Inteligência artificial generativa na contratação eletrônica: desafios regulatórios na proteção de dados

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Gomes, Estéfano Bentes
• Orientador(a): Teixeira, Tarcisio
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Inteligência Artificial Generativa; LGPD; Contratação Eletrônica; Decisões Automatizadas; Proteção de dados pessoais; Regulação; Direito digital
• Área do conhecimento CNPq: Ciências Sociais Aplicadas - Direito
• Link de acesso: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/19018

Esta dissertação investiga a relação entre a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) e o uso de Inteligência Artificial Generativa (IA Gen) na contratação eletrônica, com ênfase nas decisões automatizadas aplicadas a esse contexto. O estudo analisa a suficiência da LGPD para regular práticas envolvendo IA Gen, considerando desafios como a opacidade algorítmica, a explicabilidade das decisões e a proteção dos direitos dos titulares de dados. A hipótese central é que a LGPD, em sua forma atual, apresenta possíveis lacunas na regulação dessas tecnologias, especialmente no que diz respeito à personalização, à discriminação algorítmica e ao consentimento informado. A pesquisa parte da compreensão técnica do funcionamento da IA generativa e das características das decisões automatizadas, relacionando essas dinâmicas com os dispositivos da LGPD aplicáveis à contratação eletrônica. A análise também expande para medidas e modelos complementares de regulação, como a atuação da ANPD, o Projeto de Lei 2338/2023, o Regulamento Europeu de Inteligência Artificial e a ISO 38507:2023. Para alcançar esse objetivo, a pesquisa adotou uma abordagem qualitativa, de caráter exploratório e descritivo, com método dedutivo e procedimentos documentais e bibliográficos. Além disso, a fundamentação teórica é sustentada por autores brasileiros especializados em direito e tecnologia (civil, consumidor, empresarial e digital), além de trabalhos acadêmicos e estudos comparativos com modelos internacionais. Ao final, busca-se compreender e contribuir para o debate sobre a (in)suficiência do marco regulatório vigente e indicar caminhos que fortaleçam a transparência, a explicabilidade e a responsabilização nas decisões automatizadas, promovendo maior equilíbrio entre inovação tecnológica e proteção de dados nas relações digitais