Inteligência artificial generativa na contratação eletrônica: desafios regulatórios na proteção de dados

Página do item simplificado
dc.contributor.advisorTeixeira, Tarcisio
dc.contributor.authorGomes, Estéfano Bentes
dc.contributor.bancaLêdo, Ana Paula Ruiz Silveira
dc.contributor.bancaPavão, Juliana Carvalho
dc.coverage.extent209 p.
dc.coverage.spatialLondrina
dc.date.accessioned2025-11-25T13:27:30Z
dc.date.available2025-11-25T13:27:30Z
dc.date.issued2025-08-20
dc.description.abstractEsta dissertação investiga a relação entre a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) e o uso de Inteligência Artificial Generativa (IA Gen) na contratação eletrônica, com ênfase nas decisões automatizadas aplicadas a esse contexto. O estudo analisa a suficiência da LGPD para regular práticas envolvendo IA Gen, considerando desafios como a opacidade algorítmica, a explicabilidade das decisões e a proteção dos direitos dos titulares de dados. A hipótese central é que a LGPD, em sua forma atual, apresenta possíveis lacunas na regulação dessas tecnologias, especialmente no que diz respeito à personalização, à discriminação algorítmica e ao consentimento informado. A pesquisa parte da compreensão técnica do funcionamento da IA generativa e das características das decisões automatizadas, relacionando essas dinâmicas com os dispositivos da LGPD aplicáveis à contratação eletrônica. A análise também expande para medidas e modelos complementares de regulação, como a atuação da ANPD, o Projeto de Lei 2338/2023, o Regulamento Europeu de Inteligência Artificial e a ISO 38507:2023. Para alcançar esse objetivo, a pesquisa adotou uma abordagem qualitativa, de caráter exploratório e descritivo, com método dedutivo e procedimentos documentais e bibliográficos. Além disso, a fundamentação teórica é sustentada por autores brasileiros especializados em direito e tecnologia (civil, consumidor, empresarial e digital), além de trabalhos acadêmicos e estudos comparativos com modelos internacionais. Ao final, busca-se compreender e contribuir para o debate sobre a (in)suficiência do marco regulatório vigente e indicar caminhos que fortaleçam a transparência, a explicabilidade e a responsabilização nas decisões automatizadas, promovendo maior equilíbrio entre inovação tecnológica e proteção de dados nas relações digitais
dc.description.abstractother1This dissertation investigates the relationship between the Brazilian General Data Protection Law (LGPD) and the use of Generative Artificial Intelligence (GenAI) in electronic contracting, with an emphasis on automated decision-making applied in this context. The study examines the adequacy of the LGPD in regulating practices involving GenAI, considering issues such as algorithmic opacity, decision explainability, and the protection of data subjects' rights. The central hypothesis is that the LGPD, in its current form, presents potential regulatory gaps concerning these technologies, especially regarding personalization, algorithmic discrimination, and informed consent. The research begins by examining the technical functioning of generative AI and the characteristics of automated decisions, linking these dynamics to LGPD provisions applicable to electronic contracts. The analysis also extends to complementary regulatory measures and frameworks, including the role of the Brazilian National Data Protection Authority (ANPD), Bill No. 2338/2023, the European Artificial Intelligence Regulation, and ISO 38507:2023. To achieve this objective, the research adopted a qualitative, exploratory, and descriptive approach, using a deductive method and documentary and bibliographical procedures. Furthermore, the theoretical foundation is supported by Brazilian authors specializing in law and technology (civil, consumer, corporate, and digital), as well as academic works and comparative studies with international models. Ultimately, the study seeks to understand and contribute to the debate on the (in)sufficiency of the current regulatory framework and to identify ways to strengthen transparency, explainability, and accountability in automated decisions, promoting a greater balance between technological innovation and data protection in digital relationships
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/19018
dc.language.isopor
dc.relation.departamentCESA - Departamento de Direito Privado
dc.relation.institutionnameUniversidade Estadual de Londrina - UEL
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Direito Negocial
dc.subjectInteligência Artificial Generativa
dc.subjectLGPD
dc.subjectContratação Eletrônica
dc.subjectDecisões Automatizadas
dc.subjectProteção de dados pessoais
dc.subjectRegulação
dc.subjectDireito digital
dc.subject.capesCiências Sociais Aplicadas - Direito
dc.subject.cnpqCiências Sociais Aplicadas - Direito
dc.subject.keywordsGenerative Artificial Intelligence
dc.subject.keywordsLGPD
dc.subject.keywordsElectronic Contracting
dc.subject.keywordsAutomated Decisions
dc.subject.keywordsRegulation
dc.subject.keywordsDigital law
dc.titleInteligência artificial generativa na contratação eletrônica: desafios regulatórios na proteção de dados
dc.title.alternativeGenerative artificial intelligence in electronic contracting: regulatory challenges in data protection
dc.typeDissertação
dcterms.educationLevelMestrado Acadêmico
dcterms.provenanceCentro de Estudos Sociais Aplicados

Arquivos

Pacote Original
Agora exibindo 1 - 2 de 2
Imagem de Miniatura
Nome:
CSA_DNE_Me_2025_Gomes_Estéfano_B.pdf
Tamanho:
1.69 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Texto completo ID. 194128
Baixar
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
CSA_DNE_Me_2025_Gomes_Estéfano_B_TERMO.pdf
Tamanho:
33.45 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Termo de autorização
Baixar
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
license.txt
Tamanho:
555 B
Formato:
Item-specific license agreed to upon submission
Descrição:
Baixar

Coleções

02 - Mestrado - Direito Negocial