O uso de tecnologias avançadas na segurança pública está cada vez mais entrelaçado com a necessidade de proteção dos dados pessoais dos cidadãos. No entanto, um dos maiores desafios para a implementação dessas inovações é a ausência de regulamentação específica da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no âmbito penal, uma lacuna legal significativa no Brasil.
Apesar da aprovação da LGPD, o uso de dados pela segurança pública foi deliberadamente deixado de fora, uma vez que essa aplicação exige um debate mais detalhado e complexo. Em 2019, uma comissão de juristas desenvolveu um anteprojeto para uma LGPD Penal, mas ele nunca foi transformado em lei. Até o momento, não há um projeto de lei tramitando que aborde essa questão, demonstrando a necessidade urgente de o legislativo apresentar e atualizar propostas relacionadas.
Apesar da falta de uma lei específica, a privacidade e a proteção de dados já são direitos fundamentais garantidos pela Constituição Federal. A atual LGPD exclui explicitamente sua aplicação em contextos de segurança pública, investigação criminal, persecução penal e defesa do estado. No entanto, os princípios da lei e os direitos dos titulares de dados ainda precisam ser respeitados. A Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) tem a prerrogativa de exigir relatórios de impacto sobre a proteção de dados de agentes públicos, como evidenciado em casos recentes onde a ANPD bloqueou o uso de inteligência artificial por grandes empresas de tecnologia para proteger os dados dos brasileiros.
No cenário internacional, vemos que a preocupação com a privacidade dos dados também é uma tendência global. Exemplos como a proibição de uma empresa de dados na França mostram que a coleta e o uso de dados sem a devida regulamentação são questões polêmicas e podem resultar em medidas drásticas.
A utilização de dados é essencial para a formulação de políticas públicas eficazes, como foi visto durante a pandemia de Covid-19, onde a vacinação foi organizada com base em dados pessoais e demográficos. No entanto, a aplicação da lei na segurança pública deve ser realizada de forma legal e ética. Procedimentos inadequados, como grampear telefones sem autorização judicial, podem comprometer operações inteiras.
É crucial que o uso de tecnologias na segurança pública esteja alinhado com os direitos de privacidade e confiabilidade. As tecnologias devem ser acompanhadas de regramentos cuidadosos e protocolos claros para evitar abusos e manter a confiança do público. A capacitação dos profissionais envolvidos é fundamental para garantir que a tecnologia seja utilizada de maneira eficaz e segura.
A ênfase deve estar na preparação e capacitação dos profissionais, reconhecendo que, apesar da sofisticação das tecnologias disponíveis, o julgamento humano continua sendo insubstituível. A combinação de tecnologia avançada com uma equipe bem treinada é a chave para melhorar os serviços de segurança pública e garantir a proteção dos direitos dos cidadãos.
A implementação da Inteligência Artificial (IA) como ferramenta para a racionalização decisional e a automação de processos tem provocado profundas transformações na sociedade. Este fenômeno afeta diversos aspectos da vida cotidiana, desde comportamentos em mídias sociais até estratégias de marketing, passando por cultura, política e economia. A obtenção e utilização de dados pessoais tornaram-se práticas comuns, enquanto a educação digital e o entendimento dessas tecnologias ainda carecem de desenvolvimento adequado, gerando desafios significativos.
O Direito, muitas vezes visto como um mecanismo abstrato, formal e coercitivo de controle social, enfrenta dificuldades para acompanhar essa evolução rápida e constante. A modernidade líquida, caracterizada pela fluidez e instabilidade, torna o controle das novas tecnologias um desafio quase intransponível.
Cenários que outrora pareciam ficção, como aqueles apresentados no desenho animado “Os Jetsons”, estão se materializando rapidamente. Tecnologias como carros voadores, teletrabalho, reuniões por videoconferência, robôs, relógios inteligentes, impressoras 3D e turismo espacial, que antes eram sonhos distantes, agora fazem parte do nosso cotidiano. Mesmo os criadores do desenho, Hanna-Barbera, dificilmente poderiam prever a rapidez com que essas inovações se integrariam às nossas vidas.
A velocidade das mudanças sociais, como observado por Durkheim, tende a aumentar a criminalidade, tanto em períodos de depressão social e econômica quanto em épocas de grande expansão. Os crimes cibernéticos, em particular, emergem como uma preocupação central, não apenas pela quantidade crescente de incidentes, mas também pela complexidade e impacto dessas ações.
No contexto do processo penal, a realidade virtual e as tecnologias de IA estão reconfigurando o cenário jurídico. Questões que antes geravam debates intensos, como a compatibilidade do processo penal com o processo eletrônico, tornaram-se ainda mais prementes com a pandemia de COVID-19, que acelerou a adoção de audiências eletrônicas e outras inovações tecnológicas.
Imaginando o futuro do processo penal, à semelhança dos Jetsons, podemos prever a prevalência da “quebra do domicílio virtual” como uma das principais fontes de provas. Isso poderia transformar o interrogatório em um ato de confirmação de dados pré-selecionados, colocando em risco o direito de defesa e a presunção de inocência.
As implicações são vastas. A carga da prova, as garantias processuais e a análise dos elementos subjetivos do crime precisam ser reconsideradas em um contexto onde os dados automatizados dominam. A sentença penal poderia se tornar um silogismo algorítmico, reduzindo a complexidade das decisões judiciais a meros formulários pré-preenchidos.
As reavaliações automáticas de prisões preventivas, como previsto no artigo 316, parágrafo único do Código de Processo Penal (CPP), poderiam ser realizadas por softwares de IA, que analisariam perfis de presos com base em dados comportamentais e notícias de mídia. Isso nos leva a um questionamento fundamental: estaríamos retornando a uma visão determinista do crime, semelhante às teorias da Escola Positiva de Lombroso, agora apoiada por algoritmos e análises de periculosidade?
Embora a tecnologia tenha o potencial de melhorar significativamente nossa vida e o sistema penal, é crucial lembrar que o processo penal deve manter seu caráter instrumental e jurídico-científico. A adoção irrefletida de inovações tecnológicas pode resultar em um endeusamento das máquinas, transformando questões de fé em garantias processuais.
As teorias sobre o fim da internet como a conhecemos, substituída por interações algorítmicas, levantam preocupações sobre a preservação de nossas garantias constitucionais. A justiça deve permanecer humana, mesmo em um mundo cada vez mais digitalizado, pois o processo eletrônico representa vidas e não pode ser desumanizado.
