Pesquisas originais, análises técnicas e recomendações de política pública produzidas pela equipe do IBGIA sobre governança de Inteligência Artificial.
23
Working Papers
22
Policy Briefs
2026
Acesso aberto
IBGIA Working Paper Series — ISSN registrado · DOI via Crossref · Acesso aberto e gratuito.
Working Papers
Pesquisas originais com análise empírica e contribuições metodológicas
WP-2026-001março de 2026
Governança de IA no Brasil: Análise Comparativa do PL 2338/2023 com o EU AI Act e os Princípios da OECD
André NakamuraThiago Almeida
Este working paper apresenta uma análise comparativa do Projeto de Lei nº 2.338/2023, que institui o Marco Legal da Inteligência Artificial no Brasil, com o Regulamento Europeu de Inteligência Artificial (EU AI Act) e os Princípios de IA da OECD. A análise identifica convergências, divergências e lacunas regulatórias, propondo recomendações para o aprimoramento do marco regulatório brasileiro. Conclui-se que, embora o PL 2338/2023 incorpore elementos fundamentais das referências internacionais, há oportunidades significativas de fortalecimento nas áreas de classificação de risco, mecanismos de fiscalização, governança institucional e participação social.
Framework de Avaliação de Maturidade em Governança de IA: Uma Proposta Brasileira
André NakamuraThiago Almeida
Este working paper propõe um framework de avaliação de maturidade em governança de Inteligência Artificial adaptado ao contexto brasileiro. O modelo estrutura-se em cinco níveis de maturidade — Inicial, Básico, Intermediário, Avançado e Referência — e oito dimensões de avaliação: Estratégia, Pessoas, Processos, Dados, Tecnologia, Ética, Compliance e Monitoramento. O framework incorpora elementos específicos do ecossistema regulatório e socioeconômico brasileiro, incluindo alinhamento com a LGPD e o PL 2338/2023. Não constitui um programa de certificação, mas uma ferramenta de autoavaliação e melhoria contínua.
Maturidade em IAFramework de AvaliaçãoGovernançaLGPD
Mapeamento de Riscos Algorítmicos no Setor Público Brasileiro
Thiago AlmeidaAndré Nakamura
Este working paper propõe um framework de avaliação de vieses algorítmicos adaptado ao contexto brasileiro. A crescente adoção de sistemas de IA em setores críticos — crédito, segurança pública, justiça, saúde e assistência social — amplifica riscos de discriminação que incidem desproporcionalmente sobre populações historicamente marginalizadas. O framework estrutura-se em cinco dimensões: Representatividade dos Dados, Equidade de Resultados, Transparência, Participação de Grupos Afetados e Monitoramento Contínuo. Inclui um estudo de caso ilustrativo em credit scoring.
Regulação Setorial de IA no Brasil: Saúde, Educação e Setor Público
Thiago AlmeidaAndré Nakamura
Este working paper examina as interações, sobreposições e lacunas entre o Marco Legal da IA (PL 2338/2023) e os marcos regulatórios setoriais da saúde, educação e setor público. A análise revela três desafios estruturais: fragmentação regulatória, disparidade de capacidade das agências competentes (ANVISA, MEC/INEP, TCU), e ausência de guias de implementação setoriais. O paper propõe um modelo de 'regulação em camadas' e recomendações concretas para harmonização.
IA Generativa e Direito Autoral: Impactos para o Mercado Criativo Brasileiro
André Nakamura
Este working paper analisa as tensões entre a IA generativa e o direito autoral brasileiro. Examina o uso de obras protegidas no treinamento de modelos, a titularidade sobre obras geradas por IA, e os impactos econômicos sobre o mercado criativo nacional (2,1 milhões de trabalhadores formais, R$ 203 bilhões em 2023). Compara abordagens do direito comparado (UE, EUA, UK, China) e propõe recomendações para reforma do marco autoral brasileiro.
