Investimentos em IA: Due Diligence, Governança, Risco de Fornecedores e Trilhas de Auditoria

A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser apenas uma ferramenta operacional para integrar o núcleo estratégico das empresas, influenciando diretamente decisões estratégicas de investimento. Entretanto, a complexidade dos modelos, o uso de dados sensíveis e a dependência de fornecedores externos ampliam riscos contratuais e regulatórios, demandando uma due diligence rigorosa e especializada.

Para lidar com ativos intangíveis, dados e modelos de machine learning, é necessário que sejam feitas análises técnicas aprofundadas, de modo a validar sistemas, controles de segurança e políticas de compliance, com proteções como criptografia, acessos restritos e trilhas de auditoria claras. Apesar da automação acelerar esses processos de identificação de inconsistências e a análise documental, é fundamental que haja validação cruzada e monitoramento contínuo dos algoritmos para garantir resultados confiáveis.

No âmbito da governança, avaliar a segurança e a rastreabilidade dos modelos utilizados pelas empresas-alvo é fundamental, com a análise detalhada da documentação técnica, testes de robustez e revisão das políticas internas de governança de IA. Também é necessário mapear dependências críticas dos fornecedores, como APIs e provedores de cloud, para assegurar a continuidade operacional.

Os riscos relacionados aos fornecedores de IA devem ser identificados e classificados durante a due diligence, considerando aspectos de compliance, histórico de desempenho, segurança da informação e relevância operacional. Para uma mitigação eficaz, é essencial firmar contratos robustos que contenham cláusulas claras sobre níveis de serviço (SLAs), indenizações, garantias de continuidade e seguros cibernéticos, ampliando a proteção contra incidentes e falhas imprevistas.

Além disso, a responsabilidade por vazamentos de dados ou vieses deve ser solidária entre desenvolvedores e usuários corporativos, promovendo maior rigor na criação e uso dos sistemas, distribuindo encargos legais e fortalecendo a proteção jurídica das empresas.

Trilhas de auditoria contínuas, com indicadores claros, asseguram o acompanhamento do ciclo de vida dos modelos e o retorno dos investimentos, apoiadas por ferramentas automatizadas e supervisão humana. O futuro aponta para auditorias autônomas baseadas em IA explicável, desde que haja equilíbrio entre automação e supervisão humana para garantir ética e precisão.

Letícia Tavares Málaga, sócia do escritório Urbano Vitalino advogados