Artigos | Postado no dia: 2 julho, 2024

Desafios jurídicos na interpretação de contratos por sistemas de IA

A inteligência artificial (IA) tem se mostrado uma ferramenta poderosa na automação e otimização de processos, incluindo a análise de dados, a tomada de decisões e a execução de tarefas. No campo jurídico, a aplicação da IA na análise de documentos e revisão de contratos oferece inúmeros benefícios, como maior rapidez, precisão e redução de custos.

No entanto, essa tecnologia também levanta questões críticas, especialmente no que se refere à confidencialidade, pressuposto essencial para o cumprimento à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Este artigo visa compreender as nuances fundamentais desse texto tão importante nos dias de hoje.

Sigilo profissional e confidencialidade: fundamentos éticos e legais

Desafios com a utilização de IA

A implementação de IA na análise de documentos e revisão de contratos pode expor dados sensíveis das pessoas a riscos de violação de sigilo e confidencialidade. Sistemas de IA, especialmente aqueles baseados em plataformas abertas que utilizam dados públicos ou compartilhados para treinamento de algoritmos, podem inadvertidamente comprometer a segurança das informações dos clientes. Hackers, outros usuários do sistema e até entidades governamentais podem ter acesso a dados estratégicos, colocando em risco a confidencialidade e a integridade dos documentos analisados.

Alternativas para proteção de dados

Uma solução seria utilizar sistemas de IA em ambientes fechados, onde apenas dados fornecidos pelos próprios clientes são usados para treinar os algoritmos. Embora essa abordagem ofereça maior segurança e privacidade, ela também implica em custos elevados de implementação e manutenção, além da necessidade de uma infraestrutura tecnológica avançada. Segundo estimativas da Data Science Academy, o custo de um projeto de IA pode variar entre 100 mil e 300 mil dólares, dependendo da complexidade e dos requisitos do sistema. Adicionalmente, a eficácia da IA depende da quantidade e diversidade dos dados de treinamento, o que pode ser um desafio em um ambiente fechado.

Adequação à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD)

A LGPD regula o tratamento de dados pessoais no Brasil e estabelece uma série de direitos e deveres para os titulares e agentes de tratamento de dados. Entre os principais aspectos da LGPD estão a necessidade de consentimento do titular para o tratamento de seus dados, a clareza sobre a finalidade do tratamento, a transparência nas operações realizadas, e a segurança contra incidentes. A conformidade com a LGPD é essencial para qualquer sistema de IA utilizado na análise de documentos jurídicos, garantindo a proteção dos direitos fundamentais de liberdade e privacidade dos clientes.

Consequências práticas do desrespeito à LGPD

O desrespeito à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil pode resultar em severas consequências financeiras e operacionais para as organizações. As multas por infrações podem chegar a 2% do faturamento anual da empresa, limitadas a R$ 50 milhões por infração, o que pode representar um impacto financeiro devastador, especialmente para pequenas e médias empresas. Além das multas, as organizações podem ser obrigadas a reparar danos causados aos titulares dos dados, o que pode envolver indenizações significativas. Essas penalidades financeiras podem não só afetar diretamente os lucros, mas também comprometer a sustentabilidade a longo prazo das empresas.

Além das repercussões financeiras, o desrespeito à LGPD pode acarretar sérios danos à reputação das organizações. A LGPD exige que as empresas notifiquem os titulares dos dados e as autoridades competentes em caso de vazamento de dados, o que pode expor a empresa a um escrutínio público e prejudicar sua imagem. A perda de confiança por parte dos consumidores pode levar à diminuição da base de clientes e dificuldades para atrair novos negócios. Empresas que não aderem às normas da LGPD também podem enfrentar ações judiciais e regulatórias, aumentando ainda mais os custos operacionais e exigindo investimentos significativos em compliance e segurança da informação para recuperar a conformidade e restaurar a confiança do mercado.

Medidas de proteção e boas práticas

Para assegurar o respeito às normas éticas e legais, as pessoas em geral e os profissionais devem adotar diversas medidas ao utilizar IA na análise de documentos e revisão de contratos:

• Verificação da IA: Avaliar a origem, credibilidade e confiabilidade do sistema de IA a ser utilizado.
• Consentimento informado: Informar claramente os clientes (nos casos de análises profissionais) sobre os riscos e benefícios do uso de IA e obter seu consentimento expresso para o tratamento de dados.
• Escolha segura de IA: Optar por sistemas de IA que ofereçam robustas garantias de segurança e privacidade.
• Monitoramento contínuo: Acompanhar o funcionamento da IA e revisar os resultados para garantir a precisão e segurança das interpretações.
• Respeito ao julgamento profissional: Não delegar à IA decisões complexas ou sensíveis que demandam a experiência e o julgamento do profissional.

Diante dos riscos associados ao uso de IA, é crucial que haja uma conscientização crescente sobre os direitos e deveres no tratamento de dados. Desenvolvedores e provedores de sistemas de IA devem adotar princípios éticos e boas práticas, garantindo transparência, segurança e responsabilidade na utilização dessas tecnologias. Somente com esses cuidados será possível aproveitar os avanços da IA de forma segura e eficaz, beneficiando a sociedade como um todo.

Este texto tem caráter meramente informativo e não deve ser considerado como substituto de uma consulta com um advogado devidamente qualificado para obter orientações precisas e adequadas à sua situação específica. Caso haja dúvidas, não hesite em entrar em contato conosco. Estamos disponíveis para auxiliá-lo.

Referência bibliográfica:

DATA SCIENCE ACADEMY. Como precificar um projeto de Data Science, Machine Learning ou IA. Disponível em: https://blog.dsacademy.com.br/como-precificar-um-projeto-de-data-science-machine-learning-ou-ia/. Acesso em: 14 jun. 2024.