Três empresas entraram no ambiente experimental do regulador brasileiro para testar sistemas de Inteligência Artificial (IA). O primeiro ciclo inteiro foi consumido antes do primeiro teste, e o relatório diz exatamente onde travou.
Voltemos um pouco na história, antes de entrar no artigo de hoje. Em outubro de 1962, o Congresso dos Estados Unidos aprovou a emenda Kefauver-Harris, escrita na ressaca da talidomida (se não sabe do que se trata, fica a provocação para uma pesquisa que mudou o setor de saúde). A mudança parecia pequena no papel: a partir dali, o fabricante de um medicamento não precisaria apenas mostrar que ele era seguro, precisaria provar que funcionava. A indústria não reclamou da exigência. Reclamou do que descobriu logo em seguida. Muitos laboratórios tinham, sim, feito estudos. O que não tinham era registro organizado de quem tomou o quê, em que dose, com qual critério de comparação e com qual resultado medido. A molécula existia. A prova, não. Os anos seguintes não foram gastos descobrindo remédios novos. Foram gastos aprendendo a documentar os antigos.
Sessenta e quatro anos depois, o mesmo tipo de aprendizado está acontecendo em Brasília, com IA no lugar de comprimido (estranho, né?. Mas vamos lá!).
O ciclo que não testou nada
A Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) publicou o 1º Relatório Parcial de Monitoramento do seu projeto-piloto de sandbox regulatório, o ambiente controlado onde empresas testam sistemas de IA que tratam dados pessoais sob supervisão do regulador. Três organizações foram selecionadas: a Metatext, com uma plataforma de segurança para agentes autônomos; a Synapse AI, com um sistema de gestão de fluxo de pessoas em transporte ferroviário; e a Prevvine, com modelos de linguagem aplicados à área médica.
A testagem está desenhada em seis ciclos, cada um com três fases (pré-teste, teste e pós-teste). O Ciclo 1 começou em 18 de março de 2026.
E não chegou à fase de teste.
O próprio relatório registra que o ciclo “não contemplou a testagem plena das soluções, tendo sido destinado à organização das atividades de orientação, ao alinhamento metodológico entre as equipes envolvidas e à estruturação das condições técnicas e regulatórias necessárias”. Em português claro: o primeiro ciclo foi gasto montando as condições para conseguir testar. Reuniões de calendário, definição de metodologia, configuração de rede privada virtual, separação de uma máquina dedicada na Universidade de São Paulo, criação de grupo no Teams porque os documentos estavam indo e voltando por e-mail. As famosas “reuniões de reuniões”, que tanto conhecemos no mundo corporativo.
Isso não é crítica ao regulador. É o dado mais útil do documento.
Mas será que alguma empresa está em condições de usar o Sandbox?
O que consumiu o ciclo foram duas fichas, a A1 e a A2, anexas ao relatório e públicas. A A1 é a ficha técnica da aplicação, e vale a pena ler o que ela pede, porque é literalmente o questionário que um regulador brasileiro aplica antes de olhar qualquer resultado.
Ela pede topologia do modelo e pipeline de inferência. Pede se o sistema é de recomendação ou de decisão, com explicação. Pede quais entradas mais determinam o resultado. Pede a descrição de um cenário padrão de uso e, em seguida, a pergunta que quase ninguém tem respondida: sob quais circunstâncias o modelo não deve ser utilizado, e quais são as limitações de escopo.
Depois vem o fluxo de dados. Formato de coleta, tratamento de valores ausentes, remoção de valores extremos, e a descrição técnica do método de anonimização, com exemplos citados no próprio formulário (k-anonimato, pseudonimização, ruído gaussiano). Pede verificação de identificação indireta, aquela em que o dado sozinho não identifica ninguém e o cruzamento identifica. Pede se há transferência internacional nos fluxos mapeados. Ou seja, nada trivial galera!
Depois as interfaces de programação de aplicações (API, na sigla em inglês). Quais são, como se conectam, e duas perguntas que revelam mais do que parecem: a API é atualizada automaticamente, e existe aviso prévio quando a versão muda. Quem já viu um fornecedor trocar o modelo por baixo de um fluxo em produção sabe por que isso está ali.
Por fim, os protocolos de segurança, ancorados no artigo 46 da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Há backup pela API. Há segundo fator de autenticação ou encerramento automático de sessão. Como é feita a guarda do histórico.
