Governança de IA generativa na média empresa: política de uso, dados e fornecedores

Em quase toda empresa média que visitamos, a IA generativa chegou antes da política. Alguém do marketing usa um assistente para rascunhar textos, o jurídico testa resumos de contratos, o comercial cola a planilha de propostas para pedir uma análise. Nada disso é necessariamente ruim. O problema é que ninguém sabe exatamente quais ferramentas estão em uso, com quais dados e sob quais termos contratuais.

Proibir raramente funciona. As ferramentas estão a um clique no navegador e no celular. O caminho mais eficaz é oferecer uma alternativa autorizada e estabelecer regras claras para o que pode e o que não pode.

Um referencial que cabe no tamanho da empresa

O NIST publicou em 2024 o documento NIST AI 600-1, um perfil do AI Risk Management Framework específico para IA generativa. Ele descreve doze categorias de risco próprios ou ampliados por essa tecnologia, entre elas confabulação (respostas falsas apresentadas com confiança), privacidade de dados, segurança da informação e propriedade intelectual, e sugere ações organizadas pelas quatro funções do framework: governar, mapear, medir e gerenciar.

Para quem desenvolve aplicações sobre modelos de linguagem, a lista OWASP Top 10 for LLM Applications, na versão 2025, é a referência técnica mais usada. Ela inclui riscos como injeção de prompt, divulgação de informação sensível, vulnerabilidades na cadeia de suprimentos, tratamento inadequado das respostas e autonomia excessiva concedida a agentes.

A média empresa não precisa implementar tudo isso. Precisa de três peças bem feitas.

Peça 1: política de uso aceitável

A política deve caber em duas páginas e responder a perguntas práticas. Quais ferramentas estão autorizadas? Com que tipo de conta (corporativa, com termos negociados, ou pessoal)? Que dados podem ser inseridos? Quem revisa o conteúdo gerado antes de ele sair da empresa? O que fazer se alguém perceber que inseriu algo que não devia?

Duas regras costumam resolver boa parte do risco. A primeira: conteúdo gerado por IA que vai para cliente, órgão público ou publicação passa por revisão humana nomeada. A segunda: dados pessoais de clientes e colaboradores, segredos comerciais e informações de terceiros sob confidencialidade não entram em ferramentas sem contrato corporativo.

Peça 2: classificação de dados aplicada à IA

A política só funciona se as pessoas souberem classificar o que têm nas mãos. Uma classificação em quatro níveis é suficiente para a maioria das empresas.

Nível	Exemplos	Uso em IA generativa
Público	Site, catálogo, material de divulgação	Liberado em ferramentas autorizadas
Interno	Procedimentos, apresentações internas sem dados de clientes	Liberado apenas em contas corporativas
Confidencial	Propostas comerciais, preços, dados financeiros não publicados	Apenas em ferramenta corporativa com cláusula de não uso para treinamento
Restrito	Dados pessoais sensíveis, segredos industriais, dados sob sigilo contratual	Vedado, salvo projeto específico aprovado

A LGPD se aplica sempre que houver dados pessoais. Inserir dados de clientes em uma ferramenta de IA é uma operação de tratamento e precisa de base legal e finalidade compatível. Quando o fornecedor processa dados fora do Brasil, entram também as regras de transferência internacional. Nada disso impede o uso; exige que ele seja pensado.

Peça 3: revisão de fornecedores

A maior parte do risco de IA generativa em empresas médias está no contrato, não no modelo. Antes de autorizar uma ferramenta, vale verificar pontos objetivos:

• O fornecedor usa os dados inseridos para treinar modelos? Isso pode ser desativado contratualmente?
• Por quanto tempo os dados ficam retidos e onde são processados?
• Há registro de uso (logs) acessível ao administrador da empresa?
• O contrato prevê responsabilidades em caso de incidente de segurança?
• A ferramenta permite gestão centralizada de usuários e desligamento imediato de acesso?
• Se a ferramenta conecta a sistemas internos ou executa ações, quais permissões ela recebe?

O último ponto merece atenção especial. Assistentes que leem e-mails, acessam pastas compartilhadas ou executam tarefas em sistemas ampliam a superfície de ataque. É exatamente o cenário de injeção de prompt e autonomia excessiva que a OWASP descreve. A regra prática é dar a menor permissão necessária e exigir confirmação humana para ações irreversíveis.

Quem cuida disso

Em empresas médias, não faz sentido criar uma estrutura nova. Um grupo pequeno, com representantes de TI, jurídico ou encarregado de dados e uma área de negócio usuária, reunido mensalmente, dá conta. A pauta é fixa: novas ferramentas pedidas, incidentes, revisão da política a cada seis meses. Um inventário simples dos casos de uso em produção, com dono e classificação de risco, completa o mínimo.

Checklist de 30 dias

• Levantar quais ferramentas de IA generativa já estão em uso, sem caráter punitivo.
• Escolher e contratar ao menos uma alternativa corporativa com termos revisados.
• Publicar a política de uso aceitável em linguagem simples.
• Divulgar a classificação de dados com exemplos da própria empresa.
• Definir o grupo de governança e a pauta mensal.
• Criar o inventário de casos de uso com dono e nível de risco.

Governança bem desenhada acelera a adoção, porque tira das pessoas a dúvida sobre o que é permitido. Na nossa experiência, o uso aumenta depois que a política sai, não diminui.