IA, MENAC e compliance real: guia prático para empresas

A fiscalização anticorrupção em Portugal acelerou. Em novembro de 2025, o MENAC abriu 11 processos de contraordenação por falhas na prevenção da corrupção e anunciou que já usa inteligência artificial para analisar, em segundos, documentos que antes levavam um dia inteiro de trabalho humano. Para qualquer empresa portuguesa — especialmente seguradoras e outras entidades reguladas — isto muda o jogo do compliance.

A realidade? Programas de prevenção feitos “para inglês ver” deixaram de passar. A IA está a dar aos reguladores uma lupa muito mais poderosa e rápida. E quem continuar no window dressing corre riscos legais, reputacionais e de negócio, sobretudo em contratação pública e relações com o setor financeiro e segurador.

Este artigo, integrado na série “Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas”, explica como funciona esta nova fiscalização inteligente, o que o RGPC exige na prática e como usar a própria IA para transformar o compliance num ativo estratégico — em vez de um dossiê esquecido na intranet.

1. O que muda com o MENAC e a fiscalização “turbo” por IA

A principal mudança é simples: o risco de ser apanhado subiu brutalmente. Não porque a lei mudou em 2025, mas porque a capacidade de fiscalização mudou.

Desde o Decreto‑Lei n.º 109‑E/2021 (RGPC), a prevenção da corrupção deixou de ser só “boa prática” e passou a ser obrigação legal para milhares de entidades públicas e privadas. O que está agora diferente é o modo como o MENAC consegue verificar se o programa existe apenas no papel ou se está mesmo adaptado ao risco da organização.

Como a IA está a ser usada na fiscalização

De forma simplificada, ferramentas de IA permitem ao MENAC:

• Ler e comparar, em segundos, centenas de Planos de Prevenção de Riscos de Corrupção
• Identificar documentos genéricos, copiados ou claramente desproporcionais à dimensão da entidade
• Cruzar informação declarada com outros dados (setor, volume, estrutura) para detetar incoerências
• Priorizar as entidades de maior risco para inspeção humana aprofundada

Ou seja: a “fiscalização inteligente” filtra rapidamente quem parece cumprir apenas na forma, e concentra recursos de investigação onde há mais probabilidade de falhas reais.

Para empresas portuguesas, sobretudo em setores sensíveis (finanças, seguros, saúde, construção, utilities), isto significa que o RGPC deixou de ser um tema “para depois”. A probabilidade de escrutínio efetivo é hoje muito maior.

2. O risco oculto do window dressing em programas de compliance

A maior armadilha neste contexto é o chamado window dressing: programas de compliance que parecem sofisticados, mas não passam de fachada.

O window dressing acontece quando:

• Se compra um modelo padrão de plano de prevenção e se muda apenas o logótipo
• Os riscos são descritos de forma genérica, sem relação com o negócio real
• Os procedimentos existem no papel mas ninguém os conhece ou aplica
• A formação é “checklist” para cumprir, sem ligação a casos concretos

Com IA na fiscalização, este tipo de abordagem é cada vez mais fácil de detetar. Um plano que parece igual em 50 entidades diferentes salta à vista de qualquer algoritmo.

Por que isto é tão perigoso?

1. Não reduz risco real de corrupção ou fraude — deixa a empresa exposta a incidentes graves.
2. Aumenta a responsabilidade da gestão — um programa fraco é prova de falta de diligência, não de esforço.
3. Compromete a reputação — coimas até cerca de 45 mil euros podem ser “suportáveis”, mas a manchete e o efeito em clientes, investidores ou resseguradores podem ser devastadores.
4. Afeta o negócio — em vários contextos, falhas graves de compliance fecham portas em contratação pública ou parcerias estratégicas.

Em seguradoras portuguesas, por exemplo, um escândalo de corrupção ou suborno ligado a corretores, peritos ou redes de sinistros tem impacto direto na confiança do mercado, na supervisão e no custo do capital.