Enquanto navegamos pelas águas da inovação tecnológica, devemos assegurar que nossos sistemas jurídicos se adaptem de maneira que respeite e preserve os direitos fundamentais, mantendo um equilíbrio entre eficiência e humanidade.
O debate sobre a regulamentação das redes sociais tem sido um tema recorrente nos corredores legislativos ao redor do mundo. No Brasil, a trajetória regulatória encontra-se marcada por iniciativas como o Marco Civil da Internet de 2014, que, apesar de aparente regulação, ainda deixa lacunas significativas no que diz respeito ao controle e à gestão de dados em plataformas digitais. O futuro inevitável é transformar radicalmente este cenário é a descentralização das redes sociais através da tecnologia blockchain.
Descentralização via Blockchain
A Tecnologia de Registro Distribuído (DLT – Distributed Ledger Technology) refere-se a um consenso de registros replicados, compartilhados e sincronizados geograficamente dispersos, mantidos por membros distintos de uma rede. Ao contrário dos sistemas de registro tradicionais, centralizados em uma autoridade única (como um banco central, por exemplo), a DLT permite que a informação exista simultaneamente em múltiplos locais, sendo acessível e verificável por todos os participantes da rede sem a necessidade de uma entidade central de controle.
Características Principais:
Descentralização: A DLT opera em uma estrutura descentralizada, o que significa que os registros são mantidos em muitos computadores (nós) em toda a rede, em vez de ser armazenados em um local central. Isso ajuda a eliminar pontos únicos de falha e aumenta a resistência contra ataques cibernéticos através de características fundamentais: Primeiramente, a redundância de dados é garantida, pois cada nó na rede mantém uma cópia completa do registro, assegurando que a integridade do sistema seja preservada mesmo se alguns nós forem comprometidos. Além disso, a segurança dos dados é reforçada pelo uso de hashes criptográficos que interligam os blocos, tornando modificações retroativas computacionalmente inviáveis sem a recalculação de todos os blocos subsequentes. A maioria das redes DLT também exige um consenso para alterações, necessitando que a maioria dos participantes valide qualquer mudança, o que protege contra manipulações unilaterais. A transparência da rede permite uma auditoria constante por todos os usuários, facilitando a rápida detecção e correção de qualquer tentativa de fraude. Por fim, a ausência de um único ponto de controle dificulta enormemente a execução de ataques coordenados, tornando as plataformas baseadas em DLT particularmente seguras em comparação aos sistemas centralizados tradicionais.
Transparência e segurança: Cada transação no ledger é verificável por todos os participantes e deve ser confirmada por consenso da rede antes de ser permanentemente adicionada. Além disso, a utilização de criptografia assegura a integridade e a segurança das transações. Imutabilidade: Uma vez que uma transação é registrada no ledger, ela não pode ser alterada ou apagada, garantindo um histórico transparente e auditável de todas as transações. Consensos: A DLT utiliza mecanismos de consenso para validar transações. Estes mecanismos, que podem variar (como Proof of Work, Proof of Stake, entre outros), são fundamentais para manter a integridade e a confiança na rede. Tipos de DLT:
Embora o blockchain seja o tipo mais conhecido de DLT, existem outras variações que se diferenciam principalmente no modo como os dados são estruturados e no mecanismo de consenso utilizado. Algumas dessas variações incluem:
Blockchain: Um tipo de DLT que organiza os dados em blocos encadeados cronologicamente. Blockchain é um tipo específico de Tecnologia de Registro Distribuído que organiza dados em blocos encadeados cronologicamente e que se tornou famoso principalmente pelo seu uso em criptomoedas como o Bitcoin. No entanto, as aplicações do blockchain vão muito além das criptomoedas.
Exemplo prático: Bitcoin
O Bitcoin, a primeira e mais conhecida criptomoeda, utiliza a tecnologia blockchain para facilitar e registrar transações financeiras de forma segura e descentralizada. Cada transação realizada com Bitcoin é verificada por uma rede de computadores (nodos) e, uma vez confirmada, é adicionada a um bloco de outras transações recentes. Uma vez que um bloco é preenchido, ele é adicionado ao final da cadeia de blocos existente, de maneira sequencial e imutável.
Esse processo não apenas garante a segurança das transações, impedindo fraudes e duplicidades (como o problema do gasto duplo), mas também elimina a necessidade de intermediários, como bancos ou governos, para validar ou facilitar as transações. O blockchain do Bitcoin é público, o que significa que qualquer pessoa na rede pode ver todas as transações que já foram feitas, garantindo transparência total, embora as identidades dos usuários permaneçam protegidas por meio de pseudônimos.
Através do Bitcoin, a tecnologia blockchain demonstrou a viabilidade de sistemas financeiros alternativos que são globais, acessíveis e significativamente menos suscetíveis à interferência externa ou à corrupção. Este exemplo pioneiro tem inspirado inúmeras outras aplicações em diversos setores, desde a logística até o registro de propriedades, destacando o potencial transformador do blockchain.
Tangle: Utilizado pelo IOTA, organiza as transações em uma rede de nós interconectados, não necessariamente formando uma cadeia linear ou blocos. O Tangle, utilizado pela IOTA, representa uma abordagem inovadora ao descentralizar transações através de uma estrutura conhecida como DAG – Directed Acyclic Graph, divergindo do tradicional blockchain que organiza transações em blocos lineares. No Tangle, cada transação é conectada individualmente a duas outras anteriores, não formando blocos ou cadeias lineares, mas uma rede interconectada. Este método de validação descentralizada requer que cada nova transação valide duas transações prévias, contribuindo para a segurança e reduzindo a possibilidade de spam e ataques. Essa estrutura promove maior velocidade e eficiência, escalando positivamente à medida que o volume de transações aumenta, o que contrasta com os blockchains tradicionais que podem sofrer com lentidão e congestionamento. Além disso, o Tangle elimina a necessidade de mineradores, reduzindo significativamente o consumo de energia e os custos de transação, tornando-o ideal para microtransações e aplicações em IoT – Internet das Coisas, onde pequenos dispositivos realizam frequentes transações de dados ou micro-pagamentos. A robustez, a segurança e a escalabilidade sem taxas fazem do Tangle uma solução atraente para a crescente demanda por eficiência em transações digitais descentralizadas.