IA GenerativaDireito AutoralMercado CriativoLei 9.610/1998
Governança de IA no Judiciário Brasileiro: Mapeamento, Riscos e Recomendações
Thiago AlmeidaAndré Nakamura
O Brasil tem um dos Judiciários mais digitalizados do mundo — com 60+ sistemas de IA em uso, incluindo VICTOR (STF), RADAR (TST) e SINAPSES (CNJ). Este working paper realiza o primeiro mapeamento abrangente desses sistemas, analisa riscos de viés, violação do dever de motivação e opacidade, e propõe framework de governança baseado em cinco princípios constitucionais, com recomendações concretas para o CNJ e o Congresso.
Desinformação Algorítmica e Processos Eleitorais: Análise de Mecanismos, Impactos e Respostas Regulatórias
André NakamuraThiago Almeida
Este working paper analisa os mecanismos técnicos da desinformação algorítmica eleitoral (deepfakes, texto sintético, bots, micro-targeting), examina evidências de impacto sobre comportamento eleitoral e compara respostas regulatórias (EU DSA/AI Act, EUA, UK, Brasil). Propõe framework analítico de quatro dimensões para avaliar medidas de mitigação e recomendações específicas para o TSE e o Congresso antes das eleições de 2026.
IA e Privacidade por Design: Obrigações, Metodologias e Casos de Uso no Contexto Brasileiro
André NakamuraThiago Almeida
Este working paper analisa as intersecções normativas entre a LGPD e o PL 2338/2023, mapeando as obrigações de privacidade aplicáveis a sistemas de IA e propondo um framework de Privacy by Design para IA (PbD-IA). O paper discute tensões regulatórias específicas — memorização de dados de treinamento, dados inferenciais sensíveis, TDM em modelos generativos — e propõe um Relatório Unificado RIPD-AIA e casos de uso em crédito, RH e atendimento público.
IA e Sustentabilidade: Impactos Ambientais, Consumo Energético e Oportunidades para o Brasil
Thiago AlmeidaAndré Nakamura
A IA apresenta dupla face ambiental: impactos crescentes de data centers (energia, água, minerais críticos) e oportunidades para acelerar a transição energética e proteger a Amazônia. Este working paper analisa a pegada ambiental da IA no Brasil, mapeando o crescimento do setor de data centers, propõe métricas de avaliação ambiental (EIS, WIS, CFI) e recomenda inclusão de obrigações ambientais no PL 2338/2023 e política nacional de data centers sustentáveis.
Responsabilidade Civil por Danos Causados por IA Generativa: Teoria, Casos e Propostas para o Brasil
André NakamuraThiago Almeida
Deepfakes, alucinações de chatbots, discriminação algorítmica sistêmica — o Código Civil, o CDC e o Marco Civil da Internet não oferecem resposta adequada. Este working paper analisa lacunas do ordenamento brasileiro, examina a AI Liability Directive europeia, e propõe framework de responsabilidade civil proporcional ao controle, com inversão do ônus em alto risco, acesso à evidência técnica e solidariedade na cadeia fornecedor-desenvolvedor-operador.
IA e Segurança Pública no Brasil: Reconhecimento Facial, Predictive Policing e Direitos Fundamentais
Thiago AlmeidaAndré Nakamura
O Brasil é um dos países com maior uso de FR e predictive policing no mundo — sem regulação específica. Este working paper mapeia 7+ implantações de reconhecimento facial, 5+ sistemas de predictive policing estaduais e uso de IA em decisões de liberdade em 5 TJs; documenta casos de prisão indevida por falso positivo racial; e propõe framework de governança com 5 princípios constitucionais e recomendações para Congresso, CNJ, estados e ANPD.
