Por Rowena Lam*
O avanço dos agentes de inteligência artificial na publicidade digital tem despertado entusiasmo no mercado. Esses sistemas são capazes de criar campanhas automaticamente, identificar os melhores espaços para anúncios, executar estratégias, otimizar resultados e gerar relatórios, tudo enquanto se comunicam com outros agentes para realizar transações dentro do ecossistema publicitário.
Trata-se de uma automação em larga escala que promete tornar o setor mais eficiente. No entanto, segundo Rowena Lam, diretora sênior de produto do IAB Tech Lab, um ponto essencial tem sido pouco discutido nesse processo: a privacidade dos usuários.
Segundo a especialista, o termo aparece com frequência em expressões como “privacy-first”, “privacy-aware” ou “privacy-compliant”, mas muitas vezes é utilizado apenas de forma superficial.
“Parece que as perguntas sobre privacidade se limitam a como podemos mencionar essa palavra em materiais e comunicações”, afirma.
Para Lam, a questão central deveria ser outra: quando agentes de IA passam a tomar decisões automáticas sobre dados pessoais, como garantir que a privacidade dos consumidores não seja comprometida?
Perguntas que ainda não têm resposta
Entre as principais dúvidas levantadas pela especialista estão questões relacionadas a consentimento, inferências sensíveis e compartilhamento de dados.
No caso do consentimento, por exemplo, ainda não está claro como garantir que agentes de IA respeitem as preferências dos usuários sobre o uso de suas informações. Também surgem dúvidas sobre direitos básicos de proteção de dados, como a possibilidade de solicitar exclusão, acesso ou correção de informações pessoais.
Outro ponto de preocupação envolve as chamadas inferências sensíveis. Modelos de inteligência artificial podem deduzir informações delicadas sobre uma pessoa, como condições de saúde, situação financeira ou outras categorias protegidas, mesmo sem que esses dados tenham sido fornecidos diretamente.
Além disso, quando sistemas automatizados otimizam campanhas publicitárias, existe o risco de que acabem criando variáveis indiretas que representem características protegidas, reproduzindo discriminações ou vieses.
Há ainda desafios relacionados ao acesso e à circulação de dados dentro do ecossistema digital. É necessário entender quais informações cada agente pode acessar, se novos dados são gerados durante o processo e como garantir que o compartilhamento entre diferentes sistemas respeite contratos e legislações de privacidade.
Outro ponto fundamental é rastrear a origem e o percurso dos dados, permitindo que os direitos dos consumidores sejam efetivamente aplicados.
Como enfrentar o problema
Embora essas questões já sejam complexas por si só, a adoção de sistemas automatizados pode, paradoxalmente, ajudar a resolvê-las, desde que a privacidade seja considerada desde o início do desenvolvimento das tecnologias.
Uma das soluções apontadas é incorporar regras de proteção diretamente na arquitetura dos sistemas. Protocolos como o Model Context Protocol (MCP), por exemplo, permitem que agentes de IA acessem tarefas e ferramentas específicas dentro de parâmetros bem definidos.
Isso possibilita limitar tecnicamente o uso de dados apenas para finalidades autorizadas. “Seres humanos esquecem coisas, configuram sistemas de forma incorreta ou tomam atalhos. Agentes bem projetados não fariam isso”, explica Lam.
Outra medida importante é garantir que todas as ações realizadas pelos agentes sejam registradas e auditáveis. Dessa forma, é possível acompanhar quais dados foram utilizados, quais ferramentas foram acessadas e identificar rapidamente eventuais problemas.
“Se um agente fizer algo que não deveria, você precisa saber imediatamente e não seis meses depois, durante uma auditoria de conformidade”, afirma.
A boa notícia
Apesar dos desafios, a especialista destaca que não é necessário criar novas estruturas regulatórias para lidar com o problema.
Ferramentas e padrões já existentes podem servir de base para a construção de sistemas mais seguros. Um exemplo é a chamada Privacy Taxonomy, que estabelece uma linguagem padronizada para descrever três dimensões importantes dos dados.
A primeira diz respeito aos elementos de dados, ou seja, o tipo de informação processada, como e-mail de um usuário ou dados financeiros.
A segunda envolve o uso dos dados, especificando a finalidade do processamento, como operações de serviço ou publicidade direcionada.
Já a terceira dimensão identifica a quem os dados se referem, como consumidores, funcionários ou domicílios.
Essa estrutura permite que agentes de IA utilizem etiquetas legíveis por máquina, facilitando a verificação automática de permissões de uso de dados.
Em vez de uma solicitação genérica, um sistema poderia indicar exatamente qual informação precisa e para qual finalidade.
Nesse processo, padrões já utilizados pelo setor, como o Global Privacy Protocol (GPP) e o Transparency & Consent Framework (TCF), fornecem respostas claras sobre o consentimento dado pelos usuários.
Com esses elementos combinados, cria-se um sistema completo no qual os agentes podem declarar quais dados precisam, verificar se possuem autorização e operar dentro de limites previamente definidos.
Privacidade no centro da discussão
Para Lam, o uso de agentes de IA na publicidade digital não deve se limitar à busca por eficiência ou redução de custos. O verdadeiro desafio está em construir sistemas capazes de respeitar a privacidade dos consumidores.
Caso contrário, a tecnologia pode simplesmente ampliar problemas que já existem hoje no tratamento de dados pessoais.
“Estamos correndo para implantar agentes que dependem de dados dos consumidores, enquanto os agentes projetados para proteger esses dados não recebem a mesma atenção”, afirma.
Segundo ela, se a inteligência artificial já é capaz de otimizar campanhas publicitárias e negociar compras de mídia, também deveria ser utilizada para verificar cadeias de consentimento e identificar violações de privacidade antes que elas ocorram.
“Se a tecnologia é boa o suficiente para administrar bilhões em investimentos publicitários, certamente também deveria ser capaz de verificar se temos permissão para usar o fato de que eu comprei cinco livros de culinária na semana passada para me mostrar hoje um anúncio de um novo utensílio de cozinha”, conclui.
*Rowena Lam é diretora sênior de produto do IAB Tech Lab
Fonte: Cynopsis
Foto: Pexels
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