Agente de IA para Análise de Conformidade com a LGPD

11 de December de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que analisa documentos e processos de bureaus de crédito para garantir que estejam em conformidade com as exigências da LGPD.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos, consulta a documentos e demais requisitos funcionais para o Agente de IA de Análise de Conformidade com a LGPD. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é garantir que documentos e processos dos bureaus de crédito estejam sempre atualizados e em conformidade com as exigências da LGPD, identificando rapidamente áreas de não conformidade e sugerindo correções práticas.

2. Contexto e Problema

Problemas Específicos

O agente de IA precisa resolver as seguintes questões críticas relacionadas à conformidade com a LGPD:

  • Dificuldade em garantir que documentos e processos estejam sempre atualizados em relação às exigências da LGPD.
  • Falta de padronização na análise de conformidade, o que pode levar a erros ou omissões.
  • Necessidade de identificar rapidamente áreas de não conformidade e sugerir correções.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:

  • Garantir conformidade contínua com a LGPD para documentos e processos dos bureaus de crédito.
  • Reduzir o risco de penalidades e sanções devido a não conformidades não identificadas.
  • Aumentar a eficiência na identificação e correção de áreas de não conformidade.
  • Padronizar o processo de análise de conformidade, assegurando precisão e consistência.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para análise de conformidade com a LGPD processa documentos e processos de bureaus de crédito, identifica áreas de não conformidade e sugere ajustes práticos para garantir a conformidade contínua. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo na análise de conformidade com a LGPD.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 4 agentes de IA. O processo inicia com a normalização e extração de informações e termina com a geração de um plano de ação e ajustes detalhado.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.

Agentes Função Principal
Agente de Normalização e Extração de Informações LGPD (RF 1) Receber documentos e descrições de processos e converter tudo em um JSON padronizado com entidades LGPD necessárias para avaliação.
Agente de Avaliação de Conformidade LGPD para Bureaus de Crédito (RF 2) Avaliar a conformidade com a LGPD com base no JSON normalizado, produzindo uma matriz de conformidade artigo-a-artigo com status, riscos e controles requeridos.
Agente Gerador de Plano de Ação e Ajustes LGPD (RF 3) Transformar as não conformidades e parcialmente conformes em um plano de ação priorizado, detalhado e executável.
Agente de Consolidação e Registro de Auditoria (RF 4) Consolidar a avaliação e o plano de ação em um pacote final com trilha de auditoria, checagens de consistência e sumários para diferentes públicos.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho dos agentes quanto o resultado final que o cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Normalização e Extração de Informações LGPD

1.1 Tarefa do Agente

Receber documentos e descrições de processos dos bureaus de crédito e converter tudo em um JSON padronizado com entidades LGPD necessárias para avaliação.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo documentos e descrições de processos dos bureaus de crédito. Este material contém políticas, contratos, procedimentos e outros documentos relevantes para a conformidade com a LGPD.

# 2. Objetivo
Converter o material recebido em um JSON padronizado que contenha todas as entidades e informações necessárias para a avaliação de conformidade com a LGPD.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Identifique e classifique cada insumo por tipo de documento.
- Extraia e estruture finalidades de tratamento, categorias de dados, titulares e operações de tratamento.
- Determine bases legais prováveis por finalidade.
- Identifique papéis como controlador, operador e encarregado.
- Mapeie compartilhamentos e transferências internacionais.
- Extraia prazos de retenção e medidas de segurança.
- Gere evidências com citações e preencha metadados do documento.
- Registre lacunas de informação como perguntas objetivas.
- Não invente dados: quando ausente, marque como nulo e explique a lacuna.
- Saída obrigatória como JSON válido e consistente, apto para consumo pelo próximo agente.
1.3 Configurações do Agente

1.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente é o ponto de partida do fluxo e deve ser acionado pelo envio de documentos e descrições de processos via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo são documentos e descrições de processos em texto.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber documentos nos formatos: .pdf, .docx, .txt.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 100.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo as entidades LGPD normalizadas e estruturadas para avaliação.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "documentos_identificados": ["politica_privacidade", "contrato"],
      "processos_mapeados": "descrição dos processos",
      "finalidades": ["fin1", "fin2"],
      "bases_legais": ["art. 7 II", "art. 7 V"],
      "categorias_dados": ["dados pessoais", "dados sensíveis"],
      "titulares": ["clientes", "funcionários"],
      "papeis": ["controlador", "operador"],
      "operacoes_de_tratamento": ["coleta", "uso", "compartilhamento"],
      "terceiros_destinatarios": "",
      "transferencias_internacionais": "",
      "prazos_de_retenção": "",
      "medidas_de_seguranca": "",
      "evidencias_com_citacoes": "",
      "metadados_do_documento": {"id": "", "título": "", "versão": "", "data": "", "owner": ""},
      "lacunas_de_informacao": []
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 10.000 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

1.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Consulta documentos internos fornecidos pelo cliente.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

1.3.5 Memória

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Avaliação de Conformidade LGPD para Bureaus de Crédito (RF 2).

RF 2. Agente de Avaliação de Conformidade LGPD para Bureaus de Crédito

2.1 Tarefa do Agente

Avaliar a conformidade com a LGPD com base no JSON normalizado, produzindo uma matriz de conformidade artigo-a-artigo com status, riscos e controles requeridos.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON normalizado produzido pelo Agente de Normalização e Extração de Informações LGPD. Este JSON contém todas as informações necessárias para a avaliação de conformidade com a LGPD.

