Ementa: Apresenta os conceitos essenciais de inteligência artificial necessários ao trabalho de governança. Aborda os principais tipos de sistemas (aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado, modelos de fundação, IA generativa e agentes autônomos), o ciclo de vida do desenvolvimento e os pontos críticos de risco e decisão em cada etapa. A disciplina prepara o aluno não técnico a compreender o objeto sobre o qual atuará e o aluno técnico a enxergar o sistema do ponto de vista da governança.

Módulo: 1 — Estratégia e negócio em governança de IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Aprofunda a aplicação da Lei Geral de Proteção de Dados aos contextos específicos de tratamento por sistemas de IA. Trata das bases legais aplicáveis a treinamento e inferência, do regime jurídico das decisões automatizadas, dos direitos dos titulares (especialmente revisão e explicação), do papel do encarregado em projetos de IA e da articulação entre LGPD e o marco regulatório de IA em formação.

Módulo: 1 — Estratégia e negócio em governança de IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Examina o Marco Legal da Inteligência Artificial brasileiro a partir do PL 2338/2023: abordagem baseada em risco, classificação de sistemas, obrigações de governança, regime sancionatório e o Sistema Nacional de Regulação e Governança de IA (SIA). Discute o papel da ANPD como autoridade coordenadora, as orientações já editadas e o cenário regulatório esperado para os próximos anos.

Módulo: 1 — Estratégia e negócio em governança de IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Analisa os normativos setoriais que disciplinam o uso de IA em mercados regulados. Abrange resoluções e orientações do Banco Central sobre uso de IA em serviços financeiros, regulação da ANS para saúde suplementar, posicionamento da CVM sobre IA em mercado de capitais, além de marcos aplicáveis ao setor público e à contratação pela administração pública. Trabalha a articulação entre regulação geral e setorial.

Módulo: 1 — Estratégia e negócio em governança de IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Trata dos princípios estruturantes da IA responsável (justiça, não discriminação, transparência, explicabilidade, supervisão humana e proteção de grupos vulneráveis) e dos direitos correspondentes das pessoas afetadas. Examina como esses princípios se materializam em obrigações jurídicas e em controles operacionais, além de discutir os trade-offs entre desempenho do sistema, exigências regulatórias e direitos individuais.

Módulo: 1 — Estratégia e negócio em governança de IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Apresenta a governança de IA como vetor estratégico, e não como ônus regulatório. Trabalha métodos para identificar o nível adequado de maturidade de governança em função do modelo de negócio, da exposição regulatória e dos objetivos corporativos. Discute como traduzir exigências de conformidade em vantagem competitiva, atrair investimento, viabilizar parcerias e acelerar processos de venda em mercados que exigem governança madura.

Módulo: 1 — Estratégia e negócio em governança de IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Examina os arranjos organizacionais para implantar governança de IA: comitês interdisciplinares, papéis e responsabilidades das linhas de defesa, posição do AI Compliance Officer, integração com áreas jurídica, de privacidade, de segurança e de risco, e prestação de contas ao conselho. Trabalha modelos centralizados, federados e híbridos, com critérios para a escolha conforme porte, setor e estágio da organização.

Módulo: 1 — Estratégia e negócio em governança de IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Conduz estudos de caso aplicados em setores de alta densidade regulatória como os setores financeiro, saúde, recursos humanos e setor público. Os casos cobrem decisões reais de estruturação de governança, respostas a incidentes, interações com autoridades, due diligences em transações com componente de IA e situações de conflito entre velocidade de inovação e exigências regulatórias. Encerra o módulo integrando o conteúdo das demais disciplinas.

Módulo: 1 — Estratégia e negócio em governança de IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Apresenta o sistema de gestão de inteligência artificial conforme a ISO/IEC 42001. Trabalha a estrutura da norma, os requisitos de planejamento, operação, avaliação de desempenho e melhoria contínua, a articulação com o Anexo A de controles e a integração com outros sistemas de gestão (ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27701). Habilita o aluno a participar de projetos de implementação e a se preparar para processos de certificação.

Módulo: 2 — Conformidade e gestão de risco em IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Examina o AI Risk Management Framework publicado pelo NIST como referencial estruturante para gestão de risco em IA. Trabalha as funções centrais (Govern, Map, Measure, Manage), o NIST AI RMF Playbook e o perfil para IA generativa. Discute frameworks complementares relevantes e os critérios para escolha e combinação de referenciais em diferentes contextos organizacionais.

Módulo: 2 — Conformidade e gestão de risco em IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Trata da metodologia de classificação de risco em sistemas de IA, eixo central do PL 2338/2023 e dos principais frameworks internacionais. Aprofunda critérios de categorização (risco excessivo, alto risco, risco limitado), métodos de avaliação contextual, identificação de fatores agravantes e atenuantes e tratamento diferenciado das obrigações conforme a classificação atribuída. Trabalha casos práticos de enquadramento.

Módulo: 2 — Conformidade e gestão de risco em IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Apresenta a metodologia de avaliação de impacto algorítmico (AIA) e sua articulação com o Relatório de Impacto à Proteção de Dados Pessoais (RIPD) em projetos que envolvem IA. Trabalha escopo, etapas, instrumentos, identificação de partes interessadas, mapeamento de riscos a direitos e liberdades, definição de medidas mitigatórias e estrutura do documento final. Inclui exercício de elaboração de avaliação aplicada.

