Esta dissertação tem como objetivo avaliar a interação entre a proteção dos segredos comerciais, a privacidade dos dados pessoais e o direito de explicação e revisão das decisões automatizadas, considerando a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e o debate em torno da regulação do uso e desenvolvimento da inteligência artificial (IA). O objetivo é apresentar uma perspectiva holística que concilie potenciais conflitos, com foco na explicabilidade das decisões automatizadas. A pesquisa é exploratória e visa sedimentar estudos posteriores sobre a relação entre o direito e as novas tecnologias de informação e comunicação, especialmente a IA. Começa com uma visão geral da transformação digital, aborda as noções básicas sobre a IA e analisa os regimes jurídicos aplicáveis aos temas estudados, culminando no mapeamento do debate em torno do direito à informação, transparência e explicação das decisões automatizadas no tratamento de dados pessoais. Prossegue com uma análise interdisciplinar para identificar os pontos comuns entre esses direitos e interesses em potencial conflito. Para isso, discute as perspectivas internacionais sobre o equilíbrio entre a proteção dos segredos comerciais e a proteção dos dados pessoais, com foco na perspectiva europeia. Também examina a harmonização da estratégia brasileira com os parâmetros internacionais de desenvolvimento de uma IA robusta, transparente e confiável. Em seguida, explora o debate público em torno do marco legal da IA no Brasil. No final, apresenta uma percepção geral sobre a possibilidade de conciliação entre a tutela dos segredos comerciais e a proteção dos dados pessoais. O argumento é que a conciliação passa pela observância do devido processo, o que inclui o contínuo aperfeiçoamento dos mecanismos procedimentais de escrutínio individual e social das decisões automatizadas, em sincronia com os desenvolvimentos das aplicações da IA. Em resumo, esta dissertação oferece uma análise interdisciplinar da relação entre a proteção dos segredos comerciais, dados pessoais e decisões automatizadas no contexto do debate em torno da regulação e regulamentação da IA no Brasil. Sugere que é necessário avançar nas pesquisas sobre os mecanismos de correção da assimetria informacional na tomada de decisões automatizadas, atendendo-se às expectativas plurais da sociedade na definição dos parâmetros normativos aplicáveis no desenvolvimento de uma IA robusta, segura e confiável no País.

This dissertation examines the interaction between the protection of trade secrets, privacy of personal data, and the right to explanation and review of automated decisions, considering the Brazilian Data Protection Law (LGPD) and the debate surrounding the regulation of the use and development of artificial intelligence (AI). The objective is to present a holistic perspective that reconciles these potential conflicts, with a focus on the explicability of automated decisions. The research is exploratory and aims to lay the groundwork for further studies on the relationship between law and new information and communication technologies, especially AI. It begins with an overview of digital transformation, discusses the basic concepts of AI, and analyzes the legal regimes applicable to the topics studied, culminating in mapping the debate surrounding the right to information, transparency, and explanation of automated decisions in the processing of personal data. It then proceeds with an interdisciplinary analysis to identify the common points between these potentially conflicting rights and interests. To do so, it discusses international perspectives on the balance between protecting trade secrets and protecting personal data, with a focus on the European perspective. It also examines the harmonization of the Brazilian strategy with international parameters for the development of robust, transparent, and reliable AI. Next, it explores the public debate surrounding the legal framework for AI in Brazil. Finally, it presents a general perception of the possibility of reconciling the protection of trade secrets and the protection of personal data. The argument is that reconciliation involves the observance of due process, which includes the continuous improvement of procedural mechanisms for individual and social scrutiny of automated decisions, in sync with developments in AI applications. In summary, this dissertation offers an interdisciplinary analysis of the relationship between the protection of trade secrets, personal data, and automated decisions in the context of the debate surrounding the regulation and regulation of AI in Brazil. It suggests that further research is needed on mechanisms for correcting informational asymmetry in automated decision-making, meeting the plural expectations of society in defining the normative parameters applicable to the development of robust, secure, and reliable AI in the country.