Prompt Engineering para Executivos · Capítulo 25 de 28 · 13 min
Escrever a política de uso de IA com o que já vale em 2026
Escreva a política de uso de IA da empresa com o que já vale em outubro de 2026: uso permitido, dados vetados, revisão humana, registro, fornecedor e incidente.
Este capítulo faz parte do curso gratuito Prompt Engineering para Executivos.
A política de uso de IA de outubro de 2026 se apoia no que já vale: as proibições e as regras de modelos de propósito geral do AI Act, a lei brasileira de dados pessoais e duas referências voluntárias de gestão. Serve às áreas de risco, jurídico e tecnologia. Rascunhe hoje a primeira versão com um questionário de uma página.
O calendário confunde quem decide. A Europa adiou a parte de alto risco para 2027 e 2028, o Brasil deixou o marco legal da IA para depois das eleições, e muita diretoria leu os dois fatos como licença para esperar. Enquanto isso, a equipe cola contrato, planilha de folha e conversa de cliente em assistentes abertos com conta pessoal, e nenhuma lei futura desfaz o vazamento de hoje.
Seis cláusulas cuidam do problema que já existe. Elas dizem que uso é permitido, que dado não entra, quem revisa, onde fica o registro, o que exigir do fornecedor e o que fazer quando algo sai errado. Cabem em uma ou duas páginas, e cada uma tem apoio em regra ou referência que já vale.
O que já vale em outubro de 2026
Política de uso de IA (AI acceptable use policy) é o documento interno que diz a cada pessoa o que ela pode fazer com assistentes de IA, com quais dados e sob qual revisão. Lembra a norma interna de uso do e-mail corporativo, com uma diferença de risco: o texto colado num assistente sai da empresa, e a resposta volta pronta para alguém publicar sem ler.
Na União Europeia, o AI Act (Regulamento (UE) 2024/1689) já cobra três blocos. As práticas proibidas do artigo 5 e a literacia em IA (capacitar quem opera os sistemas) valem desde 02/02/2025, e as obrigações de modelos de propósito geral (GPAI, os modelos amplos por trás dos grandes assistentes) desde 02/08/2025. O Digital Omnibus, publicado como Regulamento (UE) 2026/1744 em 24/07/2026 e em vigor desde 27/07/2026, mexeu só no calendário do alto risco: o Anexo III foi para 02/12/2027 e o Anexo I, de IA embutida em produtos regulados, para 02/08/2028. Para a política, a literacia é a cláusula com prazo vencido, e o registro de treinamento por função é a prova.
Em 2024, a política típica era uma lista de proibições copiada de consultoria. Hoje duas referências voluntárias organizam o texto: o NIST AI RMF (marco americano de gestão de risco de IA, de 26/01/2023, com o perfil de IA generativa NIST AI 600-1, de 26/07/2024) e a ISO/IEC 42001 (norma de sistema de gestão de IA, de 18/12/2023). Nenhuma lei exige a ISO 42001. Use as funções do NIST (governar, mapear, medir e gerenciar) como índice e tome da ISO o formato de dono, registro e revisão periódica que um auditor reconhece.
O que já vale e o que foi adiado no AI Act
- 02/2025Concluído
Proibições e literacia em IA
Artigo 5 e capacitação de quem opera sistemas, em vigor desde 02/02/2025
- 08/2025Concluído
Modelos de propósito geral
Obrigações de GPAI e governança, em vigor desde 02/08/2025
- 07/2026Concluído
Digital Omnibus em vigor
Regulamento (UE) 2026/1744, publicado em 24/07/2026 e em vigor em 27/07/2026
- 10/2026Agora
Momento da política
Valem proibições, literacia e GPAI; o alto risco espera
- 12/2027Previsto
Alto risco do Anexo III
Adiado de 02/08/2026 para 02/12/2027
- 08/2028Previsto
Alto risco do Anexo I
IA embutida em produtos regulados, a partir de 02/08/2028
No Brasil, o PL 2338/2023, o Marco Legal da IA, passou no Senado em 10/12/2024 e segue parado na comissão especial da Câmara. Em 24/08/2026 o relator anunciou a votação para depois das eleições de outubro de 2026, com quatro pontos em aberto: direito autoral, reconhecimento facial, proteção trabalhista e impacto ambiental. Se a Câmara mudar o texto, ele volta ao Senado. Escreva a política sem depender do projeto e marque a revisão para o dia em que o parecer do relator sair.
Dado pessoal que entra num prompt já está sob a lei geral de proteção de dados (LGPD), cujo artigo 20 dá ao titular o direito de pedir revisão de decisão tomada só por sistema automatizado. A ANPD pôs IA e tecnologias emergentes entre os quatro eixos do mapa de fiscalização de 2026-2027, mantém um sandbox regulatório de IA (ambiente de teste supervisionado pela autoridade) com três empresas até dezembro de 2026 e recebe contribuições sobre o regulamento de fiscalização até 26/10/2026. Na política, isso vira uma regra de dado e uma regra de revisão humana.