IA e Acesso à Justiça no Brasil: Sistemas de Assistência Jurídica Automatizada, Riscos e Oportunidades
André NakamuraThiago Almeida
Com 84 milhões de processos em tramitação e 75% da população sem acesso efetivo à justiça, a IA jurídica pode democratizar — ou aprofundar desigualdades. Este working paper mapeia VICTOR, RADAR, SINAPSES e a Legal Tech privada brasileira; analisa riscos de alucinações, viés preditivo, exercício ilegal da advocacia e sigilo profissional; e propõe framework de governança com recomendações para OAB, CNJ, Defensoria Pública e PL 2338/2023.
Automação, Inteligência Artificial e Desigualdade Regional no Brasil: Vulnerabilidades, Oportunidades e o Papel da Regulação
Thiago AlmeidaAndré Nakamura
A automação por IA não impacta o Brasil de forma uniforme. Norte e Nordeste concentram 38% dos empregos em ocupações com alto risco de automação, enquanto a capacidade de absorção é 3,2x menor que no Sudeste. Este working paper mapeia o Índice de Vulnerabilidade Regional à Automação (IVRA) por macrorregião, documenta o colapso do modelo de call centers nordestinos e propõe a Avaliação de Impacto Territorial da IA (AITA), o Fundo de Transição Tecnológica Regional (FTTR) e o Programa Nacional de Requalificação Territorial (PNRT) como instrumentos regulatórios com dimensão territorial explícita.
Desigualdade RegionalAutomaçãoMercado de TrabalhoNorte e Nordeste
Regulação de Modelos de Fundação no Brasil: Obrigações para Desenvolvedores de IA Generativa sob o PL 2338/2023
André NakamuraThiago Almeida
O PL 2338/2023 regula sistemas de IA por nível de risco da aplicação, criando uma lacuna estrutural: desenvolvedores de modelos de fundação (GPT-4, Claude, Gemini, Llama) não têm obrigações específicas no Brasil. Este working paper analisa o debate regulatório global (EU AI Act GPAI provisions, China, EUA), propõe três categorias de modelos de fundação com obrigações proporcionais (RFC, RFB, RFA), sistema de responsabilidade compartilhada em cascata, nulidade de cláusulas contratuais que concentram responsabilidade em integradores de API e criação do Registro Nacional de Modelos de Fundação (CNPJ-IA).
IA e Proteção de Dados de Crianças e Adolescentes no Brasil: Lacunas Regulatórias, Riscos Algorítmicos e Propostas de Reforma
André NakamuraThiago Almeida
O Brasil tem 50 milhões de crianças e adolescentes online e nenhum sistema regulatório específico de IA que os proteja. Este working paper mapeia riscos em EdTechs (73% coletam dados sem cumprir LGPD), algoritmos de recomendação de redes sociais (evidências de dano em saúde mental), jogos com mecânicas exploratórias e sistemas públicos de saúde e assistência social. Documenta o silêncio absoluto do PL 2338/2023 sobre crianças e propõe capítulo específico com proibições absolutas, Código de Conduta para EdTechs (CCE) e regulamentação do art. 14 da LGPD pela ANPD.
IA e Mercado de Crédito no Brasil: Viés Algorítmico, Assimetria de Informação e Proteção do Consumidor
André NakamuraThiago Almeida
Consumidores negros recebem taxas de juros 23% maiores para o mesmo perfil de risco documentado no Brasil. Este working paper analisa o ecossistema de scoring algorítmico (Serasa, bureaus, bancos, fintechs), documenta viés racial, geográfico e de gênero com dados de 2,4 milhões de operações, examina proxies discriminatórios em modelos de crédito alternativo e propõe o Padrão de Equidade Algorítmica para Crédito (PEAC), direito à explicação substantiva, auditoria independente bienal e tipificação da discriminação algorítmica em crédito como prática abusiva no CDC.
