O mesmo arquivo, dois contratos: o que sete ferramentas de IA dizem sobre treinar com o que você digita

O mesmo prompt, colado na mesma ferramenta, está sob um regime de dados diferente dependendo só do tipo de conta usada para entrar. Li os termos de uso, políticas de privacidade e adendos de processamento de dados de sete ferramentas — OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Canva, Notion e Perplexity — direto na fonte, não na matéria que resumiu a mudança. Todas as citações abaixo têm link para o documento original e a data em que foram lidas: 19 de agosto de 2026.

Por que a mesma ferramenta tem dois contratos diferentes

Já descrevi aqui os cinco tipos de cláusula que costumam aparecer em termos de uso de IA, sem citar fornecedor — era uma questão de método, porque termos mudam e a versão que vale é a do seu plano, na data em que você lê. Esta peça faz o oposto: nomeia as sete ferramentas, cita o texto exato e mostra onde a linha entre os dois regimes está hoje.

A linha não é tecnológica. É contratual, e passa pelo tipo de conta. No plano de consumo — a versão que a pessoa física assina com cartão de crédito ou de graça — o padrão mais comum é treinar com o que você digita, com opção de desligar. No plano de negócio — Business, Enterprise, Workspace, API — o padrão mais comum se inverte: a empresa promete não treinar, e treinar vira algo que exige permissão explícita do cliente corporativo.

Isso importa porque quem decide qual plano a equipe usa raramente é quem efetivamente cola o documento do cliente na ferramenta às 18h de uma sexta-feira. A pessoa que sabe qual documento assinou e a pessoa que aperta enter costumam ser pessoas diferentes — e a segunda quase nunca leu o primeiro.

OpenAI e Anthropic: o opt-out existe, mas tem data e prazo

A OpenAI trata o mesmo produto sob dois regimes explícitos. No ChatGPT e no Codex de consumo, o texto é direto:

"When you use our services for individuals such as ChatGPT and Codex, we may use your content to train our models. You can opt out of training through our privacy portal by clicking on 'do not train on my content.'"

— Help Center, "How your data is used to improve model performance" (conteúdo lido em cópia arquivada do HTML oficial, porque o domínio bloqueia acesso automatizado — ver nota metodológica no fim). Para ChatGPT Business, Enterprise e a API, a mesma fonte inverte o padrão:

"By default, we do not train on any inputs or outputs from our products for business users, including ChatGPT Business, ChatGPT Enterprise, and the API."

A API mudou de regime em 1º de março de 2023, segundo a documentação de controles de dados da plataforma.

A Anthropic fez o mesmo tipo de mudança há menos de um ano, e com data marcada. Desde 8 de outubro de 2025, os Termos de Consumo dizem:

"We may use Materials to provide, maintain, and improve the Services and to develop other products and services, including training our models, unless you opt out of training through your account settings."

O anúncio da mudança, publicado em 28 de agosto de 2025, não deixou a escolha em silêncio: quem não decidisse até a data de corte precisaria escolher para continuar usando o Claude. E a decisão muda a retenção — cinco anos se o treinamento estiver ligado, 30 dias se estiver desligado. Do outro lado da fronteira, os Termos Comerciais dizem o oposto: "Anthropic may not train models on Customer Content from Services" — e o anúncio de agosto declara explicitamente que a mudança de outubro não vale para Claude for Work, Government, Education ou uso via API.

Google e Microsoft: a promessa corporativa é cláusula, não é a mesma para todo mundo

No Gemini de consumo, o aviso está escrito na primeira pessoa do plural, no Gemini Apps Privacy Hub:

"Please don't enter confidential information that you wouldn't want a reviewer to see or Google to use to improve our services, including machine-learning technologies."

A mesma página confirma que revisores humanos leem parte do que é coletado. No Workspace, a garantia não é texto de marketing — tem número de cláusula. A seção 12.11 dos Termos de Serviço Específicos do Workspace, "Training Restriction", diz: "Google will not use Customer Data to train or fine-tune any of its generative artificial intelligence models supporting the Google Workspace Generative AI Services without Customer's prior permission or instruction."

