O Risco Invisível: Por que o Data Lineage é o Pré-Requisito Imediato para a Conformidade do EU AI Act em 2026

Fermin Piccolo
11 de dez.
8 min de leitura

A corrida para adotar inteligência artificial em escala está em pleno vapor: 78% das empresas em 2024 relatam usar IA em pelo menos uma função comercial (Stanford AI Index 2025), representando um crescimento significativo desde cerca de 50% em 2020 (dados de McKinsey e Stanford). Esse salto de 28 pontos percentuais em 4 anos reflete uma aceleração sem precedentes na adoção empresarial de IA.

No entanto, por trás desse entusiasmo tecnológico esconde-se um risco invisível — a falta de linhagem de dados (data lineage).

O que é Data Lineage?

Em termos técnicos, data lineage (linhagem de dados) é a capacidade de rastrear de ponta a ponta o caminho que um dado percorre dentro da organização, incluindo:

Sua origem (fonte, sistema de entrada, dataset de treinamento);
Todas as transformações pelas quais passa (limpeza, agregação, enriquecimento, anonimização, etc.);
Os sistemas intermediários por onde transita (pipelines, data lakes, modelos, relatórios);
Seus usos finais (decisões automatizadas, reports gerenciais, outputs de modelos de IA).

A linhagem de dados funciona como o "DNA da informação" na empresa — um registro estruturado do histórico completo de cada dado relevante.

Por que Data Lineage importa agora (ou por que sempre deveria importar)?

Sem essa transparência, executivos podem ser surpreendidos por problemas que não conseguem ver imediatamente: não conformidade regulatória, vieses ocultos, uso indevido de dados e perda de eficiência operacional.

Para líderes, é crítico traduzir esses conceitos técnicos em impactos práticos para o negócio. Um exemplo claro: sistemas de IA de alto risco (aqueles que afetam áreas sensíveis como saúde, transporte, finanças, contratação, etc.) estarão sujeitos a rígidas obrigações de documentação e monitoramento sob o EU AI Act.

A lei europeia de IA exige, por exemplo, registros detalhados de atividades para garantir rastreabilidade e documentação técnica completa por até 10 anos (conforme Artigo 18 do EU AI Act). Por que isso importa? Porque se sua empresa não consegue provar de onde vêm os dados que alimentam seus modelos de IA e como eles são processados, você pode não conseguir cumprir essas exigências — e nem saber disso até ser tarde demais.

Conforme um estudo do MIT, a falta de transparência sobre a linhagem dos dados em modelos de IA pode deixar empresas fora de conformidade com novas regulações como o AI Act da UE. Em outras palavras, sem visibilidade dos dados, o risco regulatório torna-se uma bomba-relógio invisível.

Custos Tangíveis e Intangíveis

Além do aspecto legal, há custos tangíveis e intangíveis associados à falta de data lineage:

Multas Regulatórias: Por descumprimento do AI Act, empresas podem enfrentar multas de até €35 milhões ou 7% do faturamento global anual — o que for maior. Isso supera até as sanções do GDPR (€20 milhões ou 4%) e sinaliza o peso que autoridades darão à IA responsável.
Risco de Vieses e Erros: Dados sem linhagem clara podem conter erros ou vieses que passam despercebidos, levando a decisões de negócio equivocadas ou injustas. Imagine um algoritmo de recrutamento treinado com dados incorretos ou tendenciosos — sem rastrear a origem desses dados, a empresa se expõe a risco reputacional e jurídico por possíveis discriminações.
Ineficiência Operacional: A falta de data lineage também corrói a eficiência. Equipes de TI e compliance perdem tempo caçando informações espalhadas em sistemas desconectados, dificultando auditorias e respostas rápidas a incidentes. Estudos mostram que a linhagem de dados é a base da confiança e accountability na gestão de dados corporativos.
Exposição Prolongada: Sem ela, erros permanecem ocultos por mais tempo, aumentando o risco de penalidades por não conformidade e prejudicando a tomada de decisão informada.