3. O que o RGPC realmente exige (e por que não há modelo “tamanho único”)

O RGPC não pede documentos bonitos. Pede programas proporcionais e eficazes. Há três ideias essenciais aqui:

1. Cumprir requisitos mínimos legais — código de conduta, plano de prevenção de riscos, canais de denúncia, formação, controlo e monitorização.
2. Proporcionalidade — uma PME não precisa do mesmo nível de formalização que um grupo multinacional, mas precisa de medidas adequadas à sua realidade.
3. Foco no risco real — mapear riscos concretos da organização, em função do setor, das operações, dos parceiros, dos canais de venda, etc.

Como construir (ou rever) um programa robusto

Um programa credível tende a seguir estes passos:

1. Mapeamento de riscos sério

   • Entrevistas com áreas críticas (compras, vendas, comercial, sinistros no caso das seguradoras, relações com o Estado).
   • Análise de processos onde há maior contacto com dinheiro público, intermediários, entidades reguladoras.

2. Avaliação de probabilidade e impacto

   • Classificar riscos: baixa / média / alta probabilidade; impacto financeiro, penal, reputacional.

3. Definição de medidas concretas

   • Controlo de ofertas e hospitalidades.
   • Regras claras de patrocínios e donativos.
   • Procedimentos de due diligence de terceiros (corretores, mediadores, peritos, fornecedores).
   • Segregação de funções e registos de decisões sensíveis.

4. Formação dirigida, não genérica

   • Sessões específicas por função (ex.: equipas de sinistros, comerciais, procurement).
   • Casos reais adaptados ao setor e à empresa.

5. Monitorização contínua

   • Auditorias internas e externas.
   • Revisão anual do plano com base em incidentes, novas leis ou mudanças no negócio.

Normas como a ISO 37001 (anti-suborno) e a ISO 37301 (compliance) podem ser ótimas referências, sobretudo para grupos seguradores ou financeiros com exposição internacional. Mas não substituem o diagnóstico concreto da organização.

4. Como usar a IA a favor da sua empresa — e não contra

A mesma tecnologia que potencia a fiscalização pode ser usada pelas próprias empresas portuguesas para terem compliance mais inteligente, menos burocrático e mais barato.

4.1 Casos práticos de IA em compliance

Algumas aplicações muito concretas:

• Leitura automática de contratos e políticas
  IA generativa pode analisar centenas de contratos com intermediários, consultores ou fornecedores e sinalizar cláusulas de risco (pagamentos variáveis sem justificação, bónus ligados a obtenção de licenças, etc.).

• Due diligence de terceiros
  Algoritmos podem cruzar informação pública sobre empresas e pessoas (sanções, litigância, notícias, relações societárias) e atribuir um score de risco, acelerando a decisão de contratação.

• Deteção de padrões suspeitos
  Em seguradoras, modelos de IA podem identificar padrões anómalos em sinistros, comissões ou pagamentos a prestadores, ajudando a detetar esquemas de corrupção ou conluio.

• Formação personalizada
  Plataformas com IA adaptam conteúdos de e‑learning à função e ao nível de risco do colaborador, aumentando a eficácia da formação sem multiplicar horas em sala.

4.2 Benefícios concretos para empresas portuguesas

Quando bem implementada, a IA em compliance traz ganhos claros:

• Redução de custos de auditoria e revisão documental
• Maior rapidez na identificação de riscos antes de se tornarem casos mediáticos
• Documentação do esforço de diligência, útil perante o MENAC ou outros reguladores
• Melhor experiência para equipas internas, que passam menos tempo em tarefas repetitivas e mais em decisões de valor

A chave é garantir governação: modelos auditáveis, proteção de dados, registo de decisões e envolvimento da função jurídica e de compliance desde o início. IA sem controlo também pode criar novos riscos.

5. Passo a passo: como preparar o seu programa para o “escrutínio digital”

O ponto de partida é simples e algo desconfortável: assumir que o seu programa atual pode não aguentar uma análise profunda por IA + fiscalização humana. A partir daí, o caminho é bastante pragmático.