IA e Propriedade Intelectual no Brasil: Autoria Algorítmica, Patentes de IA e o Regime de Direitos Autorais
André NakamuraThiago Almeida
A LDA e a LPI foram escritas para criadores humanos — e a IA generativa expõe seus limites em três frentes: autoria de obras geradas por IA (domínio público ou proteção?), licitude do treinamento com obras protegidas (zona cinzenta no Brasil) e titularidade de invenções assistidas por IA. Este working paper documenta o impacto no mercado criativo brasileiro (R$ 1,2-2,8 bilhões de perda até 2027), propõe emendas à LDA e LPI, sistema de licença coletiva para treinamento de IA via OGDIA e critérios anti-patent-flooding para o INPI.
IA e Mercado de Trabalho no Brasil: Triagem Algorítmica de Candidatos, Monitoramento de Trabalhadores e Proteção de Dados
Thiago AlmeidaAndré Nakamura
67% das empresas brasileiras com mais de 500 funcionários usam IA no recrutamento — sem regulação, sem transparência e com viés documentado. Este working paper mapeia viés racial (22% menos aprovações para negros em vídeoentrevistas), viés de sotaque regional e de gênero em sistemas de triagem; documenta a 'desativação algorítmica' de gig workers sem revisão humana; e propõe emendas à CLT criando título específico para trabalho digital, regulação de plataformas pelo MTE e obrigações adicionais no PL 2338/2023 para decisões de emprego por IA.
Recrutamento AlgorítmicoGig EconomyCLTMonitoramento de Trabalhadores
IA e Soberania Tecnológica no Brasil: Dependência de Infraestrutura, Nuvem e Modelos Estrangeiros
Thiago AlmeidaAndré Nakamura
94% da computação em nuvem usada no Brasil é de hyperscalers norte-americanos; 100% dos LLMs de fronteira são estrangeiros; 78% dos dados de cidadãos brasileiros processados por IA transitam por servidores fora do país. Este working paper mapeia as três camadas da dependência tecnológica em IA — infraestrutura, modelos fundacionais e dados de treinamento — e propõe a Estratégia Nacional de Soberania em IA (ENSA-IA) com quatro vetores: capacidade computacional soberana (PNIA, 10.000 GPUs até 2030), ecossistema de modelos nacionais (PMFB + INAIA), regulação de transferência de dados para IA e programa de talentos.
Soberania DigitalComputação em NuvemLLMsPolítica Industrial de IA
IA e Federalismo Regulatório no Brasil: Conflitos de Competência entre União, Estados e Municípios na Governança de IA
André NakamuraThiago Almeida
47 iniciativas legislativas subnacionais sobre IA já foram aprovadas ou tramitam no Brasil — criando mosaico regulatório que fragmenta proteção de direitos e gera insegurança jurídica. Este working paper mapeia conflitos de competência constitucional (arts. 22, 24 e 30 da CF) em temas como reconhecimento facial, cadastros de IA e agências estaduais, e propõe o Sistema Nacional de Governança em IA (SNGIA): modelo federativo cooperativo com ANPD como coordenadora nacional, Câmaras Estaduais de IA e Comitês Municipais obrigatórios em municípios acima de 100 mil habitantes.
IA e Acesso à Informação Pública no Brasil: Opacidade Algorítmica, LAI e o Direito à Explicação do Cidadão
Thiago AlmeidaAndré Nakamura
38 sistemas de IA identificados em uso por órgãos federais brasileiros — do Robô Harpia (Receita Federal) ao SIBE-IA (INSS) — operam sem transparência. Pedidos LAI do IBGIA foram negados com fundamento em 'segredo comercial do fornecedor': quando o Estado terceiriza IA, terceiriza também a opacidade. Este paper analisa a lacuna estrutural da LAI diante de algoritmos governamentais e propõe três emendas criando o direito à Explicação Algorítmica Pública e o Cadastro Nacional de IA Pública (CNAIP), gerido pela CGU.
