Da resistência inicial à atuação como estrategista da informação.

Confesso que demorei algum tempo para começar a utilizar inteligência artificial em minhas atividades profissionais.

Enquanto muitas pessoas do meu ciclo profissional já experimentavam ferramentas, testavam comandos e compartilhavam resultados, eu ainda observava tudo com certa distância. Não era apenas falta de tempo ou de conhecimento técnico. Eu tinha, de fato, alguns preconceitos ou, para ser mais preciso, conceitos prévios negativos já formados…

Parte de mim acreditava que os resultados seriam superficiais, pouco confiáveis ou genéricos demais para apoiar trabalhos técnicos. Também existiam crenças limitantes: talvez fosse complicado aprender; talvez essas ferramentas servissem apenas para produzir textos rápidos; talvez não fossem realmente úteis para atividades especializadas como a gestão de documentos.

Havia ainda uma preocupação legítima: como confiar em uma tecnologia capaz de produzir informações incorretas, descontextualizadas ou até completamente inventadas?

Algumas dessas preocupações continuam válidas. A inteligência artificial erra, apresenta vieses, pode produzir respostas falsas e precisa ser utilizada com responsabilidade. O que mudou foi a minha compreensão sobre o papel que ela deveria ocupar no meu trabalho.

Eu não precisava entregar minhas decisões à IA. Precisava aprender a utilizá-la como apoio para pensar, analisar, criar, organizar, comparar e produzir melhor.

Hoje, dificilmente realizo um trabalho sem algum tipo de apoio da inteligência artificial. Ela está presente na pesquisa inicial, na análise de informações, na estruturação de projetos, na preparação de materiais, na organização de ideias, na revisão de documentos e até no desenvolvimento de soluções que, alguns anos atrás, exigiriam equipes maiores, mais tempo e conhecimentos técnicos muito específicos.

Isso não significa que a IA passou a fazer o meu trabalho. Significa que aprendi a trabalhar com ela.

Talvez essa seja a pergunta mais repetida quando se discute o futuro da profissão. Também considero que seja uma das menos produtivas.

Precisamos parar de perguntar apenas se a inteligência artificial substituirá o arquivista.

Essa pergunta costuma gerar ansiedade, medo e resistência, mas raramente contribui para uma reflexão mais profunda. Ela leva o debate para um lugar superficial, como se

existissem apenas duas possibilidades: ou a profissão continua exatamente como está, ou desaparece completamente.

A realidade é mais complexa.

A inteligência artificial provavelmente substituirá algumas tarefas atualmente realizadas por arquivistas, principalmente atividades repetitivas, operacionais, padronizadas e baseadas em grandes volumes de informação. Ao mesmo tempo, criará novas possibilidades de atuação, aumentará a capacidade de análise dos profissionais e tornará viáveis projetos que antes seriam caros, lentos ou tecnicamente difíceis.

Por isso, talvez a pergunta mais adequada seja:

Como a inteligência artificial transformará o trabalho do arquivista e qual papel queremos ocupar nessa transformação?

Essa mudança de pergunta é importante. Em vez de nos colocarmos como espectadores de uma tecnologia que ameaça chegar, passamos a nos posicionar como profissionais capazes de participar de sua implantação, definir requisitos, estabelecer limites e orientar sua utilização.

O próprio projeto internacional InterPARES Trust AI tem entre seus objetivos identificar tecnologias de IA aplicáveis aos desafios dos documentos e arquivos, avaliar seus benefícios e riscos e assegurar que os princípios arquivísticos contribuam para o desenvolvimento de uma IA responsável (INTERPARES TRUST AI, 2024).

Portanto, a discussão não deve ser sobre a permanência ou o desaparecimento do arquivista. Deve ser sobre seu posicionamento diante de uma transformação que já está acontecendo.

A inteligência artificial pode reconhecer textos, identificar padrões, extrair informações, produzir resumos e sugerir classificações, mas ela não compreende automaticamente o contexto institucional no qual os documentos foram produzidos. Ela não conhece, por si mesma, as funções e atividades de uma organização. Também não entende integralmente o valor administrativo, jurídico, fiscal, probatório ou histórico de um documento.

É justamente nesse ponto que a atuação do arquivista se torna ainda mais necessária. Princípios como proveniência, organicidade, autenticidade, integridade, contexto de produção, cadeia de custódia, classificação, avaliação, temporalidade e preservação continuam fundamentais. A tecnologia não elimina esses princípios. Ao contrário: quanto maior for a capacidade de automação, maior deverá ser o cuidado com as regras que orientam essa automação.

