Diretrizes de risco de IA da MAS: um modelo útil além dos bancos

Regulamentação escrita para bancos raramente empolga o marketing. Esta deveria ao menos fazê-lo tomar notas. Em 7 de outubro, a Monetary Authority of Singapore publicou suas Guidelines on Artificial Intelligence Risk Management. Bancos, seguradoras e outras instituições financeiras são o público direto. Mas a lógica das diretrizes é um modelo limpo para qualquer equipe que use IA para tomar decisões sobre clientes, incluindo o marketing.

O que aconteceu

Segundo o comunicado à imprensa da MAS, as diretrizes se aplicam a todas as instituições financeiras e a todas as formas de tecnologia de IA, com uma “abordagem baseada em princípios e proporcional ao risco”. A MAS as submeteu a consulta em novembro de 2025.

As expectativas se dividem em alguns grupos. Conselhos e alta administração devem supervisionar os riscos de IA e definir papéis claros, apetite a risco e estruturas; um comitê de IA dedicado não é exigido se as estruturas existentes oferecerem supervisão adequada. As instituições devem identificar seu uso de IA, manter inventários, avaliar a materialidade de cada uso e aplicar controles proporcionais ao longo de todo o ciclo de vida, abrangendo governança de dados, testes, supervisão humana, cibersegurança, monitoramento e gestão de mudanças. Elas continuam responsáveis pela IA usada em seus serviços mesmo quando ela vem de terceiros e devem obter garantias e aplicar controles compensatórios, ou limitar, suspender ou substituir um serviço cujos riscos fiquem fora de seu apetite.

As diretrizes entram em vigor em 7 de outubro de 2027, com algumas seções se aplicando até 7 de outubro de 2028. A MAS também destacou o uso crescente de sistemas de IA agêntica que podem agir de forma autônoma e usar ferramentas, e disse que pretende consultar o setor em 2027 sobre quais orientações adicionais seriam úteis.

Por que isso importa

Veja onde a IA toca os clientes em um banco hoje: recomendações de produtos, mecanismos de próxima melhor oferta, chatbots, marketing de crédito, triagem de fraudes, conteúdo gerado em campanhas. Muito disso é operado ou contratado pelo marketing. Sob essas diretrizes, boa parte precisa estar em um inventário, ter sua materialidade avaliada e ser governada ao longo de todo o ciclo de vida.

A cláusula sobre terceiros é a que mais importa para o marketing. As equipes de marketing compram muita IA: de plataformas de anúncios, fornecedores de martech, agências e freelancers que usam suas próprias ferramentas. A MAS é clara: a instituição continua responsável. “Foi o fornecedor” não é um controle.

E o prazo é generoso, mas não longo. Um ano até as seções principais entrarem em vigor é tempo suficiente para construir um inventário direito, e não o bastante para fazê-lo no último trimestre.

O que minha pesquisa diz

Dei uma palestra no WSDM 2023 intitulada Under the Hood of Social Media Advertising: How Do We use AI Responsibly for Advertising Targeting and Creative Evaluation. O argumento central era que as questões éticas e de privacidade em torno do perfilamento automatizado, da segmentação e da pontuação de criativos não são abstratas. Elas vêm de escolhas de design específicas que podem ser documentadas e controladas.

É exatamente isso que um inventário de IA obriga você a fazer. Para cada uso, registre quais dados entram, qual decisão sai, quem a verifica e o que acontece quando algo dá errado. Minha pesquisa em IA explicável para marketing, de Against Opacity (ACM Multimedia 2023) ao MindFuse (ACM Multimedia 2025), foi construída sobre o mesmo instinto: se a recomendação de um modelo afeta dinheiro ou clientes, as pessoas responsáveis devem poder ver por que ele fez aquela recomendação.

Também defendi na Forbes que a transparência importa para empresas orientadas pelo marketing. Os reguladores agora estão transformando esse princípio em expectativas de supervisão. As equipes que já praticam a explicabilidade vão achar a conformidade muito mais barata.

Um checklist prático para equipes de marketing (no setor financeiro e além)

• Construa o inventário. Liste todos os sistemas de IA que o marketing usa ou contrata: segmentação, recomendações, chatbots, geração de conteúdo, pontuação de criativos, análises.
• Avalie a materialidade com honestidade. Uma ferramenta que redige notas internas é de baixo risco. Um modelo que decide quais clientes veem uma oferta de crédito não é.
• Mapeie os terceiros. Para cada fornecedor e agência, registre qual IA eles usam em seu nome e quais garantias você recebeu.
• Coloque humanos onde importa. Defina onde a revisão humana é obrigatória antes que um resultado voltado ao cliente seja publicado.
• Monitore após o lançamento. Os modelos se desviam e as campanhas mudam. Agende revisões, especialmente após atualizações de modelos dos fornecedores.
• Acompanhe a consulta sobre IA agêntica. Se você está pilotando agentes que agem sobre dados de clientes, espere orientações específicas e projete pensando em auditabilidade desde já.

Os reguladores de Singapura têm o hábito de escrever orientações que depois se tornam o padrão regional. Se sua empresa atua em todo o Sudeste Asiático, é razoável tratar essas diretrizes como uma prévia, mesmo que você não seja um banco.

Perguntas frequentes