Hashgraph: Usa uma estrutura de grafos acíclicos dirigidos para alcançar consenso, prometendo ser mais rápido e eficiente em termos de energia do que as blockchains tradicionais. Hashgraph se destaca como uma tecnologia de consenso baseada em uma estrutura de grafos acíclicos dirigidos (DAG), prometendo superar as blockchains tradicionais em termos de velocidade e eficiência energética. Diferente do blockchain, que organiza dados em blocos sequenciais, o Hashgraph permite que múltiplas transações ocorram simultaneamente, sem necessidade de formação de blocos ou mineração. Esta característica resulta em um processo de consenso muito mais rápido e com menor consumo de energia, tornando-o ideal para aplicações que exigem grande volume de transações em alta velocidade. Além disso, o Hashgraph é projetado para fornecer um alto grau de segurança e justiça, assegurando que todas as transações sejam tratadas na mesma sequência em que foram recebidas, evitando manipulações e garantindo a integridade dos dados. Por essas razões, Hashgraph é visto como uma alternativa promissora às tecnologias de registro distribuído convencionais, oferecendo uma solução escalável e eficiente para o crescente universo das transações digitais. A tecnologia blockchain é fundamentalmente uma base de dados distribuída, caracterizada pela sua robustez e transparência. Cada “bloco” na “cadeia” contém um número de transações, e uma vez que um bloco é completado, ele se junta à cadeia de forma permanente e inalterável. Na prática, isto significa que a tecnologia não é controlada por uma única entidade, mas sim distribuída entre todos os participantes da rede.
Aplicado às redes sociais, o blockchain permitiria que cada postagem, comentário ou curtida fosse registrado em um bloco, eliminando a necessidade de servidores centralizados controlados por uma empresa específica. Isso não apenas aumenta a segurança contra ataques cibernéticos, mas também promove uma maior privacidade do usuário, visto que seus dados não estariam armazenados em um servidor central susceptível a exploração comercial ou vigilância governamental.
Implicações Regulatórias
No Brasil, o contexto regulatório é particularmente complexo. Embora o Marco Civil da Internet de 2014 tenha sido um marco na definição de direitos e deveres para usuários e provedores de internet, ele não conseguiu antecipar o surgimento e as implicações de redes sociais descentralizadas. Durante a elaboração desta legislação, observou-se um intenso lobby por parte das grandes empresas de tecnologia, que influenciou significativamente o texto final da lei. Essa interferência levanta preocupações legítimas sobre a possibilidade de um cenário semelhante ocorrer em futuras tentativas de regulamentação das plataformas digitais.
Além disso, o crescente debate sobre a regulamentação das redes sociais frequentemente parece menos sobre a proteção dos usuários e mais sobre a tentativa de controlar o discurso público. As redes sociais, ao democratizar a produção e distribuição de informação, reduziram significativamente o monopólio tradicionalmente detido pelos grandes veículos de mídia. Isso elevou a liberdade de expressão do cidadão comum, que agora pode expressar, debater e disseminar ideias sem os filtros editoriais das mídias tradicionais. Neste contexto, é essencial questionar se a regulamentação proposta busca genuinamente proteger os direitos dos usuários ou se, por outro lado, reflete uma tentativa de reconquistar o controle sobre o fluxo de informações e, consequentemente, sobre a opinião pública.
Exemplos Internacionais
Olhando para as iniciativas internacionais, como a União Europeia com o GDPR – Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados, vemos uma clara demanda por transparência e consentimento no tratamento de dados pessoais, princípios que poderiam ser naturalmente assegurados pelo uso de blockchain em redes sociais. Esta tecnologia garante que as transações de dados sejam rastreáveis e inalteráveis, oferecendo uma nova camada de segurança e privacidade que está em total alinhamento com as diretrizes do GDPR.
Em contraste, regimes autoritários como o da China apresentariam um cenário completamente diferente. Dada a natureza centralizada e controladora do governo chinês sobre a informação e a comunicação, é altamente improvável que uma tecnologia que promove a descentralização, como o blockchain, seja permitida para redes sociais dentro de suas fronteiras. O regime comunista da China depende de um controle rigoroso sobre a mídia e a expressão pública para manter a ordem e a conformidade, e uma rede social descentralizada seria inerentemente subversiva a esse controle, oferecendo aos cidadãos uma plataforma incontrolável e livre de censura estatal. Portanto, é de se esperar que tais tecnologias sejam categoricamente rejeitadas ou severamente limitadas pelo governo chinês.
Conclusão
A descentralização das redes sociais não só oferece novas perspectivas em termos de privacidade e segurança dos dados, como também redefine o papel dos governos na regulamentação desses ambientes digitais. Esta tecnologia traz consigo múltiplas vantagens, mas também desafios significativos, especialmente no campo da regulamentação. A descentralização de qualquer grande rede social usando DLT não seria apenas uma mudança técnica, mas também uma transformação cultural e estrutural significativa tanto para a empresa quanto para os usuários. Envolveria superar desafios técnicos, legais e de usabilidade, mas poderia potencialmente levar a uma internet mais segura, privada e democrática, onde os usuários têm controle real sobre seus dados e interações.
Antes mesmo de considerar a implementação de qualquer tipo de regulamentação, os governos enfrentariam um obstáculo formidável: o poderoso lobby das grandes corporações tecnológicas, que historicamente têm exercido uma influência substancial sobre as políticas e legislações. Mesmo superando essa barreira, os governos se deparariam com a robustez da DLT. A natureza intrinsecamente resistente e autônoma da DLT desafia qualquer tentativa de imposição autoritária, pois não está à mercê de sistemas obsoletos ou controles centralizados. O caminho à frente exige um diálogo aberto e contínuo entre tecnólogos, legisladores e a sociedade civil para abordar completamente as implicações desta evolução tecnológica inevitável, afinal a tecnologia não perdoa.
Uma servidora pública e defensora da igualdade racial foi alvo de um incidente preocupante envolvendo o uso de tecnologia de reconhecimento facial pela Polícia Militar. Durante um evento sobre igualdade racial no Centro do Rio, ela foi erroneamente identificada como uma foragida da justiça. A abordagem ocorreu quando a imagem dela foi associada no sistema de reconhecimento facial a uma pessoa procurada.
A servidora, que há uma década trabalha ouvindo relatos de vítimas de preconceito, descreveu a experiência como extremamente constrangedora. “Eles me mostraram a foto da pessoa procurada, que é completamente diferente de mim. Senti-me desamparada e temo que isso possa ocorrer novamente”, relatou. Até o momento, ela não recebeu esclarecimentos sobre o destino das imagens capturadas nem sobre a sua eventual arquivação.
