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Categoria: Governança

  • Artificial Intelligence and Fiduciary Duties in Companies

    Artificial Intelligence and Fiduciary Duties in Companies

    Artificial intelligence in business decisions

    The adoption of artificial intelligence (AI) in the corporate environment has transformed how organizations operate. When this technology directly influences business decisions, new risks emerge that require careful attention from corporate leadership.

    New risks, same principles

    Despite the technological innovation inherent in artificial intelligence, the framework for assessing its use in a corporate context remains grounded in traditional concepts. The application of AI falls directly within the realm of fiduciary duties.

    This means that adopting these tools does not relieve managers of their established responsibilities. The principles governing corporate conduct remain the same, requiring directors’ oversight to extend to the technological processes and tools that support strategic choices.

    Oversight and governance

    For corporate officers and directors, the current landscape reinforces the need for active oversight. Supporting decisions through artificial intelligence systems must be paired with control mechanisms that ensure compliance with fiduciary duties, guaranteeing that new technological risks are managed diligently.

    This content is for informational purposes only and does not constitute legal advice. For guidance on specific matters, consult a qualified lawyer.

  • 人工智能与企业信义义务

    人工智能与企业信义义务

    企业决策中的人工智能

    在企业环境中采用人工智能（AI）正在改变组织的运营方式。当这项技术开始直接影响企业决策时，便会产生新的风险，需要企业领导层予以密切关注。

    新风险，旧原则

    尽管人工智能具有固有的技术创新性，但在企业背景下评估其使用的基础仍然立足于传统法律概念。人工智能的应用直接涉及信义义务领域。

    这意味着采用这些工具并不能免除管理层已确立的责任。指导企业运作的原则保持不变，要求管理人员的监督范围同样涵盖支持公司战略选择的流程和技术工具。

    监督与治理

    对管理人员而言，当前的情势强化了积极监督的必要性。将人工智能系统用于支持决策时，必须配合相应的控制机制，以确保履行信义义务，并保证以尽责的方式管理新的技术风险。

    本内容仅供参考，不构成法律意见。如需针对具体情况的指导，请咨询专业律师。

  • Biodiversity in Corporate Compliance

    Biodiversity in Corporate Compliance

    The New Frontier of Compliance

    Environmental preservation and the corporate world are increasingly interconnected. Today, biodiversity has definitively become part of corporate compliance structures. This shift reflects growing market demand for more rigorous governance practices aligned with contemporary environmental challenges.

    Pressure for Transparency and Risk Management

    Two main drivers are steering this corporate transformation: the Global Biodiversity Framework and the TNFD (Taskforce on Nature-related Financial Disclosures). Both exert pressure on the private sector, requiring organizations to adopt proactive, structured approaches toward the environment.

    The primary demand centers on the need for greater transparency in corporate operations. Companies are urged to clearly demonstrate how their activities interact with nature. Furthermore, there is growing demand for efficient risk management capable of identifying and mitigating potential financial and operational exposures linked to biodiversity.

    Impacts on Corporate Governance

    Incorporating biodiversity into compliance means environmental risk management is no longer a secondary issue, moving to the core of governance strategies. For executives and investors, understanding the guidelines of the Global Biodiversity Framework and TNFD standards is essential for business sustainability.

    Organizations that map these pressures strengthen their compliance structures and demonstrate a commitment to transparency—factors closely evaluated by commercial partners and foreign investors in today’s market landscape.

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  • A Biodiversidade no Compliance Corporativo

    A Biodiversidade no Compliance Corporativo

    A Nova Fronteira do Compliance

    A preservação do meio ambiente e o mundo corporativo estão cada vez mais interligados. Atualmente, a pauta da biodiversidade passou a integrar de forma definitiva as estruturas de compliance das empresas. Essa mudança reflete uma nova exigência do mercado por práticas de governança mais rigorosas e alinhadas aos desafios ambientais contemporâneos.

    Pressão por Transparência e Gestão de Risco

    Dois fatores principais impulsionam essa transformação corporativa: o Marco Global da Biodiversidade e a TNFD. Ambos atuam como vetores de pressão sobre a iniciativa privada, exigindo que as organizações adotem posturas proativas e estruturadas em relação ao meio ambiente.

    A principal cobrança recai sobre a necessidade de maior transparência nas operações corporativas. As empresas são instadas a demonstrar, de forma clara, como suas atividades interagem com a natureza. Além disso, há uma exigência crescente por uma gestão de risco eficiente, capaz de identificar e mitigar possíveis exposições financeiras e operacionais ligadas à biodiversidade.

