Inteligência Artificial

Governança de Inteligência Artificial Responsável

A adoção de soluções de Inteligência Artificial (IA) tem transformado a maneira como as organizações analisam dados, tomam decisões e prestam serviços. Esse potencial, contudo, exige contrapartidas: quanto mais essas tecnologias se aproximam de decisões que afetam pessoas, mais relevante se torna assegurar que operem de forma ética, transparente e responsável, sem reproduzir vieses, expor dados pessoais ou gerar efeitos indesejados para a sociedade e o meio ambiente.

Atenta a esse movimento, a Copel trata a Inteligência Artificial responsável como um tema de governança, e não apenas de tecnologia. A Companhia entende que confiança e sustentabilidade caminham juntas, razão pela qual estrutura o desenvolvimento e a utilização de IA sobre diretrizes formais, responsabilidades bem definidas e controles que acompanham cada etapa do ciclo de vida das soluções.

A aprovação da ambição e da estratégia do uso da Inteligência Artificial na Copel cabe ao Conselho de Administração (CAD). A partir desse direcionamento, a Superintendência de Tecnologia e Transformação Digital, vinculada à Vice-Presidência de Estratégia, Novos Negócios e Transformação Digital e com aprovação da Diretoria Reunida (Redir), conduz a gestão executiva e apoia a realização da estratégia. A supervisão dos controles internos e da administração de riscos associados ao tema compete ao Comitê de Auditoria Estatutário (CAE), que se reporta diretamente ao CAD.

No plano operacional, a Copel mantém estratégias, políticas, processos e ferramentas periodicamente revisados para orientar a concepção e a implantação de suas soluções de IA. O objetivo é resguardar a supervisão humana, a equidade, a transparência e a confiabilidade dos sistemas, bem como a clara atribuição de responsabilidade sobre as decisões por eles apoiadas — condições que sustentam a confiança das partes interessadas.

Política de Tecnologia da Informação e Segurança Cibernética (NPC 0301)

Confira

Esse compromisso se materializa em um conjunto de práticas e salvaguardas, orientadas pela Política de Tecnologia da Informação e Segurança Cibernética (NPC 0301), aprovada pelo CAD, que estabelece as diretrizes para o uso responsável da Inteligência Artificial na Companhia. A supervisão humana estruturada é preservada nas decisões operacionais críticas, e o portfólio de soluções permanece centralizado sob a coordenação da Vice-Presidência de Estratégia, Novos Negócios e Transformação Digital, com homologação de conformidade nas dimensões de privacidade, riscos e aspectos jurídicos. A Companhia veda o emprego de soluções baseadas em manipulação comportamental, pontuação social ou identificação biométrica remota fora das hipóteses legalmente autorizadas, e restringe o acesso a capacidades sensíveis a pessoal autorizado. Somam-se a essas medidas a avaliação recorrente dos modelos para identificação e mitigação de vieses, o acompanhamento contínuo de seu desempenho ao longo do tempo e a capacitação dos empregados no uso ético, seguro e responsável da Inteligência Artificial.

Complementarmente, o tratamento de dados pessoais no contexto das soluções de IA observa a Lei Federal nº 13.709/2018 – Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) e as diretrizes da Política de Privacidade e Proteção de Dados Pessoais da Copel (NPC 0322), assegurando o respeito aos direitos dos titulares.

A Copel mantém um Processo de Apelação para usuários ou terceiros afetados por decisões ou resultados de Inteligência Artificial, permitindo a contestação, solicitação de revisão e esclarecimento de decisões apoiadas por IA. Esse processo é realizado por meio do Canal de Denúncias da Companhia, que conta com categoria específica para registros relacionados à Inteligência Artificial.

Diretrizes para o Uso Responsável de Inteligência Artificial

A Política de Tecnologia da Informação e Segurança Cibernética (NPC 0301) estabelece as diretrizes que orientam o desenvolvimento, a aquisição e o uso de soluções de Inteligência Artificial na Copel, conforme detalhado a seguir.