Passo 1 – Diagnóstico honesto

• Rever o programa atual à luz do RGPC.
• Verificar se o plano de riscos é mesmo específico ou se poderia pertencer a qualquer empresa.
• Identificar áreas de maior exposição (contratação pública, relações com reguladores, sinistros complexos, etc.).

Passo 2 – Limpar o window dressing

• Eliminar políticas redundantes e procedimentos que ninguém cumpre.
• Alinhar o que está escrito com o que é praticado.
• Atualizar documentos com exemplos reais do negócio.

Passo 3 – Personalizar o plano de prevenção

• Mapear processos por área e definir riscos concretos.
• Envolver operações, comercial, IT, compras, sinistros (no caso das seguradoras).
• Ajustar medidas à dimensão da entidade — sem copiar modelos de grandes grupos se for uma PME, mas sem subestimar riscos.

Passo 4 – Integrar IA de forma responsável

• Identificar tarefas repetitivas onde IA pode ajudar (revisão de contratos, triagem de denúncias, monitorização de transações).
• Escolher ferramentas que permitam registo de decisões e proteção de dados.
• Definir limites claros: IA apoia, mas a decisão é sempre humana.

Passo 5 – Criar cultura, não só regras

Compliance eficaz em 2026 não é só “não ser multado”. É ter uma cultura em que práticas de risco são exceção, não rotina. Isso implica:

• Liderança a dar o exemplo (incluindo em temas cinzentos como ofertas ou conflitos de interesses)
• Canais de denúncia confiáveis e protegidos
• Comunicação regular, simples e concreta sobre dilemas éticos do negócio

É aqui que muitas empresas portuguesas falham: tratam compliance como um problema jurídico, quando é sobretudo um tema de cultura empresarial.

6. IA para Seguradoras Portuguesas: oportunidade e pressão extra

No contexto da campanha “IA para Seguradoras Portuguesas: Transformação Digital”, o RGPC e a atuação do MENAC são ao mesmo tempo ameaça e oportunidade.

As seguradoras lidam diariamente com:

• Intermediação complexa (corretores, mediadores, parcerias bancárias)
• Grandes volumes de sinistros e pagamentos a terceiros
• Relações intensas com o Estado (seguros obrigatórios, seguros de obras públicas, esquemas de cofinanciamento)

Isto faz com que o risco de corrupção, fraude e conflitos de interesse seja estruturalmente mais elevado do que em muitos outros setores. A boa notícia é que o setor segurador já trabalha com dados massivos e modelos estatísticos — terreno fértil para integrar IA não só em pricing e sinistros, mas também em compliance e prevenção da corrupção.

Seguradoras que conseguirem alinhar estas duas frentes (negócio + compliance inteligente) vão:

• Ter vantagem competitiva em concursos públicos e parcerias estratégicas
• Reduzir perdas técnicas ligadas a esquemas fraudulentos
• Fortalecer a confiança de reguladores, resseguradores e investidores

E o mais importante: estarão melhor preparadas para um cenário em que o MENAC e outros reguladores usarão cada vez mais IA para escrutinar práticas do setor.

Conclusão: do papel à prática — e da norma à cultura

A mensagem do MENAC é clara: acabou o tempo do compliance decorativo. Com IA a apoiar a fiscalização, o risco de manter programas genéricos e desadaptados é hoje demasiado alto para qualquer empresa portuguesa que queira ser levada a sério pelo mercado.

Há um caminho mais inteligente: usar a mesma lógica de dados e automação que já transforma áreas como marketing, vendas ou sinistros para também tornar o compliance mais profundo, mais rápido e mais alinhado com o negócio.

Se a sua organização, seja seguradora, PME industrial ou grande grupo de serviços, quer entrar em 2026 preparada, a pergunta certa não é “temos um plano de prevenção?”. A pergunta certa é: “o nosso programa resistiria a um escrutínio digital e constante, conduzido por IA e por reguladores exigentes?”

Se a resposta não for um “sim” confortável, o momento para agir é agora.