5 Estratégias para Gestão de Risco de IA em Várias Jurisdições
Até o final de 2024, mais de 70 países já haviam publicado ou estavam elaborando regulamentações específicas para IA, e suas definições de “uso responsável” podem variar dramaticamente. O que incentiva a inovação em um mercado pode convocar à aplicação de regras em outro.
O resultado é um crescente emaranhado de leis que organizações globais precisam navegar à medida que expandem a IA através das fronteiras.
Por exemplo, a atual estratégia de IA do governo dos EUA enfatiza a adoção responsável da IA em toda a economia, focando na conformidade com as leis existentes em vez de criar novas regulamentações. Existe uma preferência pelo desenvolvimento orgânico de padrões e pela resposta a danos demonstrados, em vez de regulamentação preventiva. Enquanto isso, o Ato de IA da UE introduz classificações abrangentes baseadas em risco e impõe obrigações rigorosas para provedores, implementadores e usuários. Um sistema em conformidade na Califórnia pode falhar nos testes de transparência da UE; um algoritmo treinado em Nova York pode acionar uma análise de “alto risco” em Bruxelas.
1. Mapeie sua pegada regulatória
A governança global de IA começa com a visibilidade não apenas sobre onde suas ferramentas são desenvolvidas, mas também onde seus resultados e dados fluem. Um modelo de IA construído em um país pode ser implementado, retrainado ou reutilizado em outro, sem que ninguém perceba que entrou em um novo regime regulatório.
Organizações que operam em várias regiões devem manter um inventário de IA que capture cada caso de uso, relação com fornecedores e conjunto de dados, etiquetados por geografia e função de negócios. Este exercício não apenas esclarece quais leis se aplicam, mas também expõe dependências e riscos.
2. Compreenda os divisores que mais importam
Os riscos de conformidade mais significativos decorrem da suposição de que a IA é regulamentada da mesma forma em todos os lugares. O Ato de IA da UE classifica os sistemas por nível de risco — mínimo, limitado, alto ou inaceitável — e impõe requisitos detalhados para aplicações “de alto risco”, como contratação, concessão de crédito, saúde e serviços públicos. O não cumprimento pode resultar em multas de até €35 milhões ou 7% da receita anual global.
Em contraste, os EUA não possuem um único marco federal, de modo que alguns estados individuais, como Califórnia, Colorado e Illinois, optaram por implementar políticas focadas em transparência, privacidade do consumidor e mitigação de viés. Isso significa que um produto pode precisar de múltiplos modelos de conformidade.
3. Abandone a política de tamanho único
As políticas de IA devem estabelecer princípios universais — equidade, transparência, responsabilidade — mas não controles idênticos. Estruturas excessivamente rígidas podem prejudicar a inovação em algumas regiões, enquanto ainda perdem requisitos de conformidade essenciais em outras.
Em vez disso, projete uma governança que escale por intenção e geografia. Estabeleça padrões globais para IA ética, depois adicione orientações regionais e regras de implementação. Essa abordagem cria consistência sem ignorar nuances.
4. Envolva equipes jurídicas e de risco cedo e frequentemente
A conformidade com IA está mudando rápido demais para que o jurídico seja um ponto final. Incorporar consultores e líderes de risco desde o início do design e implementação da IA ajuda a garantir que os requisitos emergentes sejam antecipados, não apenas adaptados.
A colaboração interfuncional é agora essencial: as equipes de tecnologia, jurídico e risco devem compartilhar uma linguagem comum para avaliar o uso de IA, fontes de dados e dependências de fornecedores.
5. Trate a governança de IA como um sistema vivo
A regulamentação da IA não se tornará estagnada tão cedo. Enquanto o Ato de IA da UE toma forma, estados dos EUA elaboram suas próprias regras, e países introduzem estruturas concorrentes, a conformidade continua sendo um alvo em movimento.
As organizações que se mantêm à frente não tratam a governança como um projeto único — tratam-na como um ecossistema em evolução. Monitoramento, testes e adaptação tornam-se parte das operações diárias.
Conclusão
A abrangência da IA é global, mas seus riscos são intensamente locais. Cada jurisdição introduz novas variáveis que podem se acumular rapidamente se não forem gerenciadas. Tratar a conformidade como um requisito estático é como tratar o risco como uma auditoria única: perde-se os componentes em movimento.
As organizações que estão melhor posicionadas para o que vem a seguir são aquelas que veem a governança de IA como gestão de risco em movimento — uma estratégia que identifica exposições cedo, as mitiga por meio de controles claros e constrói resiliência em cada etapa de design e implementação.