Módulo: 2 — Conformidade e gestão de risco em IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Trata da articulação entre governança de IA, privacidade e segurança da informação. Aborda governança de dados de treinamento, validação e teste; minimização e qualidade de dados; controles de segurança específicos para sistemas de IA; e integração entre programas de privacidade, segurança e IA na mesma arquitetura corporativa de governança.

Módulo: 2 — Conformidade e gestão de risco em IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Examina os regimes de propriedade intelectual aplicáveis a sistemas de IA: titularidade de modelos, proteção de software e segredos industriais, uso de obras protegidas no treinamento, exceções e limitações, licenciamento de datasets e implicações da IA generativa para autoria e direitos conexos. Discute estratégias de proteção da propriedade intelectual desenvolvida e mitigação de risco em conteúdos gerados por IA.

Módulo: 2 — Conformidade e gestão de risco em IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Trata dos regimes de responsabilidade civil aplicáveis a danos causados por sistemas de IA: distribuição de responsabilidade entre desenvolvedor, fornecedor, operador e usuário; aplicação do Código de Defesa do Consumidor; regimes especiais previstos no PL 2338/2023; ônus probatório e nexo causal em decisões algorítmicas. Discute estratégias de alocação contratual de risco e de mitigação de exposição.

Módulo: 2 — Conformidade e gestão de risco em IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Aborda os instrumentos jurídicos e processuais para contratar e supervisionar soluções de IA de terceiros. Trabalha cláusulas críticas (uso de dados, propriedade intelectual, nível de serviço, transparência sobre modelos, auditoria, responsabilização), due diligence em fornecedores de IA, gestão do ciclo de vida do contrato e governança de cadeia de valor,  incluindo o tratamento de modelos de fundação e provedores de IA generativa.

Módulo: 2 — Conformidade e gestão de risco em IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Apresenta a metodologia de implantação de um programa de governança de IA do diagnóstico inicial à operação. Trabalha o roteiro de implementação por fases (inventário e classificação de sistemas, definição de políticas, papéis e processos, capacitação interna e ativação de controles), os marcos de maturidade esperados em cada estágio e os fatores críticos de sucesso e fracasso identificados em projetos reais.

Módulo: 3 — Implementação e auditoria de sistemas de IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Examina o conjunto de controles aplicáveis em cada etapa do ciclo de vida do sistema de IA: concepção, dados, treinamento, validação, implantação, operação e descomissionamento. Aborda controles organizacionais (políticas, papéis, aprovações, segregação de funções) e técnicos (testes de robustez, mitigação de viés, controles de acesso, supervisão humana), com critérios de seleção, calibragem e evidenciação de eficácia.

Módulo: 3 — Implementação e auditoria de sistemas de IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Trata dos instrumentos de documentação técnica exigidos por marcos regulatórios e frameworks: model cards, datasheets, system cards, registros de decisão e logs de operação. Aborda os requisitos de transparência ativa e passiva, técnicas de explicabilidade (interpretáveis e post-hoc), o direito à explicação previsto na LGPD e o regime de informação devido a usuários, reguladores e auditores.

Módulo: 3 — Implementação e auditoria de sistemas de IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Aborda a operação do sistema de IA em produção: monitoramento de desempenho, detecção de model drift e data drift, identificação de falhas de robustez e segurança, métricas operacionais de governança e gestão de incidentes envolvendo IA. Trabalha o ciclo completo de resposta (identificação, contenção, investigação, comunicação a autoridades e partes afetadas, e medidas corretivas).

Módulo: 3 — Implementação e auditoria de sistemas de IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Apresenta a metodologia de auditoria aplicada a sistemas de IA: definição de escopo, planejamento, técnicas de obtenção de evidência, avaliação de controles, testes de modelo e relatórios. Aborda a auditoria interna e a auditoria externa para fins de certificação, atendimento a clientes ou exigências regulatórias. Trabalha papéis do auditor e do auditado em uma frente ainda em consolidação no Brasil.

Módulo: 3 — Implementação e auditoria de sistemas de IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Examina os desafios específicos de governança para modelos de fundação, IA generativa e sistemas multiagente autônomos: alucinação, atribuição de autoria, vazamento de dados em prompts, uso secundário de informação, prompt injection, agência delegada e responsabilização em cadeias de decisão automatizadas. Trabalha respostas regulatórias e operacionais a riscos que ainda não estão integralmente endereçados pelos frameworks consolidados.

Módulo: 3 — Implementação e auditoria de sistemas de IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Conduz estudo de caso aprofundado sobre o uso de IA em recursos humanos: triagem automatizada de currículos, análise preditiva de fit cultural, monitoramento de desempenho e ferramentas de análise de sentimento aplicadas a colaboradores. Trabalha o caso desde a identificação dos riscos (discriminação, transparência, supervisão humana).

Módulo: 3 — Implementação e auditoria de sistemas de IA

Carga Horária: 15h

Ementa: Conduz estudo de caso aprofundado sobre o uso de IA em uma fintech: modelos de concessão de crédito, prevenção a fraude, prevenção à lavagem de dinheiro e atendimento automatizado. Trabalha o caso à luz das normas do Banco Central, da Resolução CMN sobre risco operacional e modelos, da LGPD e do PL 2338/2023, integrando o ferramental do curso na estruturação do programa de governança e na resposta a uma fiscalização simulada do regulador.

Módulo: 3 — Implementação e auditoria de sistemas de IA

Carga Horária: 15h