Política interna de IA generativa para documentos confidenciais: o que incluir

Em quase todas as organizações já há quem cole um contrato num chatbot para obter um resumo, carregue uma ata para extrair as deliberações ou peça a um assistente que redija a resposta a uma reclamação a partir do processo. Já não se discute se a IA generativa é usada; discute-se se é usada com regras. Sem uma política escrita, cada pessoa decide sozinha que ferramenta usa, com que conta e que informação lhe entrega, e a organização deixa de saber onde foram parar os seus documentos.

Este artigo propõe a estrutura de uma política interna prática para documentos com dados pessoais ou informação confidencial: como classificar a informação, o que anonimizar antes de usar a IA, como aprovar ferramentas e o que registar.

Porque é necessária uma política escrita

Introduzir dados pessoais numa ferramenta de IA é um tratamento sujeito ao RGPD e à Lei n.º 58/2019: exige fundamento de licitude, respeito pela minimização e pela limitação das finalidades e, se o fornecedor tratar os dados por conta da organização, um contrato de subcontratação (art. 28.º). Com categorias especiais de dados, como os de saúde, a exigência sobe, e uma utilização em larga escala pode obrigar a uma avaliação de impacto. Somam-se o sigilo profissional, a confidencialidade contratual e os segredos comerciais.

O Regulamento (UE) 2024/1689 sobre IA obriga, desde fevereiro de 2025, quem implanta sistemas de IA a adotar medidas que assegurem um nível suficiente de literacia em IA do seu pessoal (art. 4.º). A CNPD tem acompanhado o tema ao nível europeu e, em 2026, reforçou com a AEPD espanhola a cooperação sobre os desafios da IA na proteção de dados. Para orientação prática, o Comité Europeu para a Proteção de Dados publicou em 2025 um relatório sobre riscos de privacidade e medidas de mitigação em grandes modelos de linguagem, útil para avaliar ferramentas.

Passo 1: classificar a informação

A regra central da política não deve ser «que ferramenta», mas «que informação». Uma matriz simples resolve a maior parte das dúvidas do dia a dia:

Passo 2: anonimizar antes de a IA ver o documento

A medida mais eficaz é que os dados pessoais nunca cheguem à ferramenta. Para a maioria das tarefas (resumir, traduzir, extrair cláusulas, redigir um rascunho) o modelo não precisa de saber o nome da pessoa nem o seu NIF. Antes de carregar um documento, a política deve exigir que se eliminem ou substituam:

• Nomes, assinaturas e cargos que identifiquem uma pessoa concreta.
• Identificadores: número de cartão de cidadão, NIF, NISS, número de utente, IBAN, matrículas, números de processo.
• Contactos: moradas, telefones, endereços de e-mail.
• Datas e montantes que, combinados, permitam reconhecer alguém (por exemplo, a data exata de um acidente numa freguesia pequena).
• Dados de saúde, de menores e relativos a condenações penais.
• Metadados do ficheiro: autor, comentários, controlo de alterações, caminhos internos.

Há duas técnicas úteis. A anonimização elimina o dado de forma irreversível e serve quando o resultado da IA não precisa de voltar a ser associado às pessoas. A pseudonimização substitui cada dado por um código coerente («PESSOA_1», «EMPRESA_2»): o modelo percebe quem é quem e a organização pode depois reverter a substituição com a sua tabela de correspondência. Atenção: para quem detém a tabela, o documento pseudonimizado continua a ser um dado pessoal, pelo que não torna aceitável uma ferramenta não aprovada. Saiba mais sobre a pseudonimização de documentos.

Passo 3: aprovar ferramentas com critérios claros

A política deve listar as ferramentas aprovadas, indicar o nível de informação autorizado para cada uma e proibir contas pessoais para fins profissionais. Antes de aprovar uma ferramenta, verifique:

Chamar uma API externa ou executar o modelo em infraestrutura própria, ou num fornecedor europeu sob contrato, altera muito o perfil de risco; comparamos as opções em IA local ou IA na nuvem.

Passo 4: registos, revisão humana e incidentes

Uma política sem rastreabilidade é uma declaração de intenções. Defina o que se regista e durante quanto tempo:

• Inventário de casos de uso: tarefa, ferramenta, tipo de informação, responsável e se foi necessária avaliação de impacto.
• Registo de utilização: quem usou que ferramenta, quando e com que classe de informação. Guardar cada pedido raramente é necessário e muitas vezes é desaconselhável.
• Revisão humana obrigatória de qualquer resultado enviado para o exterior, publicado ou usado para decidir sobre uma pessoa. A IA propõe; uma pessoa decide e assina.
• Procedimento de incidentes: o que fazer se um documento com dados pessoais for carregado por engano numa ferramenta não aprovada, incluindo a avaliação de uma eventual violação a notificar à CNPD em 72 horas.

Passo 5: formação e revisão periódica

Uma política tem de ser explicada, não apenas publicada na intranet. Uma sessão curta com exemplos da própria organização (o que se pode colar e o que não, como anonimizar um documento em dois minutos, o que fazer depois de um erro) vale mais do que dez páginas de regras. Reveja a política pelo menos uma vez por ano e sempre que aprovar uma nova ferramenta, porque os fornecedores alteram frequentemente as suas condições.

Onde entra o Anonimatum

O Anonimatum torna o passo 2 simples: deteta nomes, identificadores, moradas, montantes, matrículas e outros dados com IA própria executada em servidores na União Europeia, sem enviar o texto para APIs externas de modelos de linguagem, e devolve o documento anonimizado ou pseudonimizado no formato original (PDF, Word, Excel, PowerPoint ou e-mail). Na pseudonimização, a tabela de substituições é guardada cifrada e permite reverter o resultado. Veja como anonimizar documentos antes de usar o ChatGPT ou outra IA.