Tomada de decisão automatizada
Tomada de decisão automatizada acontece quando um sistema de IA decide algo sem que um humano revise, valide ou interfira no resultado. Isso inclui aprovar ou negar uma solicitação, classificar um usuário, priorizar atendimentos, recomendar ações ou definir riscos automaticamente.
Esses sistemas analisam dados, aplicam modelos matemáticos e retornam um resultado final que influencia diretamente a vida do titular. Por isso, a LGPD trata esse cenário com atenção especial.
Exemplos comuns em empresas
A tomada de decisão automatizada aparece em vários processos do dia a dia, como:
Em produtos e serviços
Análise automática de crédito
Detecção de fraude
Limites de compra
Priorização de chamados
Em RH e gestão de pessoas
Triagem automática de currículos
Classificação de candidatos
Regras de elegibilidade para benefícios
Em marketing e vendas
Scoring de leads
Recomendações personalizadas
Segmentação dinâmica de usuários
Em todos esses casos, o modelo da IA pode influenciar o acesso a oportunidades, atendimento ou benefícios.
O que a LGPD exige
A LGPD reconhece que decisões totalmente automatizadas podem gerar impactos relevantes na vida das pessoas. Por isso, estabelece direitos específicos para proteger o titular.
Direito de revisão humana
O usuário pode solicitar que um humano revise a decisão tomada pela IA. Isso vale para casos que produzam efeitos significativos na esfera do titular.
Direito à explicação
A empresa deve explicar de forma clara como o sistema chegou ao resultado. Não basta citar “algoritmo” ou “modelo estatístico”. É necessário traduzir o processo em uma linguagem compreensível.
Direito de contestação
O titular pode discordar do resultado e pedir reavaliação com critérios mais transparentes.
Esses direitos obrigam empresas a documentarem lógicas, processos e critérios usados pela IA.
Como funciona tecnicamente
Sistemas de decisão automatizada usam modelos matemáticos treinados com dados históricos. A lógica costuma envolver:
Coleta de dados
Processamento e limpeza
Aplicação de modelo estatístico ou algoritmo de machine learning
Geração de um score, classificação ou recomendação
Ação automática baseada nesse resultado
Quando não há validação humana antes da ação final, a decisão é considerada automatizada.
Riscos mais comuns
A tomada de decisão automatizada pode amplificar erros e desigualdades. Alguns riscos frequentes incluem:
Vieses algorítmicos
Modelos treinados com dados enviesados reproduzem e amplificam desigualdades existentes.
Falta de explicabilidade
Alguns modelos, como deep learning, tornam difícil explicar por que uma decisão foi tomada.
Erros em dados de entrada
Dados incompletos ou incorretos podem gerar decisões equivocadas em larga escala.
Impactos desproporcionais
Uma única regra mal calibrada pode afetar milhares de pessoas simultaneamente.
Esses riscos reforçam a necessidade de governança sólida.
Considerações para projetos de IA
Empresas que utilizam decisões automatizadas precisam estabelecer controles que reduzam riscos e garantam aderência à LGPD.
Boas práticas
Avaliação contínua de desempenho do modelo
Monitoramento de vieses
Revisão humana para casos críticos
Regras claras de contestação
Documentação detalhada da lógica do modelo
DPIA obrigatório quando houver alto risco aos titulares
Tomada de decisão automatizada não é proibida, mas exige transparência, cuidado e responsabilidade.