Os policiais, ao perceberem o erro, encerraram a abordagem, justificando que seguiam o protocolo. A Polícia Militar informou que o sistema de reconhecimento facial foi selecionado via licitação e testado nos Estados Unidos. Contudo, a servidora questiona a eficácia e a segurança do sistema, destacando a preocupação com a tecnologia que, segundo ela, não foi desenvolvida pensando nas especificidades da população brasileira.
O caso está sendo acompanhado pela Defensoria Pública do Estado, que solicitou à Secretaria de Segurança Pública informações detalhadas sobre o uso da tecnologia. A defensora pública responsável pelo caso ressaltou que a tecnologia de IA e algoritmos pode reproduzir padrões racistas presentes na sociedade.
A cidade do Rio de Janeiro já conta com videomonitoramento em tempo real em vários pontos. Entre dezembro do ano passado e junho deste ano, 200 pessoas foram presas com base no reconhecimento facial, o que levanta debates sobre a necessidade de uma regulamentação mais rigorosa para evitar erros e abusos.
A servidora destacou ainda a importância de estar sempre com documentação pessoal, um ensinamento transmitido desde a infância para muitas pessoas negras. Ela mencionou que, mesmo adulta, compreendeu a necessidade de ter seus documentos à mão em todos os momentos.
Casos de prisões equivocadas devido a bancos de dados desatualizados também foram registrados. No início do ano, duas pessoas foram presas indevidamente porque os mandados de prisão já não tinham validade. No semestre, quase metade das prisões relacionadas ao reconhecimento facial foram por falta de pagamento de pensão alimentícia, além de crimes como roubo, homicídio, feminicídio, tráfico de drogas, violência doméstica, furto e estupro.
A Defensoria Pública questiona os protocolos utilizados, o treinamento dos agentes de segurança e a base de dados que alimenta o sistema de reconhecimento facial. A Secretaria Estadual de Governo afirmou que a abordagem seguiu os protocolos e foi encerrada após a apresentação dos documentos pela servidora. A Polícia Civil está investigando o caso na Delegacia de Combate aos Crimes Raciais e Delitos de Intolerância.
Em 24 de junho de 2024, a Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) divulgou o segundo volume do “Radar Tecnológico”, uma publicação dedicada ao tema “Biometria e Reconhecimento Facial”. Este estudo examina as aplicações e impactos dessa tecnologia, destacando os riscos e desafios para a proteção de dados pessoais sob a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).
Definindo o Reconhecimento Biométrico
O reconhecimento biométrico é descrito como uma análise técnica automatizada que identifica características fisiológicas (como impressões digitais e reconhecimento facial) ou comportamentais (como voz e expressão facial). O estudo também aborda o conceito de “template biométrico”, utilizado como base para verificação de identidade. Esses templates, armazenados em formato hash, são essenciais para o reconhecimento facial.
Aplicações e Propósitos do Reconhecimento Facial
O reconhecimento facial, uma das modalidades de reconhecimento biométrico, tem três principais objetivos:
Detectar a presença de pessoas.
Identificar um indivíduo de forma única.
Classificar indivíduos com base em seus comportamentos.
Além disso, o estudo menciona o uso de reconhecimento facial na neurotecnologia, com técnicas de interface cérebro-computador (BCI), especialmente na área médica, que têm avançado significativamente nos últimos anos.
Inteligência Artificial e a Proteção de Dados
A ANPD destaca a importância da inteligência artificial (IA) na melhoria da precisão dos sistemas de reconhecimento biométrico, graças ao treinamento com grandes volumes de dados. No entanto, o uso de IA também traz desafios regulatórios. O Regulamento de Inteligência Artificial da União Europeia (EU AI Act) proíbe a utilização de sistemas biométricos de IA para inferir emoções no ambiente de trabalho ou em instituições de ensino e bane a categorização de indivíduos por raça.
No Brasil, o Projeto de Lei 2.338/2023 (Lei de Inteligência Artificial) classifica os sistemas de identificação biométrica para reconhecimento de emoções como de alto risco, mas não os proíbe.
Dados Biométricos e Riscos Legais
Dados biométricos são considerados sensíveis pela LGPD, o que aumenta os riscos associados ao seu tratamento. A ANPD aponta preocupações com vieses nos dados de treinamento, que podem levar à discriminação, e com a possibilidade de vazamentos de templates biométricos, que poderiam facilitar roubos de identidade e fraudes financeiras.
Vigilância e Segurança Pública
A publicação da ANPD foca nos usos do reconhecimento facial para segurança pública, incluindo controle de fronteiras, prevenção de fraudes e vigilância em massa. O EU AI Act proíbe o uso de IA para identificação biométrica em tempo real em espaços públicos, salvo em investigações criminais. No Brasil, a Lei de Inteligência Artificial também restringe o uso de sistemas de identificação biométrica à distância, com exceções para situações de busca por vítimas de crimes ou pessoas desaparecidas.
Controvérsias e Pedidos de Banimento
O uso de tecnologia de vigilância baseada em biometria facial é amplamente controverso. Organizações como a Anistia Internacional e a Human Rights Watch pedem o banimento dessas tecnologias. A Federal Trade Commission (FTC) dos EUA já proibiu uma rede de farmácias de usar reconhecimento facial por cinco anos, devido à discriminação resultante de falsos-positivos.
Embora a publicação da ANPD não forneça diretrizes específicas para empresas que utilizam reconhecimento facial, a expectativa é que futuros estudos da autoridade ofereçam orientações mais detalhadas. Este relatório inicial é um ponto de partida crucial para o aprofundamento do tema pela ANPD.
A IA está se tornando cada vez mais onipresente em nossas vidas, transformando uma ampla gama de processos comerciais e pessoais com um potencial quase ilimitado para inovação. Seja melhorando a eficiência operacional, personalizando a experiência do usuário, ou mesmo impulsionando avanços em áreas críticas como saúde e educação, a IA está na vanguarda da revolução tecnológica. No entanto, à medida que essa tecnologia se infiltra em mais aspectos de nossa existência diária, crescem também as preocupações com a proteção de dados pessoais.
