Com o avanço das legislações sobre inteligência artificial (IA) e privacidade de dados, surge um desafio central para empresas: como quantificar a exposição financeira, estruturar arquiteturas de governança e garantir que o valor gerado por seus produtos não seja comprometido por surpresas regulatórias? Para responder a essas questões, o MBA em Inteligência Artificial e Big Data da USP São Carlos promove a palestra Assegure sua Estratégia de GenAI: Combinando ‘Hardness’ e Estimativa de Risco para Captura de Valor Sustentável.
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O evento acontece no dia 9 de maio, às 10 horas, e conta com transmissão ao vivo pelos canais do curso e do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) no YouTube. Gratuita e aberta ao público, a atividade faz parte de uma série de encontros que conectam a comunidade a temas atuais e mostram, na prática, como a IA vem sendo aplicada em diferentes setores.
A conversa será conduzida pelo engenheiro Marcus Araújo, gerente global de IA na dLocal, multinacional uruguaia presente em mais de 40 países. Com experiência em governança de dados, engenharia de IA e data science nos setores de pagamentos e finanças, Marcus é bacharel e doutorando em ciências de computação pelo ICMC. Sua pesquisa foca em redes neurais aplicadas a grafos temporais para previsão e simulação da resiliência econômica de países. O profissional também possui certificação em inovação e crescimento exponencial pela Stanford Graduation School of Business.
Legislação no contexto global
Atualmente, mais de 25 legislações sobre IA e privacidade de dados estão em vigor no mundo, muitas com alcance extraterritorial. A EU AI Act, por exemplo, proposta regulatória da União Europeia, prevê multas de até 7% do faturamento global. Nesse cenário, o mercado segurador já começa a excluir explicitamente danos causados por IA generativa das apólices comerciais. Assim, empresas que operam globalmente passam a ter seu piso regulatório definido pelas jurisdições mais restritivas, elevando significativamente o custo da não conformidade. A partir desse contexto, o encontro propõe uma reflexão sobre o ambiente regulatório em expansão e seus desdobramentos.
A proposta da palestra é apresentar um framework quantitativo para gestão de riscos em grandes modelos de linguagem (Large Language Models) e agentes autônomos em produção. A análise que será apresentada mapeia 25 legislações e 21 certificações, organizadas em benchmarks comparativos, e cruza essas dimensões em uma matriz de cobertura que responde a uma pergunta crítica para áreas de compliance: quais certificações realmente atendem a quais exigências legais?
Além disso, o encontro busca capacitar líderes com ferramentas práticas para mensurar exposição financeira, estruturar governança e proteger o valor gerado por soluções de IA diante de um ambiente regulatório em rápida evolução.
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