Submódulo 3: Governança, dados e melhoria contínua: conformidade, logs e auditoria

🔎 Dados, Privacidade e Auditoria na prática

Privacidade e proteção de dados não são apenas conformidade legal; são elementos centrais para construir confiança com usuários. LGPD orienta que dados pessoais sejam coletados com finalidade específica, com consentimento quando aplicável, e com retenção adequada. Em IA, isso se traduz em práticas como minimização de dados, anonimização quando possível, e rastreabilidade de decisões (1).

Para manter trilhas de auditoria úteis, documente origens de dados, fluxos de transformação, decisões tomadas pelo modelo e critérios usados para avaliação de resultados. Registre versões de prompts e fluxos, bem como quaisquer alterações aprovadas ou revertidas (rollback) quando necessário (2). A governança de dados entre plataformas exige cuidado com duplicação de dados sensíveis e registro de origens para evitar inconsistências.

Princípios-chave que vamos aplicar neste submódulo: consentimento explícito quando exigido, finalidade limitada ao atendimento ao usuário, retenção mínima de dados, e acesso restrito a logs para equipes autorizadas. Ao criar trilhas de auditoria, pense em como alguém de outra área poderia revisar o fluxo sem depender de você, mantendo a clareza e legibilidade dos logs (3). Em termos práticos, desenvolva checklists de verificação de privacidade para cada fluxo de atendimento: quais dados serão usados, onde serão armazenados, por quanto tempo e quem pode acessar.