Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 2.206
Aluno: Luan Jeremias Fonseca e Silva
Orientador: Prof. Alexandre Marcos Lins de Vasconcelos
Título: GePP-SAAS: uma abordagem baseada em engenharia de prompt para
geração de políticas de privacidade com IA generativa
Data: 15/07/2025
Hora/Local: 9h – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com o aluno
Banca Examinadora:
Profa. Jessyka Flavyanne Ferreira Vilela (UFPE / Centro de Informática)
Profa. Edna Dias Canedo (UnB / Departamento de Ciência da Computação)
Prof. Alexandre Marcos Lins de Vasconcelos (UFPE / Centro de Informática)
RESUMO:
Com a crescente adoção de modelos de linguagem de larga escala (LLMs) em tarefas especializadas, surge a necessidade de compreender como orientar esses sistemas para produzir resultados juridicamente válidos e adaptados a contextos específicos. Este estudo se insere nesse cenário, investigando como técnicas de engenharia de prompt podem otimizar a geração automatizada de políticas de privacidade alinhadas à LGPD no contexto de empresas SaaS. A pesquisa adota a metodologia de Design Science Research (DSR), estruturada em quatro etapas principais. Inicialmente, realizou-se uma revisão da literatura sobre inteligência artificial generativa, LGPD e GDPR, políticas de privacidade, empresas SaaS e engenharia de prompt, visando identificar lacunas e estabelecer fundamentos conceituais sólidos. Em seguida, políticas de privacidade geradas por ferramentas automatizadas (APPGs) foram analisadas com o apoio de profissionais jurídicos especializados, estruturando critérios comparativos de qualidade e conformidade. A terceira etapa envolveu a aplicação de um prompt em linguagem natural, com ciclos iterativos de design e avaliação do artefato em uma empresa SaaS. Por fim, realizou-se uma análise crítica dos desafios técnicos e éticos com especialistas em privacidade e proteção de dados. Os resultados confirmaram o potencial da abordagem, destacando lacunas na aplicação da IA generativa e da engenharia de prompt em contextos regulatórios, enquanto a política final, gerada através da aplicação do artefato, superou as APPGs em clareza, completude e conformidade. A pesquisa avança o campo da engenharia de prompt com uma metodologia DSR adaptável, contribuindo para o diálogo interdisciplinar entre tecnologia e direito.
Palavras-chave: Engenharia de prompt, IA generativa, Políticas de privacidade, Saas, LGPD
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