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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.
*Jonathan Pereira
Todo ano o mercado repete a mesma reclamação: verba desperdiçada, segmentação fraca, campanha entregue para quem nunca vai comprar de você. E todo ano a resposta é mais dados: mais uma plataforma, mais um relatório, mais uma fonte de terceiros. Nunca tivemos tanta informação, e nunca a distância entre marca e cliente pareceu tão grande.
O problema é essa distância. Fazer campanha sem entender de verdade quem está do outro lado, sem saber o melhor momento de falar com ele, é jogar dinheiro de mídia fora. Com cada real investido precisando provar retorno, a proximidade decide o resultado.
O first-party data, no entanto, muda essa conversa. Quando uma empresa constrói uma relação direta e contínua com uma comunidade, ela para de depender só do que terceiros dizem sobre aquela audiência. Ela aprende observando, e as pesquisas e os dados de mercado seguem sendo fundamentais. A diferença é que a marca não começa do zero a cada pergunta nova.
Na Gamers Club eu vejo isso de perto todo dia. Nossa comunidade não cabe numa faixa etária nem numa categoria de interesse: são pessoas que jogam, competem, assistem a campeonatos, compram e vendem skins, montam times. Numa pesquisa com a nossa comunidade, 34,9% jogam quatro horas ou mais por dia e 50,3% disseram que já deixaram de comprar um produto de melhor qualidade porque se identificavam mais com outra marca.
Esse é apenas um exemplo de um comportamento observado dentro de um ambiente no qual operamos há anos. O first-party data entrega contexto junto com a informação, e contexto é o que a segmentação comprada pronta não tem.
E esse contexto trabalha nos dois sentidos. De um lado, a campanha fica mais precisa porque a marca já conhece a audiência antes de colocar o primeiro real na mídia. De outro, o próprio comportamento da comunidade gera perguntas e até oportunidades novas. Uma mudança na forma de consumir conteúdo ou um interesse que começa a ganhar força, por exemplo, pode abrir caminho para uma ativação que nem estava no radar. O dado ajuda a executar melhor a ideia que já existe e, muitas vezes, mostra qual deveria ser a próxima.
A publicidade, no entanto, ainda trabalha numa lógica de primeiro criar a campanha e depois procurar a audiência para ela. Mas também é possível fazer o caminho inverso: observar o que a comunidade está fazendo, ler os sinais e construir a proposta a partir daí. Aqui na GC a gente chama esse modelo de B2C2B, e a ordem das letras importa.
Quando a plataforma funciona para o jogador, ele joga mais, compete mais, se envolve mais. Esse engajamento é o que entrega resultado para a marca que investe. E o dinheiro que entra das marcas volta para a plataforma na forma de campeonato, de servidor, de produto melhor, que mantém o jogador feliz. É um ciclo virtuoso: usuário satisfeito gera atenção, atenção gera resultado, resultado gera investimento, investimento volta para o usuário. Ele só funciona porque os dados alimentam os dois lados ao mesmo tempo, o produto para a comunidade e a performance para o cliente. Todo mundo ganha.
O valor do first-party data está em transformar uma relação em conhecimento, e conhecimento em decisão. Quando a empresa conhece a comunidade de forma contínua, ela corta etapas, desperdiça menos e passa a competir por relevância em vez de alcance.
A mídia digital passou anos evoluindo na capacidade de encontrar pessoas em escala. Acredito que o próximo salto é entender melhor quem já está na nossa frente. Se o desafio da publicidade é aproximar marcas e pessoas, a resposta é prestar atenção nos dados e nas relações que a gente já construiu.
*Jonathan Pereira – Diretor de marketing da Gamers Club
*Samira Cardoso
Estamos vivendo a era da presença inteligente, um momento em que a antiga lógica do funil de vendas já não representa mais a realidade da jornada de compra, devido à sua complexidade. A decisão de compra, que antes era vista como uma sequência linear de etapas, hoje acontece em momentos simultâneos, onde o comprador, mais protagonista do que nunca, navega por um mar de informações e conta ainda com uma nova ferramenta de deliberação, que é a IA.
Agora, o desafio para as marcas não é mais aparecer no momento certo, como era na antiga lógica, e sim existir de forma relevante e autêntica dentro das constelações de pontos de contato que se formam, muitas vezes, longe dos olhos e dos sistemas de medição tradicionais das empresas.
Para ilustrar esse cenário, segundo o relatório do LinkedIn Sales Navigator de 2026, 94% dos compradores B2B já utilizam ferramentas de IA generativa em seu processo de compra, transformando-a em uma referência muitas vezes mais influente do que as fontes tradicionais. No entanto, a maioria das organizações, cerca de 96%, não aparece nas respostas dessas inteligências, tornando-se invisível para o novo comprador, conforme o 2X AI Visibility Index 2026. Isso significa que as marcas precisam construir uma logística de conteúdo para humanos e também para as máquinas.
Está claro que o processo de decisão não é mais individual, mas sim um trabalho de comitê, e a presença do time comercial acontece apenas uma fração do tempo, enquanto a maior parte da jornada se desenrola longe do contato direto. A IA se torna, então, uma extensão desse comitê, uma presença digital que filtra, compara e sugere com base em dados, alterando a “presença inteligente” da marca para uma questão de sobrevivência.
Para navegar nessa nova realidade, a estratégia de marketing precisa se afastar da lógica engessada de etapas e abraçar a fluidez dos momentos e comportamentos do comprador. A comunicação precisa começar muito antes de o comprador estar pronto para assinar um contrato, falando com a imensa maioria que ainda está pesquisando e amadurecendo sua escolha.
Enfim, o branding ganhou uma nova cara e a era da presença inteligente exige que as marcas se tornem arquitetas de sua própria visibilidade no mundo digital, criando conteúdos que conversem com as necessidades atuais do comprador em cada instante de sua jornada. Isso significa produzir materiais que gerem interesse e desejo ao longo de todo o ciclo de consumo, aprender a ouvir o que a IA já está dizendo e se posicionar para ser a resposta que ela dará, utilizando o blog, notícias e as relações públicas como motores de recomendação.
*Samira Cardoso – Co-fundadora e CEO da Layer Up.
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