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Tag: governança

  • IAJus 2026: O Judiciário une forças para debater Inteligência Artificial

    IAJus 2026: O Judiciário une forças para debater Inteligência Artificial

    IAJus 2026: Encontro de Integração em Inteligência Artificial do Judiciário

    O Conselho Nacional de Justiça (CNJ) sediará, em 24 de abril de 2026, em Brasília, o IAJus 2026 – Encontro de Integração em Inteligência Artificial do Judiciário. O evento nacional, promovido pelo Comitê Nacional de Inteligência Artificial do Judiciário (CNIAJ), tem como principal objetivo fomentar a integração entre os diferentes tribunais e conselhos, promovendo um amplo intercâmbio de experiências e soluções inovadoras. A iniciativa visa criar um espaço institucional crucial para que órgãos do Poder Judiciário possam apresentar, comparar e debater soluções de inteligência artificial em variados estágios de desenvolvimento.

    A proposta do IAJus 2026 é clara: reduzir a fragmentação de iniciativas isoladas e maximizar as possibilidades de reaproveitamento de ferramentas e cooperação entre as instituições. Ao reunir magistrados, servidores, equipes técnicas e especialistas em tecnologia, o encontro busca acelerar o desenvolvimento, a implementação, a sustentabilidade e a governança da inteligência artificial no sistema de justiça brasileiro, garantindo um avanço coeso e estratégico.

    Programação e Foco do Evento

    A programação preliminar do IAJus 2026 foi estruturada para abordar os aspectos mais relevantes da IA no Judiciário. O turno da manhã iniciará com uma mesa de abertura, contando com a presença confirmada do Presidente do Conselho Nacional de Justiça, Ministro Edson Fachin. Em seguida, serão realizados dois painéis institucionais de grande relevância:

    • “IA no Judiciário na visão do sistema de justiça”
    • “Implementação da IA nos tribunais”

    No período da tarde, o CNJ apresentará sua agenda estratégica para a IA, que inclui o lançamento do Sinapses 2.0, a divulgação do edital de chamamento público para soluções de IA e a apresentação da 2ª edição da pesquisa “O uso da inteligência artificial generativa no Poder Judiciário brasileiro”. Este momento será fundamental para alinhar diretrizes e conhecer os avanços mais recentes.

    Painéis Temáticos e Debates Estratégicos

    A tarde do IAJus 2026 também será marcada por painéis temáticos focados na apresentação de iniciativas selecionadas de tribunais e conselhos. As discussões serão organizadas em torno de quatro eixos principais:

    • Triagem, classificação e gestão do acervo processual: Otimização de grandes volumes de dados.
    • Automação de atos, minutas e fluxos de trabalho: Aumento da eficiência operacional.
    • Pesquisa, análise jurídica e apoio à decisão: Ferramentas para subsidiar o trabalho de magistrados e servidores.
    • Aplicações institucionais especializadas e serviços ao usuário: Soluções voltadas para as necessidades específicas de cada órgão e do cidadão.

    O encerramento do evento promete ser igualmente instigante, com um debate focado nas prioridades regulatórias da Resolução CNJ n. 615/2025, buscando definir os próximos passos para a consolidação de um marco regulatório robusto e atualizado.

    Público e Informações Adicionais

    O IAJus 2026 é um evento voltado para um público diversificado e engajado com a agenda de inteligência artificial no Judiciário. Estarão presentes magistradas e magistrados, servidoras e servidores, equipes técnicas de tribunais e conselhos, profissionais das áreas de tecnologia da informação, governança, inovação e gestão, além de outros atores institucionais relevantes. A participação visa fortalecer a colaboração e o compartilhamento de conhecimento.

    Maiores detalhes sobre a programação completa, inscrições e as iniciativas selecionadas para apresentação serão divulgados em breve. Fique atento às atualizações no site do CNJ.

    Serviço: IAJus 2026 – Encontro de Integração em Inteligência Artificial do Judiciário
    Data: 24 de abril de 2026
    Local: Conselho Nacional de Justiça, Brasília/DF
    Modalidade: Presencial

  • Entro lança ferramenta de governança para agentes de IA em empresas

    Entro lança ferramenta de governança para agentes de IA em empresas

    Entro lança ferramenta de governança para agentes de IA em empresas

    A Entro Security introduziu uma nova ferramenta de governança projetada para auxiliar empresas no rastreamento e controle de como os agentes de inteligência artificial se conectam aos seus sistemas corporativos. Este lançamento visa solucionar a crescente dificuldade das organizações em compreender quais ferramentas de IA estão em uso, os dados que elas acessam e as identidades por trás dessas operações.

