Conectar a IA às políticas e às evidências (não à memória dela)

Você pergunta pra IA se um novo fluxo de dados de clientes está aderente à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e cita o artigo que ampara a análise. Ela responde "conforme ao artigo 7º, sem ponto de atenção relevante", segura, com cara de parecer fechado. Você quase anexa direto ao relatório de controles. O artigo 7º fala de outra hipótese de tratamento, e ninguém abriu o texto da lei pra conferir antes de reportar.

Você pergunta pra IA pública quais controles internos cobrem o novo processo de reembolso, colando no prompt a política financeira inteira, com valor de alçada e nome de aprovador, pra ela ter mais contexto. Ela devolve uma lista de controles com número de norma e tudo, mas inventou, porque nunca tinha visto a sua política antes daquele cole. O controle que você ia reportar à auditoria interna não existe, e a alçada de aprovação da empresa acabou de circular fora do ambiente controlado pelo financeiro. Conectar a IA à política real, dentro de um ambiente controlado, resolve as duas pontas: ela cita o controle de verdade, e o dado de alçada nunca sai da casa.

Você pergunta pra IA o que diz a cláusula de proteção de dados do contrato-modelo que a banca usa com fornecedores, sem conectar o modelo real. Ela responde com uma cláusula-padrão de mercado, redonda, mas que não é a que a sua banca de fato utiliza, com prazo de retenção diferente do que consta no seu documento real. Você quase manda a minuta assim para revisão do cliente. Conectar a IA ao modelo real da banca, indexado, faz ela responder citando a cláusula de verdade, prazo e todo o resto, em vez de inventar um padrão de mercado.

Você pergunta pra IA pública se uma claim de campanha precisa de comprovação regulatória, colando no prompt o histórico de reclamações do CONAR contra a marca, pra ela entender o contexto. Ela responde com uma lista de exigências regulatórias que parecem certas, mas inventou, porque nunca tinha visto o seu guia de compliance de marketing antes daquele cole. A exigência que você ia seguir não existe do jeito que ela descreveu, e o histórico de reclamações da marca acabou de circular fora do ambiente controlado. Conectar a IA ao guia real de compliance publicitário resolve as duas pontas: ela cita a exigência de verdade, e o histórico sensível nunca sai da casa.

Você pergunta pra IA pública quais cláusulas trabalhistas cobrem o compartilhamento de dado de saúde do colaborador, colando no prompt o histórico médico de um funcionário específico, pra ela ter mais contexto. Ela devolve uma lista de exigências legais com artigo e tudo, mas inventou, porque nunca tinha visto a sua política de dados de RH antes daquele cole. A exigência que você ia comunicar ao comitê não existe, e o dado de saúde do colaborador acabou de circular fora do sistema de RH. Conectar a IA à política real de proteção de dados de RH resolve as duas pontas: ela responde citando a política de verdade, e o dado sensível nunca sai da casa.

Você pergunta pra IA pública se a nova feature de geolocalização precisa de aviso de privacidade específico, colando no prompt o PRD inteiro com dado de comportamento de usuários reais, pra ela entender o pedido. Ela responde com uma exigência de aviso que parece certa, mas inventou, porque nunca tinha visto a sua política de privacidade real antes daquele cole. A exigência que ia entrar no PRD não existe do jeito que ela descreveu, e o dado de comportamento dos usuários acabou de circular fora do ambiente controlado. Conectar a IA à política de privacidade real resolve as duas pontas: ela cita a exigência de verdade, e o dado nunca sai da casa.

Você pergunta pra IA pública se pode oferecer um desconto adicional numa negociação com órgão público, colando no prompt o histórico da conta com valor e nome do agente público, pra ela entender o contexto. Ela responde com um limite de desconto que parece certo, mas inventou, porque nunca tinha visto a sua política anticorrupção real antes daquele cole. O limite que você ia aplicar na negociação não existe do jeito que ela descreveu, e o nome do agente público acabou de circular fora do ambiente controlado pelo comercial. Conectar a IA à política anticorrupção real resolve as duas pontas: ela cita o limite de verdade, e o dado sensível nunca sai da casa.

Você pergunta pra IA pública qual é o procedimento correto pra descarte de documento com dado pessoal, colando no prompt o inventário de dados inteiro da operação, com volume e sistema de cada um, pra ela entender o contexto. Ela devolve um procedimento com prazo e forma de descarte, mas inventou, porque nunca tinha visto a sua política de retenção real antes daquele cole. O procedimento que você ia seguir não existe do jeito que ela descreveu, e o inventário de dados da operação acabou de circular fora do ambiente controlado. Conectar a IA à política de retenção real resolve as duas pontas: ela cita o procedimento de verdade, e o inventário nunca sai da casa.

Você pede pra IA pública mapear os controles que cobrem o novo processo de cobrança, colando no prompt o mapa de riscos inteiro da empresa, com nome de sistema e volume de dado sensível, pra ela entender o contexto. Ela monta uma lista impecável, com artigos e responsáveis, mas inventou, porque nunca tinha visto a sua política nem o seu mapa de riscos antes daquele cole. O controle que você ia reportar à auditoria não existe, e o mapa de riscos da empresa acabou de circular fora do ambiente controlado. Conectar a IA às políticas reais, dentro de um ambiente que a empresa controla, resolve as duas pontas: ela responde com rastreabilidade, e o mapa de riscos nunca sai da casa.

Você pergunta pra IA pública se o novo pipeline de dados atende ao princípio de minimização da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), colando no prompt o desenho de arquitetura inteiro com nome de banco e volume de dado sensível, pra ela entender melhor. Ela responde com uma avaliação de conformidade que parece certa, mas inventou, porque nunca tinha visto o seu relatório de impacto real antes daquele cole. A avaliação que ia pro comitê de arquitetura não existe do jeito que ela descreveu, e o desenho do pipeline sensível acabou de circular fora do ambiente controlado. Conectar a IA ao relatório de impacto real resolve as duas pontas: ela cita a avaliação de verdade, e o desenho nunca sai da casa.

Você pergunta pra IA pública se a tela de consentimento do novo fluxo está de acordo com a política de privacidade, colando no prompt as gravações de sessão inteiras com dado pessoal visível dos participantes, pra ela ter mais contexto. Ela responde com uma avaliação de conformidade que parece certa, mas inventou, porque nunca tinha visto a sua política real antes daquele cole. A avaliação que ia justificar o lançamento não existe do jeito que ela descreveu, e o dado pessoal dos participantes das sessões acabou de circular fora do ambiente controlado. Conectar a IA à política real de privacidade resolve as duas pontas: ela cita a avaliação de verdade, e o dado dos participantes nunca sai da casa.

Você pergunta pra IA pública se a entrada num novo mercado internacional exige algum registro regulatório específico, colando no prompt o plano de expansão inteiro, com projeção financeira e nome do país-alvo, pra ela entender o contexto. Ela devolve uma lista de exigências com nome de agência reguladora e tudo, mas inventou, porque nunca tinha visto o seu plano real antes daquele cole. A exigência que ia entrar no memorando pro board não existe, e o plano de expansão confidencial acabou de circular fora do ambiente controlado. Conectar a IA ao mapeamento regulatório real da empresa resolve as duas pontas: ela cita a exigência de verdade, e o plano nunca sai da casa.