A partir de 2 de agosto de 2026, a Comissão Europeia pode aplicar o AI Act da UE aos fornecedores de modelos de IA de uso geral, e multas passam a ser possíveis, segundo as orientações da Comissão e seu cronograma de implementação [1] [5]. Dias antes, o Omnibus Digital sobre IA, um regulamento de alteração, havia entrado em vigor em 27 de julho e adiado os prazos de alto risco para dezembro de 2027 e agosto de 2028 [3]. Para uma organização que implanta um grande modelo de linguagem (LLM) de um fornecedor, os deveres do fornecedor do modelo e os deveres próprios de quem o implanta são coisas diferentes.
Contexto
As regras do AI Act para modelos de IA de uso geral passaram a se aplicar em 2 de agosto de 2025. As diretrizes da Comissão listam os deveres de um fornecedor de modelo: documentação técnica para as autoridades e para o AI Office, informações para os desenvolvedores a jusante sobre as capacidades e limitações do modelo, uma política de direitos autorais, um resumo público do conteúdo de treinamento e um representante na UE para fornecedores estabelecidos fora da União [1]. As diretrizes consideram um modelo de uso geral quando ele é treinado com mais de 10^23 operações de ponto flutuante e pode gerar linguagem, imagens a partir de texto ou vídeo a partir de texto, e descrevem esse limite como indicativo. Presume-se que modelos treinados com mais de 10^25 operações apresentam risco sistêmico [1].
O que as fontes descrevem
O FAQ da Comissão traz três datas: 2 de agosto de 2025, quando as obrigações começam, com um período inicial de adequação para quem aderiu ao Código de Prática; 2 de agosto de 2026, quando começa a fiscalização plena, com possíveis multas; e 2 de agosto de 2027, quando os modelos já colocados no mercado antes da aplicação das regras precisam estar em conformidade [1]. O cronograma do AI Act Service Desk da Comissão afirma que a fiscalização dos modelos de IA de uso geral e das obrigações de transparência começa em 2 de agosto de 2026 [5]. Uma análise de um escritório de advocacia publicada em 24 de julho de 2026 descreve o arranjo anterior como um ano de carência para os signatários do Código de Prática para IA de Uso Geral, encerrado em 2 de agosto de 2026 [2].
Quanto ao Omnibus Digital, a situação é de adoção, e não de proposta. Uma análise de um escritório de advocacia e uma nota de pesquisa da Cloud Security Alliance relatam que o Regulamento (UE) 2026/1744 foi publicado no Jornal Oficial em 24 de julho de 2026 e entrou em vigor em 27 de julho de 2026 [3] [4]. Ele adia a data de aplicação para os sistemas de alto risco autônomos do Anexo III de 2 de agosto de 2026 para 2 de dezembro de 2027, e para a IA incorporada em produtos abrangidos pela legislação setorial de segurança (Anexo I) para 2 de agosto de 2028 [2] [3]. A página de cronograma da Comissão mostra as mesmas datas [5]. As demais obrigações seguem o calendário original, entre elas os deveres dos fornecedores de IA de uso geral, as práticas proibidas em vigor desde 2 de fevereiro de 2025 e os deveres de transparência do Artigo 50. Sistemas colocados no mercado antes de 2 de agosto de 2026 têm até 2 de dezembro de 2026 para cumprir o dever de marcação legível por máquina de mídia sintética [3] [4].
Para quem implanta, as fontes apontam deveres que ficam fora da documentação do fornecedor do modelo. Os fornecedores devem informar que uma pessoa está interagindo com um sistema de IA e marcar o conteúdo gerado por IA; quem implanta deve divulgar deepfakes, reconhecimento de emoções e categorização biométrica, e esses deveres alcançam organizações que operam chatbots com a própria marca e ferramentas de IA generativa [2]. O Omnibus abrandou o dever geral de letramento em IA, que passou a exigir medidas, e não um resultado específico de competência, enquanto quem implanta sistemas de alto risco mantém a exigência de competência do Artigo 26(2) [3].
