Scanara vs trabalho manual para o Regulamento de IA da UE
Scanara comparado com folhas de cálculo, consultores e revisões periódicas para o Regulamento de IA da UE. Sem valores de horas ou preços sem fonte.
Resumo
As folhas de cálculo, os consultores e as revisões periódicas servem o trabalho que exige juízo humano. O Scanara acrescenta verificações baseadas em regras de código e documentos que pode repetir, e guarda os resultados como prova. Não substitui as decisões do cliente nem o aconselhamento jurídico.
Visão geral
Muitas organizações começam com folhas de cálculo, consultores externos e revisões periódicas. Estes métodos servem avaliações que exigem juízo humano, como a exceção do artigo 6.º, n.º 3, ou saber se uma prática se enquadra no artigo 5.º. O Scanara documenta essas avaliações; o cliente decide.
O Scanara acrescenta verificações repetíveis: regras Semgrep para o código, regras OPA para documentos em 8 línguas da UE, avaliações guiadas com a classificação do artigo 6.º registada e rascunhos de dossiês de conformidade. Passar numa verificação não significa que uma organização esteja em conformidade.
O esforço num relance
Com Scanara
Ligue um repositório e execute uma verificação. Repita-a após alterações; com o merge gate ativado, os pull requests são verificados. As verificações agendadas ainda não estão disponíveis.
Processo manual
As horas e o custo dependem do número de sistemas de IA, da sua classe de risco e de quem faz o trabalho. Esta página não dá nenhum valor porque nenhum tem fonte.
Comparação de funcionalidades
| Funcionalidade | Scanara | Processo manual |
|---|---|---|
| Verificação de código | Baseado em regras, 12 linguagens de programação; a fiabilidade varia conforme a linguagem | Revisão manual de código |
| Classificação de risco | Fluxo guiado; o cliente decide e o Scanara regista a determinação | Baseado em folha de cálculo |
| Validação de documentos | Verificação baseada em regras do conteúdo exigido, 8 línguas da UE | Verificação manual de documentos |
| Frequência de verificação | A pedido; em pull requests com o merge gate | Sempre que a revisão é repetida |
| Cobertura | Ficheiros do repositório ligado; código personalizado ou ofuscado pode passar despercebido | O âmbito escolhido pelos revisores |
| Consistência | As mesmas regras e o mesmo código dão o mesmo resultado | Depende do revisor e do método |
| Escalabilidade | Os limites de repositórios e verificações dependem do plano | O esforço cresce com o número de sistemas e revisores |
Pontos críticos da conformidade manual
As conclusões envelhecem
Uma revisão manual descreve o código no dia da revisão. As alterações posteriores só ficam cobertas quando alguém a repete.
Cobertura desigual
Uma revisão manual cobre o que os revisores têm tempo de ler. Revisores diferentes podem chegar a conclusões diferentes para o mesmo código.
Tempo de engenharia
O trabalho manual pode afastar os engenheiros do produto para responderem a questionários, prepararem documentos e participarem em reuniões de revisão.
Esforço por sistema
Cada sistema de IA adicional precisa da sua própria revisão. O esforço cresce com o número de sistemas.
Como o Scanara ajuda
Repetível, não pontual
Execute uma verificação sempre que o código muda. Com o merge gate ativado, cada pull request é verificado e uma verificação no GitHub mostra o resultado.
Baseado em regras e repetível
A 24 de agosto de 2026, as regras cobrem 66 dos 113 artigos do mapa de cobertura do Scanara. As avaliações guiadas cobrem outras obrigações e o cliente responde-lhes. A verificação do código pode não detetar código personalizado ou ofuscado.
Resultados no pull request
Com o merge gate ativado, uma verificação em cada pull request mostra o modo de verificação, uma pontuação, o número de conclusões por gravidade e uma ligação aos detalhes.
Executar uma primeira verificação no seu repositório
Ligue um repositório e execute uma primeira verificação no plano gratuito. 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.