IA e Saúde Mental no Ambiente de Trabalho: Monitoramento de Bem-Estar, Riscos de Vigilância e Proteção Regulatória
Thiago AlmeidaAndré Nakamura
O mercado de welltech corporativo cresceu 340% no Brasil (2022-2025), movimentando R$ 2,1 bilhões. Empresas monitoram padrões de e-mail, tom de voz em reuniões e wearables para inferir estresse e burnout — e reutilizam esses dados em decisões de promoção e demissão. Este paper documenta três casos de vigilância psicológica corporativa, analisa a ilegalidade do consentimento como base LGPD na relação de emprego para dados de saúde, e propõe o Protocolo de Bem-Estar com Privacidade (PBP) com separação técnica obrigatória entre dados de cuidado e dados de gestão.
IA e Combate à Lavagem de Dinheiro no Brasil: Sistemas AML Algorítmicos, Falsos Positivos e Inclusão Financeira
André NakamuraThiago Almeida
O COAF recebeu 6,8 milhões de comunicações em 2024 — crescimento de 340% em 5 anos — mas produziu apenas 12.400 relatórios de inteligência (0,18% de conversão). Taxa de falsos positivos de 95-99% gera 'debanking' algorítmico: 340 mil contas encerradas e 1,2 milhão de Pix bloqueados em 2024. Consumidores negros têm 2,3x mais chance de ser flagrados para a mesma movimentação. Este paper propõe framework de AML Responsável: calibração de limiares com métricas de equidade, direito à explicação, canal de contestação em 5 dias úteis e porto seguro de inclusão financeira.
Recomendações executivas para gestores, parlamentares e reguladores
PB-2026-001março de 2026
O que muda com o Marco Legal da IA: Guia para Gestores Públicos
André Nakamura
O PL nº 2.338/2023, que institui o Marco Legal da Inteligência Artificial no Brasil, traz implicações diretas para a administração pública. Este policy brief analisa as principais mudanças que afetarão órgãos governamentais e apresenta recomendações práticas para gestores se prepararem para o novo cenário regulatório, incluindo avaliação de impacto algorítmico, direito de explicação, governança interna e responsabilização.
Gestores PúblicosMarco LegalConformidadeAvaliação de Impacto
IA e LGPD: Gaps Regulatórios e Propostas de Harmonização
Thiago Almeida
A LGPD e o PL de IA regulam dimensões complementares, porém nem sempre harmônicas, do ecossistema digital brasileiro. Este policy brief identifica os principais gaps regulatórios entre os dois marcos normativos, analisa riscos de sobreposição e lacuna, e propõe recomendações concretas para harmonização. Dirigido a parlamentares, gestores públicos e profissionais de compliance.
Governança de IA para PMEs Brasileiras: Um Guia Prático
André Nakamura
Pequenas e médias empresas brasileiras que utilizam, desenvolvem ou comercializam sistemas de IA precisam adotar práticas de governança responsável — e serão obrigadas a fazê-lo com a aprovação do Marco Legal da IA. Este policy brief oferece orientação prática e proporcional ao porte da organização: inventário de sistemas, classificação de risco, avaliação de impacto básica e roteiro de implementação progressiva em quatro fases.
Checklist de Conformidade com o PL 2338/2023: Guia Prático para Organizações
André Nakamura
Com o Marco Legal da IA em tramitação na Câmara dos Deputados, organizações precisam iniciar agora a avaliação de seu nível de conformidade. Este policy brief apresenta um checklist estruturado em seis domínios — classificação de sistemas, avaliação de impacto algorítmico, transparência, direitos dos titulares, governança interna e requisitos setoriais — com itens práticos e um roteiro de 90 dias para implementação.
ConformidadePL 2338/2023ChecklistMarco Legal da IA
Com eleições presidenciais em 2026, o Brasil enfrenta riscos crescentes de deepfakes eleitorais, desinformação gerada por IA em escala e micro-targeting comportamental. Este policy brief identifica os principais riscos (deepfakes, astroturfing automatizado, ataques à confiança na urna eletrônica) e propõe oito salvaguardas concretas para o TSE, Congresso, plataformas digitais e partidos políticos.
