Segurança na IA não é travão: pode ser a arma secreta das empresas portuguesas, em especial seguradoras, numa Europa guiada pelo AI Act e pela confiança.
A maior parte das empresas olha para a inteligência artificial como uma corrida à velocidade. Quem automatiza primeiro, ganha. Quem lança mais modelos, ganha. Só há um problema: na vida real, o que decide quem fica no topo é a confiança. E aqui a Europa tem uma carta que quase ninguém está a jogar bem — a segurança na IA.
Foi isso que Paulo Dimas, diretor do Centro para a IA Responsável, sublinhou recentemente: a segurança e a responsabilidade não são um travão, podem ser a vantagem competitiva da Europa. Para as empresas portuguesas — e em particular para seguradoras, bancos e outros negócios regulados — este é um ponto crítico: ou constroem IA confiável, auditável e alinhada com o regulador, ou vão gastar anos a apagar fogos jurídicos, reputacionais e operacionais.
Este artigo da série “Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas” pega nessa visão e leva-a para o terreno: o que significa, na prática, fazer da segurança da IA um diferencial? Como é que isto se traduz em negócios reais em Portugal, hoje, em dezembro de 2025, com o AI Act europeu a bater à porta e o setor segurador sob forte pressão para digitalizar?
1. Segurança na IA como vantagem competitiva: o que está realmente em jogo
A ideia central é simples: quem conseguir combinar inovação em IA com segurança e conformidade regulatória ganha acesso a clientes, mercados e dados que os concorrentes não vão conseguir tocar.
Para a Europa, isto cruza-se com três realidades muito concretas:
- Regulamentação exigente (AI Act, RGPD, DORA, NIS2)
- Setores altamente regulados (seguros, banca, saúde, energia)
- Consumidores cada vez mais atentos a privacidade, ética e transparência
Em vez de ver estas regras como um peso, faz mais sentido encará-las como barreiras de entrada. Quem aprende a jogar bem com estas regras consegue:
- Vender soluções de IA a seguradoras, bancos e hospitais em toda a UE
- Entrar em parcerias estratégicas com grandes grupos europeus
- Reduzir o risco de multas, litígios e crises de reputação
“A segurança na IA não é só um requisito regulatório. É um critério de escolha para o cliente e um argumento de venda para o fornecedor.”
Para uma seguradora portuguesa, isto pode ser a diferença entre ter um chatbot básico que responde a perguntas simples e ter um assistente virtual de sinistros ou de subscrição que a direção de risco, o regulador e os clientes confiam.
2. O que significa, na prática, “segurança na IA” para empresas portuguesas
Segurança na IA não é apenas pôr uma firewall e encriptar dados. É gerir o ciclo de vida inteiro dos modelos de IA com critérios de risco, ética e conformidade. Para ficar tangível, vamos partir isto em cinco blocos.
2.1. Segurança técnica e cibersegurança
Aqui falamos da base:
- Proteção de dados usados para treinar e operar modelos
- Controlo de acessos (quem pode ver prompts, outputs, logs, datasets)
- Proteção contra ataques específicos de IA (prompt injection, data poisoning, model stealing)
Nas seguradoras, por exemplo, um modelo que lê relatórios médicos para apoiar a gestão de sinistros é um alvo óbvio. Se esse modelo for comprometido, o dano não é apenas técnico — é jurídico e reputacional.
2.2. Robustez e fiabilidade dos modelos
Um modelo “seguro” não é só aquele que não é hackeado. É também o que não se descontrola em produção:
- Alucina menos e é treinado para detectar quando não sabe
- Tem limites claros (guardrails) para certos tipos de respostas
- É monitorizado em contínuo (drift de dados, performance, taxas de erro)
No setor segurador, um modelo de scoring de risco que começa, sem ninguém se aperceber, a discriminar sistematicamente um certo grupo de clientes não é apenas um problema ético — é um risco direto de sanção do supervisor.
2.3. Privacidade, RGPD e dados sensíveis
A boa notícia: quem já levou a sério o RGPD está mais perto de fazer IA responsável. A má: muitos projetos de IA continuam a ignorar princípios básicos:
- Minimização de dados: usar só o estritamente necessário
- Anonimização/pseudonimização antes de treinar modelos
- Gestão de consentimentos e bases de licitude bem documentadas
Para uma seguradora portuguesa, isto é vital em três frentes:
- Subscrever risco com modelos que usam dados pessoais e, muitas vezes, dados de saúde
- Prevenir fraude com modelos que analisam comportamentos, históricos e padrões transacionais
- Personalizar ofertas sem cair em perfis abusivos ou discriminação indireta
2.4. Ética, enviesamentos e não discriminação
Aqui está outra área onde a Europa pode ganhar terreno. Os reguladores europeus e a opinião pública são muito sensíveis a temas como:
- Discriminação por género, idade, origem, código postal
- Perpetuação de desigualdades históricas em decisões automatizadas
- Falta de transparência em algoritmos que afetam a vida das pessoas
Nas seguradoras, a fronteira entre “segmentação de risco legítima” e “discriminação” é fina. Um modelo de pricing que penaliza sistematicamente moradores de certas zonas pode ser tecnicamente eficiente… e juridicamente inaceitável.
