AI Act•

04 de agosto de 2026

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Together Team

Transparência em IA: como avisar o usuário

Por que a transparência em IA virou uma decisão de negócio

Na prática, a transparência em IA não serve apenas para cumprir uma formalidade. Ela ajuda a alinhar a expectativa da pessoa com o que o sistema realmente faz. Se um cliente acredita estar conversando com um atendente humano, pode compartilhar detalhes que evitaria fornecer a uma ferramenta automatizada. Se uma peça publicitária parece registrar um fato real, mas foi sintetizada, a falta de contexto pode induzir a uma conclusão errada. Se uma câmera infere estado emocional, a pessoa pode nem perceber que está sendo analisada.

Há pelo menos quatro situações que a gestão deve separar:

Chatbot ou agente conversacional: a pessoa interage diretamente com um sistema que produz respostas, recomendações ou ações.
Conteúdo sintético: texto, áudio, imagem ou vídeo foi gerado ou alterado por IA, ainda que pareça convencional.
Deepfake: imagem, áudio ou vídeo manipula ou sintetiza uma representação de pessoa, objeto, lugar, entidade ou evento existente e pode aparentar autenticidade.
Reconhecimento de emoção: o sistema tenta inferir emoções ou intenções com base em dados biométricos, como características faciais ou vocais.

Cada cenário pede uma decisão diferente sobre mensagem, momento, canal e responsável. Tratar tudo com um selo genérico “feito com IA” pode ser insuficiente para usos de maior impacto e excessivo para funções discretas de apoio. A transparência em IA funciona melhor quando acompanha o risco de engano, o efeito sobre a pessoa e o contexto da interação.

Por isso, gerir a transparência em IA exige mais do que escolher um rótulo padrão.

O que o AI Act europeu exige em linhas gerais

O artigo 50 do AI Act divide obrigações entre quem fornece o sistema e quem o utiliza. As orientações divulgadas pela Comissão Europeia buscam apoiar a aplicação dessas regras a partir de agosto de 2026.

Para sistemas destinados a interagir diretamente com pessoas, o fornecedor deve desenhar a solução para informar que se trata de uma interação com IA, salvo quando isso for óbvio para uma pessoa razoavelmente bem informada e atenta, considerando o contexto. O aviso deve ser claro e distinguível e aparecer, no máximo, no momento da primeira interação ou exposição. Requisitos de acessibilidade também precisam ser considerados. Nesse papel, a transparência em IA começa na arquitetura do produto, e não apenas na comunicação comercial.

Fornecedores de sistemas que geram áudio, imagem, vídeo ou texto sintético devem, em linhas gerais, permitir que as saídas sejam marcadas em formato legível por máquina e detectáveis como artificiais ou manipuladas. A regra considera viabilidade técnica, estado da arte, robustez e limitações do tipo de conteúdo. Há exceções e condições específicas, por exemplo para edição assistiva que não altera substancialmente o material de entrada.

Quem usa o sistema também pode ter deveres. O deployer deve informar pessoas expostas a reconhecimento de emoção ou categorização biométrica. Também deve divulgar quando imagem, áudio ou vídeo constitui deepfake. Em obras evidentemente artísticas, criativas, satíricas, ficcionais ou análogas, a divulgação continua exigida, mas pode ser feita de forma que não prejudique a exibição ou a fruição da obra. Texto gerado ou manipulado para informar o público sobre tema de interesse público requer divulgação, com ressalvas como a existência de revisão humana ou controle editorial e responsabilidade editorial, nos termos do regulamento. Para o deployer, a transparência em IA aparece na jornada concreta, no conteúdo publicado e no contato com o público.

O aviso do artigo 50 não torna lícito um uso proibido pelo artigo 5. O AI Act proíbe, salvo exceções médicas ou de segurança específicas, sistemas destinados a inferir emoções de pessoas no trabalho ou em instituições de ensino. Antes de redigir a mensagem, a empresa precisa verificar se o próprio uso é permitido. Nesse ponto, a transparência em IA deve vir depois da análise de licitude.

