- há 19 horas
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00:00Chegou a hora da nossa coluna da semana para falar um pouco sobre esse assunto também, seu direito digital.
00:20E vamos receber hoje ao vivo Leandro Varenga. Por favor, junte-se a nós aqui nos estúdios do Olhar Digital.
00:27Seja muito bem-vindo, querido. Boa noite.
00:29Boa noite, Marisa. Boa noite a todos de casa. Espero que estejam todos bem.
00:34Leandro Varenga, vamos começar por esse caso aí que a gente acabou de ver na reportagem.
00:40O Brasil, ele possui regras claras para mercados de previsão, por exemplo, como esse que nós vimos nas apostas digitais
00:47também, Leandro?
00:48E tem alguma regulação diferente nos Estados Unidos? Porque esse caso realmente é muito curioso, não?
00:53Vamos explicar, pessoal, um pouquinho o que é essa situação de previsão de mercado e qual a diferença de uma
00:58bete, né?
00:59A bete comum.
01:00As casas de aposta, elas apostam normalmente em jogos de azar ou jogos esportivos onde depende de um resultado esportivo.
01:12Essas casas de previsão, elas prevêem situações inusitadas ou mercadológicas.
01:18Então, por exemplo, que uma empresa vai lançar uma IA e aí essa IA vai fazer sucesso, né?
01:23Ou de um reality show, quem vai ganhar esse reality show?
01:29Vai haver um lançamento ou a empresa que anunciou um produto vai deixar de... não vai cumprir com esse produto,
01:37vai tirar ele do mercado.
01:38Então, na verdade, esse mercado de previsão, ela é uma aposta muito similar ao de uma bete esportiva, de uma
01:46aposta esportiva.
01:47Mas, normalmente, ela é voltada para mercado, né?
01:50E é onde que a informação, Marisa, ela é muito mais relevante.
01:55Então, hoje nós temos situações na CVM, por exemplo, que é a Comissão de Valores Imobiliários ou as Bolsas de
02:00Valores Mundiais,
02:01que elas protegem e privilegiam circunstâncias onde há vazamento de informações que influenciem e afetam o mercado.
02:11Então, na compra de ações, na...
02:12Ah, eu sei que aquela empresa vai pedir recuperação judicial, então eu vendo minhas ações para não ganhar dinheiro.
02:18Ou aquela empresa vai fazer um IPO, mas antes de fazer o IPO, então eu vou comprar um monte de
02:23ações,
02:25o mercado não sabe que vai ter aquele IPO, quando ele já faz o IPO, as ações sobem.
02:29Então, tem uma série de circunstâncias que é feita com o Bolsa de Valores.
02:33Mas isso também acontece com uma constância, nesse caso, do Google, né?
02:37Existem listas que são divulgadas, por exemplo, quem vai ganhar o Oscar esse ano, Marisa?
02:41Esse ano já foi, né? O ano que vem.
02:43Qual é o primeiro que vai ganhar o Oscar de Dordinho 27?
02:46Então, gera apostas, que é uma aposta também, né?
02:49Para quem vai ganhar, baseado em séries de circunstâncias.
02:52Agora, imagina, uma pessoa que trabalha lá no Oscar, tem acesso aos ganhadores,
02:58e dois dias antes ela vai lá e aposta.
03:00Quem vai ganhar o Oscar é, sei lá, o Rambo 7.
03:06Você foi em loja, Marisa.
03:07Eu fui.
03:08Eu fiquei em idade, né?
03:10Então, é mais ou menos isso que acontece.
03:13Então, uma empresa, imagina um executivo, que a empresa está investindo em uma IA,
03:17vamos dizer, a Open I, vai lançar uma IA,
03:19e aí eles descobrem uma semana antes que a IA não está funcionando,
03:23que não vai poder lançar.
03:25Então, ele aposta que não vai lançar.
03:27Não lança, ele ganha dinheiro.
03:29Ele trabalha com a manipulação de informação, ou num reality show, por exemplo,
03:33que a pessoa começa a saber que ela está sendo apostada,
03:37e ela perde para manipular ali o resultado.
03:42Hoje, os mercados de bet no Brasil, por exemplo,
03:45isso nos Estados Unidos é regulado,
03:46em alguns estados é tratado como bet normal,
03:48que aí não é uma lei federal, como uma aposta normal.
