Artigo

16 de outubro de 2026

Legislação no Ambiente Digital e LGPD: Desafios e Adaptações Empresariais

Legislação no Ambiente Digital e Lgpd: Desafios e Adaptações Empresariais

Paulo Christian dos Santos Almeida; Jorge Marques Prates

DOI: 10.22167/2675-6528-202603342

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

O avanço das tecnologias digitais e a crescente circulação de dados pessoais no ambiente virtual tornaram a proteção dessas informações uma preocupação central para organizações e sociedade. Nesse contexto, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) estabeleceu diretrizes importantes para o tratamento adequado desses dados no Brasil. O objetivo deste estudo foi analisar como as instituições financeiras se adaptaram às exigências da LGPD, considerando aspectos como governança de dados, transparência e segurança da informação. A pesquisa adotou uma abordagem qualitativa e exploratória, utilizando um estudo de caso múltiplo baseado na análise documental de informações públicas de cinco instituições financeiras brasileiras. Os resultados indicaram que essas organizações implementaram políticas de privacidade, estruturas de governança e medidas de segurança, demonstrando avanços no processo de adequação à legislação. Observou-se, no entanto, que a consolidação de uma cultura efetiva de proteção de dados ainda dependeu de investimentos contínuos em tecnologia, capacitação profissional e fortalecimento das práticas institucionais. Concluiu-se que a LGPD representa um avanço significativo na consolidação de uma cultura de proteção de dados no Brasil, mas sua efetividade requer o compromisso contínuo das organizações em incorporar princípios de privacidade, transparência e responsabilidade em suas práticas institucionais, especialmente em um contexto de uso intensivo de dados.

Palavras-chave: Ambiente Digital; Governança de Dados; LGPD; Proteção de Dados; Setor Financeiro.

1. Introdução

Nas últimas décadas, o avanço das tecnologias digitais e a intensificação da circulação de informações no ambiente virtual transformaram profundamente as relações sociais, econômicas e institucionais. A crescente digitalização de serviços e atividades cotidianas tem ampliado o volume de dados pessoais coletados, armazenados e processados por organizações públicas e privadas. Nesse contexto, surgem preocupações cada vez mais relevantes relacionadas à privacidade, à segurança da informação e ao uso responsável dos dados pessoais dos cidadãos (Doneda, 2020).

Diante desse cenário, diversos países passaram a desenvolver legislações específicas voltadas à proteção de dados pessoais. No Brasil, esse movimento resultou na promulgação da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), Lei nº 13.709/2018, considerada um marco regulatório fundamental para a proteção da privacidade no país. A legislação estabelece princípios, direitos e deveres relacionados ao tratamento de dados pessoais, aplicando-se tanto ao setor público quanto ao privado (BRASIL, 2018). Seu objetivo central é assegurar os direitos fundamentais de liberdade, privacidade e o livre desenvolvimento da personalidade da pessoa natural (ANPD, 2024).

Inspirada em modelos internacionais de proteção de dados, a LGPD introduziu mudanças significativas na forma como as organizações brasileiras lidam com informações pessoais. A nova legislação impôs obrigações relacionadas à transparência, à segurança da informação e à governança de dados, exigindo das instituições a implementação de políticas de privacidade, mecanismos de controle e estratégias de gestão voltadas à proteção de dados (Sarlet; Ruaro, 2022).

Nesse contexto, o setor financeiro assume papel central nas discussões sobre proteção de dados, uma vez que bancos e instituições financeiras lidam diariamente com grandes volumes de informações sensíveis de seus clientes. Dados bancários, históricos de transações, informações cadastrais e registros de consumo são constantemente processados por essas organizações, o que torna a segurança e a governança dessas informações um elemento essencial para a manutenção da confiança dos usuários e para a conformidade com a legislação vigente (Pinheiro, 2023). A adequação à LGPD, portanto, não se limita a um cumprimento formal de requisitos legais, mas envolve a adoção de práticas organizacionais que promovam uma cultura de responsabilidade no tratamento de dados.

Apesar da relevância da legislação, a implementação da LGPD ainda apresenta desafios para muitas organizações brasileiras. A adaptação às exigências legais demanda investimentos em tecnologia, revisão de processos internos, capacitação de profissionais e mudanças culturais nas estruturas organizacionais (Monteiro, 2022). Nesse sentido, compreender como diferentes empresas vêm estruturando seus processos de adequação à legislação torna-se fundamental para analisar os impactos reais da LGPD no ambiente corporativo brasileiro.

Diante desse panorama, define-se como problema de pesquisa: como as instituições financeiras brasileiras estão estruturando suas práticas de governança e proteção de dados para atender às exigências da Lei Geral de Proteção de Dados? A investigação parte da premissa de que a adequação à LGPD envolve múltiplas dimensões organizacionais, incluindo transparência institucional, governança de dados, segurança da informação e cultura organizacional voltada à proteção da privacidade.

A presente pesquisa justifica-se pela relevância social, jurídica e econômica da proteção de dados no contexto digital, especialmente no setor financeiro, que lida diretamente com informações sensíveis de milhões de usuários. Compreender como essas instituições estão se adequando à LGPD contribui para o avanço do debate acadêmico e para o aprimoramento das práticas organizacionais relacionadas à governança de dados e à proteção da privacidade. Assim, o objetivo geral desta pesquisa é compreender como instituições financeiras atuantes no Brasil estão se adaptando às exigências da LGPD, identificando práticas adotadas, desafios enfrentados e estratégias de governança utilizadas para garantir a proteção de dados pessoais.

2. Material e Métodos

A presente pesquisa adotou uma abordagem qualitativa de natureza aplicada, buscando compreender como instituições financeiras atuantes no Brasil estruturaram suas práticas de adequação à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). A escolha por essa abordagem justificou-se pela necessidade de analisar fenômenos organizacionais complexos, como a governança de dados, a transparência institucional e as práticas de proteção de informações pessoais no ambiente corporativo, conforme preconizado por Creswell e Creswell (2021).