Esses detalhes mostram por que a transparência em IA não deve ser reduzida a um único pop-up. O enquadramento depende do tipo de sistema, do conteúdo, do papel da empresa e das exceções aplicáveis. Jurídico e privacidade devem validar a leitura para cada operação sujeita ao regime europeu.

Fornecedor e deployer: quem faz o quê

No AI Act, “fornecedor” é, de forma simplificada, quem desenvolve um sistema de IA, ou manda desenvolvê-lo, e o coloca no mercado ou em serviço com seu próprio nome ou marca. “Deployer” é quem utiliza o sistema sob sua autoridade em uma atividade profissional. Em português, pode ser entendido como a empresa usuária ou operadora do sistema, mas é útil manter o termo europeu nos registros quando o AI Act estiver em análise.

Uma empresa pode ocupar papéis diferentes ao mesmo tempo. Se contrata uma plataforma pronta para seu atendimento, tende a atuar como deployer daquele produto. Se personaliza profundamente a ferramenta e a oferece ao mercado com sua marca, pode assumir responsabilidades de fornecedor, conforme o caso. Se apenas integra um modelo de terceiro em um produto próprio, a matriz também precisa avaliar a posição de cada participante.

Na prática, o fornecedor costuma responder pelo desenho técnico do aviso, pela marcação legível por máquina e pela documentação sobre capacidades e limites. O deployer escolhe o contexto de uso, publica o conteúdo, define a jornada, configura mensagens e mantém contato com a pessoa afetada. Contrato e documentação devem mostrar como os dois lados cooperam.

Para evitar lacunas, a matriz de transparência em IA deve responder: quem escreve a mensagem, quem insere o componente na interface, quem garante acessibilidade, quem verifica marcações técnicas, quem aprova campanhas, quem guarda os testes e quem corrige uma falha. “O fornecedor cuida disso” não é evidência suficiente.

A regra europeia pode alcançar uma empresa brasileira?

Pode, dependendo do caso. O escopo territorial do AI Act inclui fornecedores que colocam sistemas ou modelos de propósito geral no mercado da União Europeia, mesmo que estejam estabelecidos em outro país. Também alcança deployers localizados na União e, em determinadas situações, fornecedores e deployers de fora do bloco quando a saída do sistema é usada na União.

Por isso, não basta olhar o endereço da sede brasileira. Uma empresa deve verificar se oferece uma solução no mercado europeu, possui operação ou cliente no bloco, utiliza saídas de IA em atividades na União ou integra uma cadeia contratual sujeita ao regulamento. A análise pode mudar por produto, país, público e fluxo de dados.

Se a atuação é apenas brasileira e não entra no escopo europeu, as obrigações do artigo 50 não devem ser apresentadas como regra brasileira. Ainda assim, adotar transparência em IA pode reduzir reclamações, evitar percepção de manipulação, melhorar atendimento e demonstrar cuidado com dados pessoais.

A análise de transparência em IA deve registrar por que a regra europeia se aplica ou não a cada fluxo. O importante é separar no dossiê o que é exigência aplicável, compromisso contratual e boa prática voluntária.

Como conectar o tema à LGPD sem confundir as regras

A LGPD pode participar dessa análise quando o sistema trata dados pessoais. Um chatbot coleta nome, telefone, histórico de compra ou relato de saúde? Uma ferramenta de emoção processa características biométricas? Um conteúdo sintético usa imagem ou voz de uma pessoa identificada? Nesses casos, a empresa precisa avaliar finalidade, base legal, necessidade, qualidade, segurança, direitos dos titulares, fornecedores e retenção, além da comunicação ao público.

O aviso “você está falando com uma IA” não substitui uma informação de privacidade. Ele identifica a natureza da interação. A comunicação sobre dados deve explicar, de forma adequada ao contexto, quais dados são usados, para quê, com quem são compartilhados, por quanto tempo ficam armazenados e como exercer direitos. As duas camadas podem aparecer juntas, mas têm funções distintas.

