Todo framework de governança de IA — LGPD, ISO/IEC 42001, EU AI Act, NIST AI RMF — pressupõe a mesma coisa logo no primeiro passo: que a organização saiba quais sistemas de IA ela usa. Nenhum deles chama isso de AI-BOM, e nenhum deles funciona sem.
É o documento mais pedido e menos existente. Quando um auditor pergunta “me mostre a relação de sistemas de IA em uso”, a resposta mais comum é uma planilha montada na semana anterior, com as cinco ferramentas de que alguém se lembrou. Este guia é sobre como montar uma que se sustente.
O que é, e o que não é
AI-BOM (AI Bill of Materials) é o inventário estruturado dos sistemas de IA que a organização usa, contrata ou constrói. O nome vem por analogia ao SBOM, a lista de componentes de um software, mas o objeto é diferente: o SBOM descreve de que um sistema é feito; o AI-BOM descreve o que um sistema faz, com que dado, e quem responde por ele.
| Inventário de software | AI-BOM | |
|---|---|---|
| Pergunta que responde | O que está instalado nas máquinas? | O que gera, decide ou processa, com base em quê? |
| Fonte típica | Agente de inventário, MDM, licenciamento | Detecção de uso + contratos + declaração das áreas |
| Enxerga SaaS via navegador | Não | Sim — é onde está a maior parte |
| Enxerga IA embutida em ferramenta aprovada | Não | Sim, e é o caso mais esquecido |
| Campo central | Versão e licença | Finalidade, dado tratado e responsável |
A linha que mais surpreende é a penúltima. Uma parcela relevante da IA em uso numa empresa não foi contratada como IA: é um recurso que um fornecedor já aprovado ligou numa atualização — transcrição de reunião, resumo de e-mail, autocompletar. O inventário de fornecedores continua correto, e o inventário de tratamento silenciosamente deixa de estar.
Os campos que importam
Um AI-BOM útil cabe em uma tabela. O erro comum é o oposto do que se imagina: não é registrar de menos, é criar quarenta campos que ninguém preenche. Estes são os que sustentam uma auditoria:
| Campo | Por que existe |
|---|---|
| Nome e fornecedor | Identificação. Parece óbvio, mas 'IA do jurídico' não é registro. |
| Tipo | Ferramenta de terceiro, modelo, agente, pipeline ou integração — o controle aplicável muda. |
| Finalidade de negócio | É o que liga o sistema à base legal na LGPD e ao objetivo de gestão na ISO 42001. |
| Dados de entrada | Se há dado pessoal, e se há dado sensível. Determina praticamente todo o resto. |
| Dados de saída | Onde o resultado é usado — e se ele alimenta decisão sobre pessoas. |
| Área e responsável nomeado | Sem nome de pessoa, não há responsabilidade. Só 'a área de TI' não sobrevive a auditoria. |
| Jurisdição de processamento | Dispara a análise de transferência internacional (art. 33 da LGPD). |
| Uso para treinamento | Diferença central entre plano gratuito e corporativo da mesma ferramenta. |
| Nível de risco | Prioriza. Sem classificação, todo item tem o mesmo peso e nada é tratado. |
| Status | Em avaliação, aprovado, restrito, proibido, descontinuado. |
| Última verificação | Um inventário sem data de verificação é uma afirmação, não uma evidência. |
Se você trabalha com o EU AI Act no radar, acrescente a categoria de risco do regulamento; se com ISO/IEC 42001, acrescente o vínculo com a avaliação de impacto do sistema. Ambos são derivações dos campos acima, não campos novos.
De onde vêm os dados
Nenhuma fonte sozinha cobre o inventário. As quatro, combinadas, cobrem:
- Detecção técnica. Agente no endpoint, logs de NGFW/SSE/SIEM ou extensão de navegador. É a única fonte que encontra o que ninguém declarou — e é justamente o que mais importa. Ver o guia sobre Shadow AI.
- Financeiro e compras. Cartão corporativo e contratos revelam a IA paga pelas áreas de negócio, que raramente passa pela TI.
- Declaração das áreas. Um formulário curto por gestor. Captura contexto que nenhuma detecção captura: para que serve, quem depende, que dado entra.
- Revisão de fornecedores existentes. Quais dos sistemas já aprovados ganharam recurso de IA desde a última avaliação. É a fonte mais trabalhosa e a que mais achado produz.