O equilíbrio entre a inovação trazida pela IA e a privacidade dos indivíduos é uma questão cada vez mais premente. A capacidade da IA de processar e analisar grandes volumes de dados pessoais pode oferecer insights profundos e melhorias de serviço, mas também apresenta riscos significativos de privacidade e segurança. Neste contexto, a intervenção regulatória torna-se crucial. Um exemplo emblemático dessa tensão regulatória é a recente decisão da ANPD – Autoridade Nacional de Proteção de Dados do Brasil, que impôs medidas restritivas contra a Meta Platforms Inc., anteriormente conhecida como Facebook. A decisão visou suspender a implementação de novas políticas de privacidade relacionadas ao uso de dados pessoais para o treinamento de sistemas de IA generativa, destacando os desafios de assegurar que tais inovações não comprometam os direitos fundamentais dos usuários.
Este caso sublinha a necessidade imperativa de uma vigilância regulatória robusta e de uma abordagem ponderada que não apenas fomente a inovação tecnológica, mas também proteja rigorosamente a privacidade e os dados pessoais. A medida da ANPD reflete um passo significativo na direção de um quadro legal que busca harmonizar esses dois objetivos, servindo como um ponto de referência para o debate global sobre como melhor regular o impacto transformador da inteligência artificial em nossa sociedade.
A ascensão da IA
A IA, um campo que abrange desde algoritmos simples até complexos sistemas de aprendizado de máquina, vem sendo cada vez mais adotada em uma miríade de setores industriais. Sua aplicabilidade estende-se desde a realização de análises preditivas, que antecipam tendências de mercado e comportamento de consumidores, até a automação de processos, que substitui a intervenção humana em tarefas repetitivas e meticulosas, culminando na personalização de serviços, que ajusta experiências e ofertas às necessidades individuais dos usuários.
Benefícios da IA
Os benefícios proporcionados pela IA são multifacetados e substanciais. No setor de saúde, por exemplo, algoritmos de IA são utilizados para diagnosticar doenças com precisão e rapidez que superam frequentemente a capacidade humana. Na indústria financeira, a IA melhora a segurança através da detecção de fraudes e da gestão de risco, enquanto no varejo, sistemas de recomendação baseados em IA aprimoram a experiência do cliente ao sugerir produtos alinhados com suas preferências passadas e atuais. Essas inovações não apenas aumentam a eficiência e a eficácia operacional, mas também abrem novos caminhos para a personalização em massa e o engajamento do cliente.
Desafios éticos e de privacidade
Entretanto, o avanço da IA não está isento de desafios significativos, especialmente no que tange à ética e à privacidade. A capacidade desses sistemas de coletar, armazenar e processar enormes volumes de dados pessoais gera preocupações profundas com a segurança e a integridade dessas informações. O risco de vazamentos de dados, uso indevido de informações sensíveis e a falta de transparência sobre como os dados são utilizados e por que são questões que demandam urgente atenção regulatória e ética.
Ademais, a automação trazida pela IA pode conduzir a questões de desemprego tecnológico, enquanto o viés algorítmico – onde sistemas perpetuam ou até exacerbam discriminações preexistentes – suscita debates acalorados sobre a justiça e a imparcialidade das decisões tomadas por máquinas. Tais preocupações enfatizam a necessidade de desenvolver e implementar IA de maneira responsável, assegurando que tecnologias avançadas promovam benefícios sem erodir a ética ou comprometer os direitos fundamentais dos indivíduos.
Portanto, enquanto a ascensão da inteligência artificial sinaliza uma era de possibilidades quase ilimitadas, ela também impõe a necessidade imperativa de vigilância e regulamentação robustas para garantir que seu uso seja equitativo, seguro e respeitoso com a privacidade e a dignidade humana.
O caso da Meta Platforms e a decisão da ANPD
A recente intervenção da ANPD no Brasil no caso da Meta Platforms Inc. ilustra vividamente as complexas interseções entre inovação tecnológica e regulamentação de privacidade. A decisão da ANPD, que resultou na suspensão de partes específicas da nova política de privacidade da Meta relacionadas ao uso de dados para o treinamento de sistemas de inteligência artificial generativa, marca um momento decisivo na governança de dados pessoais frente às tecnologias emergentes.
Detalhamento da decisão
Conforme explicitado pelo despacho decisório 20/24/PR/ANPD, a medida preventiva foi adotada após um cuidadoso escrutínio das políticas propostas pela Meta. A decisão determinou a suspensão imediata da implementação da política que permitiria o uso extensivo de dados pessoais para o treinamento de IA. Isso incluía não apenas os dados de usuários ativos das plataformas da Meta, mas também de indivíduos não usuários, ampliando significativamente o escopo de coleta e análise de dados pessoais.
Base legal e justificativa
A ANPD baseou sua decisão em uma série de fundamentos legais solidamente estabelecidos, incluindo, mas não se limitando a:
Art. 45 da Lei nº 9.784/1999: Que regula o processo administrativo no âmbito da Administração Pública Federal. Arts. 52 e 54 da LGPD: Que tratam das sanções administrativas aplicáveis em caso de tratamento de dados realizado em desacordo com a legislação. Art. 26, IV, do decreto 10.474/20: Que especifica procedimentos e competências da ANPD. Arts. 7°, IV e 55 do Regimento Interno da ANPD: Que detalham as atribuições e poderes conferidos ao Conselho Diretor da ANPD. O uso destas bases legais reflete a abordagem adotada pela ANPD para garantir que qualquer forma de processamento de dados respeite os limites impostos pela legislação brasileira. O “risco iminente de dano grave e irreparável”, mencionado no despacho, sublinha a preocupação da ANPD com a potencial violação massiva dos direitos fundamentais dos titulares dos dados, considerando a natureza invasiva das práticas propostas pela Meta.
Implicações da Medida Preventiva
Esta decisão não apenas impõe a necessidade de uma revisão substancial das práticas de privacidade pela Meta, mas também serve como um alerta para outras corporações que operam em território brasileiro e globalmente, reiterando a seriedade com que as questões de privacidade estão sendo tratadas pela ANPD. A ação da ANPD é um lembrete potente de que a inovação tecnológica não pode avançar à custa de direitos pessoais, e que a proteção de dados pessoais é um pilar central na regulação de tecnologias disruptivas como a inteligência artificial.
Implicações e reflexões sobre a decisão
A decisão proferida pela ANPD contra a Meta Platforms Inc. traz à tona várias implicações significativas para a empresa e para o ecossistema tecnológico mais amplo, especialmente no que se refere ao desenvolvimento e aplicação da IA em conformidade com as normas de proteção de dados.
