Privacidade de dados ao usar ferramentas de IA

Quando você pede a um assistente de IA para resumir um contrato, revisar uma planilha ou responder a um cliente, o texto e os anexos são enviados aos servidores do fornecedor. Lá, eles são processados para gerar a resposta e, conforme o plano e as configurações, podem ser guardados, revisados por pessoas ou usados para treinar novos modelos.

Este texto explica o que acontece com esses dados, quais controles os principais serviços oferecem (conforme as páginas oficiais consultadas em 08/10/2026), o que a lei brasileira diz e quais hábitos reduzem o risco. As políticas mudam com frequência; confira sempre a versão atual antes de decidir.

O que acontece com o que você digita

O que você envia a um assistente é chamado de prompt: a instrução, a pergunta e os arquivos anexados. A Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) chama atenção justamente para esse ponto. No estudo sobre IA generativa da série Radar Tecnológico, de novembro de 2024, a autoridade lembra que os usuários podem anexar documentos inteiros, como documentos empresariais confidenciais, receitas e laudos médicos, escrituras e atas de reunião (ANPD, Radar Tecnológico nº 3).

Depois do envio, há quatro destinos possíveis para esse conteúdo:

• Processamento imediato: o modelo lê o pedido e gera a resposta. Isso sempre acontece.
• Histórico: a conversa fica salva na sua conta para você voltar a ela.
• Retenção para segurança: o fornecedor guarda uma cópia por um período para investigar abusos, mesmo quando você apaga o histórico.
• Melhoria do modelo: o conteúdo entra em bases usadas para treinar ou ajustar versões futuras. Em alguns serviços, uma amostra é lida por revisores humanos.

Os dois últimos são os que mais preocupam, porque tiram o dado do seu controle por mais tempo e o colocam diante de outras pessoas ou sistemas.

Por que isso é um risco real

O guia de riscos de IA generativa do NIST, o instituto de padrões dos Estados Unidos, descreve três problemas de privacidade (NIST AI 600-1, 2024):

• Memorização: modelos podem reproduzir trechos de dados que estavam no treinamento. O documento registra que, em ataques deliberados, LLMs já revelaram informações sensíveis presentes nos dados de treino, mesmo quando esses dados apareciam poucas vezes.
• Inferência: o modelo pode deduzir dados sensíveis sobre uma pessoa juntando informações de fontes diferentes, mesmo que ninguém os tenha informado. E a inferência pode ser errada, o que também causa dano.
• Falta de transparência: a maioria dos desenvolvedores não divulga as fontes específicas de treino, então é difícil saber se dados pessoais foram usados e como foram coletados.

A OWASP, comunidade de referência em segurança de software, coloca a divulgação de informação sensível em segundo lugar na sua lista de riscos de aplicações com LLMs de 2025. O risco inclui dados pessoais, registros financeiros e de saúde, informações confidenciais de negócios e credenciais de acesso (OWASP LLM02:2025). Entre as recomendações estão mascarar dados sensíveis, limitar o acesso ao mínimo necessário e orientar os usuários a não inserir informação sensível.

Há ainda o risco comum a qualquer serviço na nuvem: falha de segurança, conta invadida, histórico exposto em um computador compartilhado.

O que os principais serviços dizem

Os trechos abaixo resumem as páginas oficiais na data da consulta. Eles servem para mostrar que tipo de controle existe, não como avaliação de qual serviço é melhor.

ChatGPT (OpenAI). Nos serviços para pessoas físicas, como o ChatGPT e o Codex, a OpenAI informa que pode usar o conteúdo para treinar modelos. Para recusar, você desliga a opção Improve the model for everyone em Configurações > Controles de dados, ou pede Do not train on my content no portal de privacidade. Mesmo com a opção desligada, se você der nota a uma resposta (o polegar para cima ou para baixo), a conversa inteira associada pode ser usada no treino. Nos planos Business, Enterprise e Edu e na API, a empresa diz que não usa entradas e saídas para treino por padrão (OpenAI, How your data is used to improve model performance). O chat temporário não aparece no histórico e não é usado para treino enquanto continuar temporário; se você o salvar, ele passa a seguir as configurações da conta (OpenAI, Temporary chat in ChatGPT).

Claude (Anthropic). Em agosto de 2025, a Anthropic passou a pedir aos usuários dos planos Free, Pro e Max que escolhessem se suas conversas podem ser usadas para melhorar os modelos. Segundo o anúncio, quem permite tem os dados retidos por até cinco anos; quem não permite mantém a retenção de 30 dias. A mudança não vale para os serviços sob termos comerciais (planos Team e Enterprise, governo, educação e API) (Anthropic, Updates to Consumer Terms and Privacy Policy).

Gemini (Google). A central de privacidade do Gemini informa que uma parte das conversas é lida por revisores humanos, inclusive de prestadores de serviço treinados, e que conversas revisadas são guardadas por até três anos. A própria página orienta a não inserir informação confidencial que você não gostaria que um revisor visse. Com a opção Keep Activity desligada, novas conversas não alimentam o treino (salvo se você enviar feedback), mas ainda ficam salvas por 72 horas (Google, Gemini Apps Privacy Hub).

