Compartilhar não é o problema

Quando falo sobre privacidade de dados, percebo que muita gente ainda não tem a real dimensão do problema que estamos enfrentando. A privacidade das pessoas está sendo ameaçada de forma severa, e a maioria não tem consciência disso.

Nunca foi tão fácil compartilhar. Uma foto, um print, uma planilha anexada ao e-mail errado. Em poucos cliques, informações pessoais e corporativas atravessam sistemas, organizações e contextos para os quais nunca foram originalmente pensadas.

O discurso costuma ser otimista: compartilhar conecta, dados geram inovação, transparência cria confiança. Tudo isso é parcialmente verdade. O problema começa quando esquecemos a outra metade da equação: informação nunca viaja sozinha. Ela sempre carrega pessoas, relações e impactos colaterais. Afinal, todo dado que é gerado, também gera informações sobre si mesmo.

O indivíduo como produtor involuntário de riscos

Quando um indivíduo compartilha seus dados, ele raramente compartilha apenas os seus dados.

Uma foto publicada revela rostos, locais, rotinas.
Um post de trabalho pode expor processos, clientes e fornecedores.
Um simples cadastro com poucos dados, que parecem inofensivos, mas com dados cruzados, contam uma história completa.

Na prática, cada pessoa se tornou um pequeno data broker inconsciente, produzindo e distribuindo informações que afetam terceiros: familiares, colegas, empresas e até desconhecidos. A decisão é individual, mas o impacto é coletivo.

Quando compartilhar vira estratégia ou descuido de organizações

No mundo corporativo, o compartilhamento de dados costuma vir embalado por boas intenções: eficiência, colaboração, monetização, parcerias estratégicas. Surge então a ideia da doação de dados, datasets “anonimizados” oferecidos para pesquisa, inovação ou benefício social.

O risco está no detalhe.

Dados raramente são neutros. Mesmo quando anonimizados, podem ser re-identificados quando cruzados com outras fontes. Ainda que legais, podem gerar efeitos não previstos: discriminação algorítmica, vazamentos indiretos, uso fora de contexto.

Empresas não doam apenas dados. Doam poder de inferência. E quem controla esse poder nem sempre é quem sente suas consequências.

Vamos para um exemplo, que talvez deixe mais claro:

O poder da inferência

Imagine que um grupo de planos de saúde privado, decida doar um conjunto de dados “totalmente anonimizado” para um consórcio de universidades. O objetivo é nobre: apoiar pesquisas sobre prevenção de doenças crônicas e melhorar políticas públicas.

O dataset inclui: Faixa etária (em grupos de 5 anos), Sexo, Região (por CEP truncado), Frequência de consultas médicas, Uso de determinados medicamentos (por classe terapêutica), Indicadores agregados de renda por região

Nenhum nome, CPF, e-mail. Tudo “LGPD-compliant”, segundo o jurídico. Até aqui, tudo certo!

O cruzamento que ninguém antecipou: um dos grupos de pesquisa resolve enriquecer a análise cruzando esse dataset com dados públicos:

Registros de licitações de medicamentos por municípios;
Postagens públicas em redes sociais sobre tratamentos de saúde;
Dados do IBGE sobre renda e composição familiar por micro-região;

O resultado é um achado estatístico curioso: em uma determinada região pequena, mulheres entre 40 e 45 anos, com alto uso de um medicamento específico e frequência elevada de consultas, formam um grupo minúsculo, em alguns CEPs, uma ou duas pessoas apenas.

Com poucas iterações, o “grupo estatístico” vira alguém real. Nenhuma identidade é oficialmente revelada. Mas o efeito prático aparece rápido:

Uma seguradora parceira passa a ajustar preços de planos na região com base em modelos de risco derivados do estudo.

Mulheres daquela faixa etária começam a receber propostas mais caras, sem nunca terem autorizado o uso de seus dados para esse fim.

Uma delas, funcionária de uma empresa local, é informalmente excluída de um processo de promoção após rumores sobre sua condição de saúde circularem.

Ninguém “vazou” nada.
Ninguém quebrou a lei de forma explícita.
Mas o dano aconteceu.

Onde exatamente deu errado? O problema não foi a doação. Nem a anonimização isoladamente. Foi a ilusão de que sozinha, impede inferência.

A empresa doou dados achando que estava entregando informação neutra. Na prática, entregou:

Capacidade de inferir estados de saúde;
Poder de segmentar grupos vulneráveis;
Base para decisões econômicas que afetam pessoas reais;

O erro não foi técnico. Foi sistêmico.

Quando empresas compartilham dados, mesmo anonimizados, elas não transferem apenas registros, transferem potencial de recombinação.
E em um ecossistema rico em dados públicos, privados e comportamentais, anonimização deixa de ser um escudo absoluto e passa a ser apenas um atraso.

Uma preocupação que passamos a ter não é apenas se alguém pode ser identificado, mas o que pode ser inferido quando esses dados são combinados com o resto do mundo.

