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LGPD vs. Inteligência Artificial: A proteção dos dados pessoais em tempos de chatbots avançados

*Philipe Monteiro Cardoso
A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) entrou em vigor no Brasil em setembro de 2020 com o objetivo de garantir a privacidade e proteção dos dados pessoais dos indivíduos. Já a inteligência artificial (IA) é uma tecnologia cada vez mais utilizada em diferentes setores, desde a indústria até o atendimento ao cliente.
No entanto, a utilização da inteligência artificial levanta questões importantes sobre a privacidade dos dados pessoais. Isso ocorre porque a IA pode coletar, processar e armazenar uma grande quantidade de informações sobre os usuários, incluindo seus dados pessoais, como nome, endereço, e-mail, número de telefone, entre outros.
Por exemplo, em uma plataforma de atendimento ao cliente, a inteligência artificial pode ser programada para coletar informações dos usuários para melhorar as respostas fornecidas. No entanto, essas informações podem incluir dados pessoais que, se não forem protegidos, podem ser usados para fins mal-intencionados, como a invasão de privacidade, roubo de identidade, entre outros.
A LGPD estabelece diretrizes para o tratamento de dados pessoais, incluindo a coleta, processamento, armazenamento e compartilhamento dessas informações. A lei exige que as empresas obtenham o consentimento explícito dos usuários antes de coletar seus dados pessoais e forneçam informações claras sobre como esses dados serão usados. Além disso, a LGPD prevê penalidades para empresas que não cumprem essas diretrizes, incluindo multas e sanções.
No caso da inteligência artificial, a LGPD também exige que as empresas implementem medidas de segurança para proteger os dados pessoais coletados. Isso inclui a adoção de criptografia, o uso de senhas seguras e a implementação de protocolos de segurança adequados para prevenir o acesso não autorizado.
Portanto, a utilização da inteligência artificial deve estar em conformidade com a LGPD, para que a privacidade dos dados pessoais seja protegida. As empresas devem implementar medidas de segurança adequadas para garantir que os dados pessoais coletados sejam protegidos e usados apenas para fins legítimos.
A LGPD é essencial para garantir a proteção da privacidade dos dados pessoais dos usuários, especialmente em um mundo em que a inteligência artificial é cada vez mais usada. É importante que as empresas adotem medidas de segurança adequadas para proteger os dados pessoais coletados e cumpram as diretrizes estabelecidas pela LGPD, a fim de evitar sanções e proteger a privacidade dos usuários.
É importante destacar que a OpenAI, empresa criadora do ChatGPT, estabelece em suas diretrizes que todo o conteúdo inserido pelos usuários no chatbot pode ser utilizado para aprimorar a inteligência artificial. Isso inclui dados pessoais, informações sensíveis e qualquer outra informação fornecida pelos usuários em uma conversa com o ChatGPT, por exemplo, podemos pedir para a inteligência artificial estruturar uma lista de e-mails, com isso ao fornecer estes endereços eletrônicos, estamos compartilhando os dados que tivemos acesso com a base de dados da OpenAI e consequentemente estes dados podem ser utilizados como resposta para terceiros.
Dessa forma, é possível que os dados pessoais inseridos no ChatGPT sejam utilizados como resposta para terceiros, o que pode representar uma violação à LGPD. É importante lembrar que a LGPD estabelece regras claras para a coleta, armazenamento, processamento e compartilhamento de dados pessoais, visando a proteção da privacidade e dos direitos dos usuários.
Nesse sentido, é fundamental que as empresas que utilizam inteligência artificial, como a OpenAI, adotem medidas de segurança e privacidade adequadas para proteger os dados pessoais dos usuários. Além disso, é importante que as empresas sejam transparentes em relação ao uso dos dados e forneçam informações claras aos usuários sobre como seus dados serão coletados, processados e compartilhados.
Por fim, é essencial que as empresas que utilizam inteligência artificial estejam em conformidade com a LGPD e outras leis de proteção de dados aplicáveis. Isso é importante não apenas para evitar sanções, mas também para proteger a privacidade e os direitos dos usuários, garantindo que a tecnologia seja utilizada de maneira responsável e ética.
*Philipe Monteiro Cardoso é advogado, autor, palestrante e sócio fundador da Cardoso Advogados Associados.
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Data Driven Decision de verdade: a diferença entre ter ferramenta e ter cultura

