PB-2026-008 — Governança de IA para o Terceiro Setor: Guia para Organizações da Sociedade Civil

Autores: André Nakamura Data: Março de 2026 Classificação: Policy Brief DOI (preprint): IBGIA-PB-2026-008

Resumo Executivo

Organizações da sociedade civil (OSCs) — ONGs, fundações, associações e institutos — são atores centrais na luta pelos direitos das pessoas mais vulneráveis ao impacto negativo da IA: populações em situação de pobreza, grupos racializados, pessoas com deficiência, comunidades periféricas. Paradoxalmente, essas organizações frequentemente usam sistemas de IA sem os instrumentos de governança necessários para garantir que seus próprios sistemas não reproduzam os problemas que combatem.

Este Policy Brief oferece um guia prático de governança de IA adaptado às realidades do terceiro setor brasileiro — suas restrições orçamentárias, especificidades jurídicas e missão social. São três os objetivos: (1) mapear os principais usos de IA em OSCs e seus riscos específicos; (2) apresentar um framework simplificado de governança adequado ao porte e recursos do setor; e (3) oferecer recomendações para o Marco Legal da IA incluir proteções específicas para usos de IA que afetam populações vulneráveis atendidas por OSCs.

Palavras-chave: terceiro setor, OSCs, governança de IA, populações vulneráveis, LGPD, missão social

1. IA no Terceiro Setor Brasileiro

1.1 Panorama de Uso

O terceiro setor brasileiro conta com mais de 820.000 organizações registradas, movimenta R$ 200 bilhões anuais e emprega cerca de 2,2 milhões de trabalhadores formais (IBGE, 2021). A adoção de IA por OSCs, embora ainda incipiente comparada ao setor privado, cresce aceleradamente, impulsionada por:

Ferramentas gratuitas ou de baixo custo: ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot para Nonprofits
Plataformas de captação: algoritmos de recomendação de doações (GlobalGiving, Benfeitoria)
Sistemas de gestão de beneficiários: plataformas com scoring para priorização de atendimento
Análise de impacto: ferramentas de ML para mensuração de resultados sociais

1.2 Usos Típicos e Riscos Associados

| Uso | Exemplo | Risco Principal | |-----|---------|-----------------| | Triagem de beneficiários | Score para priorizar famílias em programas habitacionais | Discriminação por raça, localização, composição familiar | | Captação de recursos | ML para identificar perfis de doadores | Privacidade de doadores; exclusão de causas menos "algoritmos-friendly" | | Comunicação | Chatbots para atendimento a pessoas em situação de vulnerabilidade | Deshumanização; erros com consequências graves | | Gestão de voluntários | Algoritmos de match voluntário-necessidade | Viés na seleção; exclusão de perfis atípicos | | Análise de impacto | Modelos preditivos de resultados | Causalidade espúria; manipulação de métricas para captação |

1.3 O Paradoxo da Missão

OSCs com missão voltada à redução de desigualdades correm o risco de usar IA de formas que reproduzem ou aprofundam essas desigualdades. Sistemas de triagem automatizada podem:

Excluir os mais vulneráveis (quem mais precisa) por não se encaixarem em padrões esperados
Reforçar discriminação histórica ao treinar modelos em dados que refletem injustiças passadas
Criar "caixas-pretas" que removem a dimensão relacional e humanizada do atendimento social

2. Marco Regulatório Aplicável

2.1 LGPD e o Terceiro Setor

A LGPD se aplica integralmente às OSCs. Aspectos críticos:

Dados sensíveis: OSCs frequentemente tratam dados de saúde, origem racial, convicções religiosas e situação econômica — todos sensíveis pela LGPD. Exigem bases legais mais restritas (Art. 11).

Base legal para tratamento:

Execução de políticas públicas: aplicável apenas a entidades públicas
Tutela da saúde: para OSCs de saúde
Legítimo interesse: base mais usada por OSCs, mas exige balancing test documentado
Consentimento: dificultado pela relação de poder entre OSC e beneficiário vulnerável — o consentimento pode não ser genuinamente livre

Direitos dos titulares: OSCs devem garantir direito de acesso, correção e eliminação de dados de beneficiários — muitos dos quais têm baixa literacia digital.

2.2 PL 2338/2023 e OSCs

O PL 2338/2023 tem implicações específicas para o terceiro setor:

Sistemas de alto risco em contextos sociais: Triagem de beneficiários, acesso a moradia, saúde e educação enquadram-se como alto risco. OSCs que os utilizem terão obrigações de:

Avaliação de Impacto Algorítmico
Supervisão humana em decisões de exclusão ou priorização
Explicação aos beneficiários sobre critérios utilizados

Lacuna atual: O PL não prevê obrigações diferenciadas para entidades sem fins lucrativos ou proteções específicas para beneficiários de serviços sociais — uma omissão que este Policy Brief endereça.

