PL 2338/2023: o que pode mudar na gestão de endpoints corporativos

Definir quais ferramentas de inteligência artificial podem ser utilizadas, estabelecer regras para seu uso e determinar quais dados podem ser processados são decisões cada vez mais presentes na governança das empresas. Mas existe uma questão anterior: como garantir que essas regras sejam cumpridas nos dispositivos em que a IA é efetivamente utilizada?

Essa discussão ganha relevância diante do PL 2338/2023, que propõe um marco regulatório para o desenvolvimento e o uso de sistemas de inteligência artificial no Brasil. O projeto de lei, já aprovado pelo Senado e atualmente em tramitação na Câmara dos Deputados, pode ampliar as exigências de governança, gestão de riscos e controle sobre essas tecnologias.

Para as empresas, isso significa olhar além da política formal. Smartphones, tablets e outros endpoints corporativos fazem parte da infraestrutura pela qual colaboradores acessam aplicações, processam informações e utilizam recursos de IA. Sem visibilidade sobre esses dispositivos, surge uma lacuna entre aquilo que a organização determina e o que efetivamente acontece na operação.

Neste artigo, entenda os principais pontos do PL 2338/2023 relacionados ao ambiente corporativo e por que a discussão sobre governança de IA também passa pela capacidade de conhecer, gerenciar e aplicar políticas aos endpoints utilizados no dia a dia das empresas.

O que é o PL 2338/2023 e em que estágio ele está?

O PL 2338/2023 propõe estabelecer normas nacionais para o desenvolvimento, o uso e a governança responsável de sistemas de inteligência artificial no Brasil.

A proposta foi aprovada pelo Senado em dezembro de 2024 e segue em tramitação na Câmara dos Deputados, onde ainda será analisada e poderá sofrer alterações antes de uma eventual validação e sanção.

Um dos pilares da proposta é o modelo baseado em riscos, que estabelece diferentes obrigações conforme os possíveis impactos de cada sistema de IA. Assim, governança, segurança, supervisão e gestão de riscos ganham espaço entre as responsabilidades previstas para empresas que desenvolvem ou utilizam essas tecnologias.

O texto aprovado pelo Senado prevê medidas técnicas e organizacionais para a gestão e mitigação de riscos associados aos sistemas de inteligência artificial, além de mecanismos internos de supervisão para acompanhar seu funcionamento e responder a possíveis impactos. 

Esses pontos ajudam a entender por que a discussão sobre IA envolve tanto as regras adotadas pelas organizações quanto as inovações utilizadas  para colocá-las em prática.

O que o PL 2338 representa para a governança de IA nas empresas?

Quando em vigor, o PL 2338 deve ampliar a importância de processos capazes de demonstrar como sistemas de inteligência artificial são adotados, supervisionados e monitorados pelas corporações.

A proposta estabelece princípios e mecanismos de administração relacionados ao desenvolvimento e ao uso responsável dessas tecnologias. Para as empresas, a tendência é exigir maior clareza sobre quais soluções podem ser utilizadas, em quais condições e sob quais controles.

Essa preocupação também alcança o ambiente digital usado pelos colaboradores para acessar recursos corporativos baseados em IA. Com isso, surge uma questão prática para a TI sobre como garantir que as políticas definidas para o uso dessas ferramentas sejam observadas nos aparelhos utilizados no trabalho.

A resposta passa pela capacidade de criar controles, acompanhar o ambiente tecnológico e produzir informações que ajudem a corporação a demonstrar como suas regras são aplicadas.

Governança e gestão de riscos

O texto aprovado pelo Senado contempla mecanismos de administração e medidas voltadas à gestão e à mitigação de problemas relacionados aos softwares de IA. No meio corporativo, reforça a necessidade de políticas que definam quais inovações podem ser acessadas, em quais situações e com quais monitoramentos.

O PL não determina uma configuração específica para endpoints nem estabelece diretamente a adoção de soluções de MDM ou UEM. Nesse sentido, cabe à TI traduzir esses princípios em mecanismos capazes de aplicar e acompanhar as políticas definidas pela empresa no ambiente tecnológico. 

Segurança e medidas técnicas

A proteção relacionada ao uso de sistemas de IA também passa pelo ambiente digital a partir do qual esses recursos são acessados. Um endpoint sem atualização, fora das configurações definidas pela empresa ou com aplicações não homologadas pode ampliar os pontos cegos da TI e dificultar a aplicação consistente das políticas internas. 

A gestão de dispositivos atua nessa camada ao permitir que configurações de segurança, aplicações autorizadas e condições dos equipamentos sejam administradas de forma centralizada. Não se trata de uma exigência específica do PL 2338/2023, mas de um mecanismo técnico que pode apoiar a implementação das políticas definidas pela organização. 

Rastreabilidade e capacidade de demonstrar controles

Uma estratégia de governança depende da capacidade de produzir evidências sobre os controles adotados e acompanhar sua aplicação. No contexto dos endpoints, inventário, registros e visibilidade sobre os equipamentos podem fornecer informações úteis para processos de gestão de riscos e auditoria. 

O PL não determina o rastreamento individual de cada dispositivo, mas a estrutura de endpoints pode apoiar a produção dessas informações.

Com maior visibilidade sobre o ambiente tecnológico, a TI consegue demonstrar com mais clareza como as políticas relacionadas ao uso de IA são aplicadas na prática.

Por que os endpoints entram na discussão sobre regulação da IA?

A regulação da IA estabelece princípios e responsabilidades que devem ser traduzidos em práticas dentro das organizações. Embora as políticas de uso sejam definidas em nível organizacional, parte das interações com esses sistemas e aplicações acontece diretamente nos endpoints.

