Hospital Regional de Cotia OSS Seconci SP

Para que o primeiro Diálogo Global sobre Governança da IA seja considerado um sucesso, ele precisaria ir além de declarações genéricas e entregar compromissos concretos, especialmente em áreas sensíveis como a saúde. Um resultado essencial seria o estabelecimento de diretrizes internacionais claras para o uso ético e responsável da inteligência artificial, com foco em transparência, segurança e privacidade dos dados. No contexto da saúde, isso inclui garantir que sistemas de IA sejam auditáveis, explicáveis e utilizados como ferramentas de apoio — nunca como substitutos da decisão clínica humana. Outro ponto-chave seria a criação de padrões mínimos globais para validação de sistemas de IA em saúde, semelhantes aos exigidos para medicamentos e dispositivos médicos. Isso ajudaria a evitar riscos, como diagnósticos incorretos ou vieses que possam prejudicar determinados grupos de pacientes. Também seria importante avançar em mecanismos de cooperação internacional, permitindo o compartilhamento seguro de dados e boas práticas entre países, respeitando legislações locais. Isso pode acelerar inovações sem comprometer direitos fundamentais. Além disso, um diálogo bem-sucedido deveria incentivar investimentos em capacitação de profissionais de saúde, para que saibam utilizar a IA de forma crítica e eficiente, integrando-a ao cuidado com o paciente. Por fim, o sucesso estaria na criação de estruturas de governança contínua — não apenas um evento isolado — com participação de governos, empresas, especialistas e sociedade civil, garantindo que a evolução da IA seja acompanhada por responsabilidade, equidade e foco no bem-estar humano.

• Safe, secure and trustworthy AI
• AI capacity-building
• Transparency, accountability, and human oversight
• Open-source software, open data and open AI models

Minhas escolhas refletem a necessidade de garantir que a inteligência artificial seja utilizada de forma prática, segura e acessível, especialmente em áreas críticas como a saúde. A prioridade em IA segura, protegida e confiável é fundamental para evitar riscos, como erros em diagnósticos ou uso inadequado de dados sensíveis. Sistemas de IA precisam ser robustos, validados e constantemente monitorados para garantir confiança por parte dos profissionais e da população. A capacitação em IA é essencial para que profissionais - especialmente da saúde - saibam utilizar essas ferramentas de forma consciente e crítica. A tecnologia só gera valor real quando bem compreendida por quem a utiliza no dia a dia. A escolha por transparência, responsabilidade e supervisão humana reforça que a IA deve atuar como suporte à decisão, e não substituí-la. É indispensável que haja clareza sobre como os sistemas funcionam e quem é responsável por suas decisões, mantendo sempre o controle humano. Por fim, software de código aberto, dados abertos e modelos abertos de IA promovem democratização, inovação e colaboração global. Isso permite que diferentes países e instituições adaptem soluções às suas realidades, reduzindo desigualdades tecnológicas. Em conjunto, essas prioridades buscam equilibrar inovação com responsabilidade, garantindo que a IA seja uma aliada no desenvolvimento social e no fortalecimento de serviços essenciais como a saúde.

Sim, algumas questões transversais e emergentes ainda merecem maior destaque além dos temas listados. Uma delas é a dependência tecnológica e soberania digital. Muitos países e instituições podem se tornar excessivamente dependentes de poucos fornecedores globais de IA, o que impacta autonomia, segurança e capacidade de adaptação local - especialmente em setores críticos como a saúde. Outro ponto relevante é a sustentabilidade ambiental da IA. O treinamento e a operação de modelos avançados consomem grande quantidade de energia e recursos computacionais. Sem diretrizes claras, o avanço da IA pode entrar em conflito com metas ambientais e de eficiência energética. Também é importante considerar a responsabilidade legal e regulatória em cenários complexos. Quando um sistema de IA contribui para uma decisão que causa dano, ainda há lacunas sobre quem responde: o desenvolvedor, a instituição que utiliza ou o profissional que operou a ferramenta. Além disso, a resiliência a falhas e ataques é uma questão emergente. Sistemas de IA podem ser alvo de manipulação (como dados enviesados ou ataques adversariais), o que exige estratégias específicas de segurança além das tradicionais. Por fim, destaca-se a necessidade de educação pública e conscientização social. Não apenas profissionais, mas a população em geral precisa compreender os limites, riscos e benefícios da IA para evitar uso indevido, desinformação ou expectativas irreais. Esses pontos complementam os temas existentes e ajudam a construir uma governança mais completa, alinhada aos desafios reais e futuros da inteligência artificial.