A Urgência da Conformidade: Timeline do EU AI Act

O relógio regulatório não para. O EU AI Act, primeiro marco legal abrangente de IA no mundo, está entrando em vigor de forma faseada e progressiva:

Timeline de Implementação

Em resumo: 2026 é o marco crítico para sistemas de alto risco "puro software", enquanto 2027 fecha a malha regulatória para muitos sistemas embarcados. O planejamento de conformidade precisa considerar essa progressão, não apenas uma única data.

Autoridades deixarão claro: IA sem Governança não será tolerada

As regras do EU AI Act adotam uma abordagem de risco:

Sistemas de IA de alto risco precisarão cumprir requisitos estritos de transparência (como documentação de datasets e explicabilidade de resultados),
Modelos de IA de propósito geral (GPAI) — como grandes modelos de linguagem tipo GPT — passam a ter obrigações de transparência, embora mais leves.

Ou seja, não importa se sua empresa desenvolve soluções complexas de IA ou apenas integra APIs de modelos prontos: se há impacto no mercado europeu, as demandas de conformidade vão bater à sua porta.

O escopo é extraterritorial — mesmo empresas fora da UE estão sujeitas se seus sistemas processam dados ou oferecem resultados que afetem pessoas na Europa. E, de qualquer forma, os mesmos conceitos, riscos e tratativas aplicam-se em qualquer região do mundo. Cedo ou tarde, todos os países ou blocos econômicos terão uma legislação como a da União Europeia – mais ou menos rígidas, mas terão!

Data Lineage como Solução Estratégica

Diante desse cenário, qual é o próximo passo prático? A resposta imediata e estratégica é investir em Data Lineage e governança de IA. Não se trata de um requisito burocrático, mas do alicerce para a conformidade e a confiança em sistemas de inteligência artificial.

O Apoio das Maiores Instituições de Pesquisa

Grandes players tecnológicos e institutos vêm enfatizando esse ponto:

A Microsoft destaca que o AI Act demandará retenção de documentação técnica por uma década, algo impossível de gerir sem um forte arcabouço de gestão de dados.
A iniciativa Data Provenance do MIT (ligada a instituições como o MIT e a comunidade acadêmica) evidencia que sem rastreabilidade dos datasets de treino, corporações ficam expostas a violações legais, vazamento de informações sensíveis e preconceitos algorítmicos involuntários.

Fica claro que linhagem de dados não é "nice-to-have" — é um pré-requisito para IA responsável e auditável.

Implementação Prática: Ferramentas e Soluções Concretas

Na prática, implementar data lineage significa dotar sua organização de ferramentas e processos para mapear o caminho dos dados desde a fonte até a decisão automatizada. Isso envolve:

Catalogar dados de treinamento e produção,
Documentar transformações (ETLs, limpeza, agregações),
Registrar quais modelos ou relatórios consomem cada dado,
Monitorar acesso e alterações em tempo real.

Parece complexo? Sim, e por isso mesmo muitas empresas postergaram esse trabalho. Porém, novas soluções de mercado facilitam essa jornada.

Exemplos de soluções disponíveis:

Plataformas de Data Lineage Automático (como Collibra, BigID e similares) conseguem automatizar grande parte do rastreamento, com capacidades de descoberta automática de dados, mapeamento de fluxos e visualização de linhagem (upstream/downstream).
Ferramentas de Data Catalog e Governance integram catalogação de dados, trilhas de auditoria, gerenciamento de modelos e documentação em um só lugar.
Iniciativas de Proveniência de Dados (como a Data Provenance Initiative do MIT) trabalham especificamente para trazer transparência às bases usadas no treinamento de modelos de IA.

Essas soluções permitem que toda decisão de IA possa ser explicada e justificada em instantes. Por exemplo, com um bom sistema de lineage, se um auditor perguntar "de onde vieram os dados que alimentaram este algoritmo de crédito?", sua equipe consegue responder rapidamente com evidências concretas, em vez de entrar em pânico e vasculhar planilhas espalhadas.

