Inteligência Artificial: ética, segurança e sustentabilidade

Empresas já confiam à inteligência artificial  decisões que impactam crédito, saúde, segurança e contratações. A tecnologia veio para ficar, o desafio agora não é saber se ela funciona, mas garantir que funcione da forma certa.

Quem responde por eventuais erros? Como evitar vieses? E, principalmente, como assegurar que esses sistemas sejam éticos, seguros e sustentáveis?

O avanço técnico é inegável, mas não elimina as tensões sociais, jurídicas e ambientais que a IA traz consigo. À medida que a tecnologia se torna parte das decisões mais sensíveis da sociedade, ética, segurança e governança deixam de ser coadjuvantes e passam a definir o próprio sucesso da inovação.

Ética dos modelos de Inteligência Artificial

Modelos de aprendizado de máquina podem reproduzir preconceitos existentes nos dados de treinamento. Grupos demográficos menos representados tendem a ser desfavorecidos em classificações e recomendações.

No ambiente corporativo, esse risco cresce, sistemas usados em contratações, crédito ou atendimento já participam de decisões que moldam vidas e reputações.

A ética na IA não é apenas um debate técnico: é uma nova fronteira de gestão empresarial. Organizações que tratam a IA como extensão da cultura e dos valores corporativos estão mais preparadas para enfrentar os desafios regulatórios e reputacionais.

A falta de transparência de alguns sistemas agrava o problema, dificultando auditoria e correção. Casos documentados em recrutamento e concessão de crédito mostram como algoritmos podem reforçar desigualdades já presentes em estruturas sociais.

A preocupação empresarial se intensificou em 2024 e 2025. O relatório PwC Responsible AI Survey revelou que apenas 11% das companhias afirmam ter capacidades maduras em IA responsável.

Outro levantamento, o AI Governance Survey 2025, apontou que 43% das organizações já adotam políticas de risco específicas para modelos generativos. Esses números indicam avanço, mas ainda distante da prática generalizada.

Empresas AI First, como a Starian, tratam a ética como componente técnico e estratégico, integrando-a desde o design de modelos até a etapa de validação e uso.

Boas práticas de mitigação incluem:

• Diversificação dos dados;
• Monitoramento contínuo;
• Transparência em modelos;
• Políticas claras de uso responsável.

Regulação da IA no Brasil

A regulação da inteligência artificial no Brasil se torna prioridade diante do crescimento de sistemas automatizados e dos riscos éticos identificados. Projetos de lei, iniciativas do governo federal e debates jurídicos indicam que hoje o tema está mais presente nas agendas pública e privada do que em anos anteriores.

O Projeto de Lei PL-2338/2023 propõe normas específicas para uso de IA, responsabilização em casos de danos, transparência de algoritmos e proteção de dados pessoais. Esse avanço normativo representa um marco para o mercado brasileiro, que precisa equilibrar inovação com confiança.

Em junho de 2025, o Ministério da Fazenda publicou que a regulação equilibrada da IA ajudará a fortalecer o novo ciclo de desenvolvimento do país. Isso sinaliza que a IA deixará de ser apenas um diferencial competitivo para se tornar parte da infraestrutura regulatória e econômica do Brasil.

Para empresas que atuam em setores sensíveis, como o jurídico e a construção civil,  negócios onde a Starian é referência, a adequação antecipada será uma vantagem competitiva e reputacional.

A alucinação da Inteligência Artificial Generativa

A alucinação em inteligência artificial ocorre quando modelos produzem respostas falsas, imprecisas ou inconsistentes. Os fatores mais comuns incluem dados de treinamento limitados, suposições incorretas incorporadas ao modelo e vieses nos conjuntos de dados.

A questão é crítica porque mina a confiança, e confiança é o ativo mais valioso da IA corporativa.

O relatório da UX Tigers, publicado em 2025, indica que modelos de maior porte apresentam taxas mais baixas de alucinação, mas não eliminam o problema. Em setores como saúde, jurídico e construção, a acurácia contextual é vital. Por isso, líderes de tecnologia precisam estabelecer camadas de validação humana e mecanismos de aplicabilidade.

Para reduzir os riscos, algumas práticas já são consideradas referência:

• Qualidade dos dados de treinamento: utilização de bases representativas, balanceadas e constantemente atualizadas.
• Técnicas de recuperação aumentada (RAG): validação de respostas com fontes verificáveis para diminuir inconsistências.
• Supervisão humana contínua: revisão sistemática dos resultados antes da aplicação em contextos críticos.
• Modelos que sinalizam incerteza: sistemas que indicam o grau de confiabilidade da resposta, permitindo melhor avaliação por parte do usuário.

Segurança dos dados e IA

A aplicação de IA adicionou novos vetores de risco à segurança e à privacidade. Em um cenário em que modelos lidam com informações críticas, a governança de dados se tornou um pilar estratégico e não apenas técnico.

Um estudo da Fundação Getúlio Vargas (FGV) publicado em 2025 mostra que nenhuma das plataformas de IA generativa mais usadas no Brasil cumpre integralmente os requisitos da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Isso reforça a urgência de adotar padrões corporativos de segurança, como criptografia ponta a ponta, segregação de ambientes e auditorias externas.

A Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD), em seu Radar Tecnológico da IA Generativa, reforça que os riscos incluem coleta ampla de dados, tratamento por terceiros e dificuldades de monitoramento. O documento orienta empresas a adotar princípios de governança e monitoramento contínuo para reduzir vulnerabilidades.

Ações como:

1. Privacidade desde a origem;
2. Transparência nas integrações;
3. Monitoramento contínuo de riscos operacionais e reputacionais.

Assim, é possível consolidar a confiança necessária para escalar inovação com responsabilidade.

Sustentabilidade energética e IA

A inteligência artificial pode apoiar empresas em metas ambientais, sociais e de governança (ESG) ao mesmo tempo em que amplia eficiência operacional.

Contudo, o debate sobre IA sustentável vai além do uso de dados, envolve o próprio impacto energético dos modelos.

Um estudo da PwC indica que aplicações de IA em setores como agricultura, energia e transportes têm potencial para reduzir emissões globais em até 4% até 2030.

Casos práticos já mostram essa contribuição. Algoritmos aplicados ao setor de energia permitem prever falhas em redes elétricas e reduzir perdas. Na logística, rotas otimizadas com IA diminuem o consumo de combustíveis. Na construção civil, modelos de análise apoiam o planejamento de materiais e reduzem resíduos.

Além da dimensão ambiental, a sustentabilidade passa pelo uso mais racional dos próprios sistemas digitais. Bases de dados estruturadas evitam redundâncias, reduzem a necessidade de processamento excessivo e diminuem a pegada de carbono associada ao armazenamento e à operação de modelos.

 IA ética é a nova infraestrutura da confiança

A adoção da inteligência artificial expõe oportunidades e riscos em proporções semelhantes. A diferença entre empresas que lideram e as que apenas seguem está em como tratam esses dilemas.

Ética, regulação, segurança e sustentabilidade já não podem ser tratadas como aspectos paralelos, pois são o núcleo da competitividade no novo ciclo tecnológico.

A IA seguirá avançando, mas a forma como será usada depende das decisões humanas.  Empresas AI First assumem a responsabilidade de equilibrar inovação e propósito, e é esse equilíbrio que definirá quem realmente irá liderar o futuro.