Privacidade não é só sigilo, é controle

Há um erro comum em tratar privacidade como sinônimo de esconder informação. Privacidade, na prática, é controle contextual: quem usa, para quê, por quanto tempo e com que consequências.

O desafio do compartilhamento excessivo, seja individual ou corporativo, não é a transparência, mas a perda de governança. Quando dados circulam sem limites claros, surgem zonas cinzentas onde ninguém é diretamente responsável pelos impactos negativos, apenas pelos benefícios.

O efeito dominó sobre terceiros

Talvez o ponto mais negligenciado seja este: os maiores afetados pelo uso indevido de dados muitas vezes não participaram da decisão de compartilhá-los.

Um funcionário exposto por um vazamento.
Um cliente impactado por um modelo preditivo enviesado.
Uma comunidade mapeada sem consentimento explícito, como no exemplo anterior.

Nesse cenário, ética e compliance deixam de ser temas jurídicos e passam a ser temas de arquitetura: de sistemas, processos, incentivos e cultura organizacional.

O que pode ser feito?

Não existe solução mágica. Privacidade em um mundo hiper conectado é um problema de equilíbrio, não de resolução definitiva. Mas há caminhos que reduzem danos e aumentam controle.

Individualmente

Adote o princípio do mínimo necessário ao compartilhar informações: antes de qualquer ação, questione se aquilo realmente precisa ser compartilhado, com quem e por quanto tempo. Desconfie de permissões automáticas e excessivas: aquele aplicativo precisa mesmo acessar sua localização o tempo todo? E, sobretudo, lembre-se de que dados nunca são apenas seus: ao compartilhar algo, você também expõe informações de pessoas que aparecem nas suas fotos, mensagens e nos contextos que você ajuda a criar.

No nível corporativo

Implemente o conceito de Privacy by Design, tratando a privacidade não como uma camada adicionada ao final do projeto, mas como parte estrutural da arquitetura desde o início. Vá além do jurídico e crie comitês de ética de dados: não basta saber se algo é legal, é fundamental refletir se é correto. Estabeleça auditorias focadas em inferência, avaliando não apenas se os dados estão anonimizados, mas principalmente o que pode ser revelado quando eles são cruzados com outras fontes. E, por fim, dê poder real de veto às equipes de privacidade, compliance não pode ser apenas uma função consultiva, precisa ter autoridade para interromper decisões de risco.

Em termos regulatórios

Leis como a LGPD são um passo importante, mas ainda insuficiente diante da complexidade do ecossistema de dados atual. É necessário avançar para regulações que responsabilizem não apenas quem coleta informações, mas também quem produz inferências a partir delas e, sobretudo, quem lucra com esse processo.

A transparência algorítmica deve deixar de ser opcional e se tornar obrigatória sempre que decisões automatizadas impactarem direitos fundamentais, como acesso a crédito, saúde ou emprego. Nesse mesmo movimento, os data brokers precisam ser claramente mapeados e regulados e, em determinados contextos, simplesmente proibidos, dado o risco sistêmico que representam.

Usando tecnologia

Tecnologias de preservação de privacidade (Privacy-Enhancing Technologies - PETs), como computação confidencial, privacidade diferencial e aprendizado federado, oferecem caminhos concretos para reduzir riscos sem sufocar a inovação.

Ainda assim, é preciso cautela: tecnologia não substitui governança. Ela amplia possibilidades e sofistica soluções, mas não resolve, por si só, os dilemas éticos que surgem quando dados, poder e decisão se encontram.

Nenhum desses caminhos é perfeito. Nenhum resolve tudo sozinho. Mas juntos, criam fricção suficiente para que decisões ruins sejam questionadas antes de virarem danos reais.

O objetivo não é parar de compartilhar. É compartilhar com intenção, responsabilidade e consciência de que toda informação carrega mais do que ela mesma.

Menos entusiasmo, mais intenção

Compartilhar dados não é errado. Doar dados não é crime. Mas ao fazer isso sem clareza de consequências, sem responsabilidade estendida e sem considerar terceiros invisíveis na decisão, criamos problemas que poderiam ser evitados.

Cada vez mais entendo que maturidade não é coletar mais, é saber dizer não, impor limites e aceitar que nem toda informação que pode ser compartilhada deveria ser.

No fim, devemos mudar a linha de reflexão de:

“Isso é permitido?”

Para:

“Quem pode ser prejudicado se isso der certo?”

Porque o sucesso técnico nem sempre significa sucesso humano.

Se você chegou até aqui, provavelmente já se incomodou com pelo menos um dos exemplos que dei.

Ótimo! Esse incômodo é o ponto de partida.

Não precisa virar ativista de privacidade nem travar todos os processos da sua empresa. Mas na próxima vez que você ou sua equipe estiverem prestes a compartilhar dados, seja uma planilha, um dataset "anonimizado" ou até uma simples foto de equipe, faça uma pausa.

Pergunte: "Quem mais está aqui sem saber? Quem pode ser afetado se isso cruzar com outras informações?"

Essa pergunta, repetida com frequência suficiente, muda cultura. E cultura muda sistemas.

Comece com a próxima decisão. Ela é mais importante do que parece.