2.5. Transparência, explicabilidade e governança
O AI Act vai bater forte aqui: decisões de alto impacto têm de ser explicáveis em linguagem acessível. Para as empresas, isto traduz-se em:
- Documentar modelos: objetivos, dados usados, versões, responsáveis
- Ter relatórios de explicabilidade (por exemplo, porque foi recusada uma apólice)
- Definir um processo formal de aprovação, auditoria e revisão de modelos
Na prática, é sair do “temos um modelo que funciona” para “temos um sistema de decisão que conseguimos explicar, auditar e corrigir”.
3. Oportunidade para a Europa — e para Portugal — no contexto do AI Act
O AI Act não é apenas legislação; é um “manual de instruções” para construir IA confiável à escala europeia. Quem o dominar cedo ganha uma vantagem clara.
3.1. AI Act: um resumo pragmático para gestores
Para empresas portuguesas, o AI Act implica:
- Classificação de sistemas de IA por nível de risco (mínimo, limitado, elevado, proibido)
- Regras mais duras para sistemas de “alto risco” (muitos nos seguros, banca, saúde)
- Obrigações de gestão de risco, qualidade dos dados, documentação, supervisão humana
Em setores regulados, a maioria dos projetos relevantes (scoring, pricing, triagem de clientes, detecção de fraude) será quase sempre classificada como alto risco. Ou seja:
Quem tratar IA como “projeto de TI” vai falhar. IA de alto risco é um tema de governança, risco e compliance, não apenas de tecnologia.
3.2. Como isto pode tornar-se uma vantagem competitiva
Se a maior parte das empresas atrasar projetos por medo do AI Act, acontece algo interessante: as poucas que se organizam e criam desde já um framework de IA responsável vão ocupar o mercado.
Exemplos de vantagem competitiva:
- Seguradora portuguesa que consegue lançar um sistema de subscrição com IA explicável e alinhado com o regulador, enquanto concorrentes adiam projetos
- Fintech nacional que desenha desde o início modelos com documentação completa, conseguindo aprovar parcerias com bancos europeus mais rapidamente
- Insurtech B2B que vende soluções de IA responsável para grupos seguradores que não querem lidar com o detalhe técnico e regulatório
Portugal tem ainda um trunfo adicional: uma comunidade técnica forte e custos operacionais mais baixos do que os grandes centros europeus. Se juntarmos talento técnico + sensibilidade regulatória + proximidade cultural aos mercados da UE, temos uma proposta de valor muito interessante.
4. IA responsável nas seguradoras portuguesas: da teoria ao terreno
No contexto da campanha “IA para Seguradoras Portuguesas: Transformação Digital”, vale a pena descer ao nível operacional. Onde é que a segurança e a responsabilidade em IA fazem realmente diferença no dia a dia de uma seguradora em Portugal?
4.1. Casos de uso de IA em seguros onde a segurança é crítica
Alguns exemplos concretos:
-
Chatbots e assistentes virtuais para clientes
- Devem evitar dar conselhos jurídicos errados
- Não podem expor dados de outros segurados em respostas
- Têm de gerir bem limites: quando chamar um humano
-
Automação de sinistros
- Modelos que validam documentos, avaliam danos, sinalizam fraude
- Alto risco de viés (por exemplo, tratar reclamações de certas zonas de forma diferente)
- Necessidade de trilhos de auditoria: quem decidiu o quê, com base em que dados
-
Pricing e subscrição
- Modelos de scoring de risco, tarifários dinâmicos, produtos personalizados
- Exigência de não discriminação e explicabilidade perante clientes e regulador
-
Deteção de fraude
- IA que analisa padrões em milhares de apólices e sinistros
- Risco de “marcar” incorretamente perfis legítimos, com impacto direto na relação com o cliente
Em todos estes casos, “fazer rápido” sem pensar em segurança pode resultar em retrabalho massivo, bloqueios pelo jurídico ou até intervenção do supervisor.