Consequências para a Meta Platforms e o setor tecnológico
Para a Meta Platforms, esta decisão implica a necessidade de reavaliar e modificar suas práticas de coleta e uso de dados, especialmente aquelas relacionadas ao treinamento de sistemas de IA generativa. O impacto é duplo: operacional e reputacional. Operacionalmente, a Meta deve adaptar suas operações para garantir que as políticas de privacidade estejam em total conformidade com as determinações da ANPD, o que pode requerer investimentos significativos em tecnologia e governança de dados. Reputacionalmente, a decisão enfatiza a posição da empresa sob escrutínio regulatório, o que pode afetar a confiança dos usuários e, por extensão, influenciar negativamente a participação de mercado e a percepção pública.
Outras empresas do setor de tecnologia, particularmente aquelas que operam no Brasil ou que coletam e processam dados de cidadãos brasileiros, também precisarão revisar suas operações. Esta decisão serve como um lembrete crítico da necessidade de aderência estrita às leis de proteção de dados, sublinhando que a ANPD está ativa e disposta a tomar medidas punitivas contra práticas consideradas prejudiciais aos direitos dos titulares de dados.
Influência em políticas de privacidade e práticas de desenvolvimento de IA
A nível global, a decisão da ANPD pode ter um efeito cascata, incentivando outras jurisdições a adotarem posturas semelhantes na regulamentação da IA e na proteção de dados. Isso pode levar a uma padronização mais rígida das práticas de privacidade e uso de dados em IA forçando as empresas a adotarem uma abordagem mais centrada no usuário e orientada pela ética para o desenvolvimento de tecnologias.
A longo prazo, a decisão pode estimular a inovação responsável dentro do campo da IA. Empresas poderiam ser incentivadas a desenvolver novas metodologias de treinamento de IA que requerem menos dados pessoais ou que utilizem técnicas de anonimização e pseudonimização. Além disso, a decisão reforça a importância da transparência e do consentimento do usuário, elementos que podem se tornar ainda mais centrais nas estratégias de desenvolvimento de produtos tecnológicos.
A discussão em torno da recente decisão da ANPD contra a Meta Platforms Inc. reflete uma problemática central no mundo contemporâneo: a necessidade de equilibrar a inovação tecnológica com a proteção de dados pessoais. Este caso destaca não apenas os desafios inerentes ao rápido avanço da IA, mas também a grande importância de regulamentações que salvaguardem os direitos fundamentais dos indivíduos.
Equilíbrio entre inovação e proteção de dados
As tecnologias de IA, ao transformar setores inteiros, oferecem imensas oportunidades para o crescimento econômico e o bem-estar social. Contudo, essas mesmas tecnologias podem também implicar riscos significativos para a privacidade e a segurança dos dados pessoais. A decisão da ANPD ilustra o papel crítico que as entidades reguladoras desempenham em manter esse equilíbrio, assegurando que a inovação não ocorra à custa de direitos individuais.
Perspectivas futuras sobre a regulação da IA
Olhando para o futuro, é provável que a regulação da IA se torne ainda mais rigorosa, tanto no Brasil quanto globalmente. A tendência é que as leis de proteção de dados se fortaleçam em resposta às novas demandas impostas pelo desenvolvimento tecnológico e pela crescente digitalização de nossas vidas. A decisão da ANPD pode servir como um precedente influente, incentivando a implementarem ou aprimorarem regulamentações que diretamente abordem os desafios específicos impostos pelo uso de IA, especialmente em contextos que envolvem grandes volumes de dados pessoais.
Além disso, espera-se que as empresas que desenvolvem e implementam soluções baseadas em IA aumentem seu foco em estratégias de conformidade e em práticas de desenvolvimento ético. Isso pode incluir a adoção de princípios de IA responsável, o fortalecimento de medidas de segurança de dados, e o investimento em tecnologias que promovam a transparência e permitam um controle mais efetivo dos usuários sobre seus dados.
Considerações finais
Em última análise, a interação entre inovação tecnológica e regulamentação de privacidade é dinâmica e requer uma vigilância contínua. A decisão da ANPD reforça a necessidade de um diálogo contínuo entre reguladores, empresas de tecnologia, acadêmicos e a sociedade civil para assegurar que os benefícios da inteligência artificial sejam realizados de forma que respeite e proteja a privacidade e a integridade dos dados pessoais. As decisões que tomamos hoje definirão o cenário regulatório e tecnológico do amanhã, influenciando não apenas a forma como interagimos com a tecnologia, mas também como ela molda nossa sociedade.
Entre 2022 e 2023, o Brasil registrou uma redução significativa no número total de ataques cibernéticos, caindo de 103 bilhões para 60 bilhões de tentativas. No entanto, esse declínio esconde uma mudança importante no perfil dos ataques, com a inteligência artificial (IA) desempenhando um papel cada vez mais central. Atualmente, mais da metade dos ataques recentes contra empresas brasileiras envolve algum uso de IA generativa.
Essas informações são oriundas do estudo “The State of Cybersecurity in LATAM 2024”, realizado pela FortiGuard Labs da Fortinet. Segundo o relatório, 54% das empresas brasileiras relataram um aumento nas tentativas de violações de segurança em 2023, em comparação com anos anteriores. Esse cenário tem exacerbado o estresse das equipes de TI, dado o aumento na sofisticação e na precisão das ameaças.
É imperativo que as empresas brasileiras compreendam a evolução do cenário de ameaças cibernéticas e invistam em soluções integradas de segurança, como o blockchain, para se protegerem contra ataques cada vez mais sofisticados. As organizações precisam estar preparadas para enfrentar ameaças que se tornam gradualmente mais complexas com o avanço da tecnologia.
Especialistas apontam que a manutenção constante de processos é essencial. À medida que as organizações implementam algoritmos de IA, novos pontos de vulnerabilidade surgem, sendo explorados por cibercriminosos. A necessidade urgente de proteção é clara: as empresas devem adotar uma postura proativa na defesa de seus dados e sistemas.
O uso crescente de IA por cibercriminosos sublinha a importância de uma abordagem ética e responsável no desenvolvimento e implementação dessas tecnologias. Para enfrentar os ciberataques, é vital investir em soluções de segurança avançadas e em constante atualização, além de promover uma cultura organizacional de conscientização e treinamento em cibersegurança para todos os colaboradores.
A complexidade das ameaças, especialmente com o uso crescente da inteligência artificial, exige que as empresas adotem práticas de segurança de dados robustas, como criptografia e verificação da integridade dos dados, para evitar adulterações ou corrupções que possam comprometer os resultados da IA.