A ordem importa: comece pela detecção técnica, não pelo formulário. Formulário enviado antes da detecção volta com a lista do que as pessoas acham aceitável declarar. Enviado depois, com a lista do que já foi detectado em mãos, a conversa muda de “o que vocês usam?” para “encontramos isto, nos ajude a entender para que serve” — que é uma pergunta muito mais fácil de responder com honestidade.
A ordem de montagem
Um AI-BOM completo no primeiro mês é ficção. O que funciona é uma sequência em que cada etapa entrega valor sozinha:
- Semanas 1–2 — Descoberta bruta. Ligue a detecção e deixe rodar sem julgar nada. O produto desta fase é uma lista de domínios e ferramentas com frequência de uso, não um inventário.
- Semanas 3–4 — Triagem por risco. Cruze a lista com um catálogo classificado e trate primeiro o que é crítico e alto. O catálogo público serve como ponto de partida.
- Mês 2 — Contexto de negócio. Leve a lista triada aos gestores e preencha finalidade, responsável e dados tratados. Só aqui vira AI-BOM.
- Mês 3 — Amarração regulatória. Ligue cada item à base legal, ao registro de operações (ROPA) e aos controles do framework adotado.
- Contínuo — Manutenção. Descoberta automática, revisão editorial trimestral, e uma regra: ferramenta nova detectada gera tarefa com dono e prazo, não linha em relatório.
Onde o AI-BOM encaixa em cada framework
| Framework | Como o inventário aparece |
|---|---|
| LGPD | É o insumo do registro de operações de tratamento (art. 37) e a única forma de responder ao titular sobre compartilhamento (art. 18). |
| ISO/IEC 42001 | Sustenta os controles de recursos para sistemas de IA e de ciclo de vida — não há como demonstrar gestão do ciclo de vida de sistemas que não estão listados. |
| EU AI Act | Pré-requisito da classificação por faixa de risco: só é possível enquadrar o que se sabe que existe. |
| NIST AI RMF | A função Map, primeira do framework, é essencialmente o exercício de inventariar e contextualizar. |
| ISO 27001 | Sistemas de IA são ativos de informação e fornecedores; entram na gestão de ativos e na de terceiros. |
É por isso que vale montar um só, bem feito, em vez de um artefato por framework: o mesmo inventário responde a todos, com projeções diferentes.
Quatro erros que custam caro
- Inventariar só o que foi contratado. Deixa de fora exatamente a parte de risco: o que entrou sem passar por ninguém.
- Parar no nome da ferramenta.“ChatGPT” não é registro. Conta pessoal e plano corporativo da mesma ferramenta têm enquadramentos jurídicos diferentes — ver LGPD e ferramentas de IA.
- Manter em planilha isolada. Sobrevive ao primeiro trimestre e morre no segundo, quando quem mantinha muda de time.
- Não registrar quem respondeu. Sem responsável nomeado e data, o inventário não é evidência — é memória.
Perguntas frequentes
O que é um AI-BOM?
AI-BOM (AI Bill of Materials) é o inventário estruturado de todos os sistemas de inteligência artificial que uma organização usa, contrata ou desenvolve — incluindo modelos, ferramentas de terceiros, agentes, pipelines e integrações. Para cada item registra finalidade, dados de entrada e saída, responsável, fornecedor, jurisdição de processamento e nível de risco.
Qual a diferença entre AI-BOM e inventário de software?
O inventário de software responde 'o que está instalado'. O AI-BOM responde 'o que decide, gera ou processa, com base em quais dados, sob responsabilidade de quem'. Uma ferramenta de IA usada apenas pelo navegador não aparece em nenhum inventário de software, e uma funcionalidade de IA embutida em um sistema já aprovado também não.
Quem é responsável por manter o inventário de IA?
Na prática funciona quando há responsabilidade compartilhada: TI mantém a descoberta técnica e o registro; a área de privacidade valida base legal e finalidade; e o gestor de cada área responde pelo uso dentro do seu time. Inventário mantido só pela TI fica tecnicamente correto e sem contexto de negócio.
Com que frequência atualizar o AI-BOM?
A descoberta deve ser contínua e automatizada; a revisão editorial, trimestral. Inventário atualizado manualmente uma vez por ano descreve o passado — o conjunto de ferramentas de IA em uso numa empresa muda em semanas, não em anos.