03:51Alguns estados é tratado aí como uma manipulação de informação.
03:54Por quê?
03:55Porque traz uma série de problemas, né?
03:57De confidencialidade, contratuais, risco mercadológico.
04:01Então, o órgão de mercado americano, ele olha para isso,
04:05e o Ministério Público americano olha muito para isso.
04:07Aqui no Brasil, nós temos uma zona cinzenta, Marisa.
04:10Nós não temos uma legislação muito clara para isso.
04:13Porque nós temos uma legislação de bet em que alguns temas são proibidos.
04:18Então, reality são proibidos, política é proibido.
04:22Uma série de alguns assuntos, eles são vetados dentro das bets,
04:26que poderiam ser enquadrados de previsão de futuro.
04:30Mas a parte de empresas não é, por exemplo.
04:32Se uma empresa vai lançar, imagina,
04:34a Meta vai lançar um produto inovador,
04:36sei lá, a Oakley vai lançar um produto que você vê através da parede.
04:41Alguma coisa nesse sentido.
04:42Isso pode ser uma aposta feita,
04:44mas que hoje no Brasil nós não temos uma legislação.
04:48A tendência, Marisa, é que o mundo inteiro
04:52trate esse mercado de previsão como um mercado de apostas normal.
04:57E crie regras, inclusive, quando se trata de empresas.
05:00para que executivos de empresas ou funcionários de empresas
05:03tenham restrições de atuação,
05:05até por questões éticas.
05:07Por quê?
05:08Se você sabe quem vai ganhar o jogo,
05:10não é uma aposta justa.
05:12Na verdade, você já está manipulando alguém.
05:14E alguém está perdendo, provavelmente é a casa de aposta.
05:17Então, isso faz com que a diversão, entre aspas,
05:23ela não fique justa,
05:24o jogo não saia da sorte e vá para a informação.
05:27Então, a tendência é que todo mundo regule
05:30que esse mercado seja um mercado de aposta normal,
05:34mas que crie algumas regras para empresas como a CVM,
05:37evitando que haja crimes empresariais, vamos dizer assim.
05:42Não são crimes propriamente ditos,
05:43mas vazamentos empresariais
05:45em que possa manipular o segmento.
05:47Mas no Brasil não tem uma legislação.
05:49A gente teria que entender se há vazamento de dados,
05:53se há uma manipulação proposital
05:56e aí pode gerar outros crimes,
05:58mas não propriamente dito por conta da previsibilidade.
06:01Pois é, informação privilegiada
06:03sempre é uma questão muito séria, né?
06:06É uma linha muito tênue, né?
06:08Pois é.
06:08O que é ético e o que não é, né?
06:10No caso desse funcionário,
06:11ele só foi suspenso, mas é utilizado.
06:14É, mas o Ministério Público está investigando
06:15se foi encontrado indício,
06:17pode encontrar lavagem de dinheiro,
06:19pode descambar em uma série de outros crimes.
06:22e por ser uma Big Tech que já é altamente regulado,
06:27é altamente fiscalizado,
06:29e certamente a Casa de Aposta não gostou de pagar
06:31um milhão e poucos dólares ali que pagou para ele, né?
06:35Então ela vai tentar reaver esse dinheiro,
06:38provavelmente, dizendo por fraude,
06:40por alguma coisa, porque é.
06:41Ele usou o mecanismo de enganação,
06:43ele tinha uma informação privilegiada.
06:45É complicado, né?
06:46Cada vez mais tem uso isso por aí, né?
06:48Não precisa ter regulação.
06:49Bom, funcionários do The New York Times, Leandro,
06:54afirmam que a empresa, veja só,
06:57estaria utilizando ferramentas internas de IA
06:59para acompanhar produtividade e desempenho individual
07:02dos trabalhadores.
07:04Até que ponto, Leandro,
07:05essas ferramentas, né, podem ser usadas?
07:08E qual é essa linha tênue por fiscalizar,
07:12ou fiscalizar ou monitorar a produtividade do funcionário
07:16e os seus direitos, né, a sua privacidade?
07:20Como que faz essa divisão?
07:22Marisa, isso é tão complexo, porque imagina o seguinte,
07:26um jornalista que fica, às vezes, um mês estudando uma matéria
07:30que vai, de repente, ganhar um pullet, né?
07:33Ele fica um mês sem produzir, porque ele está investigando aquela situação.