Embora a inteligência artificial ofereça inúmeras oportunidades, é fundamental reconhecer e mitigar os desafios emergentes em termos de segurança cibernética. É essencial que líderes empresariais priorizem investimentos em cibersegurança e adotem medidas proativas para se protegerem contra ameaças cada vez mais sofisticadas.
A blockchain, conhecida por transformar transações online em processos altamente seguros e transparentes, está expandindo sua influência para a indústria dos jogos. Originalmente associada ao Bitcoin e outras criptomoedas, essa tecnologia oferece muito mais do que apenas transações financeiras seguras.
A aplicação da blockchain no setor de jogos não é novidade. Muitos cassinos online já utilizam essa tecnologia e aceitam criptomoedas como método de pagamento. Esses cassinos oferecem um ambiente de jogo mais seguro e transparente, permitindo a verificação independente de cada aposta e resultado, sem a necessidade de uma terceira parte. Isso garante operações livres de fraudes e manipulações.
No universo dos videogames, a blockchain está revolucionando a gestão e validação de propriedade de itens digitais, como skins, armas e personagens. Jogos como “The Sandbox” e “Decentraland” introduzem um novo nível de negociação e garantia de itens, utilizando tokens não fungíveis (NFTs) para assegurar que cada item seja único e de propriedade incontestável do jogador.
“The Sandbox” exemplifica essa inovação com sua ferramenta VoxEdit, que permite a criação e animação de objetos em 3D dentro do metaverso. O jogo também incorpora um sistema econômico onde terrenos virtuais (LANDS) podem ser comprados, vendidos e alugados, tudo gerenciado por meio de tokens SAND. Esse ecossistema beneficia diretamente criadores e jogadores, promovendo um ciclo de criação, consumo e comercialização de ativos digitais.
Decentraland, por sua vez, possibilita a compra e venda de terrenos digitais e promove interações sociais e comerciais complexas dentro de seu metaverso, utilizando a criptomoeda MANA. Essa moeda serve tanto para transações quanto para governança dentro do jogo.
O Brasil, líder em receita de jogos na América Latina e ocupando a 13ª posição mundial, gera aproximadamente R$ 12 bilhões anualmente no mercado de games. Grandes empresas, como a Magazine Luiza, estão investindo pesado nesse setor, expandindo suas operações e adquirindo plataformas de tecnologia e games, como a compra do site Kabum em 2021.
A capacidade de atrair investimentos e a busca constante por inovação tecnológica posicionam o Brasil favoravelmente para explorar e implementar blockchain em videogames. No entanto, a influência da blockchain vai além dos jogos. Setores como logística, saúde e imobiliário já estão integrando essa tecnologia para melhorar serviços, aumentar a confiança do consumidor e reduzir custos operacionais.
Na logística, a blockchain facilita a rastreabilidade e autenticidade dos produtos ao longo da cadeia de suprimentos. Na saúde, melhora a segurança do paciente e reduz a incidência de produtos falsificados ao rastrear medicamentos e dispositivos médicos. No setor imobiliário, permite a tokenização de propriedades, facilitando investimentos fracionados e transações sem intermediários, reduzindo custos e burocracia.
Apesar de promissora, a tecnologia enfrenta desafios, especialmente em escalabilidade e regulação. A velocidade de transação ainda é um obstáculo para jogos de alta intensidade e plataformas de cassino com milhares de transações por minuto. Soluções como “rollups” e “sharding” estão sendo desenvolvidas para mitigar esses problemas, processando dados de transações fora da cadeia principal e dividindo a blockchain em partes para distribuir a carga de processamento.
Com a contínua evolução tecnológica, a blockchain está preparada para atender às demandas de setores que processam um alto volume de transações, como os jogos online, prometendo um futuro de inovações e segurança.
A Revolução da Inteligência Artificial na Medicina Moderna
Desde o advento da Inteligência Artificial (IA), tem-se discutido amplamente quais profissões seriam mais impactadas por essa tecnologia. A medicina é uma área particularmente afetada, como demonstra um inovador projeto de hospital com IA na China. Aqui, exploramos como a IA está sendo aplicada na medicina moderna e os impactos dessa revolução tecnológica.
A Inovação do Hospital Agente
O “Hospital Agente”, um projeto desenvolvido pela Universidade de Tsinghua na China, exemplifica a integração da IA na saúde. Segundo a revista Robotic and Automation, médicos “robôs” foram programados para aprender e evoluir com cada atendimento, alcançando uma precisão de mais de 90% em plataformas que medem a exatidão médica.
Neste ambiente, mais de 3 mil pacientes podem ser atendidos diariamente, um número que médicos humanos levariam cerca de dois anos para alcançar. Além dos médicos robóticos, o projeto também inclui enfermeiras virtuais que fornecem cuidados diários aos pacientes simulados, cobrindo todo o processo desde o diagnóstico até o tratamento.
Benefícios para a Saúde Pública
A capacidade da IA de acelerar processos médicos traz significativos benefícios para a saúde pública. A automação e a precisão dos sistemas de IA podem diminuir o tempo de espera por diagnósticos e tratamentos, melhorando a eficiência e a qualidade dos cuidados de saúde.
IA: Uma Ameaça ou Um Aliado?
Uma preocupação comum é se a IA substituirá médicos e outros profissionais de saúde. O objetivo é complementar o trabalho humano, não substituí-lo. A IA pode permitir que médicos e estudantes de medicina testem novos tratamentos em pacientes virtuais, sem riscos para humanos.
Apesar das vantagens da IA, o cuidado humano continua insubstituível. A interação e a atenção de humano para humano são aspectos que a tecnologia ainda não pode replicar plenamente.
A integração da IA na medicina representa uma evolução significativa, trazendo eficiência e precisão sem precedentes. Contudo, é essencial que essa tecnologia seja vista como uma ferramenta de apoio, potencializando o trabalho dos profissionais de saúde e mantendo a importância do toque humano nos cuidados médicos.
Uma das ferramentas de mensagens mais populares globalmente, o WhatsApp, desempenha um papel crucial na comunicação entre pessoas, sejam familiares, amigos ou colegas de trabalho, facilitando a troca imediata de informações.
Além de ser uma plataforma útil para a comunicação, o WhatsApp também oferece diversas funcionalidades para interações mais leves e divertidas, como o compartilhamento de fotos, vídeos, áudios, criação de stickers, envio de mensagens temporárias, publicação de histórias e a criação de enquetes em chats de grupo.
