A ascensão da inteligência artificial (IA), especialmente as tecnologias generativas, está alterando de forma irreversível os paradigmas da governança corporativa e dos riscos empresariais. Empresas que utilizam IA enfrentam desafios complexos e únicos em termos de responsabilidade, transparência e regulação. A falta de regulamentação específica e o risco de danos massivos associados à IA, que podem superar facilmente os ativos das corporações, exigem novas abordagens e soluções inovadoras no campo da responsabilidade corporativa.

Primeiramente, a governança corporativa no contexto da IA não pode mais se limitar às práticas tradicionais. As empresas precisam incluir as seguradoras como partes interessadas chave em suas discussões estratégicas, alinhando-se com a alta administração e com os reguladores para identificar soluções viáveis para os riscos emergentes. A forma como essas empresas gerenciam a IA não pode ser desconectada das políticas corporativas globais. De fato, a criação de um sistema robusto de regulação, similar ao que se aplica a indústrias de alto risco como a energia nuclear, pode se tornar uma necessidade urgente para a mitigação dos riscos gerados pela IA.

Além disso, as responsabilidades jurídicas no campo da IA podem se expandir de maneira significativa. Empresas podem se encontrar diante de responsabilidades civis e até criminais por danos causados por suas tecnologias de IA, danos esses que poderiam superar a capacidade financeira da própria corporação. Em um cenário desses, os seguros tradicionais podem não ser suficientes para cobrir os danos gerados por falhas sistêmicas em IA. Uma solução possível é a criação de um fundo de reparação, financiado publicamente ou privadamente, que poderia ser alimentado por um imposto simbólico sobre o uso de IA. Este fundo teria como objetivo cobrir os danos causados por eventos de grande escala relacionados à IA, especialmente os que afetam consumidores, investidores e até pacientes, cujos danos poderiam ser devastadores.

A responsabilidade corporativa também se estende para a conformidade com as leis de valores mobiliários, especialmente nos mercados dos Estados Unidos. As empresas listadas em bolsas de valores precisam estar atentas à necessidade de divulgação transparente sobre os riscos e os usos da IA, sob o risco de enfrentar ações de execução civil e até ações coletivas por investidores. A omissão de informações cruciais sobre a segurança e eficácia de tecnologias baseadas em IA pode levar a processos judiciais pesados, como demonstrado por recentes ações envolvendo a Evolv Technologies Holdings, Inc., que foi acusada de omitir informações sobre falhas em sua tecnologia de detecção de armas baseadas em IA.

Além disso, o impacto de uma falha em sistemas de IA pode ser amplificado pela falta de uma abordagem adequada de governança e de certificação de riscos. Uma medida eficaz pode ser a criação de um sistema de certificação, semelhante ao previsto pela Lei Sarbanes–Oxley, que exigiria que as empresas auditassem e certificassem a qualidade de seus controles internos sobre a IA. Isso envolveria uma auditoria especializada, realizada por profissionais com expertise específica em IA, para garantir que as informações financeiras e operacionais divulgadas sejam transparentes e precisas.

A necessidade de uma regulamentação específica para IA é urgente. Em um cenário ideal, a regulamentação global de IA poderia ser estruturada como um sistema integrado de gestão de riscos, que incluiria tanto a responsabilidade pública quanto a privada. Um órgão internacional de regulamentação da IA, possivelmente similar à Agência Internacional de Energia Atômica, poderia coordenar e gerenciar os riscos globais associados ao uso de IA. No entanto, até que tal sistema global seja implementado, as empresas e os reguladores devem colaborar para desenvolver frameworks locais robustos que garantam a transparência, a responsabilidade e a mitigação dos riscos.

Além disso, a atuação dos denunciantes, ou "whistleblowers", tem se mostrado crucial em muitos contextos corporativos e pode desempenhar um papel ainda mais relevante na vigilância sobre a implementação de IA nas empresas. A transparência, incentivada por mecanismos de denúncia, pode ser um fator fundamental para identificar e corrigir falhas sistêmicas antes que elas se transformem em crises.

Portanto, é evidente que as corporações devem adotar uma abordagem mais proativa e holística para gerenciar os riscos associados à IA, não apenas por meio de políticas internas robustas, mas também com a colaboração de reguladores, seguradoras e auditores especializados. A governança da IA não pode ser vista como uma responsabilidade apenas do departamento de TI ou da equipe executiva de tecnologia. Ela deve ser um esforço coletivo que envolve toda a estrutura corporativa, desde os executivos até os auditores, para garantir que a IA seja usada de maneira segura, responsável e ética, evitando assim danos significativos para a sociedade e o mercado financeiro.

Como a Inteligência Artificial Generativa Está Transformando a Administração Pública: Desafios e Regulações

A administração pública sempre esteve em processo de transformação, especialmente com a chegada da tecnologia. Desde a década de 1990, a integração da internet e o avanço das tecnologias da informação no governo têm sido vistos como fatores capazes de melhorar o acesso aos serviços públicos, além de redefinir a burocracia para o conceito de "governo eletrônico" ou "governo inteligente". Agora, a inteligência artificial generativa (IA generativa) surge como um novo e potencialmente disruptivo estágio dessa transformação digital, oferecendo oportunidades e desafios significativos para as administrações públicas ao redor do mundo.

