O que é um AI Transparency Evidence Pack? Documentar a utilização de IA nas empresas
Um AI Transparency Evidence Pack é um pacote de provas de auditoria que relaciona o modelo utilizado, a finalidade, o prompt ou briefing, o momento de geração, a revisão humana, a verificação de…
Atualizado: 3 de setembro de 2026 · Categoria: Transparência da IA
O que é um AI Transparency Evidence Pack? Documentar a utilização de IA nas empresas
Um AI Transparency Evidence Pack é um pacote de provas de auditoria que relaciona o modelo utilizado, a finalidade, o prompt ou briefing, o momento de geração, a revisão humana, a verificação de direitos, a decisão de transparência e a versão publicada.
Índice- Resposta curta
- Porque importa?
- O que devem fazer as empresas?
- Como deve ser medido?
- Fontes
- Perguntas frequentes
Um AI Transparency Evidence Pack é um pacote de provas de auditoria que relaciona o modelo utilizado, a finalidade, o prompt ou briefing, o momento de geração, a revisão humana, a verificação de direitos, a decisão de transparência e a versão publicada.
Porque é importante?Dizer «utilizámos IA» não constitui, por si só, prova de auditoria. É preciso conseguir demonstrar posteriormente que modelo foi usado para que finalidade numa campanha, em que pontos uma pessoa decidiu, que resultado foi publicado e como se tomou a decisão de transparência.
O AI Transparency Evidence Pack não é um documento obrigatório definido com esse nome no AI Act. É o modelo de documentação da B10 para transformar as obrigações de transparência do artigo 50 e as necessidades de governação empresarial da IA em provas operacionais. Sobretudo para equipas que produzem muitas peças criativas, pretende responder, num único dossier, à pergunta «que versão foi publicada e porquê?».
O que devem fazer as empresas? Oito camadas de prova a incluir no Evidence Pack- Registo do caso de utilização: A finalidade empresarial e o processo em que o sistema de IA é utilizado.
- Informações do modelo e fornecedor: O nome e, se possível, a versão do serviço, modelo ou ferramenta de geração utilizado.
- Fonte dos dados de entrada: O prompt ou briefing, a origem dos dados carregados ou materiais de referência e a verificação de dados sensíveis.
- Registo dos resultados: Distinguir as principais versões geradas do ficheiro final efetivamente publicado.
- Supervisão humana: As verificações e alterações realizadas pela equipa ou pessoa que revê o conteúdo.
- Verificação de direitos: Verificações de marcas, direitos de autor, direitos de personalidade e utilização de imagens e som.
- Decisão de transparência: Avaliação da necessidade de rotulagem ou divulgação ao abrigo do artigo 50 ou das regras publicitárias aplicáveis.
- Histórico de publicação e alterações: Canal, data, URL ou peça criativa final e registos de correções ou remoções posteriores.
| Campo de prova | Registo interno obrigatório | Controlo |
|---|---|---|
| Caso de utilização | Finalidade + responsável pelo processo | Completo / incompleto |
| Modelo | Fornecedor + modelo/versão | Traçabilidade |
| Entrada | Briefing/prompt + fonte dos dados | Risco relativo a dados e direitos |
| Revisão humana | Verificador + data | Cobertura da revisão |
| Divulgação | Decisão + fundamentação + etiqueta aplicada | Completude da transparência |
| Produção final | Ficheiro publicado/URL | Correspondência da versão |
O objetivo prático não é produzir centenas de páginas para cada publicação assistida por IA. O detalhe das provas deve aumentar com o risco. Uma simples variação de imagem e um anúncio deepfake que imita uma pessoa real não devem ser geridos pelo mesmo padrão de prova.
Podem definir-se níveis mínimo e alargado de registo para o Evidence Pack. Num rascunho de texto de baixo risco, o caso de utilização, a ferramenta usada, a revisão humana e o registo da versão final podem bastar. Uma campanha com imagem de pessoa real, dados de clientes, afirmações de saúde ou financeiras, deepfakes, publicidade de grande alcance ou sensibilidade regulamentar deve conservar mais pormenores sobre dados de origem, direitos, fundamentação da transparência e cadeia de aprovação.
Uma característica essencial do pacote de provas é ligar o resultado final ao registo de decisões. Uma equipa pode gerar dezenas de variantes com IA; numa auditoria, importa demonstrar que ficheiro foi realmente publicado e que verificações foram feitas. Podem, por isso, incluir-se no Evidence Pack referências técnicas como o identificador da peça criativa, número de versão, hash do ficheiro ou URL de publicação.
O Evidence Pack também apoia a gestão de alterações. Se uma afirmação sobre o produto, imagem, divulgação ou regra de segmentação mudar após a publicação, deve preservar-se o histórico das versões antigas e novas. A empresa pode assim mostrar o estado atual do conteúdo e a evolução das decisões.
A responsabilidade pelo Evidence Pack deve ser definida antecipadamente. O marketing pode manter as peças criativas e briefings, a equipa técnica os sistemas e versões usados, e as equipas jurídica ou de conformidade as avaliações de transparência e direitos. Estas partes devem ligar-se por um identificador de caso comum em vez de permanecerem em sistemas separados. Numa auditoria ou litígio, pode assim usar-se um único registo rastreável, em vez de procurar provas posteriormente em emails, servidores de ficheiros e ferramentas de campanha.
Avaliação especializada
O AI Transparency Evidence Pack não é um documento normalizado obrigatório mencionado na legislação; é um modelo de governação para conservar de forma organizada decisões e provas sobre a utilização de IA pela empresa.
O valor reside na rastreabilidade, não no número de ficheiros: que utilização de IA serviu que finalidade, que modelo ou ferramenta foi usado, quem fez a revisão humana e como se tomou a decisão de transparência necessária.
Uma gestão correta de versões e ligações de provas reduz bastante a necessidade de procurar provas retrospectivamente em emails, servidores de ficheiros e ferramentas de campanha durante auditorias ou controlos internos.
A B10 pode conceber um AI Transparency Evidence Pack interno que ligue o inventário de utilização de IA, registos de modelos e ferramentas, aprovação humana, decisões de transparência e histórico de versões.
Conteúdos relacionados Fontes oficiais e primárias- Comissão Europeia – Orientações sobre transparência do artigo 50
- Comissão Europeia - Código de Prática sobre Transparência do Conteúdo Gerado por IA
- Regulamento Europeu da IA – Regulamento (UE) 2024/1689
O «AI Transparency Evidence Pack» é o modelo de governação da B10; não é um documento obrigatório definido com esse nome no AI Act.
Perguntas frequentes Porque é que isso é importante agora?Um AI Transparency Evidence Pack é um pacote de provas de auditoria que relaciona o modelo utilizado, a finalidade, o prompt ou briefing, o momento de geração, a revisão humana, a verificação de direitos, a decisão de transparência e a versão publicada.
O que as empresas devem primeiro verificar?Faça um inventário das práticas atuais e dos fluxos de dados e de trabalho.
Basta uma verificação pontual?Não. Os riscos de publicidade digital, dados, plataformas e reputação podem reaparecer à medida que mudam as campanhas, os vendedores, os algoritmos e a legislação. São, por isso, necessários acompanhamento periódico e manutenção de registos.
O que pode a B10 oferecer nesta área?A B10 Digital Agency pode conceber em conjunto o inventário de riscos digitais, o modelo de monitorização, a recolha técnica de dados, os relatórios, a análise de conteúdos e reputação e a criação de conjuntos de provas para as equipas de conformidade.