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Scanara vs Credo AI para conformidade com o Regulamento de IA da UE

Scanara e Credo AI comparados para o Regulamento de IA: verificações baseadas em regras de código e documentos face a uma plataforma de governação de IA.

Resumo

A Credo AI descreve uma plataforma de governação de IA com pacotes de políticas para o Regulamento de IA da UE, NIST AI RMF e ISO 42001. O Scanara verifica o código-fonte e os documentos face aos artigos do Regulamento. A escolha depende de precisar de um registo e de um processo de governação de IA para toda a organização ou de verificações dos seus próprios repositórios.

Visão geral

A 22 de outubro de 2026, a página inicial da Credo AI oferece «Ready-to-deploy policy packs for EU AI Act, NIST AI RMF, ISO 42001, and beyond.» (texto original em inglês) Descreve também um registo de IA para «Discover and catalog every AI system, agent, vendor and model.»

Fonte: credo.ai, consultada em 22 de outubro de 2026.

O Scanara analisa o código-fonte com regras Semgrep em 12 linguagens de programação e verifica documentos de conformidade com regras OPA em 8 línguas da UE. A 24 de agosto de 2026, 66 dos 113 artigos do mapa de cobertura do Scanara têm pelo menos uma regra automatizada. Avaliações guiadas e rascunhos da documentação técnica do anexo IV cobrem mais trabalho. O cliente decide e completa os resultados; passar numa verificação não significa que uma organização esteja em conformidade.

Comparação de funcionalidades

FuncionalidadeScanaraCredo AI
FocoVerificações baseadas em regras de código e documentos, avaliações guiadas, rascunhos de dossiêsPlataforma de governação de IA com pacotes de políticas para o Regulamento de IA da UE, NIST AI RMF e ISO 42001
Verificação de códigoBaseado em regras, 12 linguagens de programação; a fiabilidade varia conforme a linguagemAs verificações do código-fonte face aos artigos do Regulamento de IA da UE não são descritas na página
Integração CI/CDIntegração com o GitHub; merge gate nos pull requests quando ativadoO GitHub é mencionado na página; merge gates em pull requests não são descritos
Documentação técnicaRascunhos da documentação do anexo IV; o cliente completa e revêPacotes de políticas e fluxos de provas; o anexo IV não é citado na página
Modelo de preçosPlano gratuito e planos pagos; ver a página de preçosNão são mostrados preços; oferece uma demonstração

Quando escolher qual

Escolha Scanara quando...

  • ✓Quer verificações baseadas em regras do seu código-fonte face aos artigos do Regulamento de IA da UE
  • ✓Quer que os documentos de conformidade sejam verificados quanto ao conteúdo exigido, em 8 línguas da UE
  • ✓Trabalha no GitHub e quer os resultados da verificação nos pull requests, com um merge gate
  • ✓Quer rascunhos da documentação técnica do anexo IV que a sua equipa completa e revê

Considere o Credo AI quando...

  • •Precisa de um registo e de um processo de governação para modelos, agentes e fornecedores em toda a organização
  • •Quer pacotes de políticas prontos para o Regulamento de IA da UE, NIST AI RMF e ISO 42001
  • •Não precisa de verificar o seu próprio código-fonte face aos artigos do Regulamento de IA da UE

Perguntas a fazer a qualquer fornecedor

Verificar se lê o seu código-fonte

Algumas ferramentas verificam o próprio código; outras baseiam-se em respostas introduzidas por uma pessoa. Pergunte qual é o caso e que linguagens de programação são cobertas.

Verificar onde aparecem os resultados

Os resultados podem aparecer em pull requests, num painel ou num relatório. Pergunte onde os engenheiros e o pessoal de conformidade os verão.

Verificar o que o fornecedor diz sobre os limites

Nenhum software torna uma organização conforme. Peça ao fornecedor que indique o que os seus resultados não cobrem e quem toma as decisões.

Executar uma primeira verificação no seu repositório

Ligue um repositório do GitHub e verifique-o no plano gratuito. Os limites dos planos estão na página de preços. A sua equipa continua a decidir e a completar as avaliações.

O Scanara prepara evidências a partir dos seus repositórios

O Scanara lê os seus repositórios GitHub ligados e executa análises baseadas em regras para padrões comuns de IA e de aprendizagem automática. Pode não detetar código fora do padrão. Em separado, gera rascunhos de documentação a partir de modelos e das suas respostas nas avaliações, como evidências para o seu trabalho de conformidade. A classificação é decidida por si.