Semana 3 de 12 · 12 horas · Mês 1

Proteger os dados: o que nunca se dá a uma IA e como anonimizar

Objetivos da semana
  • Aplicar os princípios de proteção de dados na ação humanitária à utilização dos assistentes de IA.
  • Classificar uma informação (pública, interna, confidencial, sensível) e decidir se pode ser dada a um assistente, e com que plano.
  • Anonimizar ou pseudonimizar um documento antes de o utilizar com a IA, e configurar as definições de privacidade.

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1Porque é a semana mais importante

As organizações humanitárias detêm alguns dos dados mais sensíveis que existem: identidade de pessoas refugiadas ou deslocadas, sobreviventes de violência, crianças separadas, dados de saúde, posições de equipas, incidentes de segurança, informações sobre grupos armados. Uma fuga pode expor pessoas a represálias, discriminação ou violência.

Quando cola um texto num assistente de IA, esse texto sai do seu computador e é processado nos servidores do fornecedor, muitas vezes noutro país. Consoante o plano e as definições, pode ser conservado, por vezes lido por pessoas encarregadas da qualidade, ou utilizado para melhorar os modelos.

Princípio: nunca dê a um assistente de IA um dado que não teria o direito de enviar por e-mail a um fornecedor externo sem contrato de tratamento de dados.

2Os princípios de referência

O Manual sobre proteção de dados na ação humanitária do CICV e do Brussels Privacy Hub (2.ª edição, 2020, que trata também das novas tecnologias), as políticas de proteção de dados das agências da ONU e, para as organizações abrangidas, o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) da União Europeia estabelecem princípios comuns:

  • licitude e finalidade: um dado é recolhido para um fim preciso e não é reutilizado para outro fim incompatível;
  • minimização: utilizar apenas os dados estritamente necessários;
  • segurança: proteger os dados contra o acesso não autorizado;
  • transferências: enquadrar toda a transferência para um terceiro ou para outro país;
  • direitos das pessoas: informação, acesso, retificação.

Dar os dados de uma lista de beneficiários a um assistente de IA de uso geral é uma transferência para um terceiro, para uma finalidade que não foi anunciada às pessoas. Na grande maioria dos casos, é contrário a estes princípios.

No setor fala-se também de dados demograficamente sensíveis: mesmo sem nomes, dados agregados (por exemplo a localização precisa de um grupo étnico ou religioso minoritário) podem expor uma comunidade inteira.

3O que nunca se dá a um assistente de uso geral

  • Nomes, números de telefone, números de cartão ou de registo, fotografias, moradas, coordenadas GPS de beneficiários ou de membros do pessoal.
  • Qualquer informação sobre sobreviventes de violência baseada no género, crianças, casos de proteção, saúde mental ou VIH, mesmo «anonimizada» de forma aproximada.
  • Relatórios detalhados de incidentes de segurança, itinerários, posições e horários de deslocação, planos de evacuação, informações sobre negociações de acesso.
  • Denúncias de exploração e abuso sexuais, de fraude ou de corrupção em curso de investigação.
  • Dados de saúde individuais.
  • Palavras-passe, chaves de acesso, dados bancários.
  • Documentos marcados como confidenciais pela organização, por um doador ou por um parceiro.

Para estas categorias, nem sequer um plano profissional com compromissos contratuais basta sempre: é necessária uma decisão documentada da organização (avaliação de impacto sobre a proteção de dados) antes de qualquer utilização.

4Planos de uso geral e planos profissionais

Em novembro de 2026, as grandes linhas são as seguintes (verifique sempre as condições em vigor):

  • Planos de uso geral (gratuitos ou subscrição individual): ambos os fornecedores oferecem definições para controlar a conservação do histórico e a utilização das conversas para melhorar os modelos. Na Google, a atividade das aplicações Gemini pode ser conservada e algumas conversas podem ser revistas por pessoas; uma definição permite desativá-la. Na Anthropic, o utilizador escolhe nas definições de privacidade se as suas conversas podem servir para o treino, e o Claude oferece um modo de conversa anónima.
  • Planos para organizações (Claude Team e Enterprise; Gemini no Google Workspace para empresas e educação): os fornecedores comprometem-se contratualmente a não utilizar por predefinição os dados dos clientes para treinar os seus modelos, com administração central, controlos de acesso e condições de tratamento de dados.

Em concreto:

  • uma conta pessoal gratuita só deve servir para informações públicas ou sem importância;
  • as informações internas (não sensíveis) correspondem a um plano profissional validado pela organização;
  • os dados pessoais e sensíveis ficam excluídos, salvo decisão formal e enquadrada.

Desativar o histórico ou a utilização para o treino reduz os riscos, mas não transforma uma conta pessoal numa ferramenta autorizada para dados de beneficiários.

5Classificar e depois anonimizar

Antes de cada utilização, classifique a informação segundo a política da organização, por exemplo:

  • Pública: relatórios publicados, convites à apresentação de propostas, textos legais. Utilizável com qualquer assistente.
  • Interna: rascunhos de propostas, procedimentos, atas sem dados pessoais. Plano profissional autorizado.
  • Confidencial: orçamentos detalhados, avaliações de parceiros, negociações. Plano profissional e acordo do responsável, depois de retirados os elementos desnecessários.
  • Sensível: dados pessoais, proteção, segurança, investigações. Excluída.

Anonimizar significa tornar impossível a identificação de uma pessoa, mesmo por cruzamento de dados. Pseudonimizar significa substituir os identificadores por códigos («Beneficiário A»); a pessoa continua identificável por quem tem a tabela de correspondência: continuam a ser dados pessoais.