Segurança dos sistemas de Inteligência Artificial. Promover medidas de segurança cibernética ao longo do desenvolvimento, da aquisição e do uso de sistemas de IA, contemplando testes de segurança, práticas de codificação segura e mecanismos de controle — como guardrails — destinados a prevenir ataques, manipulações e a geração de conteúdos prejudiciais ou inadequados.
Proteção de dados e controles no ciclo de vida. Estabelecer controles de segurança cibernética e de proteção de dados pessoais como parte integrante do processo de desenvolvimento, aquisição e vida útil dos aplicativos e sistemas de IA, assegurando o estrito cumprimento da legislação e que as informações processadas estejam protegidas de acordo com sua classificação e exposição a risco.
Equidade e mitigação de vieses. Estabelecer processos que assegurem comportamentos éticos, justos e não discriminatórios no desenvolvimento, na aquisição e no uso de IA, identificando, mitigando e auditando possíveis vieses e priorizando, quando aplicável, conjuntos de dados de treinamento diversos e representativos.
Supervisão humana (Human-in-the-Loop). Assegurar supervisão humana documentada nos sistemas de IA que apoiem ou executem decisões críticas ou de alto risco, garantindo a capacidade de intervenção, revisão e sobreposição por parte de pessoas, de modo a prevenir ações autônomas irreversíveis.
Transparência e explicabilidade. Promover a transparência e a explicabilidade dos sistemas de IA, divulgando de forma clara seu uso, capacidades e limitações, oferecendo, quando tecnicamente viável, justificativas compreensíveis para os resultados gerados e informando explicitamente os usuários quando estiverem interagindo com uma Inteligência Artificial.
Limites e escopo autorizado. Definir e documentar com clareza os limites, o escopo autorizado e as capacidades dos sistemas de IA, implementando salvaguardas tecnológicas e políticas de uso permitido que reduzam o risco de operação fora do propósito pretendido ou de expansão não intencional.
Sustentabilidade. Priorizar a sustentabilidade no desenvolvimento, na aquisição e na operação de modelos e infraestruturas de IA, promovendo técnicas de otimização computacional, eficiência energética e o uso preferencial de fontes de energia renováveis.
Vedações de uso inaceitável. Vedar estritamente o desenvolvimento, a implantação ou o uso de sistemas de IA que envolvam técnicas manipulativas ou enganosas, exploração de vulnerabilidades, práticas de pontuação social (social scoring) ou sistemas de identificação biométrica não autorizados.

Ciclo de Vida de Modelos de Inteligência Artificial

A Copel adota um ciclo de vida estruturado para seus modelos de Inteligência Artificial, concebido para assegurar soluções confiáveis, éticas, seguras e sustentáveis ao longo do tempo. Esse ciclo organiza-se em fases sequenciais e iterativas — da definição do problema e da curadoria dos dados ao desenvolvimento, à avaliação, à implantação e ao monitoramento — cada qual com responsabilidades definidas e mecanismos de controle próprios. Aplicam-se a todas as etapas requisitos não negociáveis de governança, como rastreabilidade, documentação auditável, revisão independente, conformidade regulatória e o tratamento da ética como valor inegociável.

Avaliação de justiça e mitigação de vieses. Antes da implantação, os modelos passam por avaliação, validação e auditoria de viés, com métricas de equidade e metodologia documentada, para identificar disparidades de desempenho entre subgrupos e aplicar as correções necessárias.

Detecção de deriva e manutenção do desempenho. Modelos de IA podem perder eficácia com o tempo, à medida que mudam os padrões dos dados ou as condições externas — fenômeno conhecido como deriva de modelo. Para lidar com isso, a Copel monitora continuamente o desempenho dos modelos em produção, com testes estatísticos periódicos e alertas por limiares de degradação. Confirmada a perda de desempenho, são acionados gatilhos de re-treinamento, seguidos de nova auditoria de viés antes do retorno controlado do modelo à produção, mantendo a solução confiável e relevante.