A IA generativa, embora ainda recente em sua aplicação prática dentro da administração pública, promete renovar os métodos de trabalho no setor governamental, podendo automatizar processos, tomar decisões baseadas em dados e até criar soluções inovadoras para problemas complexos. Entretanto, seu impacto vai além da eficiência operacional; ele toca profundamente em questões de regulamentação, governança e os valores fundamentais da administração pública. O uso de IA generativa por órgãos públicos precisa ser regulamentado de maneira que equilibre inovação com os princípios jurídicos e éticos essenciais, como a transparência, a justiça e a responsabilidade.

Para entender o contexto em que a IA generativa pode ser aplicada na administração pública, é necessário primeiro conhecer as atividades tradicionais desse setor. A administração pública atua em diversas áreas governamentais, como políticas públicas, benefícios sociais, educação, justiça, segurança, tributos, transporte, energia e controle de fronteiras. Essas atividades requerem uma base legal sólida, bem como recursos humanos, financeiros e materiais para serem eficazes. Nesse contexto, as atividades da administração pública podem ser divididas em três categorias principais: a elaboração de normas legais (ou funções legislativas), a tomada de decisões quasi-judiciais e as atividades não vinculativas, de orientação e coordenação.

As atividades legislativas ou quasi-legislativas envolvem a preparação de estatutos e a implementação desses estatutos por meio de atos delegados. No processo legislativo nos EUA e na União Europeia, é obrigatória a consulta pública e o processo de "notice-and-comment", que visa garantir a participação pública nas decisões importantes. Além disso, é exigido um processo baseado em evidências, com avaliações ex ante e ex post das políticas implementadas. Já as atividades quasi-judiciais envolvem a função de adjudicação dentro de um departamento ou agência, como a concessão de benefícios sociais ou a autorização para atividades econômicas reguladas. Essas decisões têm efeitos vinculativos e são governadas por normas jurídicas que garantem a imparcialidade e a responsabilidade na tomada de decisões.

Por fim, as atividades não vinculativas são aquelas que têm uma função orientadora ou de coordenação, como atos administrativos que não envolvem a imposição direta de normas ou a adjudicação de direitos, mas sim ações declarativas que ajudam a guiar o comportamento de outros atores sociais.

Neste cenário, a IA generativa pode oferecer suporte nas três áreas da administração pública. No caso das funções legislativas, a IA pode auxiliar na análise de grandes volumes de dados, ajudando os legisladores a identificar tendências, avaliar impactos e criar políticas mais eficazes. Para as atividades quasi-judiciais, a IA pode ser utilizada para agilizar decisões administrativas, como a análise de pedidos de benefícios sociais ou a verificação de conformidade com regulamentações econômicas. E nas funções não vinculativas, a IA generativa pode facilitar a coordenação entre diferentes órgãos governamentais, além de melhorar a comunicação pública, como no caso de chatbots para serviços de atendimento ao cidadão.

Entretanto, a implementação de IA generativa na administração pública não está isenta de desafios. Primeiramente, é necessário garantir que as decisões tomadas por sistemas de IA sejam transparentes e auditáveis, de modo a evitar a opacidade e o risco de discriminação algorítmica. A presença de viés nos dados de treinamento da IA pode resultar em decisões injustas, o que comprometeria os valores fundamentais da administração pública, como a equidade e a justiça. Além disso, a IA não deve substituir completamente os processos de tomada de decisão humana, especialmente em áreas sensíveis, como a concessão de benefícios ou a interpretação de leis complexas. A confiança pública nas instituições governamentais depende de um equilíbrio adequado entre automação e supervisão humana.

Nos Estados Unidos e na União Europeia, os reguladores já começaram a adotar medidas para enfrentar esses desafios. A legislação tanto nos EUA quanto na UE está em constante evolução para responder ao uso crescente de IA em contextos públicos. No âmbito da regulamentação, três tipos de abordagens podem ser observados: o comando-e-controle, as medidas preventivas e as experimentais. As medidas de comando-e-controle visam regular de forma rígida a implementação de IA, estabelecendo normas claras para seu uso. Já as medidas preventivas buscam evitar que problemas surjam, criando sistemas de monitoramento e garantia de conformidade antes da implementação. Por fim, as abordagens experimentais permitem um espaço para testes e adaptações da tecnologia, proporcionando um ambiente mais flexível para inovação, mas com a devida cautela.

A regulamentação da IA generativa no setor público, tanto na UE quanto nos EUA, também reflete um esforço para garantir que os princípios da "rule of law" sejam mantidos. Isso inclui assegurar que as administrações públicas sejam responsabilizadas por suas ações e que as decisões sejam tomadas de forma transparente e justa. Em um cenário ideal, a IA não deve apenas aumentar a eficiência administrativa, mas também reforçar os valores democráticos e os direitos humanos. As regulamentações em andamento devem ser projetadas para lidar com questões como a proteção de dados, a privacidade e o direito à explicação das decisões automatizadas, garantindo que os cidadãos possam contestar decisões tomadas por IA, caso necessário.

Assim, a integração da IA generativa na administração pública traz um potencial enorme para transformar os serviços oferecidos pelo governo. No entanto, é essencial que o processo de adoção dessa tecnologia seja cuidadosamente regulado, respeitando os princípios de justiça e equidade e garantindo a supervisão humana sobre decisões automatizadas.

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