Governança de IA em Instituições Financeiras: Guia para Conformidade com BACEN e CMN
André NakamuraThiago Almeida
Bancos, fintechs e cooperativas de crédito são grandes usuários de IA, com aplicações em scoring de crédito, detecção de fraudes, AML/KYC e atendimento ao cliente. Este policy brief mapeia como o PL 2338/2023 se integra à regulação existente (BACEN/CMN), classifica os principais sistemas financeiros de IA por nível de risco, e orienta sobre explicabilidade, mitigação de viés e estrutura de governança para o setor.
BACENSetor FinanceiroScoring de CréditoViés Algorítmico
IA e Trabalho: Impactos no Mercado de Trabalho Brasileiro e o Papel da Regulação
Thiago AlmeidaAndré Nakamura
41% dos empregos formais brasileiros têm alta exposição à automação por IA. Este policy brief analisa setores mais vulneráveis, o fenômeno da gestão algorítmica em plataformas (Uber, iFood, Rappi), lacunas no PL 2338/2023 sobre direitos trabalhistas e propõe cinco medidas: fundo de transição, reforma do SINE, regulação de plataformas, direitos trabalhistas digitais e reforma curricular.
Mercado de TrabalhoAutomaçãoPlataformas DigitaisGestão Algorítmica
Governança de IA para o Terceiro Setor: Guia para Organizações da Sociedade Civil
André Nakamura
OSCs brasileiras estão na interseção de dois mundos: são potenciais usuárias de IA para ampliar impacto e guardiãs das populações mais vulneráveis ao uso irresponsável de IA. Este policy brief mapeia os principais usos e riscos de IA em organizações sem fins lucrativos, propõe um Checklist IA-OSC e recomendações para o Marco Legal da IA incluir proteções específicas para serviços sociais e beneficiários vulneráveis.
IA na Saúde Mental: Riscos, Salvaguardas e Recomendações para o Sistema de Saúde Brasileiro
Thiago AlmeidaAndré Nakamura
Com 33 milhões de brasileiros com ansiedade e déficit de 40.000 profissionais no SUS, apps de IA para saúde mental crescem sem regulação adequada. Este policy brief mapeia riscos de viés diagnóstico em populações negras e indígenas, ausência de protocolos de crise em chatbots, privacidade de dados de humor e substituição indevida de cuidado humano, e propõe 10 recomendações para ANVISA, CFM, CFP, Ministério da Saúde e o PL 2338/2023.
Startups de IA no Brasil: Guia de Conformidade Regulatória para Founders e Investidores
André Nakamura
Com 300+ startups de IA e R$ 2,5 bilhões em investimentos em 2024, o ecossistema brasileiro cresce em ambiente regulatório crescentemente complexo (LGPD, PL 2338/2023, regulações setoriais). Este policy brief oferece checklist de conformidade LGPD em tiers, mapa regulatório por setor, due diligence de IA para VCs e o modelo Privacy & AI by Design para construir compliance desde o início.
IA e Educação no Brasil: Guia de Conformidade para Instituições de Ensino
André NakamuraThiago Almeida
Com 48 milhões de alunos na rede pública e mercado EdTech de R$ 8,5 bilhões, a IA transforma a educação brasileira sem regulação específica. Este policy brief oferece checklist de conformidade em três tiers (LGPD, dados de crianças, ECA), orienta sobre IA generativa em sala de aula, alerta sobre os limites das ferramentas de detecção de IA e propõe recomendações para escolas, redes estaduais, MEC/INEP e o PL 2338/2023.
