Sandbox IA de Espanha — o primeiro sandbox regulatório nacional de IA da UE ao abrigo do Regulamento de IA
Espanha
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O SERNAC chileno construiu um sistema de alertas em tempo real que usa PLN para analisar 1.700-1.800 reclamações diárias e detetar anomalias, reduzindo a deteção de abusos de mercado de semanas para menos de 24 horas — premiado em 2025 pelo Banco Mundial/ICPEN.
O SERNAC, o Serviço Nacional do Consumidor do Chile, construiu o seu Sistema de Alertas em Tempo Real para a Proteção do Consumidor dentro da Unidade de Inteligência de Mercado (UIM) do seu Departamento de Estudos e Inteligência (DEI). O sistema recebe as reclamações dos consumidores à medida que chegam e aplica deteção estatística de anomalias para sinalizar padrões incomuns no comportamento das empresas, desencadeando uma coordenação precoce da ação de proteção.
Detetar abusos sistémicos de mercado e desencadear uma coordenação precoce da ação de proteção do consumidor mais rapidamente do que permitiria a revisão manual.
Segundo o relatório da OCDE de 2026 sobre a experimentação com IA generativa no governo, o SERNAC reforçou este processo com IA generativa e processamento de linguagem natural em grande escala, analisando entre 1.700 e 1.800 reclamações de cidadãos por dia, e produz um resultado complementar chamado Boletim Especial de Alertas de Reclamações (BEAR).
A OCDE cita isto como uma redução do tempo necessário para detetar crises sistémicas de mercado de várias semanas para menos de 24 horas. O sistema conquistou o primeiro lugar na categoria 'Iniciativas Inovadoras em Pesquisa de Mercado' do Concurso de Proteção ao Consumidor de 2025, organizado conjuntamente pelo Banco Mundial e pela Rede Internacional de Proteção e Aplicação da Lei ao Consumidor (ICPEN), apresentado a 3 de outubro de 2025 em Santo Domingo. O Ministério da Economia do Chile reconheceu separadamente o SERNAC em abril de 2026 com o seu próprio prémio PAEI.
A evidência é corroborada por um relatório governamental da OCDE e por múltiplas fontes chilenas independentes, mas nenhuma delas revela o modelo de IA subjacente, publica taxas de falsos positivos/falsos negativos, ou apresenta uma auditoria técnica independente do sistema de deteção de anomalias.
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