Três padrões aparecem nos três casos. Primeiro, o controle existe, mas cabe a você usá-lo. Segundo, desligar o treino não significa apagar tudo: sempre há algum período de retenção. Terceiro, dar feedback em uma resposta pode reabrir o uso da conversa.

Conta pessoal ou conta da empresa

A diferença entre planos individuais e corporativos é a mais importante para quem trabalha com dados de clientes.

Nos planos empresariais e nas APIs, os fornecedores citados acima excluem o uso para treino por padrão e oferecem contratos, controles de administrador e, em alguns casos, escolha de região de processamento. Isso não elimina a retenção para segurança nem dispensa a análise do contrato. Mas muda a posição jurídica: a empresa passa a ter um acordo formal sobre o que o fornecedor pode fazer com os dados.

Usar a conta pessoal gratuita para trabalho com dados de clientes é o cenário de maior risco. As configurações dependem de cada funcionário, não há contrato da empresa com o fornecedor e ninguém sabe o que foi enviado. Se a sua empresa ainda não definiu quais ferramentas são permitidas, o guia sobre como escolher uma plataforma de IA para sua empresa mostra os critérios.

O que a LGPD tem a ver com isso

A Lei Geral de Proteção de Dados (Lei nº 13.709/2018) considera dado pessoal qualquer informação relacionada a pessoa natural identificada ou identificável. Dado pessoal sensível inclui, entre outros, dados de saúde, origem racial ou étnica, convicção religiosa, opinião política e dados genéticos ou biométricos (Planalto, LGPD, art. 5º).

Colar o nome, o CPF ou o histórico de um cliente em um assistente de IA é tratamento de dados pessoais. Três consequências práticas:

• Quem decide é o controlador. A lei chama de controlador quem toma as decisões sobre o tratamento, e de operador quem trata dados em nome dele. Se a sua empresa usa um serviço de IA com dados de clientes, ela responde como controladora, e o fornecedor atua, em regra, como operador, que deve seguir as instruções recebidas (art. 39).
• Só o necessário. O princípio da necessidade limita o tratamento ao mínimo necessário para a finalidade (art. 6º, III). Se a tarefa é revisar o tom de um e-mail, o CPF do cliente não precisa ir junto.
• Segurança é obrigação. Os agentes de tratamento devem adotar medidas técnicas e administrativas para proteger os dados contra acessos não autorizados e outros incidentes (art. 46). Enviar dados a uma ferramenta não aprovada, sem contrato, dificilmente atende a essa exigência.

Como a maioria desses serviços processa dados fora do Brasil, entra também a regra de transferência internacional: ela só é permitida nas hipóteses do art. 33, como países com proteção adequada ou garantias contratuais. Esse ponto deve ser analisado pelo jurídico ou pelo encarregado de dados da empresa.

O estudo da ANPD vai na mesma linha. A autoridade observa que é comum faltar informação clara sobre o tratamento dos dados inseridos no prompt e avalia que transferir ao usuário toda a responsabilidade pela proteção dos dados não parece suficiente para lidar com as consequências desse compartilhamento (ANPD, Radar Tecnológico nº 3). O próprio documento avisa que foi escrito como estudo interno em 2023 e pode não refletir as atualizações mais recentes.

Hábitos que reduzem o risco

Para uso pessoal:

1. Revise as configurações de privacidade de cada assistente que você usa e decida conscientemente sobre o uso para treino.
2. Use o modo temporário quando o assunto for sensível, sabendo que ainda há retenção por um período.
3. Pense antes de dar nota a uma resposta que contém dados pessoais.
4. Não cole senhas, chaves de API, números de cartão ou documentos de identidade. Nenhuma tarefa comum exige isso.
5. Proteja a conta com senha forte e verificação em duas etapas, e apague conversas antigas que não precisa manter.

Para uso profissional:

1. Use só ferramentas aprovadas pela empresa, em conta corporativa com contrato.
2. Anonimize ou substitua dados antes de enviar: troque nomes por “Cliente A”, remova CPF, endereço e telefone. A LGPD define dado anonimizado como aquele cujo titular não pode ser identificado com meios técnicos razoáveis; trocar só o nome nem sempre basta.
3. Não envie dados sensíveis (saúde, biometria, crenças) sem análise prévia do jurídico ou do encarregado.
4. Desconfie de anexos completos. Envie só o trecho necessário para a tarefa.
5. Registre o uso. A LGPD exige que controlador e operador mantenham registro das operações de tratamento (art. 37), e saber quais dados foram para qual ferramenta ajuda a responder a incidentes e a pedidos de titulares.

Se a empresa vai construir um sistema próprio que consulta documentos internos, os riscos mudam de forma. O texto sobre como construir um chatbot com seus próprios documentos trata do controle de acesso nesse cenário.

O que levar deste texto

• O que você digita ou anexa em um assistente de IA é enviado a outra empresa, que pode guardar, revisar e, em alguns planos, usar para treino.
• Os controles existem, mas precisam ser ativados, e desligar o treino não apaga a retenção para segurança.
• Em contexto profissional, use contas corporativas com contrato, envie o mínimo necessário e trate cada prompt com dados de terceiros como tratamento de dados pessoais sob a LGPD.