No contexto brasileiro, as lacunas de governança em IA ainda geram desafios relevantes, especialmente em setores sensíveis como a saúde, mas também abrem oportunidades importantes. Um dos principais desafios está na ausência de padrões regulatórios claros e consolidados. Isso cria insegurança para instituições que desejam adotar IA, principalmente em relação à responsabilidade legal, validação de sistemas e uso de dados sensíveis. Na saúde, por exemplo, há risco de adoção desigual de soluções, sem critérios homogêneos de qualidade e segurança. Outro ponto crítico é a capacitação insuficiente. Muitos profissionais ainda não possuem formação adequada para utilizar IA de forma eficiente e crítica, o que pode levar tanto ao subaproveitamento da tecnologia quanto ao uso inadequado. A infraestrutura e desigualdade digital também impactam diretamente. Regiões com menor acesso a recursos tecnológicos acabam ficando para trás, ampliando desigualdades no acesso a soluções baseadas em IA. Por outro lado, há oportunidades claras. O avanço de modelos abertos e software de código aberto permite que instituições brasileiras desenvolvam soluções adaptadas à sua realidade, reduzindo dependência externa e custos. Além disso, o país possui um grande volume de dados em áreas como saúde pública, que, se utilizados com responsabilidade e dentro de boas práticas de governança, podem impulsionar inovação e melhorar políticas públicas. Outro aspecto positivo é o crescente debate regulatório, que tende a criar um ambiente mais seguro e previsível para investimentos e adoção de IA. Em síntese, o Brasil enfrenta desafios relacionados à estrutura, capacitação e regulação, mas tem potencial significativo para usar a IA como ferramenta de desenvolvimento, desde que avance em governança, formação e acesso equitativo.

O Diálogo sobre IA pode desempenhar um papel central como espaço de convergência entre países, setores e diferentes níveis de desenvolvimento, ajudando a transformar princípios em ações concretas. Primeiramente, pode promover a harmonização de diretrizes e padrões internacionais, reduzindo fragmentações regulatórias que dificultam a inovação e a adoção segura da IA. Isso é especialmente importante em áreas como saúde, onde a interoperabilidade e a confiança são essenciais. Além disso, o Diálogo pode facilitar a troca de conhecimento e boas práticas, permitindo que países com maior maturidade tecnológica apoiem aqueles em estágio inicial. Essa cooperação ajuda a acelerar a implementação de soluções responsáveis, evitando a repetição de erros. Outro papel importante é incentivar mecanismos de cooperação técnica e científica, como projetos conjuntos, compartilhamento seguro de dados e desenvolvimento colaborativo de modelos — especialmente com base em iniciativas abertas. O Diálogo também pode atuar na redução de desigualdades globais, garantindo que países em desenvolvimento tenham voz ativa na construção das regras e acesso a recursos, capacitação e infraestrutura. Por fim, pode contribuir para a criação de estruturas contínuas de governança internacional, com acompanhamento, revisão periódica e adaptação às rápidas evoluções tecnológicas. Em síntese, o Diálogo sobre IA tem o potencial de alinhar interesses globais, fortalecer a confiança entre nações e garantir que o avanço da inteligência artificial ocorra de forma inclusiva, segura e orientada ao bem comum.