O e-ARQ Brasil estabelece requisitos para que documentos arquivísticos sejam produzidos e mantidos com confiabilidade, autenticidade e acessibilidade. O modelo abrange as operações da gestão arquivística desde a produção e captura até a destinação final (CONARQ, 2022). Isso significa que uma solução baseada em inteligência artificial não

pode atuar à margem do programa de gestão documental. Ela deve respeitar os requisitos, instrumentos, responsabilidades e controles definidos pela instituição.

Uma inteligência artificial aplicada sobre documentos desorganizados poderá apenas automatizar a desorganização. Se uma instituição não possui plano de classificação, tabela de temporalidade, padrões de metadados, responsabilidades definidas e processos documentais minimamente estruturados, a adoção de IA não resolverá o problema por mágica. Ela poderá até tornar os erros mais rápidos, mais abrangentes e menos perceptíveis.

Antes de automatizar, portanto, ou até concomitantemente, visto a ansiedade do fazer…, é necessário compreender, organizar e governar.

A inteligência artificial pode reconhecer textos, identificar padrões, extrair informações, produzir resumos e sugerir classificações, mas ela não compreende automaticamente o contexto institucional no qual os documentos foram produzidos. Ela não conhece, por si mesma, as funções e atividades de uma organização. Também não entende integralmente o valor administrativo, jurídico, fiscal, probatório ou histórico de um documento.

É justamente nesse ponto que a atuação do arquivista se torna ainda mais necessária. Princípios como proveniência, organicidade, autenticidade, integridade, contexto de produção, cadeia de custódia, classificação, avaliação, temporalidade e preservação continuam fundamentais. A tecnologia não elimina esses princípios. Ao contrário: quanto maior for a capacidade de automação, maior deverá ser o cuidado com as regras que orientam essa automação.

O e-ARQ Brasil estabelece requisitos para que documentos arquivísticos sejam produzidos e mantidos com confiabilidade, autenticidade e acessibilidade. O modelo abrange as operações da gestão arquivística desde a produção e captura até a destinação final (CONARQ, 2022). Isso significa que uma solução baseada em inteligência artificial não

pode atuar à margem do programa de gestão documental. Ela deve respeitar os requisitos, instrumentos, responsabilidades e controles definidos pela instituição.

Uma inteligência artificial aplicada sobre documentos desorganizados poderá apenas automatizar a desorganização. Se uma instituição não possui plano de classificação, tabela de temporalidade, padrões de metadados, responsabilidades definidas e processos documentais minimamente estruturados, a adoção de IA não resolverá o problema por mágica. Ela poderá até tornar os erros mais rápidos, mais abrangentes e menos perceptíveis.

Antes de automatizar, portanto, ou até concomitantemente, visto a ansiedade do fazer…, é necessário compreender, organizar e governar.

As possibilidades vão muito além da produção de textos. A IA pode apoiar diferentes etapas da gestão de documentos e da informação.

Na produção e captura documental, pode ajudar a:

• identificar espécies e tipologias documentais;
• verificar a presença de metadados obrigatórios;
• detectar duplicidades;
• reconhecer informações ausentes;
• sugerir a vinculação do documento ao processo ou dossiê correspondente;
• identificar versões conflitantes;
• apontar documentos produzidos fora dos padrões estabelecidos.

Na classificação, pode analisar conteúdos e sugerir códigos do plano de classificação. Também pode agrupar documentos semelhantes, identificar possíveis séries documentais e apontar relações entre documentos produzidos no desenvolvimento de uma mesma função.

Isso não significa classificar documentos somente por assunto ou aceitar automaticamente a recomendação do sistema. A classificação arquivística está relacionada às funções e atividades da instituição. A IA pode apresentar uma sugestão, mas essa sugestão precisa estar fundamentada nos instrumentos de gestão e ser validada pelo profissional.

Na indexação, a inteligência artificial pode extrair nomes, datas, números de processos, localidades, assuntos, instituições, identificadores e outros elementos relevantes. Em grandes projetos de digitalização, essa capacidade pode reduzir significativamente o esforço empregado na digitação manual dos índices.