Governança de IA em Agências Reguladoras Brasileiras: Guia para ANVISA, ANATEL, ANEEL e BACEN
Thiago AlmeidaAndré Nakamura
Agências reguladoras que usam IA para decisões que afetam cidadãos e empresas exercem poder de Estado — com riscos de accountability, captura regulatória algorítmica e assimetria de capacidade técnica com os regulados. Este policy brief mapeia usos de IA em ANVISA, ANATEL, ANEEL e BACEN, propõe 5 princípios de governança, checklist pré-adoção, modelo de relatório público anual e recomendações para TCU, CGU e o Marco Legal da IA.
IA no Agronegócio Brasileiro: Oportunidades, Riscos Regulatórios e Governança
André NakamuraThiago Almeida
O agronegócio brasileiro — 25% do PIB — está adotando IA em velocidade superior à capacidade regulatória do Estado. Este policy brief mapeia os principais usos de IA no setor (crédito rural algorítmico, certificação ESG automatizada, pulverização por drones, monitoramento de trabalhadores), identifica riscos de concentração de dados por plataformas globais de AgTech, documenta casos de erros de classificação com impacto grave em produtores e propõe o Protocolo de Auditoria de IA Agronômica (PAIA) e um regime de Proteção de Dados Agrícolas (PDA) complementar à LGPD.
IA e Cidades Inteligentes no Brasil: Governança Municipal e Transparência Algorítmica
Thiago AlmeidaAndré Nakamura
68% dos municípios brasileiros usam alguma forma de IA em serviços públicos, mas quase nenhum tem inventário público, avaliação de impacto ou canal de contestação. Este policy brief documenta casos emblemáticos (reconhecimento facial em SP/RJ, algoritmo de triagem em UBSs no Recife, scoring habitacional em BH), propõe o Inventário Municipal de Sistemas de IA (IMSIA), três categorias de risco municipal, vedação expressa ao reconhecimento facial preventivo e o modelo de Consórcios Regionais de Governança de IA (CRGIA) para municípios sem capacidade técnica individual.
Cidades InteligentesGovernança MunicipalReconhecimento FacialIMSIA
Governança de IA para o Setor de Saúde Suplementar: Guia de Conformidade para Operadoras e Prestadores
Thiago AlmeidaAndré Nakamura
Operadoras de saúde, hospitais e clínicas adotam IA sem compreender a confluência de normas que os regula: LGPD, PL 2338/2023, RN ANS 465/2021 e resoluções do CFM. Este policy brief documenta casos de negação algorítmica de cobertura sem revisão médica, alucinações em sistemas de apoio clínico e discriminação preditiva na precificação. Oferece checklists práticos por tipo de sistema (autorização prévia, diagnóstico por imagem, chatbots, CDS, precificação) e propõe estrutura de governança com Comitê de IA em Saúde, protocolo de incidentes e cláusulas contratuais para fornecedores.
Governança de IA para o Sistema Único de Saúde: Guia Prático para Gestores do SUS
Thiago AlmeidaAndré Nakamura
Gestores do SUS contratam sistemas de IA sem RIPD, sem cláusulas de vedação de uso secundário dos dados e sem critérios de equidade — expondo 160 milhões de beneficiários a riscos de discriminação algorítmica e à exploração comercial de dados sensíveis de saúde. Este guia oferece checklist completo de avaliação pré-contratação, cláusulas contratuais obrigatórias, indicadores de monitoramento contínuo e critérios de suspensão de sistemas. Propõe também a Rede Nacional de Governança de IA em Saúde (RNGIAS) para capacitação de municípios e certificação de sistemas.
Checklist de Conformidade de IA para o Setor Financeiro: Bancos, Fintechs e Seguradoras
André NakamuraThiago Almeida
Guia prático de conformidade de IA para o setor financeiro brasileiro, organizado por tipo de instituição e sistema. Checklists acionáveis para bancos (crédito, AML, atendimento), fintechs (scoring alternativo, Open Finance) e seguradoras (precificação, ajuste de sinistros, antifraude). Inclui obrigações para sistemas de alto risco (PL 2338/2023), protocolo de gestão de incidentes em 5 etapas e recomendações específicas para CRO, DPO, CCO e advogados in-house.
