Inteligência Artificial, Mercado de Capitais e a Pauta ESG

Felipe Bonani • 15 de dezembro de 2023

Perspectivas e Desafios

Nos últimos tempos, a inteligência artificial generativa (“IA”, “Artificial Intelligence”, em inglês, ou simplesmente “AI”) passou a ser assunto nos mais diferentes meios, e, como não poderia ser diferente, passou a ser amplamente discutida no meio jurídico e no âmbito do mercado de capitais, com diferentes questionamentos de natureza legal envolvendo o tema.

 

Já houve, inclusive, comparações no sentido de a inteligência artificial ser o novo “ESG” – fazendo-se referência à grande revolução que a temática ESG (“environmental, social and governance”) tem gerado nos mais diferentes mercados nos últimos anos1. Embora a comparação nos pareça desproporcional – uma vez que a revolução que a inteligência artificial trará nos parece ser muito mais abrangente e estrutural do que o impacto nos mercados decorrentes do capitalismo de “stakeholders” e pilares ESG –, fato é que ambos os temas têm suscitado discussões muito interessantes, que inclusive se entrelaçam.

 

No âmbito do mercado de capitais, há, atualmente, discussões permeando essas duas importantes pautas: a inteligência artificial e as questões ESG. Há questionamentos no sentido de se os sistemas e programas que utilizam a inteligência artificial seriam impulsionadores da agenda ESG ou se, ao contrário, seriam uma ameaça à pauta ESG.

 

Avanços em matéria de inteligência artificial permitiram a automação de tarefas relacionadas ao processamento e análise de dados, tanto em termos de aumento do volume de dados que poderiam ser processados, quanto em relação ao tempo de processamento desses dados – a exemplo, algoritmos e programas de computador foram desenvolvidos para processar e analisar informações que, sem a utilização da inteligência artificial, levariam um tempo muito maior para serem processadas e analisadas.

 

Nesse contexto, a utilização da inteligência artificial no âmbito do mercado de capitais permite que os investidores coletem e analisem um volume muito maior de informações a respeito de seus investimentos, incluindo dados relacionados a fatores e critérios ESG. Essa automatização dos processos de coleta e análise de dados relacionados a questões ambientais, sociais e de governança acaba facilitando a tomada de decisão por parte dos investidores que desejam investir nesses produtos de investimento. Desse modo, ferramentas que utilizem tecnologias IA poderiam ser consideradas facilitadores e impulsionadores da pauta ESG e do investimento sustentável.

 

Por outro lado, a utilização das tecnologias de inteligência artificial também representa desafios sob o aspecto ambiental, social e de governança corporativa.

 

Do lado ambiental, o processamento de dados via inteligência artificial demanda um grande consumo de energia elétrica, contribuindo para o aumento da emissão de gases do efeito estufa. Em relação a aspectos sociais e de governança corporativa, as tecnologias que empregam a inteligência artificial podem refletir vieses e imprecisões observados nos indivíduos que os desenvolveram e nos dados a partir dos quais os sistemas de inteligência artificial foram treinados e criados.

 

Outro ponto muito importante a ser considerado no contexto social é a quantidade, provavelmente em enorme escala, de empregos que simplesmente deixarão de existir em virtude dos avanços da inteligência artificial e sua aplicação nas mais diferentes indústrias e atividades econômicas. Há quem compare a dimensão do impacto que haverá no mercado de trabalho àquele anteriormente vivido quando da Revolução Industrial.

Nos Estados Unidos, para endereçar algumas questões relacionadas ao uso da inteligência artificial no âmbito do mercado de capitais, a Securities and Exchange Commission (SEC), autoridade reguladora do mercado de valores mobiliários norte-americano, propôs, em julho de 2023, regras e novos requerimentos para que as corretoras e consultores de investimentos tomem determinadas medidas para endereçar potenciais conflitos de interesses associados ao uso da análise preditiva de dados e tecnologias de inteligência artificial para interagir com investidores.

 

As novas regras propostas têm como enfoque os potenciais conflitos de interesses que poderiam surgir a partir da utilização de modelos analíticos complexos (incluindo aqueles relacionados a tecnologias que empreguem inteligência artificial) por esses agentes, que poderiam estar sobrepondo os seus interesses aos dos investidores.

 

Ou seja, se por um lado, o uso de tecnologias de inteligência artificial pode ser benéfico aos investidores por permitir o acesso e processamento de um maior volume de informações sobre o mercado de capitais, por outro há também um risco de, a partir do uso dessas tecnologias e considerando sua potencial escalabilidade, as corretoras e consultores de investimentos utilizarem tais novas tecnologias para se beneficiarem em detrimento dos interesses dos investidores. A partir das regras propostas pela SEC, as companhias corretoras e consultoras de investimento deveriam adotar medidas para endereçar eventuais situações de conflitos de interesses, além de políticas e procedimentos escritos para alcançar um grau de conformidade com as regras propostas. De acordo com o presidente da SEC, Gary Gensler, se adotadas, essas regras ajudariam a proteger os investidores de situações de conflitos de interesse decorrentes e advindas do uso de tecnologias de inteligência artificial.

 

No Brasil, até o momento, a Comissão de Valores Mobiliários (CVM), autoridade reguladora do mercado de valores mobiliários, ainda não propôs regras para endereçar potenciais conflitos advindos do uso de tecnologias de inteligência artificial no âmbito do mercado de valores mobiliários.