Um colaborador pode instalar um aplicativo, acessar uma plataforma, compartilhar informações ou utilizar um equipamento conectado a softwares de inteligência artificial.

Sem inventário, controle de aplicações e políticas aplicadas de forma centralizada, a TI pode perder visibilidade sobre essas ações. Essa falta de controle dificulta a identificação de quais ferramentas estão em uso e a verificação se as práticas adotadas estão de acordo com as diretrizes internas.

Por isso, os endpoints corporativos entram na discussão como uma camada operacional capaz de aproximar as políticas de IA da forma como são utilizadas no dia a dia.

Do Shadow AI à IA autorizada, o desafio é ter visibilidade

O Shadow AI surge quando ferramentas, serviços ou recursos de inteligência artificial são utilizados sem conhecimento, aprovação ou supervisão da organização. A discussão sobre governança envolve reduzir esse uso não autorizado, mas também garantir condições adequadas para as soluções que foram avaliadas e liberadas pela empresa.

Para isso, a TI precisa ampliar a visibilidade sobre aplicações e dispositivos, aplicando aos endpoints as políticas definidas para cada contexto. 

Como preparar a gestão de endpoints para um cenário de maior regulação da IA?

A preparação para um cenário de maior regulamentação da IA transforma as diretrizes administrativas em controles aplicáveis à rotina da TI. Algumas medidas ajudam a aumentar a visibilidade sobre os equipamentos, implementações e políticas adotadas:

1. Conheça o parque de dispositivos e mantenha o inventário atualizado para detectar os dispositivos em uso e suas configurações.
2. Mapeie as aplicações instaladas para identificar quais recursos fazem parte dos dispositivos e verificar se estão de acordo com as políticas corporativas. 
3. Defina políticas para instalação e uso de ferramentas estabelecendo as que  podem ser utilizadas e em quais condições.
4. Padronize as configurações de segurança e estabeleça mecanismos de atualização para manter os equipamentos  protegidos e alinhados às políticas internas.
5. Mantenha capacidade de identificar e corrigir desvios remotamente para agir quando um dispositivo ou aplicação estiver fora dos padrões definidos.

Essas medidas são boas práticas de preparação , mas não constituem uma lista de obrigações expressamente impostas pelo PL 2338/2023.

Como a gestão centralizada de endpoints apoia a governança de IA?

A expectativa em torno do marco legal da inteligência artificial leva as organizações a buscarem soluções que prometam conformidade automática,  mas nenhuma ferramenta cumpre esse papel sozinha.

Soluções de MDM/UEM funcionam como uma das camadas técnicas que sustentam políticas corporativas de governança e segurança, não como um selo de adequação regulatória. A seguir, três frentes mostram como esses sistemas operam na prática.

Visibilidade e inventário de dispositivos corporativos

Conhecer dispositivos, sistemas operacionais e aplicações instaladas reduz pontos cegos. Esse mapeamento mostra em quais condições os recursos da corporação são acessados e é a base para as demais etapas.

Aplicação centralizada de políticas

Regras de instalação, configurações de proteção e restrições podem ser distribuídas de forma centralizada por meio de MDM/UEM, diminuindo a dependência de ajustes feitos individualmente por cada usuário. O resultado é um ambiente mais padronizado e previsível.

Monitoramento e ação remota

Detectar desvios em relação às políticas definidas possibilita agir para reduzir a exposição antes que o problema se amplie. A ação remota, viabilizada por essas ferramentas, mantém as condições estabelecidas pela empresa ao longo do tempo. Isso é essencial em processos com muitos aparelhos ou equipes distribuídas.

Como a Urmobo ajuda a preparar os endpoints para esse cenário?

A Urmobo ajuda a transformar políticas corporativas de segurança e governança em controles aplicáveis aos endpoints. A plataforma centraliza o inventário de dispositivos e aplicações, permite aplicar políticas, gerenciar instalações e realizar ações remotas, ampliando a visibilidade da TI sobre a infraestrutura.

Esses recursos não tornam uma organização automaticamente aderente ao PL 2338/2023, mas ajudam a criar uma camada operacional de controle sobre os dispositivos, capaz de apoiar políticas mais amplas de governança e gestão de riscos relacionados ao uso da IA.

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Perguntas Frequentes

O que é o PL 2338/2023?

O PL 2338/2023 é uma proposta para estabelecer regras nacionais para o desenvolvimento, uso e governança responsável de sistemas de inteligência artificial no Brasil. O projeto ainda está em tramitação e pode sofrer alterações.

O PL 2338/2023 já está em vigor?

Não. O projeto foi aprovado pelo Senado e encaminhado à Câmara dos Deputados, onde continua em análise. Portanto, suas disposições ainda não constituem obrigações legais vigentes.

O PL 2338 afeta a gestão de endpoints?

O projeto não estabelece uma regulamentação específica para MDM/UEM. Porém, suas diretrizes de governança, segurança e gestão de riscos podem aumentar a importância dos controles tecnológicos utilizados pelas empresas, incluindo aqueles aplicados aos endpoints.

Qual é a relação entre endpoints e governança de IA?

Endpoints são dispositivos pelos quais colaboradores podem acessar sistemas, aplicativos e dados utilizados em processos com IA. Controlar esses dispositivos ajuda a aplicar políticas, reduzir usos não autorizados e aumentar a visibilidade da TI.

Como preparar os endpoints para a regulação da IA?

Manter inventário atualizado, controlar aplicações, aplicar políticas de segurança, monitorar a conformidade dos dispositivos e registrar ações de gestão são medidas que fortalecem a governança tecnológica e ajudam a preparar a empresa para um ambiente mais regulado.