07:37Será que ele não está produzindo?
07:38Um advogado que fica muito tempo sem criar documento
07:42porque está estudando um caso complicadíssimo.
07:45Um cientista que está ali pesquisando uma doença, né?
07:50Então, veja, Marisa, não é tão simples assim.
07:52A IA, ela permite que, e a própria legislação aqui do Brasil
07:56e na maior parte dos países, permite que o trabalhador seja monitorado
08:02dentro de certos limites.
08:04E esses limites não são claros.
08:06Mas ele tem, primeiro aspecto, principalmente aqui no Brasil, Marisa,
08:10pelo entendimento dos tribunais, é que a política de monitoramento
08:13tem que ser clara.
08:14O empregado, ele não pode ser surpreendido.
08:16Ah, tem uma câmera oculta, tem alguma coisa oculta, né?
08:20Ou uma forma de monitoramento que ele não sabe o que está acontecendo.
08:23Então, no contrato de trabalho, tem que estar dizendo,
08:26tem que ter uma polícia clara para isso,
08:29informando exatamente como ele vai ser monitorado
08:32e como ele vai ser fiscalizado.
08:33E aí tem que tomar muito cuidado, porque o excesso de fiscalização
08:37ali afeta a privacidade da pessoa.
08:40Imagina um funcionário que trabalha em home office
08:43em que a câmera dele fica aberta 24 horas do tempo
08:47da empresa olhando a casa dele.
08:48Isso não é razoável.
08:50Ele não está monitorando somente naquele momento
08:53que ele está trabalhando efetivamente.
08:56Então, a justiça que trabalha aqui no Brasil,
08:58ela tem olhado muito, primeiro, qual é a transparência?
09:03Como que o funcionário está sabendo que está sendo monitorado?
09:05Qual é o limite do monitoramento?
09:08A gente já viu vários casos, assim,
09:10tanto de IA fazendo monitoramento,
09:12quanto também funcionário dando golpe nos monitoramentos.
09:15Eu peguei um caso esses dias, numa reportagem,
09:18em que a empresa monitorava o tempo de clique do mouse.
09:22Quando o mouse mexia, quando o mouse mexia ou não mexia,
09:25ele prendia o mouse no ventilador.
09:27E o ventilador rodava para um lado, rodava para o outro.
09:30Brasileiro.
09:30Com o brasileiro.
09:31Criativo.
09:32E aí o mouse estava rodando de um lado para o outro,
09:35aí o monitoramento da empresa achava que ele estava trabalhando.
09:40Criativo.
09:40Então, assim, mesmo jeito que vai ter a tecnologia,
09:42vai ter o malandro, né, Marisa?
09:44Então, eu falo assim, a gente tem que encontrar um ponto,
09:46a empresa tem direito de fiscalizar,
09:48ela pode usar a IA,
09:49só que a IA não pode ser vazia,
09:51ela tem que respeitar ali o limite.
09:53E aí, a função da pessoa,
09:56o que ela desenvolve, o tipo de trabalho,
09:58que aí tem que ser avaliado se aquilo é ou não.
10:00É como eu falei naqueles exemplos que eu dei no começo, Marisa.
10:03Como é que você vai julgar um jornalista
10:05por produtividade,
10:06se ele tem que falar com fontes,
10:08se ele tem que pesquisar,
10:09como é que você vai procurar um advogado, por exemplo,
10:11que ele não está produzindo uma série de peças,
10:14se ele está com um caso complexo,
10:15ele precisa ter mais atenção,
10:16estudar mais documentos, procurar mais leis, né?
10:19Então, cada situação é uma situação.
10:22Então, é muito importante que as empresas entendam,
10:25por exemplo,
10:26a fiscalização em locais de trabalho,
10:28câmeras, por exemplo.
10:30Ela pode ter câmeras,
10:32com o aviso de que a câmera está ali,
10:33e nas áreas de circulação.
10:34Ele não pode colocar uma câmera vestiária.
10:36Para ver se o funcionário está se trocando.
10:38Por quê?
10:38Você está invadindo a privacidade dela,
10:40das funcionárias,
10:41dos funcionários dentro do banheiro,
10:42por exemplo.
10:43Não pode ter uma câmera.
10:45Ah, eu vou colocar uma câmera
10:46para ver se não estou roubando a marmita.