Do ponto de vista metodológico, o estudo foi estruturado a partir da estratégia de estudo de caso múltiplo, técnica amplamente utilizada em pesquisas nas áreas de administração, direito e ciências sociais aplicadas. Segundo Yin (2015), o estudo de caso permite investigar fenômenos contemporâneos inseridos em contextos reais, especialmente quando as fronteiras entre o fenômeno estudado e o contexto em que ele ocorre não são claramente definidas. A utilização de múltiplos casos possibilitou a realização de análises comparativas entre diferentes organizações.

O desenho metodológico desta pesquisa foi conduzido em duas etapas complementares. Inicialmente, buscou-se coletar dados primários por meio de um formulário estruturado, elaborado na plataforma Google Forms. Este instrumento foi concebido para investigar como as instituições lidavam com práticas de governança e proteção de dados no contexto da LGPD, contendo questões relacionadas à transparência, governança de dados, segurança da informação e adequação à legislação.

O formulário foi encaminhado às áreas de compliance e proteção de dados das instituições selecionadas, e também divulgado em grupos de redes sociais para ampliar o alcance. Contudo, não foram obtidas respostas válidas ao formulário, o que inviabilizou a análise direta das práticas institucionais a partir de dados primários. Esse desfecho levou à adaptação da metodologia para a segunda etapa.

A pesquisa, então, foi conduzida exclusivamente com base em dados secundários, por meio da análise documental de informações públicas disponibilizadas pelas próprias organizações. Para a realização da análise, selecionaram-se cinco instituições financeiras atuantes no Brasil: Itaú Unibanco, Banco do Brasil, Santander Brasil, Banco Inter e Nubank. A escolha dessas organizações foi intencional, considerando sua relevância no mercado financeiro nacional, a diversidade de seus modelos organizacionais (incluindo bancos tradicionais e digitais) e a disponibilidade de informações públicas relacionadas à governança e proteção de dados.

A coleta de dados foi realizada por meio da análise documental de fontes públicas disponibilizadas pelas próprias organizações. Entre os documentos examinados, incluíram-se políticas de privacidade, termos de uso, relatórios institucionais, relatórios de sustentabilidade ou ESG, comunicados oficiais sobre proteção de dados e informações relacionadas à atuação do encarregado pelo tratamento de dados pessoais (Data Protection Officer – DPO). As informações analisadas foram extraídas dos sites oficiais das instituições financeiras selecionadas, com base em documentos institucionais públicos, como políticas de privacidade, termos de uso e páginas específicas dedicadas à LGPD, referentes ao primeiro semestre de 2026.

A análise documental constituiu uma técnica relevante em pesquisas qualitativas, pois permite examinar registros institucionais e compreender práticas organizacionais a partir de documentos produzidos no contexto real das organizações (CELLARD, 2008). A escolha por essa técnica justificou-se pela relevância das informações no contexto da transparência organizacional, uma vez que a LGPD estabelece que as organizações devem fornecer informações claras sobre o tratamento de dados pessoais (BRASIL, 2018).

A sistematização dos dados coletados foi realizada por meio da construção de uma matriz comparativa estruturada em quatro pilares: transparência, governança de dados, segurança da informação e cultura institucional. Essa organização permitiu correlacionar as práticas das cinco instituições e mapear como cada modelo de negócio reflete diferentes níveis de adequação normativa. A análise dos dados foi conduzida de forma interpretativa, buscando identificar elementos que evidenciassem o grau de maturidade das práticas institucionais relacionadas à proteção de dados.

Nesse processo, consideraram-se tanto as informações explicitamente apresentadas nos documentos institucionais quanto a forma como as organizações comunicam suas políticas de privacidade e governança de dados ao público. Conforme Bardin (2016), a análise qualitativa de conteúdo possibilita compreender significados presentes em documentos e discursos, contribuindo para a interpretação de práticas organizacionais e institucionais.

Para sintetizar o nível de estrutura institucional voltado à proteção de dados pessoais nas organizações analisadas, elaborou-se um indicador comparativo. Este indicador considerou aspectos como: (i) existência de políticas de privacidade; (ii) estrutura de governança de dados; (iii) nível de transparência no tratamento das informações; e (iv) divulgação de medidas de segurança da informação. Para fins de análise comparativa, utilizou-se uma escala qualitativa simplificada de três níveis: 1/Baixo, 2/Moderado e 3/Alto.

A atribuição dos níveis do indicador foi realizada com base em critérios de pontuação definidos para cada dimensão analisada. Cada instituição foi avaliada, atribuindo-se 1 ponto para ausência ou abordagem superficial, 2 pontos para presença com nível intermediário de detalhamento e 3 pontos para presença estruturada e detalhada. A soma das pontuações obtidas nas quatro dimensões resultou na classificação final das instituições em três níveis: baixo (até cinco pontos), moderado (de seis a nove pontos) e alto (de dez a doze pontos).

Adicionalmente, para a aplicação de uma métrica baseada nos princípios da LGPD, foram selecionados cinco critérios centrais: (i) finalidade; (ii) transparência; (iii) segurança; (iv) livre acesso; e (v) responsabilização (accountability). A definição desses critérios apoiou-se nas diretrizes da Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD, 2024). Para operacionalizar a análise, adotou-se uma escala qualitativa de três níveis: 1/Baixo nível de adequação, 2/Nível moderado de adequação e 3/Alto nível de adequação.

3. Resultados e Discussão

Os resultados iniciais da pesquisa revelaram uma limitação significativa na etapa de coleta de dados primários. Embora esforços tenham sido direcionados para o envio de 68 e-mails a diferentes setores das instituições financeiras e a divulgação de formulários em grupos de redes sociais, não foram obtidas respostas válidas. Aproximadamente 85,3% dos e-mails não tiveram retorno, e 14,7% resultaram em mensagens de erro, indicando possíveis inconsistências nos canais de comunicação ou dificuldade de acesso a informações institucionais diretas, especialmente em áreas sensíveis como governança de dados e compliance. Essa ausência de retorno, por si só, já constitui um achado relevante, sugerindo barreiras organizacionais ao compartilhamento de informações estratégicas e limitações nos canais de comunicação pública.

