Quando a informação não volta atrás: reflexões sobre segurança de dados na era da IA

Nos primórdios da internet, a lógica era simples: se você deletasse seu perfil em uma rede social ou removesse uma conta de e-mail, tudo aquilo desaparecia como um bloco único. Era como puxar uma gaveta inteira e jogá-la fora.

Hoje, a realidade é completamente diferente. Ao subir um documento para dialogar com uma Inteligência Artificial, a informação não fica isolada. Ela passa a integrar um emaranhado de bancos de dados e modelos de linguagem (LLMs), que aprendem a partir do conteúdo e o incorporam em padrões estatísticos. Excluir “a conta” ou “o documento” não significa mais apagar o histórico.

O desafio da informação emaranhada

Em arquiteturas de IA generativa, como LLMs (Large Language Models), as informações são processadas de forma distribuída, pulverizadas em pesos e vetores que alimentam a capacidade de resposta da máquina. Isso gera dois problemas principais:

1. Dificuldade de rastreabilidade: diferente de um servidor de e-mail que pode ser apagado, na IA a informação é “absorvida” e não fica em um local único.

2. Quase impossibilidade de exclusão completa: uma vez treinado o modelo ou indexado o dado, remover 100% da influência daquela informação é tecnicamente complexo ou inviável.

Exemplo prático: quando você deleta um post no Instagram, aquele conteúdo deixa de existir no feed. Mas se você fornece dados sensíveis para um modelo genérico de IA, essa informação pode permanecer latente, fragmentada e replicada em cópias de treinamento ou logs de interação.

Por que documentos jurídicos são ainda mais sensíveis

No universo jurídico, lidamos com contratos, petições, pareceres, decisões, que geralmente contem dados pessoais. Além disso, são documentos que envolvem sigilo profissional, segredos empresariais e responsabilidades regulatórias.

Não basta simplesmente “subir, consultar e deletar”. Uma vez inseridos em um modelo genérico de IA, esses dados podem ser replicados, utilizados em fine-tuning ou armazenados em logs de interação em servidores de terceiros.

Perfis de IA e riscos associados

Para contextualizar, vale distinguir alguns perfis técnicos de IA:

• LLMs Públicos (OpenAI GPT, Claude, Gemini): hospedados em nuvem, muitas vezes fora do controle do usuário. Oferecem conveniência, mas com risco de dados sensíveis transitarem por ambientes não isolados.

• IA em Nuvem Privada: instâncias de LLMs em provedores como AWS ou Azure, com maior controle, mas ainda assim sujeitos a regras de compliance do provedor.

• Modelos On-Premise: instalados diretamente em servidores internos da empresa. Garantem maior governança, mas demandam alto investimento em infraestrutura e manutenção.

• Arquiteturas RAG (Retrieval Augmented Generation): combinam um modelo de linguagem com bases de dados específicas, reduzindo a necessidade de expor o documento ao treinamento e mantendo a consulta mais segura.

Onde a InDocs é diferente

Na InDocs.ai, construímos nossa plataforma com foco em segurança jurídica desde a origem. Alguns diferenciais:

• Isolamento dos documentos: usamos técnicas de RAG que não incorporam os dados no modelo. O documento é armazenado de forma separada e apenas consultado quando necessário.

• Armazenamento em ambiente brasileiro: garantindo conformidade com LGPD e leis locais.

• Controle de ciclo de vida: documentos podem ser removidos do repositório e não ficam presos em um modelo irreversível.

• Logs auditáveis: cada interação é registrada, permitindo rastrear consultas e assegurar accountability.

Nosso objetivo é simples: entregar o poder da IA sem abrir mão da confidencialidade e da integridade dos documentos jurídicos.

Conclusão

Se antes deletar significava apagar, hoje deletar em IA não garante esquecimento. Na prática, estamos lidando com um paradigma de irreversibilidade da informação.

Para advogados, departamentos jurídicos e empresas que não podem correr riscos, a escolha da tecnologia é decisiva. É nesse ponto que a InDocs.ai se posiciona: IA feita para o direito, com segurança e responsabilidade como pilares.