Ela também pode auxiliar na geração e na conferência de metadados, identificar inconsistências, sugerir preenchimentos e localizar registros fora dos padrões estabelecidos. O e-ARQ Brasil dedica atenção específica aos metadados associados aos documentos, agentes, classes, eventos de gestão, componentes digitais e eventos de preservação (CONARQ, 2022).

Na avaliação documental, a IA pode relacionar documentos aos prazos definidos na tabela de temporalidade, identificar conjuntos sem cobertura nos instrumentos existentes, produzir listagens preliminares e sinalizar documentos que podem estar sujeitos a impedimentos jurídicos ou administrativos.

Entretanto, decisões de eliminação não devem ser transferidas integralmente para um algoritmo. A destinação documental possui consequências jurídicas, administrativas, sociais e históricas. A IA pode apoiar a análise, mas a decisão precisa permanecer vinculada aos instrumentos aprovados, às instâncias competentes e à supervisão humana.

Uma das aplicações que considero mais promissoras está na análise de dados relacionados à gestão documental.

O arquivista pode utilizar IA para criar dashboards capazes de demonstrar:

• o volume de documentos produzidos por unidade;
• o crescimento do acervo físico e digital;
• a quantidade de documentos aguardando classificação;
• os prazos de guarda próximos do vencimento;
• a taxa de recuperação da informação;
• o tempo médio de atendimento;
• a quantidade de documentos digitalizados;
• os índices de erro na indexação;
• os custos de armazenamento;
• os resultados de projetos de eliminação;
• os riscos relacionados à preservação digital;
• o desempenho de fornecedores e equipes.

Mais do que produzir gráficos, a IA pode ajudar a interpretar os indicadores. Pode identificar tendências, comparar períodos, detectar anomalias, realizar projeções e apresentar cenários para apoiar a tomada de decisão.

Com isso, o arquivista deixa de apresentar somente quantidades de caixas, metros lineares ou documentos digitalizados. Ele passa a demonstrar impactos, riscos, custos, resultados e oportunidades de melhoria.

Essa mudança é fundamental para que o arquivista seja percebido não apenas como responsável pelo arquivo, mas como profissional capaz de gerar inteligência para a organização.

Durante muito tempo, a imagem do arquivista esteve excessivamente associada às atividades realizadas depois que os documentos já haviam sido produzidos: receber, organizar, descrever, guardar, localizar e destinar.

Essas atividades continuam importantes, mas já não representam toda a extensão da profissão.

O arquivista precisa participar das decisões antes da produção dos documentos, desde o planejamento dos sistemas, a modelagem dos processos e a definição dos requisitos de informação. Deve contribuir para decidir quais documentos precisam ser produzidos, quais evidências devem ser capturadas, quais metadados serão obrigatórios, quem poderá acessar as informações e por quanto tempo elas deverão ser preservadas.

A ISO 15489-1 destaca a necessidade de analisar continuamente o contexto institucional, as atividades e os requisitos relacionados aos documentos (ISO, 2016). Em complemento, as orientações da ISO sobre avaliação ressaltam que ela deve ser compreendida como instrumento estratégico e proativo, fundamentado na análise das atividades, do contexto e dos riscos organizacionais (ISO/TC 46/SC 11, 2019).

Essa perspectiva amplia significativamente o espaço de atuação do arquivista. Como estrategista, ele pode:

• transformar dados documentais em informações para a tomada de decisão;
• antecipar riscos jurídicos, administrativos e informacionais;
• apoiar o planejamento da transformação digital;
• definir requisitos para aquisição ou desenvolvimento de sistemas;
• participar da governança de dados e da governança de IA;
• identificar oportunidades de automação;
• avaliar custos de guarda, digitalização e preservação;
• propor indicadores de desempenho;
• planejar políticas de acesso e proteção;
• contribuir para a continuidade dos negócios;
• demonstrar como os documentos sustentam decisões, direitos e responsabilidades.

O arquivista estrategista não espera que os problemas documentais apareçam para depois tentar corrigi-los. Ele analisa processos, identifica riscos e atua preventivamente. Também não se limita a informar que determinado acervo ocupa milhares de caixas. Ele demonstra quanto custa manter esse acervo, quais documentos ainda possuem valor, quais riscos estão associados à sua conservação, quanto pode ser economizado e quais decisões precisam ser tomadas.

Em vez de apresentar somente atividades executadas, passa a apresentar resultados alcançados. A inteligência artificial potencializa essa atuação porque permite processar grandes volumes de dados, construir cenários e produzir análises em menos tempo. Mas é o conhecimento do arquivista que transforma os resultados tecnológicos em decisões coerentes com as funções, os riscos e os objetivos da organização.