Diante da impossibilidade de coletar dados primários, a pesquisa prosseguiu com a análise documental de informações públicas, conforme detalhado na metodologia. Foram examinadas informações disponibilizadas nos portais oficiais de cinco instituições financeiras brasileiras de grande relevância no mercado: Banco do Brasil, Itaú Unibanco, Santander Brasil, Nubank e Banco Inter. A seleção dessas organizações considerou a diversidade de modelos de negócio, abrangendo tanto bancos tradicionais quanto fintechs, e a disponibilidade de documentos públicos relacionados à proteção de dados. Essa abordagem permitiu investigar as práticas de adequação à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) a partir de uma perspectiva comparativa.

A análise documental permitiu identificar a presença de políticas de privacidade, estruturas de governança de dados, transparência no tratamento de informações pessoais e medidas declaradas de segurança da informação em todas as instituições estudadas. Verificou-se que todas as organizações disponibilizam em seus portais documentos como políticas de privacidade e termos de uso, além de páginas dedicadas à LGPD, o que evidencia um padrão mínimo de adequação às exigências de transparência da legislação. Esses documentos descrevem aspectos como a coleta, utilização, armazenamento e compartilhamento de dados pessoais, demonstrando um esforço em estruturar mecanismos de transparência.

Para sistematizar as informações coletadas, foi elaborada uma matriz comparativa que avaliou as instituições em critérios como porte da organização, política de privacidade, governança de dados (DPO), transparência no tratamento de dados, medidas de segurança da informação e conformidade aparente com a LGPD. Observou-se que todas as instituições de grande porte, incluindo Banco do Brasil, Itaú Unibanco, Santander Brasil e Nubank (considerada de grande porte como fintech), apresentavam políticas de privacidade e governança de dados (DPO) presentes, com transparência no tratamento de dados classificada como “Alto”. As medidas de segurança eram declaradas ou certificadas, e a conformidade aparente foi considerada “Elevada”.

O Banco Inter, classificado como de médio/grande porte, também apresentava política de privacidade e governança de dados (DPO) presentes. Contudo, sua transparência no tratamento de dados foi classificada como “Moderado a alto”, e suas medidas de proteção de dados eram declaradas, resultando em uma conformidade aparente “Moderada a elevada”. Essa distinção sugere que, embora o Banco Inter possua iniciativas de proteção de dados, o nível de detalhamento e estruturação de suas práticas pode ser menor em comparação com as demais instituições analisadas, conforme a avaliação dos documentos públicos.

Base documental da análise

A análise aprofundada dos documentos institucionais revelou que as políticas de privacidade das instituições financeiras são instrumentos cruciais para a comunicação de suas práticas de tratamento de dados. No caso do Itaú Unibanco, a Política de Privacidade detalha os tipos de dados coletados, como cadastrais, financeiros e de navegação, e as finalidades do tratamento, incluindo relacionamento com clientes, segurança e cumprimento de obrigações regulatórias (Itaú, 2025). A instituição enfatiza que o tratamento de dados ocorre de forma transparente, ética e responsável, reforçando o compromisso com a privacidade dos usuários e a conformidade legal.

De maneira similar, o Nubank informa em sua política de privacidade que o tratamento de dados pessoais pode ser fundamentado em diversas bases legais da LGPD, como consentimento do titular, cumprimento de obrigação legal, execução de contrato ou legítimo interesse (Nubank, 2025). O Banco Inter, por sua vez, destaca em sua política de privacidade os direitos dos titulares, como acesso, correção, portabilidade e exclusão de dados pessoais (Inter, 2025). O Santander Brasil também dedica uma página em seu portal à LGPD, descrevendo os direitos dos titulares e os procedimentos para solicitação de acesso, correção ou eliminação de dados (Santander, 2025).

Esses exemplos demonstram um esforço generalizado das instituições financeiras em estruturar mecanismos de transparência sobre o tratamento de dados pessoais, em conformidade com a legislação brasileira. A presença e o detalhamento dessas informações nas políticas de privacidade e outros documentos públicos são indicativos de um movimento de adaptação às exigências da LGPD, buscando informar os usuários sobre como seus dados são gerenciados e protegidos. A clareza e acessibilidade dessas informações são fundamentais para que os titulares possam exercer seus direitos de forma efetiva.

Indicador comparativo: nível de estrutura de proteção de dados

Para sintetizar o nível de estrutura institucional voltado à proteção de dados pessoais, foi desenvolvido um indicador comparativo. Este indicador considerou a existência de políticas de privacidade, a estrutura de governança de dados, o nível de transparência no tratamento das informações e a divulgação de medidas de segurança da informação. Utilizou-se uma escala qualitativa simplificada de 1 (Baixo), 2 (Moderado) e 3 (Alto) para classificar as instituições em cada uma das quatro dimensões avaliadas. A pontuação final, somando os pontos de cada dimensão, resultou em uma classificação de baixo (até 5 pontos), moderado (de 6 a 9 pontos) e alto (de 10 a 12 pontos).

A aplicação desse indicador revelou que a maioria das instituições financeiras analisadas obteve a classificação “Alto” (3) em suas estruturas de proteção de dados. Isso inclui o Banco do Brasil, Itaú Unibanco, Santander Brasil e Nubank, que demonstraram políticas de privacidade bem definidas, estruturas de governança de dados estabelecidas e práticas de transparência e segurança da informação mais consolidadas. Esse resultado sugere uma maturidade organizacional elevada no cumprimento das exigências legais da LGPD por parte dessas grandes instituições.

Em contraste, o Banco Inter foi classificado no nível “Moderado” (2) no indicador de estrutura de proteção de dados. Embora a instituição possua iniciativas relacionadas à proteção de dados, o nível de detalhamento ou estruturação de suas práticas é inferior em comparação com as demais. Essa diferença pode indicar que, apesar dos esforços de adequação, ainda há oportunidades para o aprimoramento das políticas e processos internos do Banco Inter, visando alcançar um patamar mais elevado de conformidade e transparência, similar ao observado nas outras instituições de maior porte.

Governança de Dados nas Instituições Financeiras

Um dos aspectos centrais observados na análise das instituições financeiras foi a estrutura de governança de dados adotada. A governança de dados é compreendida como o conjunto de políticas, processos e responsabilidades organizacionais que visam à gestão adequada das informações ao longo de seu ciclo de vida (Pinheiro, 2023). No contexto da LGPD, essa governança assume um papel estratégico, pois estabelece os mecanismos para garantir transparência, segurança e conformidade no tratamento de dados pessoais. A criação de estruturas formais de governança de dados representa uma das principais transformações organizacionais promovidas pela LGPD (Bioni, 2021).