 

Para conciliar os benefícios advindos da utilização da inteligência artificial no âmbito do mercado de capitais com os riscos envolvendo essas novas tecnologias, incluindo riscos relacionados a conflitos de interesses, é essencial que as companhias adotem medidas de segurança relacionadas à IA, tais como a criação de comitês de riscos e de auditoria voltados a questões envolvendo o uso dessas tecnologias.

 

Infelizmente, atualmente ainda é baixo o número de companhias que adotam medidas nesse sentido. De acordo com recente estudo conduzido pelo “Collective Impact Coalition for Digital Inclusion”10, apenas cerca de 10% das companhias líderes em termos globais em questões envolvendo inteligência artificial divulgaram compromissos com questões éticas relacionadas à inteligência artificial. É essencial que haja propostas e medidas, sejam fruto de políticas impostas pelo regulador ou compromissos voluntariamente assumidos pelas companhias que venham a empregar IA em suas atividades, visando a assegurar que a inteligência artificial seja um verdadeiro potencializador e impulsionador do investimento consciente sem colocar em risco o interesse dos investidores e a agenda ESG.


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O Pulo do Gato Com a explosão da IA generativa e o uso massivo de dados para treinar modelos, a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) emerge como uma bússola moral e estratégica. Em um cenário onde dados são o novo petróleo , garantir a conformidade com a LGPD não é apenas uma obrigação legal, mas também um diferencial competitivo. Se você utiliza ferramentas como N8N e Flowise para automações ou estratégias de neurovendas , a pergunta que não pode ser ignorada é: Como garantir que os dados usados respeitem a privacidade e os direitos dos titulares? Os Grandes Desafios Anonimização e Pseudonimização Anonimização : Transformar dados pessoais de forma irreversível, garantindo que o titular não possa ser identificado. Dados anonimizados estão fora do escopo da LGPD, mas o processo deve ser robusto para evitar reidentificação. Pseudonimização : Substituir identificadores diretos por pseudônimos, reduzindo riscos, mas mantendo a possibilidade de reidentificação. Aqui, a LGPD ainda se aplica, exigindo cuidados extras. Desafio: A capacidade crescente da IA de reidentificar dados pseudonimizados exige novas práticas de proteção e governança . 2. Consentimento para Uso de Dados em Machine Learning A LGPD exige que o consentimento seja explícito, informado e específico . Isso significa que os titulares devem saber exatamente como seus dados serão usados, especialmente em projetos de Machine Learning . Minimização de dados : Coletar apenas o estritamente necessário para a finalidade declarada. Solução prática: Implementar mecanismos dinâmicos de consentimento , permitindo que os titulares atualizem suas preferências em tempo real. 3. Responsabilidade sobre Decisões Automatizadas Decisões tomadas exclusivamente por algoritmos que impactam indivíduos (ex.: concessão de crédito, precificação dinâmica) devem ser explicáveis e revisáveis . A LGPD garante o direito à revisão humana e à explicação dos critérios utilizados. Ação necessária: Adotar modelos de Explainable AI (XAI) e realizar auditorias regulares para identificar vieses ou falhas. 4. Legal Design e Ética da IA O legal design integra a privacidade desde a concepção dos projetos (Privacy by Design). Isso significa que a proteção de dados deve ser considerada em todas as fases do ciclo de vida do sistema. A ética da IA busca evitar discriminações, garantir transparência e respeitar os direitos dos titulares. Dica: Transparência no uso de algoritmos e justiça algorítmica são pilares de uma estratégia ética. Visão de Dono: Transformando Conformidade em Vantagem Competitiva Empresas que dominam a governança de dados em IA não apenas evitam multas e danos à reputação, mas também constroem uma confiança inabalável com seus clientes. Por quê? A transparência no uso de dados fortalece a relação com o consumidor. A conformidade com a LGPD reduz riscos operacionais e jurídicos. A confiança gerada pela proteção de dados se traduz em fidelidade e diferenciação no mercado . O Que Fazer na Prática? 1 - Automatize a Governança de Dados Use ferramentas de IA para monitorar acesso, classificar dados e atender solicitações de titulares. Implemente frameworks de segurança baseados em IA. 2 - Eduque sua Equipe Treine colaboradores sobre os princípios da LGPD e boas práticas de proteção de dados. 3 - Invista em Transparência Garanta que os titulares entendam como seus dados são usados e quais benefícios eles recebem em troca. 4 - Audite e Melhore Realize auditorias regulares para identificar vulnerabilidades e corrigir falhas.  Conclusão A LGPD não é um obstáculo, mas uma oportunidade de inovar com ética e construir um futuro digital mais seguro e confiável. Empresas que adotam a conformidade como um pilar estratégico não apenas sobrevivem, mas prosperam na era da IA . Quer transformar a LGPD em uma vantagem competitiva? Agende uma consultoria e descubra como alinhar inovação e privacidade para escalar com inteligência. 🚀 📲 Fale agora mesmo com um advogado especialista e proteja o que você levou anos para construir. 👉 Siga @bonaniadvogados e @rafaeljmbonani para mais atualizações sobre este e outros casos relevantes. Para mais informações siga nossas Páginas informativas.
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