*Samira Cardoso
Vejo frequentemente profissionais se perguntando qual ferramenta de dados a empresa deveria adotar, mas, ao meu ver, essa é a pergunta errada. Depois de mais de uma década acompanhando a evolução digital de dezenas de negócios, aprendi que o problema raramente é tecnológico, mas, muito comumente, cultural. Isso porque ser data driven deveria estar ligado a como a organização toma decisões, algo que ainda escapa à maioria das lideranças de marketing.
Os números de mercado confirmam o que se vê na prática. Segundo dados da Gartner, menos da metade das ferramentas de martech adquiridas pelas empresas são efetivamente utilizadas, e análises de marketing influenciam apenas 53% das decisões, com a principal barreira citada sendo dados inconsistentes entre sistemas. Ou seja, as companhias compram a ferramenta, mas não constroem contexto para usá-la de verdade.
Já um levantamento da MarTech.org aponta que 65,7% dos profissionais de marketing consideram a integração de dados o maior desafio de suas stacks tecnológicas, sendo que cerca de 44% das ferramentas de martech são subutilizadas. Acredito que isso ocorre não por elas serem ruins, mas porque foram implementadas sem uma estratégia clara de governança e sem alinhamento entre as áreas que precisam alimentá-las e interpretá-las em conjunto.
Nesse sentido, trago comigo há algum tempo uma provocação que segue relevante: em um cenário onde dados são abundantes, mas decisões conscientes são escassas, vai se diferenciar quem tem mais método, e não informação. Portanto, o que gera valor é a capacidade de combinar métricas com contexto humano, filtrando o que realmente importa para o negócio naquele momento.
A cultura data driven começa quando a companhia define qual pergunta quer responder antes de olhar para o dashboard, e não o contrário. Os indicadores precisam ser escolhidos em função de uma estratégia clara, e nunca acumulados por reflexo. Dessa forma, a virada acontece quando o marketing entende isso e deixa de usar dados para justificar o passado e passa a usá-los para orientar o futuro. Porém, infelizmente muitas organizações ainda analisam os números apenas depois que os resultados aconteceram e as decisões mais relevantes já foram tomadas.
Na prática, construir uma cultura data driven exige três movimentos simultâneos: definir um conjunto de métricas causais que conectem marketing ao resultado econômico real, criar governança compartilhada entre marketing, vendas e finanças, e investir na capacidade humana de interpretar dados com senso crítico. É claro que a tecnologia e seus avanços sustentam esse processo, mas jamais o substituem. Portanto, está cada vez mais claro que o CMO dos próximos anos precisa ser um estrategista que sabe transformar dado em decisão com propósito.
Dessa forma, o maior equívoco que vejo nas empresas é tratar a jornada data driven como um projeto de implementação de plataforma. Ela é, antes de tudo, um projeto de transformação de como as pessoas pensam e decidem. E bato na tecla de que transformação cultural não tem atalho – tem método, liderança e consistência. Vale concluir que compreender verdadeiramente essa realidade e colocar em prática essa mudança é aceitar que o problema nunca foi falta de dado, pois foi, e continua sendo, excesso de decisão sem critério.
*Samira Cardoso – Co-fundadora e CEO da Layer Up, agência de marketing, publicidade e comunicação
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O que faz uma marca valer a pena para o consumidor?

*Paulo Curro
O consumidor compara preços em segundos, alterna entre canais com facilidade e revisa constantemente onde vale a pena gastar. Nesse cenário, competir apenas por preço é uma estratégia de curto prazo para qualquer empresa. Claro que ele continua importante, mas, sozinho, não sustenta preferência. O que faz essa diferença é o valor percebido: a conta que o consumidor faz entre aquilo que entrega e aquilo que recebe — e ela vai muito além do desconto. Nessa equação entram variedade de opções, conveniência, experiência de compra, facilidade digital, atendimento, confiança e clareza dos benefícios. Não basta ser barato, é preciso fazer sentido para o cliente.
No varejo, isso aparece de forma bastante concreta. O Retail Preference Index 2025, da dunnhumby, mostra que os consumidores brasileiros valorizam o equilíbrio entre preço competitivo, sortimento amplo, experiência digital fluida e boa execução operacional. O estudo, com mais de 6 mil compradores de supermercados no país, indica que 65% dos consumidores escolhem o varejista a partir da percepção de valor, somando preço baixo (34%) e variedade de produtos (31%).
Esse dado ajuda a esclarecer um ponto central: preço continua sendo decisivo, mas não atua sozinho. O consumidor quer pagar bem, mas também quer encontrar o que procura, comprar com facilidade e sentir que fez uma boa escolha. Quando isso acontece, a relação deixa de ser pontual e começa a ganhar recorrência. É nesse ponto que o valor percebido se torna um motor real de lealdade. Marcas que conseguem entregar uma troca clara, vantajosa e consistente saem da disputa puramente transacional e passam a ocupar um espaço mais forte na rotina do cliente.
Essa leitura aparece também em uma análise recente da Deloitte sobre o comportamento de consumidores mais orientados por valor. O estudo mostra que, embora preço, valor e qualidade sigam como principais motores da lealdade, os programas de fidelidade aparecem logo em seguida como fator de diferenciação. A análise aponta ainda que até 40% do valor percebido de uma marca pode ser influenciado por fatores que não são preço, como serviço, qualidade, facilidade na jornada e o próprio programa de relacionamento.
Isso é relevante porque mostra que loyalty, hoje, não deve ser visto apenas como ferramenta promocional. Quando bem estruturado, ele ajuda a tornar o valor mais visível. Traduz a proposta da marca em benefícios concretos, conveniência, reconhecimento e incentivo à recorrência. Em vez de ser apenas um extra, passa a funcionar como parte da própria experiência de valor.
Mas há um detalhe importante: o valor percebido não nasce da simples existência do programa de fidelidade. Ele depende da forma como esse programa entra na vida do consumidor. É por isso que iniciativas mais eficazes não se limitam a recompensar a compra passada. Elas ajudam a influenciar o próximo passo do cliente. Os programas mais fortes são aqueles que criam valor desde o início da jornada, reduzem atrito, tornam o progresso visível e reforçam comportamentos que fortalecem o vínculo.
Para tanto, é preciso reconhecer que essa percepção está sempre em movimento. O que faz sentido hoje pode não ser suficiente amanhã. Contexto econômico, rotina, canal, urgência e expectativa mudam. Por isso, marcas mais fortes são as que valor percebido como uma construção contínua — e não como uma promessa fixa.
Consumidores podem até entrar por preço, mas tendem a permanecer quando percebem valor — aquilo que torna a escolha mais fácil, a experiência melhor e a relação mais justificável ao longo do tempo. Em um ambiente em que a atenção é disputada a cada clique e a comparação é constante, desconto ajuda. Mas o que realmente sustenta a preferência é a capacidade de provar, de forma contínua, que aquela marca continua valendo a pena.
*Paulo Curro – Diretor executivo da ABEMF – Associação Brasileira das Empresas do Mercado de Fidelização