No setor financeiro, a governança de dados possui relevância ainda maior, dado o volume de informações sensíveis que essas instituições lidam diariamente, como dados bancários, registros de transações e históricos financeiros dos clientes (Brasil, 2021). A estruturação de políticas internas e mecanismos de controle torna-se essencial para assegurar a integridade dessas informações e evitar riscos relacionados à exposição indevida de dados (Pinheiro, 2023). A análise documental identificou um padrão comum entre as instituições, onde a maioria apresenta elementos relacionados à estruturação da governança de dados em seus documentos institucionais.

Esses elementos incluem a existência de políticas de privacidade, a definição de responsabilidades internas e a disponibilização de canais específicos para atendimento de demandas relacionadas à proteção de dados. Verificou-se que essas práticas estão frequentemente associadas à atuação do encarregado pelo tratamento de dados pessoais (Data Protection Officer – DPO), figura prevista na LGPD e responsável por atuar como ponto de contato entre a organização, os titulares de dados e a Autoridade Nacional de Proteção de Dados (Brasil, 2018). A presença dessas estruturas formais demonstra um movimento de adaptação às exigências da LGPD, embora com variações nos níveis de maturidade entre as organizações analisadas.

Transparência e Comunicação Institucional sobre Proteção de Dados

A transparência constitui um dos princípios fundamentais da LGPD, exigindo que as organizações forneçam informações claras, acessíveis e compreensíveis sobre o tratamento de dados pessoais (ANPD, 2022). As políticas de privacidade analisadas, em geral, apresentam explicações detalhadas sobre diversos aspectos do tratamento de dados. Para a análise comparativa, foram considerados elementos como tipos de dados coletados, finalidades do tratamento, compartilhamento de dados com terceiros, prazos de armazenamento e direitos dos titulares, que também subsidiaram a classificação das instituições quanto ao nível de transparência.

Foi identificado um padrão de comportamento em que todas as instituições fornecem informações sobre os tipos de dados coletados e as finalidades do tratamento, alinhando-se às exigências básicas da LGPD. A maioria das políticas também aborda o compartilhamento de dados e os direitos dos titulares, embora com diferentes níveis de detalhamento. Contudo, o critério relacionado aos prazos de armazenamento das informações apresentou maior variação, sendo tratado de forma mais genérica ou pouco detalhada em alguns casos. Essa diferença evidencia que, apesar do esforço de adequação, existem distintos níveis de maturidade na comunicação das práticas de tratamento de dados.

A presença dessas informações demonstra a preocupação das organizações em cumprir o princípio da transparência. No entanto, o nível de detalhamento e a forma de apresentação podem variar. Em alguns casos, a linguagem técnica das políticas de privacidade pode dificultar a compreensão dos usuários, enquanto em outros, há esforços de simplificação da comunicação com recursos visuais. A efetividade das políticas de privacidade não depende apenas de sua existência formal, mas também da capacidade de as organizações comunicarem as informações de forma compreensível, contribuindo para a proteção dos direitos dos titulares de dados (Mendes, 2021).

Segurança da Informação e Proteção de Dados no Setor Financeiro

A segurança da informação é um elemento essencial na adequação à LGPD, que estabelece a adoção de medidas técnicas e administrativas para proteger dados pessoais contra acessos não autorizados, perda, destruição ou tratamento inadequado (BRASIL, 2018, art. 46). Essas medidas incluem controles de acesso, criptografia e políticas internas de governança de segurança (ANPD, 2021). No setor financeiro, a segurança da informação é historicamente estratégica, pois as instituições protegem não apenas dados pessoais, mas também informações financeiras e transações dos clientes (Brasil, 2021). Com a LGPD, essas práticas ganharam ainda mais relevância e foram incorporadas às políticas de governança de dados e privacidade.

A análise dos documentos institucionais indica que as organizações destacam, em suas políticas de privacidade e segurança, a adoção de mecanismos de proteção de dados, como criptografia, monitoramento de sistemas, autenticação de usuários e controle de acesso. Embora os detalhes técnicos dessas medidas nem sempre sejam divulgados publicamente, as instituições afirmam utilizar padrões de segurança alinhados às melhores práticas do mercado. O Banco Central do Brasil (2023) reforça que as instituições financeiras devem manter estruturas robustas de gerenciamento de riscos tecnológicos e de segurança da informação para garantir a proteção dos dados dos clientes e a estabilidade do sistema financeiro.

Dessa forma, a segurança da informação aparece como um elemento fundamental para a implementação efetiva da LGPD no setor financeiro. A digitalização crescente dos serviços bancários e o avanço de modelos de negócios baseados em plataformas digitais reforçam a necessidade de mecanismos robustos de proteção de dados. A adoção de políticas institucionais de privacidade, estruturas de governança de dados e medidas de segurança da informação torna-se essencial para garantir a confiança dos usuários e a conformidade regulatória (Pinheiro, 2023). Os resultados indicam que a adequação à LGPD tem se consolidado como um componente relevante da estratégia institucional das organizações financeiras brasileiras.

Desafios na Implementação da LGPD no Ambiente Empresarial

Apesar dos avanços observados na estruturação de políticas e mecanismos de governança de dados, a implementação da LGPD ainda apresenta desafios significativos para muitas organizações. Entre os principais obstáculos identificados na literatura, destacam-se a necessidade de investimentos em tecnologia, a revisão de processos internos e a capacitação de profissionais especializados em proteção de dados (Monteiro, 2022; ANPD, 2024). Um desafio relevante refere-se à mudança cultural necessária dentro das organizações. A proteção de dados não se limita à criação de políticas formais, mas envolve a construção de uma cultura organizacional voltada à responsabilidade no tratamento das informações pessoais (Pinheiro, 2023).