Outra possibilidade é a criação de aplicativos simples para apoiar diagnósticos e projetos de gestão documental. Atualmente, mesmo profissionais com pouco conhecimento de

programação conseguem, com o apoio da IA, desenvolver protótipos, formulários inteligentes, painéis e pequenas aplicações.

Um arquivista pode criar, por exemplo:

• aplicativo para diagnóstico da situação dos arquivos;
• ferramenta para levantamento de massas documentais;
• formulário para avaliação da maturidade em gestão documental;
• sistema de identificação de riscos;
• calculadora de custos de guarda e digitalização;
• instrumento para levantamento de espécies e tipologias;
• aplicação para consulta ao plano de classificação e à tabela de temporalidade;
• assistente interno para orientar procedimentos de arquivamento;
• ferramenta para acompanhamento de transferências e recolhimentos;
• painel para controle de projetos de tratamento documental.

A IA pode ajudar a definir as perguntas, organizar os critérios de avaliação, criar fórmulas, gerar códigos e construir a interface inicial.

O conhecimento arquivístico, entretanto, continua sendo indispensável. A tecnologia pode ajudar a construir o aplicativo, mas cabe ao profissional definir o que deve ser perguntado, quais dados precisam ser coletados, como as respostas serão interpretadas e quais decisões poderão decorrer daquele diagnóstico.

Mais uma vez, o diferencial não está apenas em operar a ferramenta. Está em compreender o problema e formular uma solução estratégica.

A qualidade dos resultados de uma inteligência artificial depende diretamente da qualidade das informações às quais ela tem acesso.

Documentos sem classificação, metadados inconsistentes, versões conflitantes, bases desatualizadas e informações sem contexto reduzem a confiabilidade dos resultados. Por isso, o arquivista assume uma função estratégica como curador de documentos, dados e contextos.

Ele pode atuar:

• na seleção das fontes que alimentarão os sistemas;
• na definição dos metadados;
• na organização das bases de conhecimento;
• no controle de versões;
• na definição das permissões;
• na validação dos resultados;
• no registro das decisões;
• na preservação das evidências produzidas.

O Conselho Internacional de Arquivos apresenta aplicações de IA relacionadas à transcrição de documentos manuscritos, ao reconhecimento de entidades, à descrição e ao acesso inteligente aos acervos. Essas experiências mostram que a IA pode ampliar o acesso, mas precisa ser incorporada com conhecimento do contexto e das funções arquivísticas (ICA, 2025).

O arquivista também deverá ajudar a estabelecer diferentes níveis de supervisão. Em atividades de baixo risco, a IA poderá executar rotinas previamente definidas, com monitoramento periódico. Em atividades intermediárias, poderá apresentar sugestões que deverão ser confirmadas pelo profissional. Nas decisões críticas, a validação humana deverá ser obrigatória e registrada.

A recomendação da UNESCO sobre ética da inteligência artificial destaca princípios como transparência, responsabilidade, proteção dos direitos humanos e supervisão humana (UNESCO, 2021). Da mesma forma, o AI Risk Management Framework do NIST associa a confiabilidade dos sistemas de IA a características como segurança, transparência, explicabilidade, privacidade, responsabilidade e controle de vieses (NIST, 2023).

Esses elementos dialogam diretamente com o conhecimento arquivístico sobre autenticidade, contexto, rastreabilidade e responsabilidade. O arquivista, portanto, não deve ser apenas usuário da ferramenta. Precisa participar da sua governança.

A utilização de inteligência artificial em documentos institucionais exige especial atenção à proteção de dados pessoais. Não se deve inserir documentos sigilosos, dados sensíveis, informações estratégicas ou dados pessoais em qualquer plataforma sem conhecer as condições de tratamento, armazenamento e compartilhamento dessas informações.

A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais aplica-se às operações realizadas em meios físicos e digitais e estabelece princípios como finalidade, adequação, necessidade, segurança, prevenção, transparência e responsabilização (BRASIL, 2018).

Nesse contexto, o arquivista pode contribuir para responder questões fundamentais:

• Quais documentos podem ser processados pela ferramenta?
• Existem dados pessoais ou informações sigilosas?
• Onde os dados serão armazenados?
• As informações serão utilizadas para treinar modelos?
• Quem poderá acessar os resultados?
• Por quanto tempo os registros permanecerão disponíveis?
• Como será realizada a exclusão?
• Há contrato, política institucional ou avaliação de risco?
• É possível utilizar um ambiente corporativo controlado?
• Como registrar incidentes e corrigir resultados inadequados?

