As seguradoras estão cada vez mais integrando a IA em seus processos, mas isso traz novos desafios regulatórios e éticos. A transparência dos algoritmos e a prevenção da discriminação injusta são fundamentais para garantir a conformidade ética no uso da IA no setor de seguros.
Em 10 de julho de 2025, a Comissão Europeia lançou o rascunho final do Código de Prática de Inteligência Artificial de Uso Geral (GPAI), destinado a ajudar a indústria a cumprir as regras da Lei de IA. No entanto, o ato revela uma desconexão epistemológica e conceitual fundamental em sua abordagem à IA de uso geral, o que pode criar uma falsa confiança entre os reguladores.
Sam Peters, o Diretor de Produto da ISMS.online, explica como as marcas podem construir modelos de IA seguros, éticos e em conformidade em um cenário de ameaças em evolução. À medida que a inteligência artificial se torna cada vez mais integrada às operações comerciais, é fundamental que as organizações incorporem a conformidade como base de suas iniciativas de IA.
Na semana passada, os legisladores do Colorado decidiram adiar a implementação da Lei de Inteligência Artificial do Colorado (CAIA) até 30 de junho de 2026, exigindo que as empresas criem programas de governança e realizem avaliações de impacto regulares de sistemas de IA de alto risco. Enquanto isso, a abordagem federal limita a responsabilidade apenas à discriminação intencional, criando um ambiente regulatório dividido para as empresas.
Há uma incerteza regulatória significativa na supervisão global de IA, principalmente devido ao cenário legal fragmentado entre os países, o que dificulta a governança eficaz de sistemas de IA transnacionais. Michael Berger, da Munich Re, discute a importância de as empresas gerenciarem ativamente os riscos crescentes da IA, estabelecendo estruturas de governança e diversificando modelos para reduzir riscos sistemáticos.
Um novo relatório do Bipartisan Policy Center examina o complexo e frequentemente fragmentado panorama regulatório para ferramentas de inteligência artificial (IA) na saúde que estão fora da jurisdição da FDA. À medida que a IA se torna cada vez mais integrada aos cuidados de saúde, essas ferramentas operam dentro de um mosaico de regras federais, leis estaduais e padrões voluntários da indústria.
À medida que a IA se desenvolve em todo o mundo, está se tornando cada vez mais difícil empregar regulamentações eficazes. Sistemas de IA generativa, por exemplo, estão transformando indústrias de saúde a finanças, enquanto os governos tentam equilibrar inovação e riscos emergentes.
Uma nova pesquisa da Smarsh revelou que, enquanto as ferramentas de IA estão sendo adotadas rapidamente nos serviços financeiros do Reino Unido, muitos funcionários permanecem preocupados com a supervisão e conformidade. Embora mais de um terço dos trabalhadores use ferramentas como ChatGPT ou Microsoft 365 Copilot regularmente, 55% afirmam não ter recebido treinamento formal.
O DSPM desempenha um papel crucial em ajudar as organizações a se alinharem aos rigorosos requisitos do EU AI Act, especialmente na implantação segura de IA e na segurança de dados sensíveis. Ele proporciona visibilidade centralizada e controle sobre o ecossistema de IA, ajudando a identificar vulnerabilidades de dados e garantindo a conformidade regulatória.
A Comissão Europeia anunciou que a orientação fundamental para ajudar as empresas a cumprir as regras de inteligência artificial da União Europeia pode ser adiada até o final de 2025. Este atraso pode impactar milhares de empresas que precisam alinhar seus sistemas de IA com as novas regulamentações.