O Diálogo de IA pode se beneficiar ao se conectar com iniciativas já existentes que tratam de governança, padronização e cooperação internacional, evitando duplicação de esforços e fortalecendo sinergias. Um primeiro conjunto relevante inclui iniciativas de padronização técnica e ética, como os trabalhos da ISO/IEC em normas de IA e os princípios da OCDE sobre Inteligência Artificial, que já oferecem bases amplamente reconhecidas para uso responsável da tecnologia. Esses referenciais podem ajudar o Diálogo a consolidar diretrizes mais práticas e globalmente alinhadas. Também são importantes os esforços regulatórios regionais, como o AI Act da União Europeia, que estabelece uma abordagem baseada em risco, além de frameworks nacionais em desenvolvimento em diversos países. A articulação com essas experiências pode ajudar a construir interoperabilidade regulatória e reduzir barreiras comerciais e tecnológicas. No campo multilateral, iniciativas da UNESCO sobre ética da IA e fóruns como o G7 e G20 já vêm promovendo discussões sobre governança global. O Diálogo pode atuar como um espaço mais inclusivo, complementando esses fóruns ao ampliar a participação de países em desenvolvimento. Em termos de cooperação técnica, redes de pesquisa e parcerias público-privadas internacionais, além de iniciativas de código aberto e ciência aberta, também são fundamentais para acelerar inovação responsável. O valor agregado do Diálogo de IA estaria em integrar esses esforços dispersos, promovendo coerência global, ampliando a participação de atores diversos e transformando princípios existentes em mecanismos mais operacionais e aplicáveis. Além disso, o Diálogo pode funcionar como ponte entre regulação e inovação, ajudando a equilibrar segurança, desenvolvimento econômico e inclusão digital em escala global.

Diferentes partes interessadas podem contribuir de forma complementar para que o Diálogo sobre IA seja equilibrado, técnico e orientado a resultados. Os governos têm papel central na definição de diretrizes, prioridades regulatórias e mecanismos de cooperação internacional. Eles podem garantir que o debate resulte em políticas aplicáveis e alinhadas a interesses públicos, especialmente em áreas sensíveis como saúde, segurança e educação. O setor privado contribui com inovação, experiência prática na implementação de sistemas de IA e conhecimento sobre viabilidade técnica. Sua participação é essencial para garantir que as propostas sejam realistas e possam ser incorporadas ao desenvolvimento de produtos e serviços. A academia e centros de pesquisa fornecem base científica, avaliação crítica de riscos, vieses e impactos sociais, além de apoiar a criação de metodologias de teste, auditoria e validação de sistemas de IA. A sociedade civil desempenha papel importante na defesa de direitos, inclusão e transparência, garantindo que o debate não seja restrito a interesses econômicos ou governamentais. Para o formato do Diálogo, recomenda-se uma estrutura multinível e contínua, e não apenas eventos pontuais. Isso pode incluir grupos de trabalho temáticos (como saúde, educação, governança de dados e segurança), além de um fórum central de coordenação. Também é importante adotar um modelo participativo e inclusivo, com representação equilibrada entre países desenvolvidos e em desenvolvimento, além de mecanismos de participação remota para ampliar o acesso. Outro ponto essencial é a criação de resultados concretos e mensuráveis, como recomendações técnicas, padrões mínimos e projetos piloto internacionais. Por fim, o Diálogo deve ser dinâmico e adaptável, acompanhando a rápida evolução da tecnologia, garantindo que a governança da IA seja contínua, colaborativa e orientada ao impacto real.