O uso responsável da IA começa antes de enviar o primeiro documento para uma plataforma.

Há ainda uma questão que precisa fazer parte do debate arquivístico: o uso da inteligência artificial também gera registros. Prompts, respostas, relatórios, versões, logs, parâmetros, fontes consultadas e validações humanas podem constituir evidências de atividades e decisões institucionais. Se uma resposta produzida por IA for utilizada para instruir um processo, fundamentar uma decisão ou produzir um ato administrativo, será necessário avaliar sua captura como documento arquivístico.

Quem validou aquela resposta? Qual ferramenta foi utilizada? Quais documentos serviram como fonte? Qual versão do modelo produziu o resultado? Houve alteração posterior? Por quanto tempo esse registro deverá ser mantido?

Nem toda interação com uma IA precisa ser preservada. Mas algumas delas certamente precisarão ser gerenciadas. Essa discussão aproxima a inteligência artificial de temas como autenticidade, rastreabilidade, responsabilização, transparência e cadeia de custódia, assuntos nos quais o arquivista possui muito a contribuir.

O arquivista não precisa necessariamente se transformar em programador ou cientista de dados, mas terá de desenvolver novas competências. Precisará compreender como as ferramentas funcionam, elaborar boas instruções, avaliar criticamente respostas, reconhecer vieses, testar resultados, estruturar dados, interpretar indicadores e dialogar com profissionais de tecnologia. Também será necessário conhecer temas como governança da informação, proteção de dados, segurança, automação de processos e governança de IA.

O módulo introdutório desenvolvido pelo InterPARES Trust AI para profissionais de arquivo foi criado justamente para capacitá-los a utilizar a inteligência artificial de forma efetiva no trabalho arquivístico (FEWSTER; ARIAS-HERNANDEZ, 2024). Mais importante do que aprender a usar uma ferramenta específica será desenvolver a capacidade de identificar problemas e desenhar soluções confiáveis. Ferramentas mudam. Plataformas desaparecem. Modelos são atualizados. O conhecimento sobre os processos, os documentos, os riscos e os objetivos institucionais permanece como principal diferencial do profissional.

É preciso começar

Minha resistência inicial não desapareceu porque encontrei uma tecnologia perfeita. Ela desapareceu quando comecei a experimentar. Foi utilizando, errando, revisando, comparando e ajustando que compreendi melhor tanto o potencial quanto os limites da inteligência artificial. Percebi que o conhecimento técnico do profissional não perde valor quando ele utiliza IA. Na verdade, é esse conhecimento que permite avaliar se o resultado produzido é adequado, incompleto ou simplesmente errado.

Quem conhece pouco sobre determinado assunto tende a aceitar respostas aparentemente bem escritas. Quem domina o tema consegue questionar, corrigir, aprofundar e transformar

a resposta inicial em algo realmente útil. Por isso, o melhor caminho talvez não seja começar por grandes projetos. Pode ser mais produtivo escolher uma atividade concreta, de baixo risco, e experimentar. Analise uma planilha. Estruture um indicador. Construa um pequeno dashboard. Teste a extração de metadados. Elabore um formulário de diagnóstico. Compare sugestões de classificação. Desenvolva o protótipo de um aplicativo. Registre os erros encontrados e estabeleça critérios de validação.

A experiência prática ajuda a substituir tanto o medo exagerado quanto o entusiasmo ingênuo por uma compreensão mais madura da tecnologia.

A inteligência artificial não define o futuro da Arquivologia. Esse futuro será determinado pela forma como os arquivistas decidirem participar dessa transformação. Podemos permanecer apenas discutindo se seremos substituídos, ou podemos ocupar os espaços em que estão sendo definidos os sistemas, os processos, os critérios, os riscos, os metadados, as responsabilidades e as formas de preservar as evidências produzidas por pessoas e máquinas.

O Plano Estratégico 2025–2029 do Conselho Internacional de Arquivos reafirma que arquivos e documentos confiáveis são ativos essenciais para a memória, a transparência e a responsabilização das instituições e da sociedade (ICA, 2025). Na era da inteligência artificial, essa função se torna ainda mais relevante. O arquivista que aprender a trabalhar com IA não deixará de ser arquivista. Continuará defendendo o contexto, a autenticidade, a organicidade, o acesso, a preservação e os direitos relacionados aos documentos. A diferença é que poderá fazer isso utilizando novas ferramentas, produzindo análises mais qualificadas e ocupando espaços mais estratégicos.