E uma última coluna, que é a parte inteligente do formulário: cada quadro tem linhas de monitoramento entre ciclos. Mudou alguma coisa entre o ciclo 1 e o 2. Entre o 2 e o 3. Até o 6. Ou seja, a documentação não é uma foto entregue na entrada. É um filme que precisa continuar sendo escrito enquanto o sistema muda.
E o que aconteceu com quem não conseguiu acompanhar?
O relatório é discreto, mas não esconde. Na Prevvine, foram necessárias três rodadas de ajustes só para integrar o sistema da empresa à ferramenta de avaliação usada pela equipe acadêmica. Na Metatext, houve “adaptação dos ciclos de testagem e do Plano de Sandbox”, e o escopo foi reduzido “a fim de viabilizar a participação da empresa nesta fase de testagem”. A metodologia de teste dessa solução seguia em análise ao fim do ciclo, por faltarem esclarecimentos sobre a arquitetura do modelo, o tratamento dos dados não estruturados e os procedimentos de anonimização.
E o relatório generaliza o aprendizado, em vez de apontar culpado. Registra a importância de dispor de informações claras e completas nas fichas quanto à arquitetura do modelo, ao fluxo de dados, às APIs, aos componentes de IA e aos protocolos de segurança, “de modo a permitir o acompanhamento e a compreensão da dinâmica de funcionamento do sistema”.
Traduzindo: três empresas de tecnologia, que se candidataram voluntariamente, que tiveram tempo de preparação e que queriam muito estar ali, levaram um ciclo inteiro para conseguir descrever os próprios sistemas em um nível que permitisse a outra pessoa verificar. Se elas levaram, a pergunta de quanto tempo levaria a sua empresa não é retórica.
Onde fica o problema para nós do mundo real?
Entre as oportunidades de melhoria listadas no fim do documento, uma parece administrativa e é a mais reveladora. As empresas estavam enviando documentos por e-mail para a caixa pessoal da coordenadora da equipe acadêmica, e o relatório aponta que o ideal é que os documentos permaneçam na plataforma compartilhada.
Isso é governança em estado bruto. Evidência que vive na caixa de entrada de uma pessoa não é rastreável, não é versionada e não sobrevive a uma troca de time. A ANPD percebeu isso no primeiro ciclo de um piloto com três empresas. Quantas organizações brasileiras hoje têm a prova de conformidade da sua IA espalhada em anexos de e-mail, planilhas locais e apresentações que ninguém sabe qual é a versão final.
A terceira melhoria apontada é igualmente prática: desenvolver um protocolo de uso de dados sintéticos no sandbox, com boas práticas para compor essas bases. Dados sintéticos são o caminho óbvio para testar sem expor pessoa real, e o relatório reconhece que ainda não existe um guia comum de como fazer isso direito.
O que esperar daqui para frente?
O sandbox da ANPD é piloto, envolve três empresas e ainda não produziu resultado de teste. Nada nele obriga a sua empresa a coisa alguma hoje. Mas ele antecipa, de graça, o formato da pergunta que vem depois, e a pergunta não é sobre o modelo. É sobre o registro.
Pegue a ficha A1, que está publicada como anexo do relatório, e tente preenchê-la para um sistema de IA que já está em produção na sua casa. Não precisa de projeto, nem de orçamento, nem de consultoria. Precisa de uma tarde e de honestidade. Onde a resposta sair vaga, você encontrou uma lacuna que um auditor, um cliente grande ou um titular de dados vai encontrar depois, em condições piores.
Voltando à história: em 1962, os laboratórios americanos não perderam anos porque os remédios eram ruins. Perderam porque a prova não existia no formato que alguém de fora conseguia verificar.
A pergunta que fica: se o regulador pedisse hoje a arquitetura, o fluxo de dados e o método de anonimização do sistema de IA que a sua empresa mais usa, em quanto tempo isso chegaria na mesa, e quem assinaria embaixo?
Café com Bytes, Onde tecnologia encontra provocação. =)
Até o próximo Café com Bytes, com ceticismo saudável e café bem passado.
Ricardo Brasil | Especialista em IA Responsável e Diretor de TI na GWS Engenharia — Colunista Café com Bytes | Tecnologia | Inteligência Artificial
Sobre o Autor
Ricardo Brasil é Diretor de TI e Gestão Corporativa da GWS Engenharia, especialista em IA Responsável, transformação digital e governança de TI. É colunista da série Café com Bytes, onde escreve semanalmente sobre tecnologia, inteligência artificial e seus impactos no ambiente corporativo brasileiro.
