Orientações da Comissão Europeia sobre a definição de Sistemas de Inteligência Artificial

A 2 de fevereiro de 2025, entraram em vigor as primeiras disposições gerais do Regulamento de Inteligência Artificial (Regulamento (UE) 2024/1689, conhecido como "AI Act"), regulamento que impõe regras rigorosas para o desenvolvimento, a disponibilização e o uso de sistemas de IA na União Europeia.

De forma a fornecer critérios práticos para identificar quando é que uma tecnologia se enquadra como IA, permitindo uma melhor interpretação e aplicação do Regulamento, a Comissão Europeia apresentou Orientações sobre a definição de sistemas de Inteligência Artificial, notando que as mesmas não têm caráter vinculativo, cabendo, em última instância, ao Tribunal de Justiça da União Europeia a tarefa de interpretar e aplicar o conceito de Sistema de IA no quadro jurídico da União.

1.    PORQUE É QUE ESTAS ORIENTAÇÕES SÃO IMPORTANTES?

As orientações da Comissão Europeia são essenciais para que empresas e profissionais do setor tecnológico avaliem se as suas soluções se enquadram na definição de um sistema de IA e, consequentemente, nas exigências do Regulamento de IA. Além de ajudar os diferentes intervenientes (quem desenvolve, implementa, importa, distribui ou usa os sistemas de IA) a adequarem se às novas regras, estas diretrizes também servem de referência para as entidades fiscalizadoras, garantindo uma interpretação coerente e uma aplicação uniforme das normas em toda a União Europeia.

2.    O QUE DEFINE UM SISTEMA DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA)?

1. Baseado em Máquinas

• Desenvolvido e operado por hardware e software;
• Utiliza componentes como processadores, memória, código e sistemas operativos.

Exemplos:
•    Assistente virtual que recebe perguntas de clientes online e utiliza software especializado para interpretar e gerar respostas;
•    Sistema de controlo de acessos que verifica credenciais digitais e autoriza ou bloqueia entradas em edifícios;
•    Reconhecimento facial em tempo real, através do uso de câmaras e servidores;
•    Monitorização industrial que prevê falhas de equipamentos com sensores e software.

2. Autonomia

• Funciona com diferentes graus de independência;
• Pode operar sem supervisão humana constante.

Exemplos:
•    Veículos autónomos que usam sensores, câmaras e software para interpretar o ambiente e tomar decisões de direção;
•    Sistema de voz que permite ao utilizador dar ordens para controlar luzes e aquecimento em casa, sem precisar de comandos manuais;
•    Sistema que analisa tendências de mercado e ajusta automaticamente os investimentos conforme o risco e o perfil do utilizador.

3. Adaptabilidade

• Pode aprender e ajustar o seu comportamento após ser implantado;
• As suas respostas podem evoluir ao longo do tempo.

Exemplo:
•    Plataforma de filmes e séries que ajusta as sugestões com base nos conteúdos que o utilizador já viu;
•    Sistema de diagnóstico médico que ajusta os seus resultados com base em novos dados;
•    Tradutor que melhora a precisão das traduções ao aprender com as correções feitas pelos utilizadores;
•    Algoritmo de previsões / estimativas de procura / necessidades de mercado que refina os seus cálculos conforme alterações de mercado.

4. Objetivos

• Projetado para atingir objetivos explícitos ou implícitos;
• Pode ser programado para otimizar processos ou descobrir padrões.

Exemplo:
•    Sistema de análise de risco financeiro que deteta fraudes com base em padrões de transações;
•    Sistemas de IA para otimização logística com base em dados de rotas, tráfegos, consumos;
•    Algoritmo de recomendação de produtos que sugere itens com base nos hábitos dos utilizadores / consumidores;
•    Sistema de precificação dinâmica que ajusta preços automaticamente, conforme a procura do mercado.

5. Capacidade de Inferência

• Analisa dados de entrada e gera resultados sem depender estritamente de regras fixas pré-definidas;
• Utiliza técnicas como aprendizagem de máquinas e modelos baseados em lógica.

Exemplo:
•    Algoritmo de triagem de currículos que recomenda candidatos adequados;
•    Assistente virtual inteligente que compreende perguntas e gera respostas coerentes;
•    Sistema de deteção de anomalias que identifica transações suspeitas em tempo real;
•    Sistema que prevê os períodos de maior consumo elétrico e ajusta automaticamente a distribuição de energia;
•    Programa que analisa o tráfego de rede e prevê ataques cibernéticos com base em atividades suspeitas.

6. Outputs

• Produz previsões, conteúdos, recomendações ou decisões;
• As suas respostas podem afetar o mundo físico ou digital.

Exemplo:
•    Algoritmos de recomendação de filmes e músicas (ex.: Netflix, Spotify);
•    Sistemas que geram imagens e vídeos, como deepfakes ou designs automáticos;
•    Sistemas de pontuação de crédito que influenciam aprovações de empréstimos;
•    Plataformas de moderação automática que removem conteúdos prejudiciais em redes sociais.

7. Interação com o Ambiente

Influencia diretamente ambientes físicos (como robôs) ou virtuais (como assistentes de IA).

Exemplo:
•    Sistemas de controle de tráfego que ajustam semáforos com base no fluxo de veículos;
•    Robôs industriais que adaptam os seus movimentos a diferentes processos de fabricação;
•    Sistemas de monitorização ambiental que analisam dados climáticos e recomenda medidas a tomar;
•    Sistemas de deteção de incêndios florestais que recolhem dados de temperatura e humidade para identificar riscos.

3.    COMO AGIR?

As empresas devem mapear e analisar todos os sistemas de IA que estão a ser utilizados na sua organização, de forma a identificar se se enquadram na definição de um sistema de IA e se as exigências do AI Act se aplicam.

4.    COMO PODE A TIMESTAMP AJUDAR?

Dispomos de uma metodologia sistematizada para mapear, analisar e classificar os sistemas de IA da sua organização, identificando pontos críticos relevantes e riscos associados em alinhamento com o quadro regulamentar.

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