Também não convém afirmar que a LGPD obriga um rótulo idêntico ao europeu para todo conteúdo gerado por IA. A melhor conexão é operacional: a transparência em IA pode apoiar os princípios de transparência e responsabilização, enquanto o programa de privacidade sustenta o tratamento de dados. A definição jurídica dependerá do fluxo real, e não apenas do nome da tecnologia.

Comece por um inventário de interações e conteúdos

Antes de redigir mensagens, descubra onde a IA aparece. O inventário deve reunir sistema, fornecedor, área responsável, finalidade, público, país, canal, dados tratados, tipo de saída, risco de confusão, revisão humana, marcação técnica e data da última avaliação. Inclua pilotos, ferramentas gratuitas e funcionalidades ativadas dentro de softwares já contratados.

Um inventário mínimo pode ter estas colunas:

nome do sistema e versão;
owner de negócio e responsável técnico;
papel da empresa, como fornecedor, deployer ou ambos;
países e públicos alcançados;
tipo de interação ou conteúdo;
dados pessoais e categorias sensíveis envolvidas;
mensagem exibida, canal e momento do aviso;
marcação legível por máquina, quando pertinente;
exceção considerada e justificativa;
teste realizado, evidência e data de revisão.

Esse registro permite priorizar. Um assistente interno que apenas resume documentos pode exigir tratamento diferente de um chatbot público que negocia dívidas. Uma imagem decorativa sintética tem contexto diferente de um vídeo que reproduz a fala de um executivo. A transparência em IA deve seguir esses contrastes.

A revisão periódica da transparência em IA também deve acompanhar mudanças de modelo, público e finalidade.

Como escrever avisos úteis para pessoas

Uma boa mensagem responde primeiro ao que a pessoa precisa saber. Use linguagem direta, identifique a IA e indique uma alternativa humana quando ela existir. Evite atribuir características humanas ao sistema ou sugerir capacidades que ele não possui. Também é prudente informar limites relevantes, principalmente quando a resposta pode orientar uma decisão importante.

Exemplos que podem ser adaptados após revisão jurídica e de produto:

Chatbot: “Você está conversando com um assistente de inteligência artificial. Ele pode cometer erros. Para falar com uma pessoa, selecione ‘atendimento humano’.”
Voz sintética: “Esta mensagem de voz foi gerada por inteligência artificial para confirmar informações do seu atendimento.”
Imagem ou vídeo: “Conteúdo criado ou alterado com inteligência artificial. Não representa um registro documental do evento.”
Reconhecimento de emoção em uso permitido: “Este sistema usa inteligência artificial para inferir sinais emocionais com dados biométricos durante esta etapa. Consulte os detalhes sobre finalidade, dados e canais de atendimento.” Antes de usar esse modelo, confirme que o contexto não entra nas proibições do AI Act.

A mensagem exata depende do uso. Um aviso em atendimento deve aparecer antes ou no início da conversa, não depois de a pessoa compartilhar dados. Em vídeo, a informação precisa ser visível e associada ao conteúdo. Em áudio, pode precisar ser falada. Em jornada acessível, considere leitor de tela, contraste, legenda, idioma e compreensão pelo público. A equipe deve documentar como a transparência em IA permanece perceptível em cada formato.

Não esconda a informação em termos extensos nem use apenas um ícone sem explicação. A transparência em IA precisa ser clara para quem não conhece o produto. Um link “saiba mais” pode trazer detalhes, mas a primeira camada deve transmitir o essencial.

Defina decisões e responsáveis

A governança começa quando há autoridade para aprovar e corrigir. Produto ou atendimento descreve a finalidade e a jornada. Tecnologia valida integrações, logs e marcações. Design testa clareza e acessibilidade. Marketing revisa conteúdo sintético. Jurídico analisa o AI Act, contratos e direitos de imagem. Privacidade avalia dados pessoais e LGPD. Segurança verifica riscos de fraude e remoção de marcas.

Um comitê não precisa aprovar cada texto de rotina. Ele deve aprovar critérios. Quando o aviso é obrigatório? Quando a revisão humana muda o tratamento de um texto sobre interesse público? Quem pode autorizar uso de voz ou rosto sintético? Quais usos exigem canal humano? O que acontece se a marca técnica for removida por uma plataforma intermediária?