Armadilhas frequentes: uma aldeia de 300 habitantes mais «mulher de 34 anos, viúva, quatro filhos» basta para identificar alguém; uma citação de um grupo focal pode conter um nome ou uma alcunha; os metadados de um ficheiro (autor, comentários, revisões) contêm nomes. Elimine os pormenores desnecessários, agrupe as idades e os lugares, e suprima os comentários e o histórico dos documentos.

6Os bons reflexos do dia a dia

  • Utilize a conta fornecida pela organização para o trabalho, nunca uma conta pessoal para documentos internos.
  • Verifique as definições de privacidade na primeira ligação, e depois a cada trimestre: histórico, utilização para o treino, memória, conectores ativados.
  • Limite os conectores (acesso ao e-mail, ao Drive) ao estritamente necessário: um assistente que pode ler toda a sua caixa de correio também pode ler nela dados sensíveis.
  • Não partilhe ligações públicas para conversas que contenham informações internas.
  • No terreno, cuidado com os ecrãs visíveis e os equipamentos partilhados; termine a sessão.
  • Em caso de erro (dados sensíveis colados por descuido): elimine a conversa e depois comunique o incidente ao ponto focal de proteção de dados sem esperar. Um erro comunicado depressa limita os danos; um erro escondido agrava-os.

Exercício: pode-se utilizar a IA para este documento?

Situação. Uma equipa de proteção quer poupar tempo em cinco tarefas: A) resumir o relatório público de um cluster de proteção; B) traduzir para inglês a ata de uma reunião interna sem nomes; C) analisar uma folha de cálculo de 2 300 agregados familiares com nomes, números de telefone e vulnerabilidades para detetar duplicados; D) reformular o relato de uma sobrevivente de violência para um relatório de caso; E) propor um plano de formação do pessoal em PEAS. A organização dispõe de um plano profissional validado pelo responsável de proteção de dados, com compromisso de não utilização para o treino.

Trabalho pedido. Para cada tarefa: autorizada com uma conta pessoal, autorizada apenas com o plano profissional, ou excluída? Justifique.

Correção. A) Autorizada com qualquer conta: documento público. B) Apenas com o plano profissional: documento interno não sensível, depois de verificar que não contém realmente nenhum nome nem elemento de segurança. C) Excluída nesta forma: dados pessoais e de vulnerabilidade de 2 300 agregados; a eliminação de duplicados faz-se na ferramenta de gestão de beneficiários da organização, ou pode-se pedir à IA que redija uma fórmula ou um script de eliminação de duplicados testado com dados fictícios, e depois executá-lo localmente. D) Excluída: dados de violência baseada no género, extremamente sensíveis, mesmo com um plano profissional. E) Autorizada com qualquer conta se o pedido não contiver informações internas sensíveis; de preferência com o plano profissional para juntar os procedimentos internos.

A reter

  • Um texto colado num assistente sai da organização: o fornecedor processa-o e por vezes conserva-o.
  • Minimização, finalidade e enquadramento das transferências aplicam-se à utilização da IA.
  • Nunca dados pessoais de beneficiários, casos de proteção, saúde ou segurança num assistente de uso geral.
  • Os planos profissionais oferecem compromissos contratuais, mas não substituem uma decisão da organização para os dados sensíveis.
  • Pseudonimizar não é anonimizar; um erro comunica-se imediatamente.
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Para saber mais: referências da formação
  1. CICV e Brussels Privacy Hub (2020). Manual sobre proteção de dados na ação humanitária (2.ª edição). www.icrc.org
  2. Comité Permanente Interagências (IASC) (2023). Orientações operacionais sobre a responsabilidade dos dados na ação humanitária. interagencystandingcommittee.org
  3. UNESCO (2021). Recomendação sobre a ética da inteligência artificial. www.unesco.org
  4. Nações Unidas (Conselho de Chefes Executivos) (2022). Princípios para a utilização ética da inteligência artificial no sistema das Nações Unidas. unsceb.org
  5. União Europeia (2024). Regulamento (UE) 2024/1689 relativo à inteligência artificial (AI Act). eur-lex.europa.eu
  6. União Europeia (2016). Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD). eur-lex.europa.eu
  7. CHS Alliance, Groupe URD e Esfera (2024). Norma Humanitária Essencial sobre qualidade e prestação de contas. www.corehumanitarianstandard.org
  8. Associação Esfera (2018). Manual Esfera: Carta Humanitária e normas mínimas para a resposta humanitária. spherestandards.org
  9. OCDE (2019). Melhores critérios para uma melhor avaliação: critérios de avaliação do CAD revistos e princípios de utilização. www.oecd.org
  10. National Institute of Standards and Technology (NIST) (2023). Quadro de gestão de riscos da IA (AI RMF 1.0). www.nist.gov
  11. Anthropic (2026). Documentação e centro de ajuda do Claude (funções, confidencialidade, planos). support.anthropic.com
  12. Google (2026). Centro de ajuda das aplicações Gemini e do Gemini para o Google Workspace. support.google.com/gemini
  13. Anthropic (2026). Guia de redação de pedidos para o Claude (documentação para programadores). docs.anthropic.com
  14. OCHA (2026). ReliefWeb: relatórios e mapas humanitários. reliefweb.int

Quiz da semana

5 perguntas exigentes para verificar o que aprendeu. Responda a todas para validar a semana.

1Colar uma lista de beneficiários num assistente de uso geral é:
2Substituir os nomes por «Beneficiário A, B, C» conservando uma tabela de correspondência é:
3Um relatório detalhado de incidente de segurança com itinerários e horários:
4Colou por erro dados sensíveis. O que fazer?
5O princípio de minimização significa:

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