Empresas que conseguem integrar a proteção de dados às suas estratégias de governança tendem a apresentar maior maturidade na implementação da LGPD. Por outro lado, organizações que tratam a legislação apenas como uma obrigação regulatória podem enfrentar maiores dificuldades no processo de adaptação. A efetividade da legislação de proteção de dados depende não apenas de mecanismos legais, mas também da capacidade das organizações de incorporar princípios de privacidade em seus processos e práticas institucionais (Doneda, 2020). A análise realizada neste estudo, baseada exclusivamente em informações públicas, não permitiu avaliar de maneira aprofundada o nível efetivo de implementação dessas práticas nos processos internos das instituições, o que reforça a distinção entre conformidade formal e material.

Modelo de Avaliação Baseado nos Princípios da LGPD

Com o objetivo de aprofundar a análise comparativa das instituições financeiras, foi desenvolvido um modelo de avaliação baseado nos princípios estabelecidos no Art. 6º da Lei Geral de Proteção de Dados (Lei nº 13.709/2018). Esse modelo constitui uma base normativa que orienta o tratamento de dados pessoais no Brasil, estabelecendo diretrizes para que as organizações atuem de forma ética, transparente e segura no ambiente digital (LGPD Simplificada, s/d). Foram selecionados cinco critérios centrais, diretamente relacionados aos princípios da legislação: (i) finalidade: clareza sobre os objetivos do tratamento de dados; (ii) transparência: qualidade e acessibilidade das informações fornecidas ao usuário; (iii) segurança da informação: medidas adotadas contra acessos indevidos e incidentes; (iv) livre acesso: facilidade de acesso do titular às suas informações e direitos; e (v) responsabilização (accountability): demonstração de conformidade e governança.

A definição desses critérios também se apoiou nas diretrizes da Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD), que reforça a importância da transparência, do acesso à informação e da adoção de medidas de segurança como pilares fundamentais da proteção de dados pessoais (ANPD, 2024). Para operacionalizar a análise, foi adotada uma escala qualitativa de três níveis: 1 (Baixo nível de adequação), 2 (Nível moderado de adequação) e 3 (Alto nível de adequação). Essa abordagem permitiu transformar a análise qualitativa em uma avaliação comparável entre as instituições, contribuindo para maior objetividade na interpretação dos resultados.

Aplicação da Métrica nas Instituições Financeiras

A partir da análise documental das políticas institucionais, a métrica proposta foi aplicada às instituições financeiras selecionadas. O Banco do Brasil, Itaú Unibanco, Santander Brasil e Nubank obtiveram pontuação máxima (3) em todos os cinco critérios: finalidade, transparência, segurança, livre acesso e responsabilização, resultando em uma média de 3,0 para cada. Esse resultado indica um alto nível de adequação aos princípios da LGPD, evidenciando que essas instituições possuem estruturas e práticas bem consolidadas em todas as dimensões avaliadas pelo modelo.

Por outro lado, o Banco Inter obteve pontuação 2 em todos os critérios (finalidade, transparência, segurança, livre acesso e responsabilização), resultando em uma média de 2,0. Essa pontuação indica um nível moderado de adequação aos princípios da LGPD. Embora o Banco Inter demonstre esforços para cumprir a legislação, a avaliação sugere que há espaço para aprimoramento em suas práticas de governança e proteção de dados, especialmente no que se refere ao detalhamento e à estruturação das informações e processos, conforme observado na análise documental.

A aplicação da métrica baseada nos princípios da LGPD permitiu uma análise mais estruturada e comparativa entre as instituições financeiras, evidenciando padrões relevantes no processo de adequação à legislação. De forma geral, as instituições analisadas apresentam elevado nível de aderência aos princípios da LGPD, especialmente nos critérios de transparência e segurança da informação. Esse resultado pode ser explicado pelo alto grau de regulação do setor financeiro e pela necessidade de manutenção da confiança dos clientes em ambientes digitais cada vez mais complexos.

Verifica-se que instituições de grande porte, como os bancos tradicionais, tendem a apresentar estruturas mais consolidadas de governança de dados, refletindo maior maturidade organizacional no cumprimento das exigências legais. Instituições digitais, como as fintechs, demonstram um investimento significativo na experiência do usuário e na comunicação, especialmente no que se refere à clareza das políticas de privacidade. Contudo, a análise baseou-se exclusivamente em informações públicas, o que pode refletir mais a capacidade de comunicação institucional do que a efetiva implementação prática das medidas, reforçando o desafio da diferença entre conformidade formal e material.

Nesse contexto, a governança de dados deve ser compreendida não apenas como um requisito regulatório, mas como um elemento estratégico para a sustentabilidade organizacional. A proteção de dados exige a adoção contínua de medidas técnicas e administrativas capazes de garantir a segurança das informações ao longo de todo o seu ciclo de vida (ANPD, 2024). Os resultados indicam que as instituições financeiras analisadas têm demonstrado esforços significativos no processo de adequação à legislação, com a presença de políticas formais de privacidade, canais de atendimento a demandas e divulgação de medidas de segurança, evidenciando um movimento consistente de adaptação às exigências regulatórias e às expectativas sociais.

A análise comparativa, com base nos indicadores apresentados, permitiu identificar que o setor financeiro, de modo geral, possui níveis relativamente elevados de estrutura institucional voltada à proteção de dados. A maioria das instituições analisadas foi classificada com nível alto no indicador de estrutura de proteção de dados, evidenciando políticas de privacidade detalhadas, mecanismos de transparência e iniciativas relacionadas à segurança da informação. As variações observadas no grau de maturidade dessas práticas, com algumas instituições apresentando níveis moderados, demonstram a complexidade da adequação e a necessidade de aprimoramento contínuo.

Esse cenário é parcialmente explicado pelo alto grau de regulação do sistema financeiro, que impõe padrões rigorosos de controle e conformidade, e pela necessidade de preservar a confiança dos clientes. A proteção de dados assume uma função estratégica, diretamente relacionada à credibilidade e competitividade das instituições no ambiente digital. No entanto, a implementação efetiva da LGPD envolve desafios que vão além da adoção de políticas formais, exigindo investimentos em tecnologia, revisão de processos, capacitação profissional e o desenvolvimento de uma cultura institucional voltada à responsabilidade no tratamento de dados pessoais.