Sustentabilidade e Eficiência Computacional em IA

A Copel considera a sustentabilidade como critério na aquisição e no uso de infraestrutura e modelos de Inteligência Artificial, priorizando soluções que empreguem eficiência energética e otimização computacional. Nesse sentido, a Companhia utiliza a infraestrutura de datacenter e os serviços de Inteligência Artificial do Google, fornecedor que adota procedimentos de eficiência energética e otimização de recursos em suas operações, contribuindo para a redução das emissões associadas ao processamento digital.

A Companhia utiliza iniciativas com o uso de Inteligência Artificial que geram benefícios ambientais e sociais mensuráveis, alinhados aos seus objetivos de sustentabilidade. Entre elas, destaca-se a ferramenta de gestão de vegetação em faixas de linhas de transmissão, desenvolvida em parceria com a empresa holandesa Overstory, que utiliza imagens de satélite em 3D e inteligência artificial para identificar potenciais riscos de interferência na rede elétrica. A quantificação dos impactos ocorre por meio de indicadores relacionados à altura, ao tipo e à condição das árvores, permitindo a identificação de áreas de alto risco e sua posterior validação em inspeções de campo. Esse monitoramento possibilita avaliar a contribuição da solução para a redução de desligamentos, o aumento da resiliência da infraestrutura elétrica e a otimização do uso de recursos operacionais. Dessa forma, a iniciativa demonstra benefícios mensuráveis decorrentes da aplicação responsável da Inteligência Artificial na Companhia.

Outra iniciativa é o HarpIA Guardian, solução desenvolvida por meio de um projeto de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) da ANEEL, realizado pela SGRIDD Tecnologia e pela USP, em parceria com a Copel. A ferramenta aplica inteligência artificial, processamento inteligente de imagens e computação de borda para apoiar a segurança do trabalho em atividades de campo, identificando situações de risco e fornecendo suporte à tomada de decisão em tempo real. Ao ampliar a consciência operacional das equipes e contribuir para a prevenção de acidentes, a solução gera benefícios sociais relevantes, promovendo ambientes de trabalho mais seguros e protegendo a integridade dos profissionais.

No âmbito ambiental, destaca-se o Seletor de Alvos, solução de IA voltada à detecção de procedimentos irregulares que direciona as equipes a campo de forma mais assertiva, reduzindo deslocamentos. Os benefícios dessa iniciativa podem ser medidos por meio do indicador de redução das emissões de CO₂ associadas, que demonstra o impacto positivo da solução. A Companhia busca aprimorar continuamente a mensuração desses efeitos, de modo a evidenciar, por meio de métricas e indicadores, a contribuição de suas ferramentas de IA para a geração de resultados ambientais e sociais.

Capacitação em uso ético e seguro de Inteligência Artificial

A Copel promove a formação contínua de seus empregados sobre o uso ético, a privacidade de dados e a segurança dos sistemas de Inteligência Artificial, entendendo que a adoção responsável dessas tecnologias depende tanto de controles técnicos quanto do preparo das pessoas que as utilizam. Essa capacitação reforça a conscientização sobre riscos, vieses e boas práticas, consolidando uma cultura organizacional de responsabilidade na adoção da IA e ampliando a capacidade dos empregados de reconhecer e tratar adequadamente as questões éticas e de segurança envolvidas.

As ações de formação são conduzidas por meio da plataforma KnowBe4, utilizada pela Companhia para o desenvolvimento de competências em segurança e uso responsável da tecnologia. A capacitação ocorre de forma periódica, com treinamentos já realizados e novos ciclos planejados, assegurando a atualização constante dos empregados diante da evolução das tecnologias de Inteligência Artificial e das melhores práticas associadas ao seu uso.

Além disso, a Companhia realiza treinamentos periódicos em parceria com a Gentrop, a Inteli e demais parceiros do Google, ampliando o alcance e a profundidade da capacitação de suas equipes. Os empregados contam ainda com acesso a plataformas de aprendizagem como o Google Skill Boost e a Udemy, que disponibilizam trilhas de formação atualizadas e favorecem o desenvolvimento contínuo de competências relacionadas à Inteligência Artificial e às tecnologias correlatas.