    Impactos na Governança Corporativa

    A inclusão da biodiversidade no compliance significa que a gestão de riscos ambientais deixa de ser uma questão secundária e passa a ocupar o centro das estratégias de governança. Para executivos e investidores, compreender as diretrizes do Marco Global da Biodiversidade e os parâmetros da TNFD torna-se essencial para a sustentabilidade dos negócios.

    As organizações que mapeiam essas pressões fortalecem suas estruturas de conformidade e demonstram compromisso com a transparência, fatores que são avaliados de perto por parceiros comerciais e investidores estrangeiros no atual cenário de mercado.

    Este conteúdo tem caráter meramente informativo e não constitui aconselhamento jurídico. Para orientação sobre casos concretos, consulte um advogado.

  • 企业合规中的生物多样性议题

    企业合规中的生物多样性议题

    合规的新前沿

    环境保护与商业领域的联系日益紧密。当前，生物多样性议题已明确融入企业的合规架构之中。这一转变反映了市场对更严格治理实践的新要求，旨在应对当下的环境挑战。

    对透明度与风险管理的压力

    推动这一企业转型的两个关键因素是《全球生物多样性框架》与TNFD（自然相关财务信息披露工作组）。两者共同对私营部门形成推动力，要求机构对环境议题采取积极且结构化的应对措施。

    主要要求集中在企业运营透明度上。企业被要求清晰说明其业务活动与自然环境的相互作用。此外，市场对有效风险管理的需求也不断增长，要求企业能够识别并缓解与生物多样性相关的潜在财务和运营风险。

    对公司治理的影响

    将生物多样性纳入合规体系，意味着环境风险管理不再是次要议题，而是成为治理战略的核心。对于企业高管和投资者而言，理解《全球生物多样性框架》的指导方针以及TNFD的披露参数，对于业务的可持续发展至关重要。

    梳理并应对这些压力的机构能够强化其合规架构，并展现对透明度的承诺，这些因素在当下的市场环境中受到商业伙伴和外国投资者的高度关注。

    本内容仅供参考，不构成法律意见。如需针对具体情况的指导，请咨询专业律师。

  • China reviews new cross-border anti-corruption draft law

    China reviews new cross-border anti-corruption draft law

    China’s top legislative body has begun reviewing a draft law aimed at combating cross-border corruption. The measure represents Beijing’s latest effort to expand the reach of its anti-corruption legal framework beyond its borders.

    Legislative progress and scope of the draft

    The draft Cross-Border Anti-Corruption Law was submitted for its first reading during the 24th session of the Standing Committee of the 14th National People’s Congress (NPC). Although the full text is not yet available to the public, the proposal comprises six chapters and 47 articles, establishing fundamental principles, scope of application, and the national stance regarding overseas corruption.

    According to state news agency Xinhua, enacting this law is an essential step toward completing China’s foreign-related legal framework. The new legislation aims to protect national interests and promote overseas business growth in compliance with governance rules.

    Focus on asset recovery and repatriation

    The draft bill consolidates a decade of anti-corruption practices aimed at closing jurisdictional loopholes and tackling financial crimes in offshore jurisdictions. The state news agency highlighted that the law seeks to enhance the legal tools available for repatriating fugitives and recovering assets.

    Among the primary systemic obstacles the legislation intends to address are historical difficulties in detecting crimes, collecting evidence, recovering illicit assets, and prosecuting offenders located outside Chinese territory.

    Practical impact on international business

    For companies and investors with operations linked to China, the progress of this legislation reinforces the importance of maintaining robust compliance programs. The expansion of Chinese jurisdiction over overseas corruption practices indicates tighter scrutiny of international business activities, requiring continuous attention to corporate governance standards.

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  • China analisa nova lei anticorrupção transfronteiriça

    China analisa nova lei anticorrupção transfronteiriça

    O principal órgão legislativo da China iniciou a análise de um projeto de lei voltado ao combate da corrupção transfronteiriça. A medida representa o mais recente esforço de Pequim para expandir o alcance de sua estrutura legal anticorrupção para além de suas fronteiras.

    Avanço legislativo e escopo do projeto

    O projeto da Lei Anticorrupção Transfronteiriça foi submetido à sua primeira leitura durante a 24ª sessão do Comitê Permanente da 14ª Assembleia Popular Nacional (APN). Embora o texto integral ainda não esteja disponível ao público, a proposta é composta por seis capítulos e 47 artigos, estabelecendo princípios fundamentais, escopo de atuação e o posicionamento nacional em relação à corrupção no exterior.

    De acordo com informações da agência estatal Xinhua, a promulgação desta lei é uma iniciativa essencial para completar o arcabouço jurídico chinês relacionado a questões estrangeiras. A nova legislação visa proteger interesses nacionais e promover o crescimento de negócios no exterior em conformidade com as regras de governança.