3. Framework de Governança de IA para OSCs

3.1 Princípios Orientadores

Adaptado dos princípios da OECD para IA e da Declaração sobre IA e Direitos Humanos da UNESCO, o framework propõe quatro princípios para OSCs:

Missão como norte: Toda decisão de adotar IA deve ser ancorada em como ela serve (ou prejudica) a missão social
Não prejudicar quem se pretende servir: Populações vulneráveis merecem proteção adicional, não menos
Transparência interna e externa: Beneficiários, doadores e parceiros têm direito de saber quando IA é usada
Revisão humana sempre disponível: Nenhuma decisão que afete beneficiários deve ser irreversível por algoritmo

3.2 O Checklist IA-OSC

Antes de adotar um sistema de IA:

☐ A IA serve à missão ou aos indicadores de eficiência internos? ☐ Quem foi excluído do treinamento/design do sistema? ☐ A equipe compreende como o sistema toma decisões? ☐ Existe um processo para beneficiários questionarem decisões? ☐ O tratamento de dados está adequado à LGPD?

Ao operar um sistema de IA:

☐ Há supervisão humana em decisões de alto impacto? ☐ O sistema é monitorado para viés e discriminação? ☐ Beneficiários são informados quando IA é utilizada? ☐ Existe canal acessível para contestação? ☐ O sistema é revisado ao menos anualmente?

Ao encerrar um sistema de IA:

☐ Os dados de treinamento/operação foram eliminados adequadamente? ☐ Os beneficiários afetados foram notificados quando necessário? ☐ As lições aprendidas foram documentadas?

3.3 O Papel do Conselho Diretor

O conselho diretor de uma OSC deve:

Aprovar a política de IA antes de qualquer adoção de sistema de alto risco
Incluir IA nas avaliações de risco institucional anuais
Nomear responsável pela implementação da política (pode ser o DPO da LGPD, se houver)
Exigir relatório anual sobre usos de IA e impactos sobre beneficiários

3.4 Recursos Acessíveis para OSCs Pequenas

Nem toda OSC pode contratar um especialista em IA. Recursos gratuitos ou de baixo custo:

ANPD: Guias de conformidade LGPD gratuitos
TechSoup Brasil: Tecnologia com desconto para OSCs
Rede OSC: Comunidade de prática sobre tecnologia no terceiro setor
IBGIA: Consultoria pro bono para OSCs membro (ver /associe-se)
Ferramentas de auditoria de viés gratuitas: IBM AI Fairness 360, Google Fairness Indicators

4. Recomendações

Para OSCs

Adotar o Checklist IA-OSC para qualquer novo sistema de IA, independentemente do porte
Incluir cláusula de IA responsável em contratos com fornecedores de tecnologia
Criar política interna de uso de IA aprovada pelo conselho antes do deployment
Mapear beneficiários afetados por sistemas automatizados e garantir canal de questionamento
Participar do processo legislativo: Engajar-se em audiências sobre o Marco Legal da IA para garantir proteções para populações vulneráveis

Para o Marco Legal da IA (PL 2338/2023)

Incluir proteções específicas para serviços sociais: Obrigação de supervisão humana irrenunciável em decisões de acesso a moradia, saúde, alimentação e assistência social
Definir "beneficiário vulnerável" como categoria especial: Padrão mais elevado de proteção para pessoas em situação de vulnerabilidade socioeconômica
Isenção de obrigações onerosas para OSCs de pequeno porte: Proporcionalidade nas obrigações, com guias simplificados para organizações sem fins lucrativos
Fundo de capacitação em IA responsável: Percentual de multas regulatórias destinado à capacitação de OSCs em governança de IA

Para Financiadores (Fundações e Doadores)

Incluir governança de IA como critério de elegibilidade em editais para projetos que usem tecnologia
Financiar capacitação em IA responsável como linha específica em programas de fortalecimento institucional
Exigir avaliação de impacto para projetos que utilizem sistemas de triagem automatizada

5. Conclusão

O terceiro setor brasileiro está na interseção de dois mundos: é, ao mesmo tempo, potencial usuário de IA para ampliar seu impacto e guardião das populações mais vulneráveis ao uso irresponsável de IA. Essa posição exige responsabilidade especial.

A boa notícia é que os fundamentos da governança responsável de IA — transparência, explicabilidade, supervisão humana, não-discriminação — estão perfeitamente alinhados com os valores que motivam a existência das OSCs. Governança de IA não é burocracia: é a forma de garantir que a tecnologia sirva à missão, não o contrário.

O IBGIA está disponível para apoiar OSCs nessa jornada, oferecendo orientação, recursos e um espaço de troca de experiências para o uso responsável de IA no terceiro setor.

Referências

ABONG. Panorama das OSCs no Brasil: Dados e Tendências. 2023.
IBGE. Estatísticas do Setor Sem Fins Lucrativos no Brasil. 2021.
OECD. Recommendation of the Council on Artificial Intelligence. 2019.
UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. 2021.
Reisman, D. et al. Algorithmic Impact Assessments: A Practical Framework for Public Agency Accountability. AI Now Institute, 2018.
Senado Federal. PL 2338/2023. 2023.

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