Algumas vozes ainda estão sub-representadas nas discussões globais sobre governança da IA, o que pode limitar a legitimidade e a eficácia das decisões tomadas. Um primeiro grupo são os países em desenvolvimento e economias emergentes, que muitas vezes têm menor participação em fóruns técnicos e regulatórios, apesar de serem fortemente impactados pela adoção de IA. A inclusão pode ser fortalecida por financiamento para participação, capacitação técnica e mecanismos de representação mais equilibrados em organismos multilaterais. Outra lacuna importante envolve profissionais da linha de frente em setores críticos, como saúde, educação e serviços públicos. Esses atores lidam diretamente com os impactos práticos da IA e podem oferecer insights valiosos sobre riscos e necessidades reais. Sua inclusão pode ocorrer por meio de consultas estruturadas, grupos de trabalho setoriais e estudos de caso aplicados. As comunidades locais e populações vulneráveis, especialmente em contextos de desigualdade social, também tendem a ter pouca voz. Essas perspectivas são essenciais para identificar riscos de exclusão, vieses e impactos sociais. Mecanismos de participação comunitária e consultas públicas acessíveis são caminhos importantes. Além disso, há sub-representação de mulheres e grupos historicamente marginalizados na área de tecnologia, o que pode influenciar vieses nos sistemas de IA. Programas de incentivo à participação, bolsas e redes de apoio podem ajudar a equilibrar essa presença. Por fim, pequenas organizações, startups e pesquisadores independentes muitas vezes têm menos influência em comparação com grandes empresas tecnológicas. Criar espaços abertos, transparentes e acessíveis de participação pode ampliar a diversidade de ideias. A inclusão dessas vozes torna a governança da IA mais justa, representativa e eficaz, reduzindo riscos de decisões concentradas e aumentando a confiança global no desenvolvimento da tecnologia.

Para que o Diálogo sobre IA seja realmente dinâmico e relevante, ele pode ir além de reuniões tradicionais e adotar formatos mais interativos, contínuos e orientados a resultados. Um formato promissor é a criação de laboratórios de políticas (policy labs), onde governos, especialistas, empresas e sociedade civil trabalham juntos em problemas reais, como uso de IA na saúde ou educação, testando soluções em ambientes controlados antes de escalar. Outra abordagem eficaz são os "sandboxes regulatórios internacionais", que permitem que diferentes países testem em conjunto regras e aplicações de IA em cenários reais, aprendendo com os impactos antes de formalizar regulamentações. Os desafios globais de inovação (global AI challenges) também podem estimular engajamento prático, convidando equipes multiculturais a desenvolver soluções para problemas específicos, como diagnóstico médico assistido por IA ou detecção de desinformação. Plataformas digitais participativas com consultas abertas contínuas, votações técnicas e debates moderados podem ampliar a inclusão entre encontros formais, permitindo contribuição constante de diferentes regiões e perfis. Além disso, o uso de simulações e ambientes virtuais interativos pode ajudar tomadores de decisão a visualizar impactos de políticas de IA em tempo real, tornando o debate mais concreto e acessível. Por fim, redes temáticas permanentes (por exemplo, saúde, segurança, educação) podem manter o diálogo ativo ao longo do ano, produzindo recomendações contínuas em vez de relatórios pontuais. Esses formatos inovadores aumentam a participação, aproximam teoria e prática e tornam

Um exemplo relevante de política é a abordagem baseada em risco adotada pelo EU AI Act, que classifica sistemas de IA conforme seu nível de risco (inaceitável, alto, limitado e mínimo). Essa estrutura ajuda a equilibrar inovação e proteção de direitos fundamentais, especialmente em áreas críticas como saúde e segurança. Outro referencial importante são os princípios da OECD sobre IA, que orientam o desenvolvimento de sistemas confiáveis, com foco em transparência, robustez, responsabilização e inclusão. Esses princípios têm servido de base para políticas nacionais em diversos países. Na área de governança ética global, a UNESCO publicou recomendações sobre ética da IA, promovendo direitos humanos, diversidade e sustentabilidade como pilares centrais para o desenvolvimento tecnológico. Em termos de práticas, os "AI sandboxes" regulatórios, já utilizados em países como Reino Unido e Singapura, permitem testar sistemas de IA em ambientes controlados antes da adoção em larga escala, reduzindo riscos e acelerando inovação responsável. Plataformas de código aberto e modelos abertos de IA, como iniciativas colaborativas de pesquisa e repositórios públicos de modelos, também contribuem para maior transparência, auditoria e democratização do acesso à tecnologia. Além disso, frameworks de auditoria algorítmica e avaliação de impacto, cada vez mais adotados por empresas e governos, ajudam a identificar vieses, riscos de segurança e impactos sociais antes da implementação.