A documentação de segurança dos fornecedores divide o trabalho de forma parecida. O modelo da Microsoft para IA generativa descreve três camadas: a plataforma de IA, o aplicativo de IA e o uso da IA. Ele afirma que a responsabilidade geralmente fica com a parte que executa a tarefa e que a divisão muda entre implantações de software como serviço, plataforma como serviço e infraestrutura como serviço [6]. Seu modelo separado para agentes autônomos acrescenta orquestração, ferramentas e ações, e memória. Nele, o cliente mantém a responsabilidade pelos dados, pelas identidades, pela aprovação humana de ações de alto impacto e pela prestação de contas sobre o uso aceitável em todos os tipos de implantação e, no caso de um agente construído sobre uma plataforma gerenciada, por suas instruções, pela escolha das ferramentas e pelas permissões de cada ferramenta [7]. A Microsoft diz que suas orientações são ilustrativas e não constituem conclusão jurídica [6]. Um post de 2023 no blog da Cloud Security Alliance havia proposto o mesmo formato para a IA generativa, com um fornecedor de serviço de IA e um usuário de serviço de IA, cabendo ao usuário a linhagem dos dados, a segurança da aplicação e os controles de prompt [8].
Implicações para as organizações
A fiscalização dos fornecedores de modelos não transfere ao fornecedor as obrigações da organização que implanta. A documentação do fornecedor e as informações para desenvolvedores a jusante são insumos para a avaliação que a própria organização faz de seus prompts, dados, permissões de ferramentas e tratamento das respostas. As fontes consultadas não definem quando quem implanta e faz fine-tuning ou modifica substancialmente um modelo passa a ser, ele próprio, um fornecedor; as diretrizes da Comissão são o lugar para verificar essa questão em cada caso.
Recomendações
- Liste cada LLM e agente em uso, o fornecedor e o tipo de implantação (software, plataforma ou hospedagem própria), já que a divisão de deveres depende disso.
- Registre quais deveres a documentação do fornecedor atribui ao cliente e trate os documentos do fornecedor como orientação, e não como contrato ou parecer jurídico.
- Verifique se os deveres de transparência do Artigo 50 se aplicam a chatbots ou a conteúdo gerado que a organização publica.
- No caso de agentes, revise as permissões das ferramentas, as etapas de aprovação humana e os registros, que o modelo da Microsoft deixa a cargo do cliente.
- Leia o curso da FireAI University sobre frameworks de segurança de IA e red teaming e o post do blog sobre responsabilidade compartilhada em LLMs.
Relevância para o FireAI
O FireAI é um firewall de rede para um único Mac, e não um produto de conformidade. Ele não avalia obrigações do AI Act, não classifica sistemas de IA e não emite nenhum tipo de atestado. O que ele pode mostrar é o lado de rede de uma ferramenta de LLM em um Mac. As regras por app permitem limitar um app de IA ou um assistente de programação aos destinos de que ele precisa, o aviso de primeira conexão pergunta antes que um app novo acesse um destino desconhecido, o mapa-múndi mostra para onde vai o tráfego de um app, e os alertas de envio sinalizam um envio grande e repentino para um país. O kill switch interrompe novas conexões. O FireAI não lê prompts nem respostas do modelo e não vê o que um agente faz dentro de um aplicativo.
Limitações
O FAQ e as páginas de cronograma da Comissão foram lidos sem data de publicação visível, e a página da Comissão não informa valores de multas. Os resumos do escritório de advocacia e da nota de pesquisa coincidem quanto às datas do Omnibus, mas o texto do próprio Jornal Oficial não foi consultado para esta matéria. As páginas da Microsoft são orientações de fornecedor para os próprios serviços, e o post da Cloud Security Alliance é uma proposta de 2023, então nenhum dos dois tem força legal. Nenhuma fonte lida aqui diz como as autoridades nacionais ou o AI Office usarão seus poderes na prática.
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