4. Conclusão

O presente estudo buscou compreender como instituições financeiras atuantes no Brasil se adaptaram às exigências da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), identificando as práticas adotadas, os desafios enfrentados e as estratégias de governança empregadas para assegurar a proteção de dados pessoais. Verificou-se que as organizações analisadas implementaram políticas de privacidade, estruturas de governança de dados, incluindo a figura do DPO, e medidas de segurança da informação. A análise documental de informações públicas revelou um elevado nível de adequação aos princípios da LGPD na maioria das instituições de grande porte, como Banco do Brasil, Itaú Unibanco, Santander Brasil e Nubank, que demonstraram práticas consolidadas de transparência e segurança. Contudo, observou-se que o Banco Inter apresentou um nível moderado de adequação, indicando oportunidades para aprimoramento no detalhamento e estruturação de suas práticas. A dificuldade inicial na coleta de dados primários, que levou à dependência de fontes públicas, já sinalizou barreiras organizacionais ao compartilhamento de informações estratégicas. Essa investigação contribui para o debate acadêmico ao mapear a conformidade formal no setor financeiro e reforça a compreensão da proteção de dados como um componente estratégico para a sustentabilidade e credibilidade institucional.

É importante ressaltar que a análise se baseou exclusivamente em documentos institucionais publicamente disponíveis no primeiro semestre de 2026, o que constitui uma limitação metodológica, pois impossibilitou a avaliação aprofundada da efetiva implementação dessas práticas nos processos internos das instituições. Assim, a conformidade observada pode refletir mais a capacidade de comunicação institucional do que a internalização material das medidas. Para estudos futuros, sugere-se a realização de pesquisas que incluam entrevistas com profissionais responsáveis pela governança de dados ou a aplicação de estudos empíricos sobre a percepção de gestores e colaboradores acerca dos desafios da LGPD. Investigações comparativas em outros setores da economia também podem ampliar a compreensão dos impactos da legislação. Conclui-se que a LGPD representa um avanço significativo na consolidação de uma cultura de proteção de dados no Brasil, cuja efetividade transcende a mera existência de normas jurídicas, demandando o compromisso contínuo das organizações em integrar os princípios de privacidade, transparência e responsabilidade em suas práticas institucionais, especialmente em um ambiente digital de uso intensivo de dados.

Referências Bibliográficas

ANPD – Autoridade Nacional de Proteção de Dados. 2024. Perguntas frequentes sobre a LGPD. Brasília: ANPD. Disponível em: https://www.gov.br/anpd/pt-br/acesso-a-informacao/perguntas-frequentes/perguntas-frequentes. Acesso em março de 2026.

Brasil. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm. Acesso em março de 2026.

Doneda, D. 2020. Da privacidade à proteção de dados pessoais: fundamentos da Lei Geral de Proteção de Dados. 2. ed. São Paulo: Revista dos Tribunais.

Sarlet, G. B. S.; Ruaro, R. L. 2021. A proteção de dados sensíveis no sistema normativo brasileiro sob o enfoque da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) – L. 13.709/2018. Revista Direitos Fundamentais & Democracia, v. 26, n. 2, p. 81-106. Disponível em: https://revista

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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16 de outubro de 2026

Reforma tributária e empresas de tecnologia: adaptação da controladoria ao novo modelo de créditos tributários

A Reforma Tributária brasileira, instituída pela Emenda Constitucional n° 132/2023 e regulamentada pela Lei Complementar n° 214/2025, alterou a tributação sobre o consumo, substituindo impostos por Imposto sobre Bens e Serviços (IBS) e Contribuição Social sobre Bens e Serviços (CBS), sob o princípio da não cumulatividade plena. O estudo objetivou descrever os principais desafios percebidos por profissionais de controladoria de empresas de tecnologia na adaptação ao novo modelo de não cumulatividade e apuração de créditos tributários. Realizou-se uma pesquisa aplicada, descritiva, com abordagem mista (qualitativa-quantitativa), por meio de levantamento de campo. Coletaram-se dados de 15 profissionais de controladoria ou gestão fiscal, utilizando questionário estruturado. As respostas foram analisadas por distribuição de frequência e análise de conteúdo temática. Os resultados revelaram que os profissionais percebem a Reforma como um evento de impacto multifuncional, demandando revisões em sistemas Enterprise Resource Planning (ERP), critérios de apuração de créditos, capacitação de equipes e integração interáreas. A limitação do aproveitamento de créditos sobre custos com mão de obra emergiu como desafio estrutural específico para o setor. Constatou-se o fortalecimento do papel estratégico da controladoria na transição tributária, especialmente em precificação, planejamento tributário e estrutura de contratação, contribuindo para o debate sobre as implicações gerenciais e operacionais da Reforma Tributária.

Palavras-chave: controladoria; créditos tributários; empresas de tecnologia; não cumulatividade; reforma tributária.

16 de outubro de 2026

Previsão de alta precipitação no Rio Grande do Sul para prevenção de desastres hidrometeorológicos

Em abril de 2024, o Rio Grande do Sul enfrentou a maior tragédia climática de sua história, evidenciando a necessidade de aprimorar estratégias de previsão e prevenção de desastres hidrometeorológicos. O estudo teve como objetivo desenvolver um modelo preditivo baseado em redes neurais do tipo Long Short-Term Memory (LSTM) para classificar eventos de alta precipitação no estado. Utilizaram-se dados históricos do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) entre 2013 e 2025, coletados de 44 estações meteorológicas automáticas. A metodologia compreendeu a seleção de variáveis pelo algoritmo Random Forest, que identificou a precipitação total horária e a temperatura do ponto de orvalho como as features de maior poder preditivo, e a modelagem com arquitetura LSTM de duas camadas, treinada com aplicação do SMOTE para tratamento do desbalanceamento entre classes. O modelo alcançou um AUC-ROC de 0,9373 e um recall de 82,4% para eventos extremos, definidos como precipitação acima do percentil 95 da distribuição histórica (8,60 mm/hora). Demonstrou-se a capacidade de identificar a grande maioria das ocorrências de alta precipitação com antecedência, confirmando a viabilidade do uso de redes neurais LSTM para a previsão de eventos hidrometeorológicos extremos. O trabalho oferece potencial contribuição para sistemas de monitoramento climático e políticas públicas de prevenção de desastres naturais no Brasil.