10:47Agora você está vendo muito vídeo.
10:49Você tem que informar os funcionários.
10:51Olha, pessoal,
10:51estamos colocando uma câmera aqui
10:52porque está tendo roubo de marmita.
10:54Para ver se para.
10:55Você não pode colocar a câmera escondida
10:57para fazer uma coisa oculta,
10:58para fazer uma pegadinha com o funcionário
11:00e descobrir quem está roubando a marmita.
11:01apesar de ser errado.
11:04O funcionário tem o direito
11:05de ser informado
11:06daquelas circunstâncias de fiscalização.
11:08Está certo.
11:09Deixa eu fazer uma correção aqui
11:10antes que o pessoal me crucifique.
11:12Eu falei brasileiro,
11:13mas não é como crítica.
11:14É pela criatividade.
11:16Você tem um povo criativo,
11:18é o brasileiro.
11:19Sempre dá um jeito,
11:20alguma forma,
11:21para o bem e para o mal.
11:22Mas eu já peguei até um caso
11:23que eu estava estudando
11:23do japonês
11:24que fez um dedo
11:25ficar apertando
11:26o botão do espaço.
11:28Ele abriu a tela do Word
11:30e o dedo ficava,
11:31ele fez uma mão digital
11:33e ficava só apertando o mouse,
11:35a tecla do espaço.
11:37Quando a empresa foi ver
11:38o monitoramento
11:38era uma tela do Word
11:41em branco infinito.
11:42O espaço ele ficava o dia inteiro
11:44fazendo aquilo lá.
11:45Pois é,
11:45então a criatividade está espalhada
11:47não é só o brasileiro.
11:48O brasileiro é muito criativo.
11:50Eu falo que nós somos
11:50os reis da gambiarra,
11:51não é Marisa?
11:52Sempre acha uma solução.
11:53Sempre acha uma solução.
11:54Não é verdade?
11:56Bom,
11:57e um estudo recente
11:58alerta
11:59que empresas
12:00que adotam
12:00softwares
12:01de monitoramento
12:02profissional
12:02estão permitindo
12:04o compartilhamento
12:05de informações pessoais
12:06e hábitos digitais
12:08de funcionários
12:09com grandes companhias
12:10de tecnologia
12:11e de publicidade.
12:13Nesse caso,
12:14Leandro,
12:14que é um assunto
12:15até similar,
12:16mas quem responde
12:16legalmente
12:17por esse vazamento?
12:18A empresa que está monitorando
12:19ou as big techs
12:20que recebem esses dados?
12:22Eu diria
12:23que essa pergunta
12:23é complementar,
12:24Marisa.
12:25Por quê?
12:26Porque normalmente
12:26é uma empresa.
12:27Imagina uma indústria
12:28têxtil
12:28ou uma indústria
12:30de qualquer coisa,
12:31mesmo um jornalista
12:32que o pessoal
12:33quer contratar
12:34uma IA
12:34para fiscalizar
12:35se o funcionário
12:36está fazendo
12:36na tela dele
12:37do computador.
12:38Então ele vai lá
12:38e coloca a política dele.
12:39estou contratando
12:41uma empresa
12:41vai ter um monitoramento
12:42lá seguindo
12:43a lei trabalhista
12:44dizendo como vai ser
12:45feito esse monitoramento.
12:45Está tudo certinho.
12:46Só que ele não colocou
12:47na política dele
12:48que esses dados
12:49vão ser enviados
12:50para a Microsoft
12:51ou não colocou
12:52que vai ser enviado
12:53para a Meta
12:54porque é a empresa
12:55que fez o quê?
12:56Que dá o software.
12:58A primeira coisa
12:58é entender, Marisa,
13:00que a lei de reabilitação
13:01de dados
13:01que a gente está falando
13:02de dados pessoais
13:03ela trata
13:03duas figuras
13:05primordialmente,
13:05mas existem mais figuras
13:07que é o controlador
13:08que é aquela pessoa
13:09que tem o controle
13:10sobre os dados
13:11e toma as decisões
13:12sobre ele
13:12que esse é o empregador
13:14porque ele tem
13:14uma relação direta
13:15com o empregado
13:17e nós temos
13:18a outra empresa
13:18que atua
13:20em nome do controlador
13:21que a gente chama
13:21de operador.