    A nova solução, denominada Agentic Governance & Administration (AGA), foi desenvolvida especificamente para equipes de segurança e identidade que gerenciam o uso crescente de assistentes de IA, plataformas de agentes e agentes executados localmente em ambientes empresariais. O AGA aborda um problema crítico que surge com a rápida adoção de ferramentas de IA: o acesso a sistemas corporativos, que frequentemente se inicia com uma simples conexão estabelecida por desenvolvedores, funcionários ou equipes de negócios, mas cuja supervisão pode ficar defasada.

    Desafios na gestão de acesso de IA

    À medida que as organizações implementam ferramentas de IA em ritmo acelerado, as equipes de segurança enfrentam o desafio de determinar as aplicações e sistemas que um agente de IA pode alcançar, quais permissões ele possui e se essas permissões permanecem adequadas. A falta de visibilidade e controle sobre essas conexões abre brechas de segurança significativas.

    O AGA aplica os princípios estabelecidos de governança de identidade ao acesso relacionado à IA, incluindo inventário, propriedade, princípio do menor privilégio, auditabilidade e aplicação de políticas. A Entro argumenta que as ferramentas convencionais de governança de identidade não abordam totalmente os agentes de IA, pois a entidade ativa frequentemente não é um usuário humano, mas sim um serviço, um agente local ou um processo de software que utiliza tokens, contas de serviço, chaves de API ou segredos.

    Como o AGA funciona: as três camadas de dados

    O sistema constrói um perfil do agente de IA combinando três conjuntos de dados: as fontes onde os agentes são identificados, os alvos empresariais que eles acessam e as identidades utilizadas para acessá-los. Essas fontes incluem telemetria de endpoint, plataformas de desenvolvimento de agentes, ambientes de nuvem onde identidades não humanas são utilizadas e servidores MCP (Managed Cloud Platform).

    Os alvos referem-se às aplicações empresariais, ativos e sistemas com os quais um agente interage. As identidades englobam contas humanas e não humanas, bem como os segredos utilizados para autenticar o acesso. Ao unificar esses elementos, a Entro busca oferecer aos clientes uma visão única de como um agente de IA opera em toda a organização, em vez de tratar a atividade de endpoint, o comportamento na nuvem e o gerenciamento de identidade como questões separadas.

    Combate ao ‘shadow AI’ e monitoramento contínuo

    Uma parte do produto é dedicada a descobrir o que a Entro chama de ‘shadow AI’. Isso inclui não apenas o uso não sancionado de produtos de software como serviço (SaaS) de IA e ferramentas de modelo de linguagem grande (LLM), mas também agentes executados localmente, clientes de IA baseados em estações de trabalho e agentes criados dentro de plataformas de nuvem e de construção de agentes.

    O AGA integra-se com ferramentas de detecção e resposta de endpoint para identificar clientes de IA e ambientes de execução locais em dispositivos de funcionários. Ele também se conecta a plataformas de desenvolvimento de agentes, como AWS Bedrock e Copilot Studio, além de provedores de serviços em nuvem, para encontrar agentes e as identidades não humanas das quais dependem, como aplicações OAuth, funções IAM (Identity and Access Management) e contas de serviço.

    A segunda vertente do AGA foca em monitoramento e aplicação de políticas. A Entro afirma que o produto oferece visibilidade da atividade do MCP, das ferramentas que os agentes invocam e dos serviços aos quais se conectam durante a execução. Ele também fornece controles de política para alvos de MCP aprovados e comportamento de clientes de IA, juntamente com trilhas de auditoria que exibem atividades permitidas e bloqueadas, além de controles destinados a reduzir a exposição de dados e segredos sensíveis.

    “A adoção de IA empresarial raramente começa com um plano estratégico. Ela começa com uma conexão”, disse Itzik Alvas, cofundador e CEO da Entro Security. “Um desenvolvedor conecta uma ferramenta a um LLM, uma equipe instala um aplicativo de IA em SaaS, ou alguém autentica um agente contra SharePoint, GitHub, Salesforce ou APIs internas. Funciona, se espalha rapidamente, e então as equipes de segurança recebem perguntas que não conseguem responder rápido o suficiente. Quem conectou o quê, a quais sistemas, com quais permissões e usando quais identidades? Nosso AGA ajuda as equipes a recuperar clareza e controle à medida que o acesso por IA se torna o padrão.”

    Adaptação à evolução da gestão de identidade

    O lançamento do AGA destaca como os fornecedores de gerenciamento de identidade estão se adaptando à disseminação de sistemas de IA autônomos e semi-autônomos dentro de grandes organizações. Produtos tradicionais de governança e administração de identidade foram projetados principalmente em torno de usuários humanos e padrões de acesso a aplicações estabelecidos.