Guia de Transparência Algorítmica para Empresas Brasileiras
André Nakamura
78% das empresas brasileiras com IA em produção não publicam qualquer política de transparência algorítmica. Este guia oferece framework prático de quatro camadas — Documentação Interna, Comunicação ao Usuário, Auditabilidade Externa e Governança Continuada — com templates, checklists e exemplos prontos para implementação. Cobre requisitos da LGPD (art. 20), CDC e PL 2338/2023, com orientações específicas por porte (MEI a grande empresa) e por setor (finanças, saúde, RH e setor público).
IA e Diversidade nas Empresas: Viés Algorítmico em RH e Recomendações para o Mercado Brasileiro
Thiago AlmeidaAndré Nakamura
67% das empresas brasileiras com mais de 500 funcionários usam IA no recrutamento — com viés documentado: candidatos negros têm 31% menos chances em triagens automatizadas; mulheres são penalizadas por histórico de promoções em setores masculinizados; candidatos do Norte/Nordeste prejudicados por algoritmos treinados no eixo Sul-Sudeste. Este guia oferece checklist de auditoria de diversidade, protocolo de implementação responsável em 4 fases e metas de equidade para o mercado brasileiro, com casos práticos de antes e depois.
Guia de Conformidade em IA para Startups: Da Ideia ao Produto Regulado
André Nakamura
Startups de IA brasileiras navegam um ambiente regulatório simultaneamente incompleto (PL 2338/2023 pendente) e denso (LGPD, CDC, CLT, BACEN, ANVISA). Este guia oferece roteiro prático de conformidade por fase do ciclo de vida — Ideação, MVP, Série A e Scale-Up — com checklists mínimos, matriz de risco regulatório por tipo de produto e as 10 armadilhas mais comuns. Especial atenção a categorias de alto risco (crédito, saúde, RH, educação infantil) e requisitos do data room para investidores europeus e americanos.
IA e Proteção do Consumidor: Guia para Empresas sobre Práticas Abusivas Algorítmicas e Compliance com o CDC
André NakamuraThiago Almeida
O CDC de 1990 nunca foi atualizado para algoritmos — mas seus princípios já proíbem precificação discriminatória algorítmica, dark patterns, recomendações pagas sem disclosure e chatbots que bloqueiam cancelamentos. Este guia mapeia as cinco práticas algorítmicas mais comuns que violam o CDC, documenta multas do PROCON/SENACON e decisões do STJ, e oferece checklists de compliance por tipo de produto (e-commerce, financeiro, assinaturas, atendimento) com recomendações para CEOs, jurídico, UX e investidores.
CDCProteção do ConsumidorDark PatternsPrecificação Algorítmica
Guia de IA Responsável para o Terceiro Setor: ONGs, Fundações e Institutos Empresariais
André Nakamura
67% das ONGs brasileiras com orçamento acima de R$ 1 milhão usam IA — mas apenas 3% têm política documentada. Este guia foi desenvolvido especificamente para gestores do terceiro setor sem equipe técnica dedicada: mapeia os quatro riscos principais (privacidade de beneficiários em ferramentas gratuitas, viés de triagem que exclui os mais vulneráveis, reputação e dependência), oferece checklist mínimo implementável sem orçamento extra, e guia prático por tipo de uso (IA generativa, CRM de doadores, triagem de beneficiários, M&A).
AUTOR(ES). Título do trabalho. IBGIA Working Paper Series, n. WP-2026-XXX. São Paulo: Instituto Brasileiro de Governança em IA, 2026. ISSN [em registro]. Disponível em: https://ibgia.org/publicacoes/working-papers.
Os working papers representam as opiniões dos autores e não necessariamente o posicionamento oficial do IBGIA como instituição.
