinas, dispositivos médicos, brinquedos e elevadores.

Como preparar sua empresa para conformidade com a Lei de IA da UE

Para as empresas, a maior mudança prática é que a conformidade começa com a identificação de qual função a empresa desempenha e que tipo de IA ela usa. Uma empresa que simplesmente usa um assistente de escrita com IA terá muito menos obrigações do que uma que desenvolve um algoritmo de contratação, vende um dispositivo médico alimentado por IA ou fornece um modelo de GPAI. A Lei também pode se aplicar a empresas fora da UE se elas colocarem sistemas de IA ou modelos de GPAI no mercado da UE ou se a saída de seu sistema de IA for usada na UE.

Para se preparar e manter a conformidade com a Lei de IA da UE, sua empresa deve:

Saber qual IA você usa: acompanhe os sistemas de IA usados em suas equipes (incluindo ferramentas de terceiros) e entenda para que estão sendo usados. Isso pode incluir IA usada em RH, atendimento ao cliente, marketing, segurança, análise e outros processos de negócios.

Determinar sua função: estabeleça se sua empresa é uma fornecedora que desenvolve ou vende um sistema de IA, uma implantadora que usa um, ou uma importadora ou distribuidora. Diferentes obrigações se aplicam a cada função.

Classificar a IA por risco: verifique se algum uso de IA é proibido, de alto risco, sujeito a requisitos de transparência ou de risco mínimo. Se você estiver usando IA para filtrar candidatos a empregos, por exemplo, as regras são consideravelmente mais rígidas do que para filtros de spam de IA.

Interromper usos de IA proibidos: audite suas ferramentas e fluxos de trabalho de IA em busca de práticas proibidas e desative ou substitua sistemas que ultrapassem o limite. Concentre-se especialmente na IA usada para monitorar funcionários, fazer perfilamento de pessoas, analisar dados biométricos, manipular comportamentos ou fazer avaliações sensíveis sobre indivíduos.

Treinar funcionários que usam IA: fornecedores e implantadores devem tomar medidas para apoiar o letramento em IA entre funcionários e outras pessoas que operam sistemas de IA em seu nome. O treinamento deve refletir como a IA está realmente sendo usada e os riscos envolvidos.

Atender aos requisitos de transparência da IA: pode ser necessário informar as pessoas quando elas estiverem interagindo com IA, usar marcadores em certos conteúdos gerados ou manipulados por IA ou informar as pessoas quando sistemas de reconhecimento de emoções ou categorização biométrica permitidos estiverem sendo usados.

Aplicar controles mais rígidos à IA de alto risco: os fornecedores devem gerenciar riscos, usar dados apropriados, manter documentação e registros, garantir a supervisão humana e atender a requisitos de precisão, segurança e confiabilidade. Eles também podem precisar concluir avaliações de conformidade e registrar o sistema. As empresas que usam IA de alto risco devem seguir as instruções do fornecedor, monitorar seu desempenho e manter os registros exigidos.

Verificar obrigações de GPAI: se você fornece modelos de GPAI, tem requisitos separados que cobrem documentação técnica, informações para desenvolvedores downstream, conformidade com direitos autorais e resumos do conteúdo de treinamento. Modelos que representam risco sistêmico enfrentam requisitos adicionais de segurança e cibersegurança.

Revisar fornecedores de IA: se você usa IA de terceiros, verifique os sistemas fornecidos pelos vendedores, como eles são classificados, qual documentação está disponível e quem é responsável por cumprir cada parte da Lei de IA da UE. Modificar ou alterar a marca de certos sistemas de IA também pode transferir responsabilidades do fornecedor para sua empresa.

Manter a governança de IA atualizada: os sistemas de IA, seus usos e a lei podem mudar. As empresas devem documentar como a IA é usada, monitorar os sistemas em busca de novos riscos ou incidentes e reavaliar a conformidade quando um sistema de IA for substancialmente alterado ou reaproveitado.

A conformidade com a Lei de IA não substitui outras obrigações legais. As empresas que usam dados pessoais, material protegido por direitos autorais ou IA em setores regulamentados também podem precisar cumprir leis como o GDPR, regras de direitos autorais da UE, leis de proteção ao consumidor e regulamentos específicos do setor.

Construa uma abordagem de IA focada na privacidade

A Lei de IA da UE adota uma abordagem de IA baseada em riscos, e você não precisa necessariamente usar IA para ser afetado por ela. Se você mora na UE, a IA pode influenciar o conteúdo que você vê, os serviços com os quais interage ou as decisões tomadas sobre você, como se você pode comprar certas coisas. Familiarizar-se com a Lei pode, portanto, ajudá-lo a entender quando a IA deve ser divulgada, quais proteções se aplicam e quando você pode questionar ou contestar como um sistema de IA está sendo usado.

Para as empresas, as obrigações dependem da função que a organização desempenha, de como seus sistemas de IA são usados e do nível de risco envolvido.

Para quem opta por usar IA, o Lumo oferece uma alternativa europeia de IA focada na privacidade. Nosso assistente de IA nunca registra seus chats nem treina com seus dados. Seus dados são protegidos com criptografia com acesso zero para que apenas você possa lê-los. Nem mesmo o Proton pode ver seus dados.

As mesmas proteções se estendem ao Lumo for Business, nosso assistente de IA para equipes, que permite que as organizações forneçam aos funcionários uma ferramenta de IA aprovada, ajudando a manter privados dados confidenciais da empresa, dos clientes e outros dados sensíveis. O uso do Lumo não torna por si só uma empresa em conformidade com a Lei de IA da UE, mas pode apoiar uma abordagem mais consciente da privacidade ao adotar e governar a IA em toda uma organização.

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Se você é novo no assunto da IA ou quer entender a tecnologia por trás dessas regras, confira nosso guia sobre IA para uma análise aprofundada sobre privacidade em IA, vigilância, riscos de segurança e uma visão geral das práticas frequentemente enganosas de alguns dos fornecedores de IA mais populares.