    Agentes de IA, por outro lado, podem ser implantados rapidamente, executados continuamente e alterar seu comportamento ou alcance à medida que as equipes adicionam integrações e automatizam tarefas. Para as equipes de segurança, isso cria um desafio de governança que abrange segurança de endpoint, visibilidade na nuvem e gerenciamento de identidade. O novo produto da Entro visa unir essas vertentes, enquanto as organizações tentam estabelecer salvaguardas para o uso de IA sem bloquear a adoção.

    O AGA está agora disponível como parte da plataforma Entro. A empresa o posiciona como uma forma para as equipes de segurança e identidade mapearem conexões de IA, revisarem permissões e aplicarem políticas à medida que o uso de IA se espalha pelos sistemas empresariais.

  • Desafios da normatização da inteligência artificial no setor de saúde

    Desafios da normatização da inteligência artificial no setor de saúde

    Desafios da normatização da inteligência artificial no setor de saúde

    A inteligência artificial (IA) já é uma realidade consolidada em hospitais, clínicas e em toda a cadeia produtiva da saúde. Sistemas generativos e outras aplicações de IA estão moldando atividades centrais como o cuidado ao paciente, a gestão de recursos e a inovação. No Brasil, essa rápida adoção ocorre em um cenário de altíssima densidade regulatória, onde a IA precisa navegar por um emaranhado de leis, normas sanitárias, resoluções de conselhos profissionais e diretrizes éticas.

    A complexidade se intensifica com a atuação de autoridades como a Agência Nacional de Proteção de Dados (ANPD), o Ministério Público e o Judiciário, que possuem competências transversais sobre o tema. Recentemente, a edição da Resolução 2.454/2026 do Conselho Federal de Medicina (CFM), em fevereiro, exemplifica essa dinâmica, ao estabelecer parâmetros para o uso da tecnologia na prática médica antes mesmo da consolidação de um marco legal geral sobre IA, como o previsto no Projeto de Lei nº 2.338/2023.

    O cenário regulatório brasileiro para a IA na saúde

    A saúde é um setor naturalmente estruturado por uma vasta gama de normas. A introdução da IA nesse ambiente significa que os agentes do setor – hospitais, profissionais, operadoras de planos de saúde, healthtechs, patrocinadores de pesquisa e fornecedores de tecnologia – agora operam sob uma camada normativa adicional. Isso impacta diretamente contratos, fluxos internos, o desenho de produtos, protocolos assistenciais, programas de treinamento e a governança corporativa.

    A conformidade torna-se, portanto, uma tarefa mais sofisticada. O uso de IA na medicina exige uma leitura integrada entre a regulação sanitária, as leis de proteção de dados (como a LGPD), a ética profissional, a responsabilidade civil e os modelos de governança institucional. Cada aplicação, desde decisões clínicas assistidas por tecnologia até sistemas de triagem, priorização de atendimento e ferramentas de suporte ao paciente, precisa ser avaliada sob essas múltiplas perspectivas.

    Fragmentação e previsibilidade regulatória

    Um dos riscos mais significativos nesse cenário é a potencial consolidação de um regime fragmentado de governança da IA em saúde. A multiplicação de normas específicas por setor pode levar à divergência de conceitos sobre o que constitui risco, quais os níveis adequados de supervisão humana, como garantir transparência e auditoria, e quem deve ser responsabilizado em caso de falhas. Essa fragmentação tende a reduzir a previsibilidade regulatória, um fator crucial para a inovação e o investimento no setor.

    A fiscalização também se torna mais distribuída. É possível a atuação simultânea de conselhos profissionais, a ANPD, órgãos sanitários, o Ministério Público, órgãos de controle e o Judiciário. Essa multiplicidade de atores pode gerar incertezas sobre quais regras e quais autoridades devem ser consultadas em cada situação.

    Governança de IA como dever organizacional

    A inteligência artificial em saúde impõe a necessidade de uma governança organizacional autônoma. A ausência de critérios formais para a seleção, validação, monitoramento e revisão das ferramentas de IA utilizadas pode ser interpretada como uma falha grave de governança. A preparação para essa nova realidade deve começar pelo mapeamento completo das ferramentas de IA já em uso, mesmo aquelas incorporadas a softwares de terceiros.

    Em seguida, é essencial classificar essas aplicações com base em sua finalidade, grau de autonomia, impacto nas decisões clínicas ou operacionais e o volume de dados sensíveis envolvidos. A revisão de contratos, políticas internas, fluxos de validação, mecanismos de supervisão humana, critérios de documentação e protocolos de resposta a incidentes são passos igualmente recomendáveis.

    A construção de uma governança de IA eficaz na saúde requer a colaboração entre áreas como o jurídico, compliance, privacidade de dados, corpo médico, pesquisa, qualidade, tecnologia e a alta liderança executiva. A regulação da IA na saúde já deixou o plano teórico e exige agora a construção de uma governança tecnológica consistente, operacionalmente viável e institucionalmente coordenada.