Exemplos Práticos: Por Que Data Lineage Previne Não-Conformidade

Modelo de Concessão de Crédito sem Rastreabilidade de Dados de Treinamento
1. Problema: Não é possível demonstrar se dados enviesados (por exemplo, históricos discriminatórios) foram usados.
2. Risco: Não conformidade com exigências do AI Act de não discriminação, transparência e explicabilidade para sistemas de alto risco.
3. Solução: Data lineage permite rastrear todos os datasets, detectar vieses e documentar decisões de tratamento de dados.

2. Sistema de Triagem de Currículos sem Registro das Transformações

Problema: A empresa não consegue demonstrar como dados de candidatos foram normalizados, pseudonimizados ou filtrados.
Risco: Vulnerabilidade a acusações de discriminação algorítmica e descumprimento de obrigações de transparência e documentação técnica.
Solução: Cada transformação fica registrada, permitindo auditoria e prova de conformidade.

3. Ferramenta de Detecção de Fraude Treinada em Múltiplas Bases sem Documentação de Origem

Problema: Falta de clareza sobre quais fontes foram usadas, se houve consentimento, se existem restrições de uso.
Risco: Conflitos com o AI Act e com o GDPR, especialmente quanto a base legal de tratamento e finalidade.
Solução: Data lineage documenta origem, consentimentos e usos, facilitando conformidade com GDPR + AI Act.

4. Chatbot de Atendimento que Utiliza Dados Pessoais Históricos sem Trilha de Consentimento

Problema: Não há rastreabilidade clara de quais dados entraram no modelo, quando e sob qual base legal.
Risco: Dificuldade extrema de atender pedidos de acesso/eliminação (data subject requests) e de provar conformidade em auditoria.
Solução: Lineage permite responder rapidamente a solicitações de dados pessoais e demonstrar conformidade.

Sem data lineage, a empresa não consegue "contar a história" dos dados — nem para si mesma, nem para reguladores.

Impacto por Setor: Onde a Pressão é Maior

A urgência não é uniforme. Setores específicos enfrentam pressão regulatória ainda maior:

Saúde

Aplicações: IA em diagnóstico, priorização de exames, recomendação de tratamentos.
Risco: Erros de dados de entrada ou vieses não rastreáveis podem impactar direitos fundamentais (vida, integridade, não discriminação).
AI Act: Muitos desses casos se enquadram como alto risco, exigindo documentação robusta, registro de eventos e explicabilidade — todos dependentes de boa linhagem de dados.

Finanças

Aplicações: Concessão de crédito, scoring de risco, monitoramento de fraude, precificação dinâmica.
Risco: Decisões algorítmicas impactam diretamente acesso a serviços essenciais.
AI Act: Sem data lineage, é quase impossível explicar por que determinado cliente foi recusado ou recebeu uma determinada taxa, o que é crítico para requisitos de explicabilidade, não discriminação e accountability.

Recursos Humanos (RH)

Aplicações: IA usada em triagem de currículos, ranking de candidatos, avaliações de performance.
Risco: Reguladores e tribunais já demonstraram alta sensibilidade a vieses em sistemas de recrutamento.
AI Act: A ausência de linhagem abre brechas para não conformidade com princípios de igualdade de oportunidades e com exigências do AI Act para sistemas que impactam acesso ao emprego.

Em setores como saúde, finanças e RH, em que decisões algorítmicas influenciadas por IA podem afetar diretamente direitos fundamentais, a falta de data lineage não é apenas um risco técnico — é um risco regulatório e reputacional imediato. Nestes contextos, a linhagem de dados deixa de ser 'boa prática' e se torna requisito mínimo para operar com IA em larga escala.

Além da Conformidade: Data Lineage como Diferencial Estratégico

Os benefícios vão muito além de "evitar multa".