# 2. Objetivo
Avaliar a conformidade com a LGPD e produzir uma matriz de conformidade artigo-a-artigo com status, riscos e controles requeridos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Construa checklist mínimo por tema: bases legais, transparência, proteção ao crédito, direitos dos titulares, registro das operações, encarregado/DPO, segurança da informação, compartilhamento e contratos com terceiros e crianças/adolescentes.
- Para cada requisito, calcule status: conforme, parcialmente conforme, não conforme, não aplicável.
- Atribua severidade do risco e calcule score de risco.
- Proponha controles recomendados e defina prazos sugeridos.
- Aponte proprietário sugerido por tema.
- Gere sumário executivo com principais riscos.
- Inclua campo fontes legais citadas com lista de artigos e normas correlatas usadas na avaliação.
2.3 Configurações do Agente

2.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 1).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON normalizado contendo entidades LGPD.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 10.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo a matriz de conformidade artigo-a-artigo.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "matriz_conformidade": {
        "requisitos": ["art. 7", "art. 18"],
        "status_por_requisito": ["conforme", "não conforme"],
        "justificativas_evidenciadas": "",
        "severidade_risco": ["baixa", "alta"],
        "score_risco": [10, 80],
        "controles_recomendados": "",
        "prazos_sugeridos": ["180 dias", "30 dias"],
        "proprietario_sugerido": "",
        "dependencias": "",
        "sumario_executivo": "",
        "fontes_legais_citadas": ["art. 7", "art. 18"]
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Consulta documentos internos fornecidos pelo cliente.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente Gerador de Plano de Ação e Ajustes LGPD (RF 3).

RF 3. Agente Gerador de Plano de Ação e Ajustes LGPD

3.1 Tarefa do Agente

Transformar as não conformidades e parcialmente conformes em um plano de ação priorizado, detalhado e executável.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON matriz_conformidade produzido pelo Agente de Avaliação de Conformidade LGPD. Este JSON contém todas as não conformidades e parcialmente conformes identificadas.

# 2. Objetivo
Transformar as não conformidades e parcialmente conformes em um plano de ação priorizado, detalhado e executável.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Crie uma tarefa por cada requisito com status não conforme e, quando aplicável, por parcialmente conforme.
- Defina prioridade a partir de severidade e score.
- Inclua recomendações práticas e descreva passos sequenciais concretos e verificáveis.
- Defina critérios de aceite mensuráveis.
- Estime esforço padrão e inclua horas sugeridas.
- Inclua artefatos a produzir alinhados ao requisito.
- Referencie evidências e requisitos por id, garantindo rastreabilidade entre plano_acao e matriz_conformidade.
3.3 Configurações do Agente

3.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 2).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON matriz_conformidade.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 5.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo o plano de ação detalhado.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "plano_acao": {
        "task_id": "TSK-001",
        "titulo": "Ajuste de base legal",
        "descricao": "Realizar ajuste de base legal para scoring",
        "requisito_relacionado": "art. 7",
        "impacto": "",
        "prioridade": "P1",
        "severidade_herdada": "alta",
        "score_risco": "80",
        "owner_recomendado": "",
        "envolvidos": "",
        "passos_sequenciais": "",
        "artefatos_a_produzir": "",
        "criterios_de_aceite": "",
        "estimativa_esforco": "",
        "dependencias": "",
        "prazo_sugerido": "30 dias",
        "riscos_de_implantacao": "",
        "mitigacoes": "",
        "referencias_a_evidencias": ""
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Consulta documentos internos fornecidos pelo cliente.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação e Registro de Auditoria (RF 4).

RF 4. Agente de Consolidação e Registro de Auditoria

4.1 Tarefa do Agente

Consolidar a avaliação e o plano de ação em um pacote final com trilha de auditoria, checagens de consistência e sumários para diferentes públicos.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON matriz_conformidade e um JSON plano_acao provenientes dos agentes anteriores. Estes JSONs contêm a avaliação de conformidade e o plano de ação detalhado.

# 2. Objetivo
Consolidar a avaliação e o plano de ação em um pacote final com trilha de auditoria, checagens de consistência e sumários para diferentes públicos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Valide consistência: toda não conformidade deve ter ao menos uma tarefa.
- Calcule indicadores: % de requisitos conformes, contagem por severidade.
- Gere resumo executivo com principais riscos e roadmap.
- Construa audit_log com campos mínimos.
- Padronize identificadores: requisito_id, evidencia_id, task_id.
- Saída final deve manter referências cruzadas estáveis entre objetos e incluir seções separadas por público-alvo.
4.3 Configurações do Agente

4.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 3).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON matriz_conformidade e um JSON plano_acao.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input combinado de até 8.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um pacote final composto por um JSON consolidado e um relatório em markdown para stakeholders.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "resumo_executivo": "",
      "indicadores": "",
      "matriz_conformidade": "",
      "plano_acao": "",
      "mapa_de_rastreabilidade": "",
      "audit_log": ""
    } 
  • Número de caracteres esperado: O pacote final terá um tamanho aproximado de 10.000 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Consulta documentos internos fornecidos pelo cliente.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

4.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não são visíveis para agentes subsequentes.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O pacote final gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

© 2025 prototipe.ai. Todos os direitos reservados.