De cada referência para uma cláusula da política
| Referência | Situação em outubro de 2026 | Cláusula que ela sustenta |
|---|---|---|
| AI Act, artigo 5 e literacia | Em vigor desde 02/02/2025 | Usos proibidos e treinamento registrado por função |
| AI Act, modelos de propósito geral | Em vigor desde 02/08/2025 | Fornecedor: pedir a documentação do modelo contratado |
| AI Act, alto risco (Anexos III e I) | Adiado para 02/12/2027 e 02/08/2028 | Inventário de usos em emprego, crédito e biometria desde já |
| PL 2338/2023 | Na Câmara, votação depois das eleições de 2026 | Gatilho de revisão quando sair o parecer |
| LGPD e ANPD | Em vigor; IA entre os eixos de fiscalização 2026-2027 | Dados que não entram e revisão de decisão automatizada |
| NIST AI RMF e ISO/IEC 42001 | Voluntários, sem exigência legal | Estrutura do texto, dono, registro e revisão periódica |
Fonte: Regulamento (UE) 2026/1744 por Gibson Dunn e Cooley; PL 2338 por Bairo Gonzalez; ANPD por LHLaw e Tozzini Freire; NIST e ISO, 13/10/2026.
Duas perguntas cabem em cada contrato de fornecedor: por quanto tempo o fornecedor guarda o que a equipe envia e se usa esse material para treinar modelos. A documentação técnica de API de 2026 descreve uma retenção com prazo, a do cache de prompt (cópia temporária do início da conversa, guardada para responder mais rápido e mais barato). Sobre treino com dados do cliente, as páginas técnicas não trazem regra comparável entre fornecedores, e a resposta tem de vir por escrito no contrato do plano.
Como fica em cada modelo
| Modelo | O que muda | Cuidado |
|---|---|---|
| Claude (Anthropic) | Cache de prompt guarda o prefixo por 5 min (padrão) ou 1 h; cada leitura renova o prazo | Treino com dados do cliente: sem diferença documentada; exija a cláusula no contrato do plano |
| OpenAI (GPT) | Cache de 30 min após o último uso a partir do GPT-5.6; modelos anteriores aceitam retenção de 24 h pelo prompt_cache_retention; processamento regional custa 10% a mais | Se a política exige dado na região, orce o adicional; treino com dados do cliente: sem diferença documentada |
| Gemini (Google) | Cache implícito por padrão; o explícito guarda o conteúdo por 1 h (padrão) e cobra armazenamento por hora | Cache explícito é dado guardado por escolha da equipe; treino com dados do cliente: sem diferença documentada |
| Grok (xAI) | Cache de prompt desde maio de 2025, sem prazo de retenção publicado | Sem diferença documentada; peça prazo e regra de treino por escrito antes de liberar dado interno |
| Modelos abertos (Qwen3.8-27B, DeepSeek V4, Mistral Large 4) | Pesos abertos sob Apache 2.0 (Qwen), MIT (DeepSeek) e licença aberta (Mistral) rodam na infraestrutura da empresa | Na própria infraestrutura, retenção e treino ficam com quem hospeda; pela API do fabricante, sem diferença documentada |
Plano de consumo e plano empresarial da mesma marca podem ter regras diferentes; a política aprova ferramenta por plano.
Fonte: Documentação de Anthropic, OpenAI, Google, xAI, Qwen, DeepSeek e Mistral, consulta em 13/10/2026.
A mesma política muda de peso conforme a área: nos três casos ilustrativos abaixo, uma cláusula diferente decide.
Três áreas, três cláusulas que pesam mais (casos fictícios)
1 de 3Marketing com venda para a Europa
Uma indústria de alimentos usa IA para textos e imagens de campanha que rodam em Portugal. A cláusula de revisão humana manda uma pessoa nomeada aprovar cada peça, e a de literacia registra o treinamento da agência que opera a ferramenta.
RH com triagem de currículos
O assistente resume currículos e a recrutadora decide. A política proíbe decisão final pela IA, prevê revisão a pedido do candidato (LGPD, artigo 20) e põe o uso no inventário, porque emprego é área de alto risco no AI Act a partir de 02/12/2027.
Atendimento com dado de cliente
A equipe rascunha respostas a reclamações com CPF e endereço no texto. A cláusula de dados manda esse material só para o plano empresarial com regra de treino no contrato, e a de registro guarda data, ferramenta e revisor de cada resposta.
Em uma tarde sai o rascunho, desde que a pergunta certa chegue a quem conhece o uso. O questionário junta o inventário de usos, as ferramentas por plano, os dados que circulam e o que já deu errado, e o modelo transforma as respostas em cláusulas com dono e data.
Guia prático: gerar o rascunho da política a partir de um questionário
Três pessoas respondem: uma de jurídico ou risco, uma de tecnologia e uma de negócio.