Talvez a pergunta já não seja se a inteligência artificial conseguirá realizar parte do trabalho arquivístico. Ela já consegue. As perguntas que precisamos explorar são outras:

Quais atividades podem ser automatizadas com segurança? Como validar uma classificação sugerida por IA? Como construir indicadores capazes de demonstrar o valor da gestão documental? Como preservar registros gerados por sistemas inteligentes? Qual deve ser a participação do arquivista na governança desses sistemas?

Cada uma dessas perguntas abre um novo campo de estudo, experimentação e atuação profissional. A inteligência artificial não encerra a discussão sobre o futuro dos arquivos. Ela inaugura uma nova etapa. E, nessa nova etapa, o arquivista não deve ocupar apenas o papel de operador, guardião ou supervisor. Deve atuar como estrategista: alguém capaz de compreender os documentos, interpretar os dados, antecipar riscos, orientar tecnologias e transformar informação confiável em melhores decisões.

O futuro não será apenas dos profissionais que souberem utilizar inteligência artificial. Será daqueles que souberem decidir onde, como, por que e com quais limites ela deverá ser utilizada. É justamente nesse lugar que o arquivista precisa estar.

BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais. Brasília, DF: Presidência da República, 2018. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil03/ato2015-2018/2018/lei/L13709compilado.htm. Acesso em: 24 ago. 2026.

CONSELHO INTERNACIONAL DE ARQUIVOS — ICA. AI and Archival Practice: On-Line Tutorials. Paris: ICA, 2025. Disponível em: https://www.ica.org/resource/ai-and-archival-practice-on-line-tutorials/. Acesso em: 24 ago. 2026.

CONSELHO INTERNACIONAL DE ARQUIVOS — ICA. Strategic Plan 2025–2029. Paris: ICA, 2025. Disponível em: https://www.ica.org/app/uploads/2025/07/ICA-Strategic-Plan_2025-2029.pdf. Acesso em: 24 ago. 2026.

CONSELHO NACIONAL DE ARQUIVOS — CONARQ. e-ARQ Brasil: Modelo de Requisitos para Sistemas Informatizados de Gestão Arquivística de Documentos. Versão 2. Rio de Janeiro: Arquivo Nacional, 2022. Disponível em: https://www.gov.br/conarq/pt-br/centrais-de-conteudo/publicacoes/EARQV203MAI2022.pdf/

@@download/file. Acesso em: 24 ago. 2026.

FEWSTER, Kaila; ARIAS-HERNANDEZ, Richard. Teachable AI for the Archival Professions – Module 1: Introduction to Artificial Intelligence for the Archival Professions. InterPARES Trust AI, 2024. Disponível em: https://interparestrustai.org/assets/public/dissemination/AD01Module1v1120241018.

pdf. Acesso em: 24 ago. 2026.

INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION — ISO. ISO 15489-1:2016: Information and documentation — Records management — Part 1: Concepts and principles. Geneva: ISO, 2016. Disponível em: https://www.iso.org/standard/62542.html. Acesso em: 24 ago. 2026.

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INTERPARES TRUST AI. Artificial Intelligence for the Trustworthiness of Records and Archives. Vancouver: University of British Columbia, 2024. Disponível em: https://interparestrustai.org/. Acesso em: 24 ago. 2026.

NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY — NIST. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). Gaithersburg: NIST, 2023. Disponível em: https://www.nist.gov/publications/artificial-intelligence-risk-management-framework-ai-rmf-10 . Acesso em: 24 ago. 2026.

UNITED NATIONS EDUCATIONAL, SCIENTIFIC AND CULTURAL ORGANIZATION — UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Paris: UNESCO, 2021. Disponível em: https://www.unesco.org/en/legal-affairs/recommendation-ethics-artificial-intelligence. Acesso em: 24 ago. 2026.

*Pablo Soledade é arquivista, mestre e doutorando em Ciência da Informação pela Universidade Federal da Bahia (UFBA). Diretor do Instituto Escola GDI, atua como consultor sênior, professor e coordenador de MBAs nas áreas de gestão documental, preservação digital e inteligência artificial aplicada.