E talvez o mais importante: com a linhagem de dados, a empresa desenvolve uma capacidade adaptativa — conforme novas exigências regulatórias surgem (e elas virão, globalmente), sua organização estará estruturada para ajustar políticas e processos com rapidez, pois já entende profundamente seus fluxos de informação.

Resumindo, data lineage é uma solução de longo prazo que transforma compliance de um fardo em um diferencial estratégico.

Preparando o Próximo Passo

A mensagem para os executivos não poderia ser mais clara: ignorar o risco invisível não é uma opção.

A conformidade com o EU AI Act em 2026-2027 exigirá ação imediata na construção de fundamentos sólidos de governança de IA — e a linhagem de dados é o primeiro pilar a ser erguido.

Empresas que atuarem agora para mapear e controlar seus dados e modelos estarão não apenas evitando sanções, mas colhendo frutos em eficiência e confiança de mercado.

Afinal, em um mundo cada vez mais regido por IA, transparência e responsabilidade serão tão importantes quanto a própria tecnologia.

Não deixe sua organização exposta. Agende uma sessão estratégica ou solicite uma demonstração com especialistas em data lineage e governança de IA, e descubra como dar os próximos passos rumo a uma IA responsável, em conformidade e verdadeiramente alinhada às metas de negócio.

Essa é a hora de transformar risco oculto em oportunidade de liderança — antes que 2026 chegue e escolha, ela mesma, quem serão os vencedores e vencidos da era da inteligência artificial.

Escrito por Fermin Piccolo

CTO na Arqueum

Especialista com mais de 25 anos de experiência em ajudar empresas a otimizar a governança corporativa e a gestão de documentos por meio da tecnologia.

Conecte-se com ele no LinkedIn.

Referências

McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
AuditBoard. "New Research Finds Only 25 Percent of Organizations Report a Fully Implemented AI Governance Program." https://auditboard.com/blog/new-research-finds-only-25-percent-of-organizations-report-a-fully-implemented-ai-governance-program
Inventive AI. "The Ultimate Guide to AI Compliance Questionnaires for Businesses." https://www.inventive.ai/blog-posts/ai-compliance-questionnaire-guide
European Commission Digital Strategy. "AI Act | Shaping Europe's digital future." https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai
Microsoft Security Insider. "AI Security Guide: Strategies for AI Compliance." https://www.microsoft.com/en-us/security/security-insider/emerging-trends/ai-security-guide-strategies-for-ai-compliance
MIT Sloan. "Bringing transparency to the data used to train artificial intelligence." https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/bringing-transparency-to-data-used-to-train-artificial-intelligence
Northeastern University. "EU AI Act Sets Precedent with Fines for Non-Compliance" (June 2024). https://news.northeastern.edu/2024/06/13/eu-ai-act-regulation-law/
Collibra. "Five reasons why data lineage is essential for regulatory compliance." https://www.collibra.com/blog/five-reasons-why-data-lineage-is-essential-for-regulatory-compliance
Orrick. "The EU AI Act: 6 Steps to Take Before 2 August 2026" (November 2025). https://www.orrick.com/en/Insights/2025/11/The-EU-AI-Act-6-Steps-to-Take-Before-2-August-2026
World Economic Forum. "EU's new AI rules set to enter into force and other digital tech stories to read" (May 2024). https://www.weforum.org/stories/2024/06/eu-rules-artificial-intelligence-digital-tech-news-may-2024/
TechMiners. "Europe's AI Act 2024: What companies and investors should know." https://www.techminers.com/knowledge/europes-ai-act-2024-what-companies-and-investors-should-know
Applied AI Institute. "Risk Classification of AI Systems from a Practical Perspective." https://www.appliedai.de
Freshfields Bruckhaus Deringer. "EU AI Act Unpacked: Understanding Fines Under the AI Act" (July 2024). https://technologyquotient.freshfields.com
Quinn Emanuel. "Initial Prohibitions Under EU AI Act Take Effect" (July 2025). https://www.quinnemanuel.com/the-firm/publications/initial-prohibitions-under-eu-ai-act-take-effect/