O aplicativo é frequentemente atualizado, aprimorando a experiência do usuário com melhorias significativas, especialmente no que diz respeito à segurança e funcionalidades profissionais. Entre essas melhorias, destaca-se a transcrição de mensagens de voz, uma ferramenta valiosa que transforma áudios em texto, ideal para ambientes ruidosos onde ouvir mensagens pode ser um desafio.
Recentemente, o WhatsApp tem se concentrado em tornar essa ferramenta ainda mais eficiente. Conforme reportado pelo site WaBetaInfo, a empresa está desenvolvendo uma função de tradução de mensagens de voz, eliminando a necessidade de aplicativos de terceiros para decifrar o conteúdo das mensagens. Esta nova funcionalidade promete operar como um tradutor em tempo real, transcrevendo mensagens de voz recebidas em idiomas desconhecidos para o idioma de preferência do usuário.
De acordo com informações do WaBetaInfo, a função será capaz de detectar o idioma da mensagem de voz e transcrevê-la para diversos idiomas, incluindo inglês, espanhol, português, russo e hindi.
Atualmente, essa novidade está disponível apenas na versão beta 2.24.13.8 para dispositivos Android, o que significa que ainda está em fase de testes e pode não estar acessível para todos os usuários até a próxima atualização oficial.
Uma equipe do órgão de defesa da privacidade da União Europeia (UE) divulgou um relatório indicando que os esforços da OpenAI para diminuir o número de resultados factualmente incorretos do ChatGPT ainda não são suficientes para atender às rigorosas políticas de dados da UE.
O relatório aponta que, embora as iniciativas para aumentar a transparência sejam positivas para evitar interpretações errôneas dos resultados do ChatGPT, essas medidas não bastam para garantir a precisão dos dados, conforme exigido pelas normas da UE.
No ano passado, as autoridades europeias de proteção de dados formaram uma equipe especializada para abordar questões relacionadas ao ChatGPT, após preocupações levantadas por reguladores nacionais sobre o serviço de inteligência artificial amplamente utilizado. Segundo o relatório, investigações conduzidas por organizações nacionais de proteção de dados em vários Estados-Membro ainda estão em andamento, e, portanto, os resultados completos não podem ser divulgados. Assim, os pontos destacados no relatório devem ser vistos como observações comuns entre as autoridades nacionais.
Uma regra fundamental de proteção de dados na UE é a exatidão. No entanto, o relatório enfatiza que, devido à natureza probabilística do ChatGPT, o modelo pode gerar informações tendenciosas ou fabricadas. Além disso, os resultados fornecidos pelo ChatGPT podem ser interpretados pelos usuários como fatos precisos, sem considerar a veracidade das informações.
É importante ressaltar a necessidade contínua de melhorar os mecanismos de precisão no ChatGPT para que se alinhem plenamente com os rigorosos padrões de proteção de dados da UE, destacando os desafios e a complexidade envolvidas na gestão da precisão em sistemas de inteligência artificial.
Em 2024, as instituições financeiras brasileiras devem investir R$ 47,4 bilhões em dados, segurança e experiência do cliente. Um dos principais impulsionadores desses gastos é a conformidade contra crimes financeiros, especialmente entre os 113 bancos associados à Federação Brasileira de Bancos (Febraban).
No ano passado, R$ 39,9 milhões foram destinados ao treinamento de 226,4 mil profissionais de tecnologia, representando um aumento de 139% em relação a 2022. Este crescimento nos custos de compliance não é exclusivo do Brasil, pois toda a América Latina registrou um aumento de 97% nos custos em 2023, com um desembolso total de US$ 15 bilhões, conforme estudo da Forrester Consulting para a LexisNexis Risk Solutions. As instituições financeiras buscam maneiras de reduzir custos enquanto cumprem as regulamentações.
As instituições financeiras possuem um arcabouço normativo robusto que exige conformidade constante com as transações para garantir segurança e credibilidade. Investimentos substanciais em tecnologia e controles internos são essenciais para minimizar os impactos financeiros de possíveis fraudes. O sistema financeiro brasileiro, considerado um dos mais modernos do mundo, permite identificar indícios de crimes por meio de transações suspeitas, seguindo os normativos do Banco Central.
Dentre os crimes financeiros mais comuns, a abertura e movimentação de contas digitais com documentos falsos se destacam, muitas vezes usadas para ocultar recursos ilícitos. Além disso, práticas como phishing, hacking, ataques de malware e fraudes por cartão de crédito são frequentes, causando prejuízos bilionários. Apenas 5% dos valores arrecadados por criminosos cibernéticos são recuperados, com perdas atingindo R$ 2,5 bilhões em 2022.
A resposta a esses desafios inclui a criação de cartilhas educativas e recomendações para prevenir golpes. Mesmo com medidas de segurança robustas, as instituições financeiras enfrentam dificuldades para rastrear contas fraudulentas devido às estratégias adaptativas dos golpistas.
Apesar das perdas e dos altos custos de combate às fraudes, os bancos não repassam esses prejuízos aos clientes. A conformidade e a segurança da informação são vitais para a operação bancária e a cibersegurança é regulamentada por lei. Os bancos devem cumprir normas de compliance para evitar multas e garantir a continuidade de suas operações.
A demanda por profissionais qualificados e o desenvolvimento de soluções tecnológicas são fundamentais para a economia brasileira, onde o setor de serviços representa aproximadamente 70% do PIB. As instituições financeiras contribuem significativamente para a criação de novas empresas e o fortalecimento econômico.
O estudo da Forrester Consulting revela que 39% das instituições financeiras identificam a escalada das exigências regulatórias como o principal fator de aumento dos custos de compliance. Nos próximos 12 meses, 69% das instituições estão priorizando a redução desses custos. O Brasil, Colômbia e México destacam-se como os países com maiores aumentos nos custos relacionados ao compliance.
As despesas com tecnologia, incluindo redes, sistemas e trabalho remoto, também são impulsionadoras desses custos, especialmente no México, Brasil e Colômbia. As instituições financeiras precisam de parceiros com ferramentas, dados e análises avançadas para se manterem à frente dos criminosos e melhorar a eficiência do compliance. O estudo, que contou com a participação de 268 tomadores de decisão na América Latina, destaca os principais desafios e custos enfrentados pelas operações de compliance contra crimes financeiros.