4.2. 7 passos práticos para uma seguradora criar IA segura
Uma abordagem pragmática para equipas de transformação digital e inovação:
-
Mapear sistemas de IA existentes e planeados
Identificar onde já há algoritmos a tomar decisões automáticas (mesmo que sejam “modelos antigos” de scoring) e o que está na pipeline. -
Classificar risco de cada sistema
Usar critérios inspirados no AI Act: impacto no cliente, no negócio, no regulador. Alta, média ou baixa criticidade. -
Criar um comité de IA responsável
Juntar tecnologia, risco, jurídico, negócio e, idealmente, alguém com perfil de ética de dados. Decisões-chave de IA passam por aqui. -
Definir standards mínimos para dados e modelos
- Qualidade e origem dos dados
- Requisitos de anonimização
- Métricas de performance e fairness
-
Implementar monitorização contínua
Não basta validar o modelo no lançamento. É preciso acompanhar resultados ao longo do tempo e ter gatilhos para intervenção humana. -
Formar equipas internas
Gestores, underwriters, equipas de sinistros, compliance — todos precisam do básico de IA responsável para perceberem limites, riscos e potencial. -
Documentar tudo de forma simples
Não é burocracia pelo papel. É criar uma “memória institucional” de como os modelos foram desenhados, testados e aprovados. O dia em que o regulador bater à porta, isto vale ouro.
5. Como transformar segurança em IA em motor de negócio — e não em custo
A maior objeção que ouço é sempre a mesma: “Isso é tudo muito bonito, mas demora tempo e encarece projetos.” A resposta honesta? Sim, custa mais no início. Mas custa muito menos do que remendar depois.
Há três formas claras de transformar segurança em IA em valor de negócio:
5.1. Reduzir risco regulatório e jurídico
Cada falha grave de IA pode significar:
- Multas GDPR pesadas
- Intervenção do supervisor setorial
- Acordos extrajudiciais com clientes prejudicados
- Meses em que o projeto fica parado, à espera de pareceres
Quem constrói com segurança desde o início reduz drasticamente esta probabilidade. É como investimento em cibersegurança: ninguém nota até haver problema — e, quando há, quem investiu dorme melhor.
5.2. Ganhar confiança de clientes e parceiros
Numa altura em que a opinião pública anda sensível a abusos de dados, uma mensagem clara de “IA com regras, auditável e justa” é um argumento comercial forte, especialmente em seguros de saúde, vida e poupança.
Empresas que comunicam de forma transparente:
- Porque usam IA
- Que decisões estão automatizadas
- Como garantem justiça e privacidade
acabam por atrair clientes mais informados e fidelizá-los a longo prazo.
5.3. Acelerar inovação em vez de a bloquear
Paradoxalmente, quando não há um quadro de IA responsável, cada novo projeto vira uma negociação interminável entre tecnologia, jurídico, risco e negócio. Tudo é discutido do zero.
Quando a organização define princípios claros, processos e templates, acontece o efeito inverso:
- As equipas já sabem qual a lista de requisitos
- O jurídico sabe o que validar
- O risco sabe que controlos pedir
Resultado: o tempo entre ideia e piloto reduz-se. A empresa deixa de andar à base de “projetos especiais” e passa a operar com fábrica de IA.
6. Próximo passo para empresas portuguesas: começar pequeno, mas começar já
A segurança na IA pode mesmo ser a vantagem competitiva da Europa — e Portugal tem tudo para estar na linha da frente. Sobretudo no setor segurador, onde a confiança é o negócio.
Para integrar isto na sua estratégia de Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas, faz sentido:
- Escolher 1 ou 2 casos de uso prioritários (por exemplo, chatbot de clientes e triagem inicial de sinistros)
- Desenhar esses casos já com princípios de IA responsável e alinhamento com o AI Act
- Documentar o processo e transformá-lo no modelo interno para os restantes projetos
Hoje, estamos a pouco tempo de ver o AI Act plenamente aplicado e 2026 não vai ser um ano “tranquilo” para quem trabalha com dados, risco e tecnologia em seguros. As empresas que em 2026 ainda estiverem a discutir “se vale a pena ter governança de IA” vão passar o ano em modo reação.
As que começarem agora — mesmo com pilotos modestos — vão estar, daqui a 12 a 18 meses, numa posição confortável: com experiência prática, modelos produtivos, equipas treinadas e uma narrativa forte de confiança tecnológica junto de clientes e reguladores.
A pergunta que fica é direta: quer que a segurança na IA seja um travão ou o argumento que põe a sua empresa portuguesa na frente da corrida?