13:23Ele não faz nada
13:23em nome próprio.
13:24Então é a empresa
13:25de software
13:25que está lá
13:26o software de monitoramento
13:27que vai trabalhar.
13:28De quem é a responsabilidade
13:29nessa relação?
13:31É a biocontrolador.
13:32É da empresa
13:33que fez
13:34o compartilhamento de dados.
13:35Então é um compartilhamento
13:36de dados
13:36um compartilhamento
13:37de isto
13:38um compartilhamento
13:39ilegal
13:40a empresa vai responder
13:42porque ela é a controladora.
13:44Porém, Marisa
13:45tem algumas questões.
13:46Se essa empresa
13:47de software
13:48ela não é
13:49ela não atua
13:50só em nome
13:50da empresa
13:51que contratou
13:52o software dela
13:53mas ela usa
13:54esses dados
13:54por exemplo
13:54para fazer um analítico
13:55para fazer
13:56para fazer
13:57alguma coisa
13:58fora
13:59daquele contrato
14:00ela também
14:02é uma controladora
14:02de dados
14:03porque ela está
14:03tomando decisões
14:04e ela passa
14:05também a ser
14:06responsável
14:07por esses dados
14:08e aí Marisa
14:09a responsabilidade
14:10é das duas
14:11de quem compartilhou
14:13e de quem adiu
14:14um nome próprio
14:15ali
14:15ou irregularmente
14:16ou de alguma forma
14:17então na verdade
14:19a empresa pode fazer
14:20esse compartilhamento?
14:21Pode
14:21desde que ele cumpra
14:23os requisitos legais
14:24esteja na política dela
14:26e desde que
14:27cumpra
14:28as hipóteses
14:29legais
14:29exatamente de dados
14:30então se o compartilhamento
14:31que ele está fazendo
14:32é fora de
14:33contato de trabalho
14:34por exemplo
14:35para criar um perfil
14:36tem que analisar
14:37se ele não vai precisar
14:39ou não
14:39do consentimento
14:40do funcionário
14:41porque ele só pode
14:42tratar o dado
14:43do funcionário
14:44para a relação
14:46do contato de trabalho
14:47que ele tem
14:47ele não pode mandar
14:49para a meta
14:49para a meta criar um perfil
14:50então eles são produtos
14:51para ele
14:51sem que haja ali
14:53uma justificativa legal
14:54então pode enquadrar
14:55talvez um legisimo interesse
14:56pode ser que enquadre
14:58tem que analisar
14:58a situação concreta
14:59mas basicamente
15:01ele precisaria
15:02em tese
15:03até do consentimento dele
15:04então não é
15:05qualquer compartilhamento
15:06não é porque a empresa
15:07tem o dado do funcionário
15:08que ela pode fazer
15:09o que ele fizer com ele
15:10e o compartilhamento
15:12irregular
15:12Marisa
15:13ele é um vazamento
15:14de dados
15:14porque ele não está
15:15cumprindo a lei
15:16e quem compartilhou
15:17no caso a empresa
15:18ah mas eu não botei
15:20não peguei o dado
15:20e mandei para o funcionário
15:21mas você instalou
15:22o software de mutuamento
15:24você contratou o software
15:25e você verificou
15:26se esse software
15:26tinha segurança
15:28para isso
15:28se ele tinha
15:29a possibilidade
15:31de vazar o dado
15:32porque a responsabilidade
15:33é de quem fez
15:34a contratação
15:34porque o empregado
15:35não tem relação
15:36com a meta
15:36pode até ter
15:37pelo facebook dele
15:38mas ali
15:39naquela circunstância
15:40a relação dela
15:41é com o empregador
15:42e o empregador
15:43vai responder por isso
15:44tá certo
15:45tá certo
15:45tá isso
15:45claro
15:46e se disse
15:46uma dúvida
15:47hoje
15:48Leandro
15:48Avarenga
15:49mais um
15:49seu direito digital
15:50muito bacana
15:51viu
15:51muitíssimo obrigado
15:52e na semana que vem
15:53teremos mais assuntos
15:54com certeza Marisa
15:55bom vou deixar aqui
15:56uma boa noite
15:57para você
15:58uma boa noite
15:58para todos de casa
15:59aguardo você
16:00semana que vem
16:01fiquem com Deus
16:02e mandem suas perguntas
16:03para nós
16:04Tchau
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