Palavras-chave: Desastres hidrometeorológicos; LSTM; Precipitação extrema; Redes Neurais Artificiais; Rio Grande do Sul.

16 de outubro de 2026

Análise Espacial da Idade dos Condomínios em São Paulo como Ferramenta Estratégica para Administradoras

O adensamento habitacional em São Paulo, onde 29,4% da população reside em apartamentos, estabeleceu um mercado de gestão de condomínios altamente competitivo que demanda estratégias de prospecção baseadas em dados espaciais. O estudo objetivou mapear a evolução urbana da capital paulista por meio de algoritmos de análise espacial e indicadores de idade predial para o desenvolvimento de ferramentas de inteligência competitiva. A metodologia compreendeu a extração e integração de dados públicos do CNPJ via plataforma KNIME, resultando em uma base de 32.040 condomínios, dos quais 98% foram geocodificados com a API do Google Maps. A análise macroespacial identificou que as Zonas Leste e Sul lideraram o crescimento imobiliário recente, enquanto picos de registros em 1984 e 1985 foram associados a mudanças na legislação tributária e não a ciclos construtivos reais. Paralelamente, a análise microespacial utilizou o algoritmo BallTree para comparar cada condomínio aos seus 20 vizinhos mais próximos, revelando que 29% das unidades representaram pontos de renovação local em áreas consolidadas. Os resultados foram consolidados em um dashboard interativo que permite a visualização estratégica do mercado em diferentes níveis de granularidade. Concluiu-se que a integração da ciência de dados ao território permitiu que administradoras substituíssem abordagens genéricas por prospecções personalizadas ao ciclo de vida e à realidade competitiva de cada condomínio, otimizando a alocação de recursos de marketing e a efetividade das equipes comerciais.

Palavras-chave: Algoritmo BallTree; Análise Espacial; Ciência de Dados Urbanos; Gestão Condominial.

16 de outubro de 2026

Critérios e usabilidade de documentos no processo de escolha de materiais didáticos

Um estudo analisou documentos pedagógicos que orientam a escolha de materiais didáticos no Programa Nacional do Livro e do Material Didático (PNLD), considerando sua relevância para a prática docente e a gestão escolar. O objetivo foi analisar a clareza, a organização e a aplicabilidade do Guia Digital do PNLD 2023 – Anos Iniciais e do Roteiro de Apoio à Análise de Materiais Didáticos do Instituto Reúna, identificando seus limites, potencialidades e implicações para a prática pedagógica. Realizou-se uma pesquisa qualitativa, exploratória e descritiva, fundamentada na análise documental orientada pela técnica de análise de conteúdo. Examinaram-se aspectos como estrutura, navegabilidade, organização dos critérios, densidade textual e estimativa de tempo de leitura. A análise revelou tensões entre regulação estatal, mercado editorial e autonomia escolar, e os resultados apresentaram diferenças significativas entre os documentos. O Guia do PNLD mostrou-se extenso, tecnicamente denso e predominantemente normativo. Em contraste, o Roteiro do Instituto Reúna organizou-se de forma progressiva e didática, com recursos gráficos que favoreceram a compreensão e o uso coletivo pelas escolas. Concluiu-se que as características estruturais e discursivas dos documentos influenciam diretamente sua usabilidade e podem impactar o grau de autonomia e participação das equipes escolares no processo de escolha dos materiais didáticos.

Palavras-chave: formação docente; materiais didáticos; PNLD; políticas curriculares; processo decisório.

16 de outubro de 2026

Automação da Auditoria Fiscal e Contábil: Ferramenta de verificação da Qualidade para o Ranking SICONFI

A transparência e a integridade da informação contábil são requisitos fundamentais para a conformidade fiscal dos entes públicos, avaliadas pela Secretaria do Tesouro Nacional (STN) por meio do Ranking do Sistema de Informações Contábeis e Fiscais do Setor Público Brasileiro (SICONFI). O estudo teve como objetivo desenvolver uma ferramenta de auditoria proativa para um ente da federação, visando mitigar inconsistências fiscais na Dimensão 1 (Gestão da Informação) antes do resultado oficial. A metodologia baseou-se em Ciência de Dados, utilizando a linguagem Python para a extração automatizada da Matriz de Saldos Contábeis (MSC) via Interface de Programação de Aplicações (API) do Tesouro Transparente, e o software Power BI para a construção de um painel de conformidade. O projeto focou na integração de dados para garantir a simetria de prazos e entregas entre os registros contábeis e os demonstrativos fiscais. Os resultados demonstraram que a automatização do fluxo de dados permitiu a identificação antecipada de divergências, promovendo a confiabilidade da informação e a eficiência do controle interno governamental, com arquitetura estruturada para expansão às demais dimensões do ranking. A aplicação da ferramenta em dados do exercício de 2025 demonstrou seu pleno funcionamento, com 100% de conformidade nas 38 verificações de controle da Dimensão 1. Concluiu-se que a solução atuou como um modelo inovador e escalável para a modernização da gestão pública, entregando uma ferramenta capaz de mitigar inconsistências fiscais previamente à consolidação do Ranking SICONFI.

Palavras-chave: Ciência de dados; Conformidade governamental; Controle interno; Gestão pública; Inteligência de negócios.

16 de outubro de 2026

Modelo estruturado de gestão de alto risco na saúde suplementar: eficiência operacional e coordenação do cuidado

