1) Operacionalização dos princípios do art. 40 do RGST
Os oito princípios do art. 40 do RGST já vinculam os outorgados. Na prática, como cada um deles — em especial confiabilidade, não discriminação, transparência e explicabilidade — pode ser operacionalizado e demonstrado de forma proporcional ao porte do agente e à criticidade do uso? Que evidências, registros ou métricas permitiriam a um agente comprovar a observância desses princípios sem expor segredos comerciais?
2) Conectividade significativa/universal
Quais práticas de monitoramento contínuo de sistemas de IA em operação de redes (desempenho, robustez, deriva de modelo ao longo do tempo) as prestadoras já adotam ou consideram adequadas, e como elas se alinham a referenciais técnicos como a Recomendação ITU-T Q.4081? Adicionalmente, há evidências ou projetos de uso de IA para expansão de conectividade significativa/universal (ex.: planejamento preditivo de infraestrutura, otimização para áreas de baixa densidade ou interfaces generativas para acessibilidade), e quais riscos de viés ou aprofundamento de exclusão digital foram identificados ou mitigados nesses casos, à luz dos princípios de não discriminação, pluralidade e sustentabilidade do art. 40 do RGST?
3) Impactos sobre direitos dos consumidores
Descreva situações concretas em que o uso de IA por prestadoras gera impacto positivo ou negativo sobre direitos dos usuários, à luz do Regulamento Geral de Direitos do Consumidor (RGC). Há lacunas que dificultem a devida proteção, transparência, contestação ou revisão de decisões automatizadas no atendimento e nas demais relações de consumo?
4) Curadoria
Quais práticas de curadoria, auditoria de vieses e garantia de representatividade de bases de dados de treinamento ou inferência são adotadas ou consideradas necessárias em soluções de IA no setor de telecomunicações brasileiro? Como mitigar riscos de vieses que possam afetar grupos vulneráveis, regiões ou perfis de usuários, em consonância com os princípios de não discriminação e pluralidade do art. 40 do RGST?
5) Proteção de dados, decisões automatizadas e explicabilidade
Quais obrigações de informação, explicabilidade, revisão, registro e prestação de contas seriam adequadas quando sistemas de IA envolverem tratamento de dados pessoais, perfilamento ou decisões automatizadas com impacto sobre os usuários, considerando o art. 20 da LGPD e o debate consolidado pela ANPD na Nota Técnica nº 12/2025? Como articular a atuação da Anatel com a da ANPD sem sobreposição?
6) Fiscalização: acesso a algoritmos, bases de treinamento e uso de IA na inspeção
A AIR apontou como ajuste normativo a previsão expressa de acesso da Anatel a algoritmos e bases de treinamento e o uso de IA nas atividades de inspeção e acompanhamento. Quais salvaguardas de sigilo comercial e industrial seriam adequadas a esse acesso? Como viabilizá-lo quando a solução de IA for fornecida por terceiros e não estiver sob controle direto da prestadora? E que cuidados — como supervisão humana e mitigação de vieses — deveriam acompanhar o uso de IA pela própria fiscalização?
7) Governança, accountability e documentação
Quais estruturas de governança interna são hoje utilizadas ou seriam adequadas para supervisionar o uso de IA, incluindo papéis de diretoria, comitês, áreas de risco, segurança da informação, compliance e proteção de dados? Que documentação, logs, trilhas de auditoria, avaliação de impacto ou revisão humana seriam pertinentes para usos com impacto relevante? Referenciais como a ABNT NBR ISO/IEC 42001 seriam adequados ao contexto setorial?
8) Impacto ambiental
Como as prestadoras mensuram e demonstram o impacto ambiental líquido do uso de soluções de IA em suas redes e processos (ganhos de eficiência energética versus consumo associado a treinamento/inferência)? Que métricas, registros ou avaliações seriam pertinentes para comprovar conformidade com o princípio de sustentabilidade do art. 40 do RGST de forma proporcional ao porte e à criticidade do uso?
9) Cadeia de suprimentos, fornecedores e dependência tecnológica
Qual é o papel de fornecedores terceiros, integradores, fabricantes, desenvolvedores de modelos e provedores de nuvem nas soluções de IA do setor? Quais deveres de diligência, transparência contratual, segurança, documentação e auditabilidade deveriam ser considerados, sobretudo para viabilizar a supervisão regulatória quando a solução é de terceiros? Há riscos relevantes de concentração tecnológica ou de limitação de acesso a informações técnicas essenciais?
10) Indicadores, supervisão e enforcement
Que indicadores, métricas ou informações as organizações já produzem para acompanhar desempenho, segurança, robustez e impactos de sistemas de IA? Quais seriam razoavelmente reportáveis à Anatel para permitir supervisão proporcional e eficaz? Quais mecanismos de fiscalização seriam mais adequados, como auditorias, notificações, testes de caixa-preta ou inspeções temáticas?