    Foco na recuperação de ativos e repatriação

    O projeto consolida uma década de práticas anticorrupção com o objetivo de fechar brechas jurisdicionais e combater crimes financeiros em jurisdições offshore. A agência de notícias estatal destacou que a lei busca enriquecer as ferramentas legais disponíveis para a repatriação de fugitivos e a recuperação de ativos.

    Entre os principais obstáculos sistêmicos que a legislação pretende resolver estão as dificuldades históricas na detecção de crimes, na coleta de provas, na repatriação de ativos ilícitos e no processo de infratores localizados fora do território chinês.

    Impacto prático para negócios internacionais

    Para empresas e investidores com operações ligadas à China, o avanço dessa legislação reforça a importância de manter programas de conformidade robustos. A expansão da jurisdição chinesa sobre práticas de corrupção no exterior indica um monitoramento mais rigoroso das atividades comerciais internacionais, exigindo atenção constante às normas de governança corporativa.

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  • 中国审议新跨国反腐败法草案

    中国审议新跨国反腐败法草案

    中国最高立法机关已开始审议一项旨在打击跨国腐败的法律草案。该举措代表了北京方面将其反腐败法律框架延伸至国境之外的最新努力。

    立法进展与草案范围

    《反跨境腐败法》草案已提交第十四届全国人民代表大会常务委员会（全国人大常委会）第二十四次会议进行初审。尽管完整文本尚未公开发布，但该提案共六章47条，确立了基本原则、适用范围以及国家在打击海外腐败方面的立场。

    据官方通讯社新华社报道，制定该法是健全中国涉外法律体系的重要举措。新立法旨在保护国家利益，并推动海外业务在符合合规与治理规则的前提下健康发展。

    聚焦资产追回与遣返

    该草案总结了过去十年的反腐败实践，旨在填补管辖漏洞并打击离岸（offshore）管辖区的金融犯罪。官方通讯社强调，该法旨在丰富追逃追赃可用的法律工具。

    该立法拟解决的主要制度性障碍包括：在发现犯罪、调取证据、追回非法资产以及起诉位于中国境外的违法者方面长期存在的困难。

    对国际商业的实际影响

    对于与中国有业务往来的企业和投资者而言，该立法的推进凸显了建立健全合规体系的重要性。中国境外腐败管辖权的延伸预示着对跨国商业活动的监管将更加严格，要求企业持续关注公司治理规范。

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  • Governança de IA em Empresas Privadas: Riscos e Desafios

    Governança de IA em Empresas Privadas: Riscos e Desafios

    A inteligência artificial (IA) transitou rapidamente da fase de experimentação para a de implementação nas operações diárias das empresas. Para companhias privadas em rápido crescimento, a tecnologia oferece oportunidades substanciais, como o aumento da produtividade, a melhoria na experiência do cliente e a aceleração na tomada de decisões. No entanto, a adoção acelerada sem a devida supervisão cria vulnerabilidades significativas.

    Dados recentes indicam que quase três em cada quatro empresas planejam implementar IA agêntica (sistemas capazes de tomar ações com envolvimento humano limitado) nos próximos dois anos. Em contrapartida, apenas uma em cada cinco possui um modelo de governança maduro para agentes autônomos. Essa lacuna expõe as organizações a desafios operacionais, legais, cibernéticos e reputacionais.

    O Descompasso entre Adoção e Governança

    A IA está cada vez mais incorporada aos processos centrais de negócios, com casos de uso que incluem geração de conteúdo, assistência à programação, recuperação de conhecimento, análise de dados e suporte ao cliente. Observa-se que as maiores barreiras para a criação de valor costumam ser organizacionais, e não técnicas. Empresas que relatam maior progresso são aquelas que alinham seus investimentos em tecnologia ao treinamento de funcionários, estabelecendo uma governança clara e expectativas definidas sobre como a ferramenta deve ser utilizada em toda a organização.

    Principais Riscos da Inteligência Artificial para Empresas

    Uma governança de IA eficaz começa pela identificação de onde a tecnologia pode gerar riscos. Os principais domínios de atenção incluem:

    • Dados, Privacidade e Propriedade Intelectual: Ferramentas de IA processam grandes volumes de dados. Sem controles estabelecidos, as empresas podem perder a visibilidade sobre como informações sensíveis circulam em seus ambientes. Isso gera riscos de uso não autorizado, incertezas sobre a titularidade de conteúdos gerados por IA e dificuldades em demonstrar conformidade. O risco é agravado pelo chamado shadow AI, que ocorre quando funcionários utilizam ferramentas não sancionadas pela empresa, operando fora dos controles de segurança.
    • Ações Autônomas e IA Agêntica: O risco associado a agentes autônomos vai além de fornecer uma “resposta errada”, estendendo-se à execução de uma “ação errada”. Como exemplo, um chatbot de uma concessionária de automóveis nos Estados Unidos foi manipulado por um usuário para concordar com a venda de um veículo novo por US$ 1. O incidente ilustra como as ferramentas podem ser forçadas para fora de seu escopo pretendido quando as salvaguardas são fracas.
    • Confiabilidade e Desempenho: O desempenho de um modelo de IA pode mudar ao longo do tempo devido a atualizações, novas fontes de dados e mudanças no ambiente operacional. Sistemas que não são monitorados e reavaliados continuamente podem causar interrupções operacionais e decisões inadequadas.
    • Impacto ao Cliente e Risco de Negócios: Quando a IA é integrada a processos voltados ao cliente, as consequências de falhas aumentam. Erros ou vieses podem se traduzir em danos tangíveis. Por exemplo, seguradoras de saúde nos Estados Unidos têm enfrentado ações judiciais contestando o uso de ferramentas algorítmicas em negativas de cobertura, com alegações de que sistemas automatizados contribuíram para decisões inadequadas.
    • Dependência de Fornecedores: A maioria das empresas constrói suas operações utilizando ferramentas desenvolvidas por terceiros. Isso cria uma dependência de provedores de infraestrutura e modelos externos, expondo a companhia a vulnerabilidades na cadeia de suprimentos da IA.

    Considerações Práticas

    Para mitigar esses riscos, é fundamental que as companhias adotem as melhores práticas que gerem a confiança e a disciplina necessárias para a implementação segura da inteligência artificial. A estruturação de processos internos, a delimitação do escopo de atuação das ferramentas e a supervisão contínua são passos indispensáveis para proteger o negócio contra litígios e danos à reputação.

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  • AI Governance in Private Companies: Risks and Challenges

    AI Governance in Private Companies: Risks and Challenges

    Artificial intelligence (AI) has rapidly shifted from the experimentation phase to implementation across daily business operations. For fast-growing private companies, the technology offers substantial opportunities, such as increasing productivity, improving customer experience, and accelerating decision-making. However, accelerated adoption without adequate oversight creates significant vulnerabilities.

    Recent data indicates that nearly three out of four companies plan to implement agentic AI (systems capable of taking actions with limited human involvement) over the next two years. In contrast, only one in five possesses a mature governance model for autonomous agents. This gap exposes organizations to operational, legal, cybersecurity, and reputational challenges.

    The Mismatch Between Adoption and Governance

    AI is increasingly embedded in core business processes, with use cases including content generation, coding assistance, knowledge retrieval, data analysis, and customer support. It is observed that the greatest barriers to value creation are often organizational rather than technical. Companies reporting the most progress are those that align technology investments with employee training, establishing clear governance and defined expectations on how tools should be used across the entire organization.

    Key Artificial Intelligence Risks for Companies

    Effective AI governance begins with identifying where the technology can create risks. Key areas of concern include:

    • Data, Privacy, and Intellectual Property: AI tools process vast volumes of data. Without established controls, companies can lose visibility over how sensitive information circulates within their environments. This generates risks of unauthorized use, uncertainty over the ownership of AI-generated content, and difficulties in demonstrating compliance. The risk is compounded by shadow AI, which occurs when employees use unsanctioned tools that operate outside security controls.
    • Autonomous Actions and Agentic AI: The risk associated with autonomous agents goes beyond providing a “wrong answer” to executing a “wrong action.” For example, a chatbot at a car dealership in the United States was manipulated by a user into agreeing to sell a new vehicle for $1. This incident illustrates how tools can be pushed outside their intended scope when safeguards are weak.
    • Reliability and Performance: The performance of an AI model can drift over time due to updates, new data sources, and changes in the operating environment. Systems that are not continually monitored and re-evaluated can cause operational disruptions and poor decisions.
    • Customer Impact and Business Risk: When AI is integrated into customer-facing processes, the consequences of failure escalate. Errors or biases can translate into tangible harm. For instance, health insurers in the United States have faced lawsuits challenging the use of algorithmic tools in coverage denials, with allegations that automated systems contributed to improper determinations.
    • Vendor Dependency: Most companies build their operations using tools developed by third parties. This creates a reliance on external infrastructure and model providers, exposing the business to vulnerabilities within the AI supply chain.

    Practical Considerations

    To mitigate these risks, it is essential for companies to adopt best practices that build the trust and discipline required for the safe deployment of artificial intelligence. Structuring internal processes, defining the scope of tool operations, and maintaining continuous supervision are indispensable steps to protect the business against litigation and reputational harm.

    This content is for informational purposes only and does not constitute legal advice. For guidance on specific matters, consult a qualified lawyer.