Passo 1: Envie o questionário de dez perguntas
Empresa, mercados, usos atuais, ferramentas e planos, dados que circulam, revisão hoje, registro hoje, incidentes, donos e frequência de revisão.
Deu certo quando: Cada pergunta tem resposta com exemplo concreto da casa.
Erro comum: Responder pela intenção (deveríamos) em vez do uso real (fazemos).
Passo 2: Liste ferramentas por plano
Escreva marca, plano, data do contrato e se a cláusula de treino está assinada; inclua as contas pessoais que já aparecem no uso.
Deu certo quando: Nenhuma ferramenta aparece só pela marca.
Erro comum: Esconder a conta pessoal do questionário; ela é o risco que a política precisa nomear.
Passo 3: Rode o prompt com o questionário inteiro
Cole o prompt abaixo com as respostas dentro da etiqueta questionario, em qualquer assistente de plano empresarial.
Deu certo quando: Saem seis cláusulas na ordem pedida, tabela de ferramentas e lista de lacunas.
Erro comum: Rodar em conta pessoal o questionário que lista incidentes e dados da empresa.
Passo 4: Trate cada PENDENTE com o dono
Cada lacuna vai para a pessoa indicada com prazo de uma semana.
Deu certo quando: No máximo três lacunas abertas na versão que vai à diretoria.
Erro comum: Apagar o PENDENTE e preencher com texto genérico.
Passo 5: Aprove, publique e marque a revisão
Diretoria aprova, a política vai para a intranet e a próxima revisão entra na agenda do dono no mesmo dia.
Deu certo quando: Data de revisão e gatilhos (parecer do PL 2338, contrato novo, incidente) escritos no rodapé.
Erro comum: Publicar sem data de revisão; ferramentas e contratos mudam a cada trimestre.
No fim você tem: Uma política de até duas páginas com seis cláusulas, ferramentas aprovadas por plano, donos nomeados e data de revisão.
POLÍTICA DE USO DE IA, Laticínios Serra Azul (rascunho 0.1, revisão trimestral)
1. Uso permitido: rascunho, resumo e pesquisa com dado verde e amarelo no Claude, plano empresarial. Ex.: texto de campanha, resumo do relatório de vendas. Dono: Ricardo Tavares (TI).
2. Dados que não entram: CPF, endereço, currículos e tabela de preços (vermelho) nunca vão a conta pessoal. Conta pessoal de ChatGPT fica vetada para qualquer dado da empresa.
3. Revisão humana: peça de campanha e resposta a reclamação saem só com aprovação nomeada. Currículo: a IA resume, a recrutadora decide; o candidato pode pedir revisão (LGPD, art. 20). Dona: Juliana Prado (marketing).
4. Registro: planilha com data, área, ferramenta, finalidade e revisor de cada uso restrito. Dono: Ricardo Tavares.
5. Fornecedor e treino: só ferramenta com cláusula de não treino e prazo de retenção por escrito. Claude: não treino assinado; retenção PENDENTE.
6. Incidente: quem colar dado vermelho fora do fluxo avisa o jurídico no mesmo dia; a conversa é apagada e o caso entra no registro. Dona: Maria Aparecida Gonçalves.
Ferramentas aprovadas: Claude | empresarial | amarelo (vermelho só em fluxo aprovado) | Ricardo Tavares
Lacunas:
1. Prazo de retenção no contrato do Claude (Ricardo Tavares).
2. Base legal para dado de saúde em currículos (Maria Aparecida Gonçalves).
3. Treinamento de literacia em IA do marketing, que vende para Portugal (Juliana Prado).A cláusula de incidente é a que mais falta nos rascunhos, porque ninguém escreve o que fazer até o primeiro vazamento. O caso do questionário, a tabela de preços colada numa conta pessoal, é o incidente típico: sem ataque, sem intenção, com dado que não volta.
- Etapa 1 de 5: Avisar
Quem viu o erro informa o dono da política no mesmo dia
- Etapa 2 de 5: Conter
Apagar a conversa, revogar o acesso ou retirar a peça publicada
- Etapa 3 de 5: Avaliar
Que dado saiu, de quem, em qual ferramenta e plano
- Etapa 4 de 5: Comunicar
Jurídico decide sobre aviso a titulares e à ANPD quando há dado pessoal
- Etapa 5 de 5: Corrigir a regra
A cláusula que falhou ganha exemplo novo na próxima revisão
Antes de levar o rascunho à diretoria, confira a política contra a lista abaixo. Cada item sem resposta vira uma lacuna com dono.
A política está pronta para aprovação
Uso e dados
0/4Revisão e registro
0/4Fornecedor e incidente
0/4Faça hoje
Envie o questionário às três pessoas donas da política e rode o prompt com as respostas num assistente de plano empresarial. Em até 40 minutos você deve ter um rascunho com as seis cláusulas preenchidas e no máximo três lacunas marcadas como PENDENTE. Se saírem mais de três, o inventário de usos ficou raso: volte ao primeiro passo do guia antes de levar o texto à diretoria.
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