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Governança de IA

Avaliação de impacto algorítmico para IA que decide sobre pessoas

Avaliamos o risco e o impacto de sistemas de IA usados em RH, crédito, saúde e educação: vieses, explicabilidade, revisão humana e controles, com relatório documentado.

  • Diagnóstico sem custo
  • Escopo e prazo por escrito

Resposta rápida: o que é avaliação de impacto algorítmico?

A avaliação de impacto algorítmico analisa como um sistema de IA afeta as pessoas sobre quem ele decide, como candidatos, clientes de crédito, pacientes e alunos. Após um diagnóstico sem custo, avaliamos dados, vieses, explicabilidade e revisão humana, classificamos o risco e entregamos um relatório com controles e plano de ação.

Atualizado em pela equipe BR Freelas

Quando um algoritmo filtra currículos, define limite de crédito, prioriza pacientes ou recomenda trilhas para alunos, ele está tomando ou influenciando decisões sobre pessoas. Se o modelo aprendeu com dados enviesados ou ninguém consegue explicar por que ele chegou a um resultado, o problema aparece tarde: na reclamação de um cliente, em um processo ou na imprensa.

A avaliação de impacto algorítmico é a forma estruturada de enxergar esses riscos antes. Ela já é uma exigência concreta em alguns setores. A Resolução CFM 2.454/2026, em vigor desde 26 de agosto de 2026, exige avaliação de impacto algorítmico de instituições de saúde com sistema próprio de IA. O PL 2338/2023, aprovado no Senado em 10 de dezembro de 2024 e ainda em tramitação na Câmara, prevê avaliação de impacto para sistemas de alto risco, mas ainda não é lei. E, para quem atende a União Europeia, o EU AI Act adiou para 2 de dezembro de 2027 as obrigações dos sistemas de alto risco do Anexo III.

No Brasil, a LGPD também já garante ao titular o direito de pedir revisão de decisões automatizadas, o que exige saber explicar como o sistema funciona.

A equipe da BR Freelas conduz a avaliação com método e linguagem clara. Começamos com um diagnóstico sem custo, analisamos o sistema, os dados e o processo de decisão e entregamos um relatório com classificação de risco, pontos de atenção e controles recomendados. Referências como NIST AI RMF e ISO/IEC 23894 orientam o trabalho, e as conclusões jurídicas são validadas com o jurídico da empresa.

O custo de deixar para depois

  • Vieses no modelo podem levar a decisões injustas e repetidas sem que a empresa perceba.
  • Sem explicação e revisão, fica difícil atender pedidos de revisão de decisões automatizadas previstos na LGPD.
  • Decisões questionadas publicamente afetam a reputação e a confiança de clientes e candidatos.
  • Quando exigências de avaliação de impacto se ampliarem, a empresa terá de começar do zero.
Como funciona

Do diagnóstico à entrega

  1. Etapa 1

    Diagnóstico sem custo

    Entendemos o sistema, a finalidade, quem é afetado e se ele é próprio ou de fornecedor. Definimos escopo e prazo definido no diagnóstico.

  2. Etapa 2

    Análise do sistema e dos dados

    Levantamos dados de treinamento e de entrada, variáveis usadas, documentação do fornecedor e o processo de decisão em que o sistema está inserido.

  3. Etapa 3

    Avaliação de riscos e impactos

    Avaliamos vieses, explicabilidade, robustez, privacidade e revisão humana, e classificamos o nível de risco.

  4. Etapa 4

    Controles e plano de ação

    Recomendamos controles técnicos e de processo, como revisão humana, monitoramento e informação às pessoas afetadas.

  5. Etapa 5

    Relatório e reavaliação

    Entregamos o relatório documentado, apresentamos à liderança e definimos a periodicidade de reavaliação.

O que está incluso

O que fazemos por você

  • Descrição do sistema, finalidade e pessoas afetadas
  • Análise dos dados e das variáveis usadas pelo modelo
  • Avaliação de vieses e de possíveis efeitos discriminatórios
  • Análise de explicabilidade e de revisão humana
  • Classificação de risco do sistema
  • Relatório de impacto algorítmico documentado
  • Plano de ação com controles recomendados
  • Roteiro de monitoramento e reavaliação periódica
Para quem é

Feito para empresas como a sua

Áreas de RH que usam IA em recrutamento, seleção ou avaliação
Fintechs, financeiras e varejistas que usam modelos de crédito e cobrança
Hospitais, clínicas e healthtechs com sistemas de IA de apoio clínico
Instituições de ensino e edtechs que usam IA para avaliar ou orientar alunos
Quanto custa uma avaliação de impacto algorítmico?
Comparativo

Por que não resolver de outro jeito?

Com a nossa equipe Fazer sozinho Relatório do fornecedor
Independência Avaliação externa ao time que construiu ou comprou o sistema Quem avalia é quem usa Avaliação feita por quem vende
Contexto de uso Considera o seu processo de decisão Considera, sem método Genérico, sem o seu contexto
Vieses e explicabilidade Analisados com método e referências reconhecidas Difícil sem experiência Nem sempre divulgados
Plano de ação Controles práticos e priorizados Costuma ficar para depois Não incluído
Documentação Relatório pronto para liderança e auditoria Informal Material comercial
Perguntas frequentes

Dúvidas sobre avaliação de impacto algorítmico

O que é avaliação de impacto algorítmico?

É uma análise estruturada de como um sistema de IA afeta as pessoas sobre quem ele decide. Avalia dados, vieses, explicabilidade, revisão humana e riscos, e termina com um relatório e controles recomendados.

Quando a avaliação é obrigatória?

Na medicina, a Resolução CFM 2.454/2026 exige avaliação de impacto algorítmico de instituições com sistema próprio de IA. O PL 2338/2023 prevê a exigência para sistemas de alto risco, mas está em tramitação e ainda não é lei.

O que é IA de alto risco?

São sistemas que podem afetar direitos ou oportunidades de pessoas, como recrutamento, crédito, saúde e educação. O texto do PL 2338/2023 e o EU AI Act usam essa classificação, e ela orienta a nossa avaliação.

Posso avaliar um sistema comprado de fornecedor?

Sim. Avaliamos o uso que a sua empresa faz do sistema, a documentação disponível e o processo de decisão. Quando faltam informações, apontamos o que deve ser cobrado do fornecedor.

Vocês usam alguma metodologia de referência?

Sim. O trabalho se apoia em referências como o NIST AI RMF e a ISO/IEC 23894, adaptadas ao porte da empresa e ao setor.

A avaliação precisa ser refeita?

Sim. Sempre que o modelo, os dados ou a finalidade mudam, e em uma periodicidade definida no relatório.

Empresas que atendem a União Europeia precisam disso?

Para sistemas de alto risco do Anexo III do EU AI Act, as obrigações foram adiadas para 2 de dezembro de 2027. A avaliação de impacto ajuda a se preparar com antecedência.

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Avaliação de impacto algorítmico para IA que decide sobre pessoas

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