Três decisões merecem registro formal: continuar, ajustar ou pausar. Continue quando escopo, mensagem, controles e evidências estiverem adequados. Ajuste quando o uso é legítimo, mas o aviso está tardio, vago ou inacessível. Pause quando há alto risco de engano, ausência de responsável ou impossibilidade de demonstrar o que foi comunicado.

Assim, a transparência em IA deixa de ser uma tarefa isolada de comunicação e passa a integrar lançamento, mudança de fornecedor, atualização de modelo e revisão de campanha.

Teste a mensagem e preserve evidências

Não basta publicar o aviso. Teste se pessoas reais percebem e entendem. Em um chatbot, verifique se a informação aparece antes da primeira resposta e continua disponível. Em uma campanha, confirme se o rótulo não some em telas pequenas, cortes de vídeo ou republicações. Em áudio, teste volume, velocidade e compreensão. Para acessibilidade, valide navegação por teclado, leitor de tela, legenda e contraste.

Inclua perguntas simples no teste: a pessoa entendeu que interagia com IA? Sabe o que o sistema pode fazer? Encontrou a opção humana? Percebeu que o conteúdo foi manipulado? Compreendeu onde consultar informações de privacidade? Registre público, cenário, versão, resultado, correção e aprovação.

As evidências podem incluir captura de tela datada, vídeo da jornada, arquivo da mensagem, versão do sistema, relatório de acessibilidade, resultado de teste com usuários, configuração do fornecedor e ata de aprovação. Para conteúdo sintético, guarde também o arquivo original, a versão publicada, a ferramenta utilizada, a revisão humana e a informação sobre marcação técnica.

Monitore a operação. Reclamações de pessoas enganadas, abandono após o aviso, solicitações de atendimento humano, remoção de rótulos e falhas de acessibilidade indicam onde revisar. Métricas não servem para provar perfeição. Servem para mostrar que a transparência em IA é acompanhada e corrigida.

Um painel simples ajuda a diretoria a saber se a transparência em IA funciona fora do documento de política.

Checklist para colocar o programa em prática

Use este roteiro de transparência em IA para transformar a análise em ações verificáveis:

Liste chatbots, vozes, imagens, vídeos, textos e sistemas biométricos usados pela empresa.
Classifique o papel da organização em cada fluxo e verifique o escopo geográfico.
Identifique quais regras europeias, brasileiras e contratuais podem ser aplicáveis.
Defina o conteúdo, o momento, o formato e a acessibilidade de cada aviso.
Confirme no contrato quais recursos técnicos o fornecedor entrega.
Nomeie owners de negócio, tecnologia, jurídico, privacidade e comunicação.
Teste compreensão, visibilidade, persistência e alternativa humana.
Guarde versões, aprovações, resultados, exceções e justificativas.
Crie gatilhos de revisão para mudança de modelo, canal, público ou finalidade.
Monitore reclamações e corrija jornadas que geram confusão.

Para conteúdos que simulam pessoas reais, vale aprofundar também os riscos de imagem, voz e dados pessoais. Veja o artigo da TOGETHER sobre deepfakes, LGPD e uso de imagem pessoal. Essa análise complementa a transparência em IA porque um rótulo, sozinho, não resolve autorização, finalidade, segurança ou responsabilidade sobre o conteúdo.

Como a TOGETHER pode apoiar

A TOGETHER oferece consultoria em LGPD para mapear fluxos de dados, revisar inventário de IA, mensagens, contratos, bases legais, riscos e evidências. O trabalho pode integrar produto, jurídico, privacidade, segurança e comunicação em uma matriz de decisão proporcional ao uso.

Com DPO as a Service, a empresa pode manter acompanhamento contínuo de fornecedores, mudanças de sistema, demandas de titulares, testes, incidentes e revisões periódicas. O objetivo é sustentar decisões documentadas no Brasil e apoiar a avaliação do escopo europeu quando pertinente.