A crescente pressão pela sustentabilidade econômico-assistencial na saúde suplementar brasileira impulsionou a adoção de modelos de gestão para populações de maior risco. O estudo objetivou descrever e analisar a estruturação e operacionalização de um modelo de gestão de uma carteira de alto risco assistencial, bem como comparar, de forma descritiva, os indicadores agregados de internações hospitalares e passagens em pronto-socorro da mesma coorte de 100 beneficiários entre 2023 e 2025. Realizou-se um estudo de caso único, descritivo e retrospectivo, integrando análise documental qualitativa e análise quantitativa descritiva de dados administrativos. O modelo foi implementado em uma operadora verticalizada, com 100 beneficiários de alto risco identificados por marcador eletrônico. O processo envolveu captação diária de eventos assistenciais, categorização por especialidade, distribuição dos casos à equipe responsável e protocolo multiprofissional de acompanhamento por 28 dias após passagens pelo pronto-socorro ou altas hospitalares. A análise documental revelou maior padronização dos fluxos, definição das responsabilidades e rastreabilidade dos acompanhamentos no modelo reformulado. Na comparação entre os períodos, as internações hospitalares diminuíram de 166 em 2023 para 52 em 2025, uma redução de 68,67%, e as passagens em pronto-socorro caíram de 238 para 130, uma variação de 45,38%. As reduções ocorreram no período em que o modelo já se encontrava incorporado à rotina institucional, configurando uma associação temporal favorável. Contudo, devido ao delineamento descritivo, à ausência de grupo de comparação e à impossibilidade de ajuste de fatores clínicos e contextuais, as variações observadas não puderam ser atribuídas exclusivamente à implantação do modelo. O estudo contribuiu ao sistematizar uma experiência organizacional de gestão de uma carteira de alto risco na saúde suplementar, oferecendo elementos para análise e adaptação em contextos institucionais semelhantes.

Palavras-chave: Coordenação do cuidado; Gestão de alto risco; Gestão populacional; Monitoramento pós-evento; Saúde suplementar.

16 de outubro de 2026

Monitoramento ambiental utilizando IoT e “webserver”

O monitoramento e controle de variáveis ambientais é um fator crítico na indústria, comércio e agricultura. O objetivo foi construir um sistema baseado em Internet das Coisas (IoT) para automação e controle ambiental remoto, utilizando sensores e atuadores de forma eficaz e flexível. Para isso, a umidade do ar foi selecionada como variável a ser monitorada e controlada. Desenvolveram-se módulos para sensoreamento e modificação das variáveis ambientais, juntamente com um servidor central para processar as informações coletadas. A arquitetura incluiu um sensor DHT-11, microcontrolador ATMEGA328, módulo Wi-Fi ESP-8266 e um Raspberry Pi como servidor web. Os testes de funcionamento foram realizados em um protótipo físico com ambiente isolado, onde um micro ventilador atuou no controle da umidade. O sistema demonstrou capacidade de coletar dados, responder a variações ambientais e controlar a umidade do ar dentro da faixa especificada, reduzindo-a por exaustão. Contudo, a redução da umidade por exaustão mostrou-se limitada pela umidade externa. Concluiu-se que o sistema cumpriu seu objetivo de monitorar e controlar variáveis ambientais de forma automatizada, oferecendo flexibilidade e arquitetura modular para diversas aplicações, como laboratórios e estufas, e promovendo a democratização do acesso à tecnologia no campo.

Palavras-chave: Automação; Controle; ESP-8266; Raspberry Pi; Wi-Fi.

16 de outubro de 2026

Cultura digital, automação e uso do CRM: um estudo de caso no mercado imobiliário.

A transformação digital ampliou a disponibilidade de sistemas de Customer Relationship Management (CRM), automação e inteligência artificial no processo comercial, mas sua apropriação estratégica não é automática. O estudo analisou como a cultura digital organizacional, a automação comercial e o uso do CRM influenciam a gestão e a performance comercial em uma organização do mercado imobiliário, investigando práticas de uso do CRM, fricções operacionais, percepções de corretores e liderança, e mecanismos de governança orientados a dados. Adotou-se abordagem mista, aplicada e descritiva, com questionários estruturados aplicados a 48 corretores e 4 profissionais de liderança, além de análise estatística descritiva, construção de índices sintéticos e análise temática. Os achados indicaram que o CRM está incorporado à rotina de acesso, mas não à produção consistente de dados. Observou-se convergência entre corretores e liderança quanto às fragilidades de registro e fragmentação por canais paralelos, embora com percepções distintas dos efeitos. O tempo de atuação não se relacionou linearmente com a maturidade digital, e o aumento da carga de oportunidades associou-se a maior dificuldade de acompanhamento manual. Como contribuição, propôs-se o framework GCOD (Governança Comercial Orientada a Dados), que integra CRM, inteligência analítica, orquestração comercial e governança contínua. Concluiu-se que a eficiência comercial depende da capacidade organizacional de integrar tecnologia, comportamento e governança para reduzir fricções, preservar a qualidade dos dados e orquestrar a atenção humana e automatizada ao longo da jornada do lead.

Palavras-chave: Automação comercial; CRM; Cultura de dados; Governança comercial; Transformação digital.

16 de outubro de 2026

Aplicações de Inteligência Artificial e Simulação Computacional na Formação de Preços e Gestão de Liquidez

O estudo, de caráter exploratório, investigou como técnicas de Inteligência Artificial e Simulação Computacional podem ser aplicadas à formação de preços com foco na gestão da liquidez empresarial. O objetivo foi propor e ilustrar um método de Precificação Dinâmica Adaptativa Orientada pelo Caixa, no qual a definição de preços dependeu de seus efeitos esperados sobre as vendas e, subsequentemente, sobre a trajetória do fluxo de caixa. Para isso, desenvolveu-se um caso hipotético com dados sintéticos de preços e vendas, um modelo preditivo de vendas em função do preço próprio e do preço médio da concorrência, um modelo de projeção de fluxo de caixa capaz de incorporar prazos de recebimento, inadimplência, custos transacionais, reposição de estoque e custos fixos, e um simulador computacional para avaliação de cenários competitivos. O processo de modelagem preditiva comparou diferentes algoritmos de aprendizado de máquina, sendo selecionada uma regressão linear com termos quadráticos e de interação por apresentar desempenho preditivo competitivo, boa capacidade de generalização e maior interpretabilidade. Os resultados das simulações indicaram que a abordagem proposta superou um cenário baseline de preço fixo sob a ótica da liquidez, produzindo trajetórias de caixa superiores na maior parte do horizonte analisado. Concluiu-se que a precificação pode ser tratada não apenas como um problema comercial, mas também como um problema de gestão do caixa, abrindo espaço para aplicações práticas e estudos futuros com dados reais, múltiplos produtos e métodos mais avançados de decisão sequencial.

Palavras-chave: Aprendizado de Máquina; Fluxo de Caixa; Precificação; Simulação Computacional; Tomada de Decisão.

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