Em tempos de transformação digital acelerada, a Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) vem se consolidando como uma aliada poderosa para a eficiência e automação de processos corporativos.
No entanto, sua aplicação em áreas sensíveis como compliance regulatório exige atenção redobrada.
Isso porque, quando mal calibradas ou implementadas sem critérios claros de governança, essas soluções podem gerar erros automatizados com alto impacto — inclusive autuações fiscais, aduaneiras ou legais.
A IA generativa é um tipo de inteligência artificial que utiliza modelos de linguagem e machine learning para gerar conteúdos, respostas, análises e previsões com base em grandes volumes de dados.
No universo do compliance, essa tecnologia tem sido usada para:
-Automatizar a análise de documentos regulatórios;
-Redigir relatórios e pareceres jurídicos;
-Sugerir respostas a fiscalizações;
-Mapear riscos com base em dados históricos e normativos;
-Acompanhar alterações regulatórias em tempo real.
Embora as vantagens sejam evidentes — agilidade, padronização e escalabilidade — o uso da IA generativa sem uma calibragem adequada pode gerar riscos críticos, especialmente em setores altamente regulados como o comércio exterior, tributação, setor financeiro e indústrias farmacêutica e química.
1. Interpretação equivocada de normas regulatórias
A IA generativa é treinada com base em grandes volumes de dados, mas não possui julgamento jurídico ou técnico humano. Se mal orientada, pode interpretar normas complexas de maneira incorreta, gerando pareceres ou análises em desconformidade com a legislação vigente.
A entrega de documentos incorretos em processos de fiscalização ou licenciamento, aumentando a chance de multas e autuações administrativas.
2. Geração automática de informações inconsistentes
Quando integrada a sistemas de ERP ou plataformas de gestão fiscal, a IA pode gerar informações automaticamente com base em regras predefinidas. Se essas regras não forem atualizadas conforme mudanças legais, a IA continuará replicando erros sistemáticos.
É válido salientar que declarações fiscais incorretas, falhas em classificações fiscais (como código NCM/HS) e uso de parâmetros desatualizados que levam a inconformidades com a Receita Federal ou com a aduana.
3. Ausência de trilha de auditoria e rastreabilidade
Muitos modelos generativos operam como “caixas-pretas”, o que dificulta identificar como determinada informação foi gerada. Em um contexto de compliance, falta de rastreabilidade pode ser um impeditivo sério para auditorias internas, due diligences e investigações regulatórias.
Em caso de questionamentos legais, a empresa pode não conseguir justificar decisões tomadas com base em IA, o que fragiliza sua posição jurídica.
4. Vazamento ou exposição de dados sensíveis
Algumas soluções de IA operam em nuvem ou dependem de acesso a grandes bases de dados, o que pode representar riscos à privacidade e à segurança da informação, especialmente com dados protegidos pela LGPD, GDPR ou normas específicas de comércio exterior.
Risco: exposição de informações sigilosas a terceiros, com implicações legais e sanções por violação de dados.
Defina regras claras de uso e escopo
Antes de adotar soluções baseadas em IA generativa, determine exatamente onde e como ela será utilizada. Evite aplicar a tecnologia em decisões críticas sem revisão humana. Categorize os processos entre:
-Automatizáveis com revisão;
-Automatizáveis sem revisão;
-Não automatizáveis (decisões jurídicas complexas, por exemplo).
Implante governança e validação contínua dos modelos
Monte um comitê de governança de IA envolvendo times de compliance, jurídico, tecnologia e auditoria. Revise periodicamente os modelos e seus outputs.
Use dashboards de monitoramento para identificar padrões de erros ou decisões fora do esperado.
Mantenha rastreabilidade
Toda recomendação ou ação gerada por IA deve estar documentada e rastreável. Adote sistemas que permitam criar trilhas de auditoria completas, com data, hora, responsável e justificativa para cada decisão automatizada.
Atualize frequentemente as bases normativas
Garanta que as bases de conhecimento da IA estejam sempre alinhadas com as legislações vigentes (fiscal, aduaneira, ambiental, sanitária, entre outras).
Automatize o monitoramento de alterações legais com sistemas de legal tracking e atualização normativa.
Treine e capacite os usuários finais
Capacite os profissionais que interagem com a IA para que saibam avaliar criticamente os resultados. A IA generativa deve ser ferramenta de apoio, não substituta do julgamento humano em questões regulatórias.
Conclusão
O uso da IA generativa no compliance é uma forte tendência. Quando aplicada com critério, responsabilidade e governança, ela pode reduzir riscos operacionais, aumentar a eficiência e agilizar processos críticos.
No entanto, quando mal calibrada, pode amplificar falhas, automatizar erros e expor a empresa a riscos legais e reputacionais graves.
O segredo está no equilíbrio entre inovação e controle, automação e supervisão, tecnologia e inteligência humana.
