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Dia Internacional da Privacidade de Dados: quatro estratégias para um uso mais seguro da IA

Da avaliação de desempenho ao recrutamento, a IA começa a ocupar um espaço central nos processos de RH. Mas será que com os devidos cuidados?

IIRH Por IIRH
28 de Janeiro, 2026
em DESTAQUES, TENDÊNCIAS RH
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Mercado de escritórios em risco com a IA? Lisboa prova que não é bem assim
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À

medida que a IA avança nas empresas, a privacidade e a segurança da informação ganham maior importância no debate organizacional. A utilização crescente destas tecnologias traz ganhos de eficiência, mas levanta também riscos associados ao tratamento de dados pessoais e sensíveis.

“A IA deve ser encarada como um facilitador, e não como uma ameaça, mas apenas se for utilizada com consciência e salvaguardas claras. A proteção de dados não pode ser uma reflexão tardia: deve estar integrada na forma como interagimos diariamente com estas ferramentas, de modo a garantir a segurança da informação de indivíduos, organizações e clientes”, afirma Raphael Reischuk, Partner e Group Head Cybersecurity da Zühlke, citado num comunicado a propósito do Dia Internacional da Privacidade de Dados, que se assinala esta quarta-feira, 28 de janeiro.

Com isto em mente, a Zühlke identifica, quatro estratégias-chave para reforçar a proteção de dados na utilização de IA:

  1. Minimizar os dados partilhados ao utilizar modelos públicos de IA: nomes, localizações, dados empresariais ou referências identificáveis devem ser trocados por nomes aleatórios ou dados sintéticos. Em tarefas como cartas de recomendação ou avaliações de desempenho, o recurso a perfis fictícios ajuda a reduzir riscos. Técnicas como mascaramento de dados, pseudonimização e geração de dados sintéticos são apontadas como essenciais para impedir a identificação de indivíduos;
  2. Questionar os conteúdos gerados por IA: textos, imagens ou vídeos podem hoje ser facilmente gerados ou alterados, dificultando a distinção entre informação autêntica e conteúdos fabricados. Verificar fontes, questionar resultados e evitar uma confiança cega nos outputs da IA são práticas fundamentais para reduzir o risco de desinformação e de utilização indevida;
  3. Utilizar modelos locais ou on-site sempre que possível: permitem processar informação internamente, reduzindo significativamente os riscos de exposição;
  4. Promover uma utilização segura em vez de rejeitar a IA: em vez de proibir estas ferramentas, as organizações devem criar ambientes seguros que permitam aos colaboradores experimentar de forma responsável. Para os profissionais, seguir boas práticas e utilizar ferramentas e orientações aprovadas é determinante.

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