LGPD e IA: LLMs self-hosted com os dados pessoais no Brasil
Empresas brasileiras estão colocando LLMs sobre dados de clientes: atendimento, crédito, prontuários, contratos. Pela LGPD, cada serviço de IA externo nesse caminho é mais um operador e, muitas vezes, uma transferência internacional que precisa de mecanismo próprio.
O SynapCores roda SQL, busca vetorial, grafos, machine learning no banco e inferência de LLM local em um único motor self-hosted, no seu data center ou em uma região de nuvem no Brasil. O pipeline de IA não precisa mandar dados para fora do país.
Isto não é parecer jurídico. A página descreve controles técnicos; confirme suas obrigações com o encarregado (DPO) e o jurídico.
Resposta curta
A LGPD só permite transferência internacional pelos mecanismos do art. 33, o que, desde a Resolução CD/ANPD nº 19/2024, normalmente significa cláusulas-padrão contratuais para cada fornecedor. Rodar a inferência e a recuperação em infraestrutura no Brasil evita criar essas transferências. No SynapCores, embeddings, busca semântica e geração usam um modelo local: documentos e prompts ficam no país.
Sem transferência internacional
Um modelo GGUF local ou o seu próprio Ollama faz a inferência. Nenhuma API de LLM estrangeira é necessária.
Um só agente de tratamento
Banco de dados, vetores, grafos, ML e LLM em um sistema que você opera, em vez de uma cadeia de fornecedores de IA.
Exclusão que chega aos vetores
Dados e embeddings ficam nas mesmas tabelas: um pedido de exclusão cobre os dois.
Decisões revisáveis
Cada execução de agente entra em um registro encadeado por hash e à prova de adulteração, útil para pedidos de revisão do art. 20.
O que a LGPD exige de um pipeline de IA
- Art. 6º, princípios: finalidade, necessidade e segurança valem para o dado enviado ao modelo tanto quanto para o dado no banco.
- Art. 33, transferência internacional: só para países com adequação ou com mecanismos como cláusulas-padrão contratuais. A Resolução CD/ANPD nº 19/2024 definiu as regras e as cláusulas.
- Arts. 37 e 38, registro e RIPD: o controlador mantém o registro das operações e pode ter de apresentar o relatório de impacto. Cada fornecedor de IA acrescenta linhas aos dois.
- Art. 46, segurança: medidas técnicas e administrativas desde a concepção até a operação.
- Art. 18, direitos, e art. 20, decisões automatizadas: o titular pode pedir a eliminação dos dados e a revisão de decisões tomadas só com base em tratamento automatizado.
- Art. 52, sanções: multa de até 2% do faturamento no Brasil, limitada a R$ 50 milhões por infração.
Transferência internacional: eliminar em vez de documentar
Um RAG típico manda documentos para uma API de embeddings, vetores para um banco vetorial hospedado e prompts para uma API de LLM. Se qualquer um deles roda fora do Brasil, é uma transferência do art. 33 com mecanismo, contrato e linha no RIPD.
| Pergunta da LGPD | Stack de IA em nuvem típica | SynapCores no Brasil |
|---|---|---|
| Art. 33, transferências | Embeddings, banco vetorial e LLM muitas vezes no exterior | Inferência e recuperação em infraestrutura no Brasil |
| Operadores | Um por fornecedor de IA, mais suboperadores | Um sistema self-hosted que você opera |
| Art. 18, eliminação | Cópias em logs e índices vetoriais de terceiros | Um DELETE remove a linha e o embedding |
| Art. 20, revisão | Rastro da decisão espalhado entre fornecedores | Execuções de agentes em um registro encadeado por hash |
| Art. 46, segurança | Vários ambientes para proteger | Um motor, um perímetro de rede |
Bancos, fintechs e seguradoras: Resolução CMN nº 4.893
Instituições autorizadas pelo Banco Central seguem a Resolução CMN nº 4.893/2021 para processamento, armazenamento de dados e computação em nuvem, inclusive a comunicação de contratos relevantes e a avaliação de serviços prestados no exterior. Hospedar a camada de IA na infraestrutura que você já governa a mantém dentro da sua política de nuvem e segurança, sem acrescentar um novo serviço estrangeiro para comunicar e avaliar.
Configuração de referência: IA que fica no Brasil
O SynapCores tem binários nativos para Linux e imagem Docker, para rodar no seu data center ou em VMs de uma região de nuvem em São Paulo. O provedor padrão carrega um modelo GGUF quantizado dentro do processo, com llama.cpp; o Ollama funciona como alternativa. Modelos abertos com bom português rodam do mesmo jeito.
gateway.toml: inferência local, telemetria desligada
# /etc/synapcores/gateway.toml
# Option 1: in-process GGUF model via llama.cpp (default, fully offline)
[query.ai_service]
provider = "native"
model = "llama-3.2-1b-instruct-q4_k_m"
embedding_model = "minilm"
# Option 2: a local Ollama on the same host or network
# [query.ai_service]
# provider = "ollama"
# base_url = "http://localhost:11434"
# model = "llama3.2"
# Anonymous install telemetry is opt-out; switch it off for air-gapped sites
[telemetry]
enabled = falseBusca semântica sobre dados de clientes, dentro do banco
-- Embeddings are computed by the local model, inside the database
CREATE TABLE policies (
id INT PRIMARY KEY,
clause TEXT,
embedding VECTOR(384)
);
INSERT INTO policies (id, clause, embedding)
VALUES (1, 'Personal data is processed only within the EU.',
EMBED('Personal data is processed only within the EU.'));
-- Semantic search: no external embeddings API, no export to a vector SaaS
SELECT id, clause,
COSINE_SIMILARITY(embedding, EMBED('cross-border transfer')) AS score
FROM policies
ORDER BY score DESC
LIMIT 5;LGPD e IA: perguntas frequentes
A LGPD proíbe enviar dados para fornecedores de IA estrangeiros?
+
Não, mas só permite a transferência internacional pelos mecanismos do art. 33, o que normalmente significa cláusulas-padrão contratuais da Resolução CD/ANPD nº 19/2024 para cada fornecedor. Hospedar a inferência no Brasil evita criar essas transferências.
O PL 2338/2023 (marco da IA) importa?
+
O projeto foi aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e segue na Câmara dos Deputados. As versões em discussão enfatizam avaliação de risco, transparência e supervisão humana. Guardar as decisões da IA em um registro auditável, junto dos dados, prepara a empresa seja qual for o texto final.
Quais modelos funcionam em português?
+
Qualquer modelo GGUF no provedor interno e qualquer modelo servido pelo seu Ollama, inclusive modelos abertos com bom desempenho em português, além de um modelo local de embeddings para EMBED().
O SynapCores envia nossos dados para algum lugar?
+
Nenhum dado de cliente. Por padrão é enviado um sinal anônimo de instalação (ID aleatório, versão e sistema operacional), que nunca contém SQL, esquemas, prompts, embeddings ou linhas. Desligue com [telemetry] enabled = false ou DO_NOT_TRACK=1.
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