11) ISPs
Quais desafios práticos específicos enfrentam prestadoras de menor porte, provedores regionais ou MVNOs na implementação dos princípios do art. 40 do RGST para usos de IA? Que mecanismos de simplificação, orientações ou tratamento diferenciado seriam adequados para garantir proteção efetiva sem criar barreiras desproporcionais à inovação ou à competitividade, preservando a isonomia entre agentes de diferentes portes?
12) IA generativa em atendimento, comunicação e processos internos
Em quais atividades a IA generativa já está sendo utilizada ou testada — atendimento, cobrança, marketing, apoio a equipes, automação documental — e em que nível de maturidade? Quais riscos específicos esses sistemas geram, em especial alucinação, imprecisão e opacidade, e que salvaguardas mínimas seriam consideradas, inclusive identificação da interação automatizada, validação humana, limitação de escopo e registro das interações?
13) Autonomia, sistemas agênticos e gestão de redes
À medida que sistemas de IA passam de recomendar para agir sobre a rede — orquestração, ajuste dinâmico de recursos, network slicing, configuração autônoma —, o grau de autonomia se torna um vetor de criticidade próprio. Em que funções de rede já há decisão autônoma com baixa intervenção humana? Como garantir que essa autonomia não comprometa a isonomia no tratamento do tráfego e a neutralidade de rede prevista no Marco Civil da Internet? Que medidas de supervisão, contingência e reversibilidade seriam mínimas para sistemas que agem, e não apenas recomendam?
14.1) Escopo, usos e criticidade
Quais são hoje os principais casos de uso de IA no setor e quais apresentam maior potencial de impacto sobre direitos dos usuários, continuidade dos serviços, competição, privacidade ou segurança das redes? Que critérios — porte, criticidade, grau de autonomia, intensidade de impacto — melhor distinguiriam usos que demandam atenção regulatória daqueles que poderiam receber tratamento simplificado?
14.2) Escopo, usos e criticidade
Em que usos atuais ou projetados de IA na gestão autônoma ou orquestração de redes de telecomunicações no Brasil (ex.: network slicing, configuração autônoma, otimização dinâmica) haveria maior similaridade com sistemas que atuam como componentes de segurança em infraestruturas críticas digitais? Nesses casos, os princípios do art. 40 do RGST, somados às estruturas de governança, documentação e supervisão humana já existentes ou em desenvolvimento (itens 6 e 7), seriam suficientes para mitigar riscos sistêmicos relevantes, ou haveria contextos em que elementos adicionais específicos (ex.: níveis mínimos de supervisão humana, requisitos de logging ou trilhas de auditoria) se mostrariam necessários? Contribuições devem considerar proporcionalidade ao porte e à criticidade do uso.
15) Suficiência da combinação “princípios mais acompanhamento”
A AIR concluiu que princípios (art. 40 do RGST) somados ao acompanhamento pelos instrumentos existentes seriam suficientes no estágio atual. Em quais casos de uso ou cenários, na visão do participante, essa abordagem se mostraria insuficiente e justificaria disciplina setorial mais específica? Por outro lado, há aspectos hoje regulados que poderiam ser simplificados sem perda de proteção?
16) Articulação com o Marco Legal da IA (PL 2338/2023) e o SAI
Tramita o Projeto de Lei nº 2338/2023, que propõe marco legal geral de IA e um Sistema Nacional de Regulação e Governança de IA (SIA), com autoridade coordenadora, competências setoriais e ambientes regulatórios experimentais conduzidos por reguladores setoriais. A AIR optou, conscientemente, por não antecipar a categorização de riscos por considerá-la prematura diante do estágio do debate legislativo. Mantida essa cautela, como a futura atuação setorial da Anatel deveria se articular com o marco geral, evitando duplicidade de obrigações e conflito de competência? Que matérias de IA em telecomunicações são genuinamente setoriais e não seriam adequadamente cobertas por uma norma horizontal?
17) Proporcionalidade, inovação e experimentação
A AIR não identificou barreiras que justificassem, no momento, o uso de sandbox regulatório. Em que situações concretas o participante vislumbra barreira regulatória que recomendaria experimentação em ambiente controlado? Que critérios de proporcionalidade - porte, criticidade, autonomia, impacto — e que incentivos favoreceriam inovação responsável sem comprometer segurança, transparência e direitos dos usuários?
18) Referências nacionais e internacionais
Quais referências regulatórias, normativas, técnicas ou institucionais — nacionais e internacionais — seriam mais adequadas ao contexto brasileiro de telecomunicações, incluindo, se pertinente, UNESCO, OCDE, UIT/ITU-T, ITU-T Y.3142, AITOM (M.3080), ABNT NBR ISO/IEC 42001, AI Act, NIS2, LGPD, Marco Civil e PL 2338? Indique objetivamente quais elementos dessas referências deveriam ser considerados, adaptados ou afastados.