Quatro estratégias para garantir a proteção de dados na utilização de IA
por Marta Amaral | 26 de Janeiro, 2026
À medida que a inteligência artificial (IA) se torna cada vez mais integrada no trabalho do dia a dia, as preocupações relacionadas com a privacidade dos dados e a segurança da informação ganham uma relevância crescente.
De facto, apesar de a adoção desta tecnologia trazer benefícios claros, pode também implicar riscos significativos se os dados pessoais e sensíveis não forem devidamente protegidos.
“A IA deve ser encarada como um facilitador, e não como uma ameaça, mas apenas se for utilizada com consciência e salvaguardas claras. A proteção de dados não pode ser uma reflexão tardia: deve estar integrada na forma como interagimos diariamente com estas ferramentas, de modo a garantir a segurança da informação de indivíduos, organizações e clientes”, explica Raphael Reischuk, Partner e Group Head Cybersecurity da Zühlke.
No âmbito do Dia Internacional da Privacidade de Dados, a Zühlke destaca quatro estratégias-chave que devem ser consideradas para assegurar a proteção de dados na utilização de IA:
1 | Minimizar os dados partilhados ao utilizar modelos públicos de IA
Sempre que são utilizados modelos públicos como o ChatGPT, é essencial remover ou substituir qualquer informação pessoal ou sensível. Nomes, localizações, detalhes de empresas ou quaisquer referências identificáveis devem ser trocados por nomes aleatórios ou dados sintéticos. Por exemplo, ao redigir uma carta de recomendação ou uma avaliação de desempenho, os utilizadores devem recorrer a perfis fictícios em vez de pessoas reais. Técnicas como mascaramento de dados, pseudonimização e geração de dados sintéticos desempenham um papel fundamental para garantir que os indivíduos não possam ser identificados.
2 | Questionar os conteúdos gerados por IA
Num contexto cada vez mais orientado pela IA, torna-se crucial manter uma postura crítica. Atualmente, praticamente todos os textos, imagens ou vídeos podem ser facilmente gerados ou manipulados, o que dificulta a distinção entre o que é autêntico e o que não é. Verificar fontes, questionar resultados e evitar uma confiança cega nos outputs da IA são práticas essenciais para reduzir o risco de desinformação e uso indevido.
3 | Utilizar modelos locais ou on-site sempre que possível
Existem várias formas de tirar partido da IA sem partilhar dados confidenciais com fornecedores externos potencialmente não confiáveis. Soluções de IA on-site, como a plataforma própria da Zühlke, “ZenAI”, permitem às organizações processar informação internamente, reduzindo significativamente os riscos de exposição. Estas soluções oferecem não só interfaces de utilizador intuitivas, como também a capacidade de tratar documentos, como ficheiros PDF, de forma segura, mantendo o controlo total sobre os dados.
4 | Promover uma utilização segura em vez de rejeitar a IA
A experimentação é um primeiro passo essencial no trabalho com IA, tanto para as organizações como para os profissionais no seu dia a dia. Em vez de proibir a utilização destas ferramentas, as organizações devem apostar na criação de ambientes seguros que permitam aos colaboradores experimentar de forma responsável. Já os profissionais devem seguir boas práticas e recorrer a ferramentas e orientações aprovadas. Ambientes seguros que promovem a inovação ajudam a evitar a perda de controlo sobre dados e processos.
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