A Microsoft tem uma variação a mais que a leitura binária perde. No corporativo, a documentação de privacidade do Copilot é clara: "Prompts, responses, and data accessed through Microsoft Graph aren't used to train foundation LLMs, including those used by Microsoft Copilot." No Copilot avulso de consumo, o FAQ de privacidade diz que "algumas conversas" passam por revisão automatizada e humana, e que a retenção padrão é de 18 meses. Mas o Copilot embutido nos aplicativos do Microsoft 365 para uso doméstico segue uma terceira regra, mais parecida com a corporativa: "Prompts, responses, and your file contents when using Copilot in Microsoft 365 apps aren't used to train foundation models." Três regimes, uma marca, e o nome do produto sozinho não diz qual dos três se aplica.

Canva e Notion: quem nomeia o fornecedor, e quem paga por consentimento

Na Política de Privacidade da Canva, atualizada em 15 de abril de 2026, o texto autoriza a empresa a "treinar nossos algoritmos, modelos e produtos e serviços de IA usando aprendizado de máquina" a partir da atividade e do conteúdo do usuário. Para Teams, Business, Enterprise e Education, o Canva Shield promete o oposto, e sem opção de ativar: "Content from Canva Teams, Business, Enterprise, and Education users is not used to improve AI-powered features, and this cannot be turned on." O designer freelance que monta a apresentação do cliente no plano pessoal e a agência que faz a mesma apresentação no plano Teams estão em regimes opostos, com o mesmo arquivo. E a Canva faz algo que nenhuma das outras seis faz: paga quem consente, via "Creator Compensation Program".

A Notion é a única das sete que nomeia os próprios fornecedores de modelo. A página de segurança e privacidade do Notion AI diz: "By default, Notion and its AI Subprocessors do not use Customer Data to train any models" — e completa que existe contrato específico proibindo isso, com fornecedores que a própria página identifica como "organizations such as Anthropic and OpenAI". A diferença de plano aqui não está no treinamento, que é negado para todos: está na retenção. Workspaces Enterprise têm retenção zero nos provedores de LLM por padrão; todos os outros, até 30 dias.

Perplexity: o que deu para confirmar, e o que ficou bloqueado

O Central de Ajuda da Perplexity confirma que os acordos com fornecedores terceiros — como OpenAI e Anthropic — proíbem o uso de dados da Perplexity para treinar os modelos deles, e a documentação para desenvolvedores declara retenção zero na API de Chat Completions. O que não deu para confirmar, apesar de tentativas diretas: se o modelo próprio da Perplexity treina com conteúdo do usuário, e onde fica o botão para desativar isso — as duas páginas que deveriam responder essa pergunta, e o próprio Trust Center da empresa, devolveram bloqueio de acesso em todas as tentativas. Isso não é uma falha desta apuração: é um fato sobre a empresa, e fica registrado como tal, sem acusação — bloquear acesso automatizado é prática comum na indústria, inclusive entre as outras seis ferramentas desta lista.

As exceções que esvaziam o "não treinamos"

Quatro mecanismos, documentados em quatro das sete fontes, fazem o "não treinamos" valer menos do que parece.

O joinha fura o opt-out. Nos Termos de Consumo da Anthropic: mesmo com o treinamento desligado, a empresa "will use Materials for model training when: (1) you provide Feedback [...] or (2) your Materials are flagged for safety review". E não é só a mensagem avaliada — a Política de Privacidade diz que, ao avaliar uma resposta com o ícone de joinha, "we may store the entire related conversation as part of your Feedback". A OpenAI descreve o mesmo mecanismo na central de ajuda já citada: dar feedback pode fazer "the entire conversation associated with that feedback" ser usada para treinar, mesmo com o opt-out ativo.

O classificador de segurança é a exceção mais absoluta encontrada nos sete contratos. A documentação de dados da plataforma OpenAI diz que imagens e arquivos são varridos por um classificador de CSAM no envio, e que, se algo for detectado, "the image will be retained for manual review, even if Zero Data Retention, Modified Abuse Monitoring, or Eyes Off is enabled" — furando a proteção mais forte que a empresa oferece. A Anthropic descreve mecanismo parecido para conteúdo sinalizado como nocivo, com uma nuance: o conteúdo é desassociado do ID do usuário para treinar classificadores internos, "however, we may re-identify the Inputs or Outputs to enforce our Terms of Service [...] if necessary" — o anonimato é reversível, não permanente.

Desligar o histórico não desliga o produto. No Gemini, mesmo com "Keep Activity" desligado ou em conversa temporária, o Privacy Hub confirma que o Google "still uses your chats to respond to you and help protect Google, our users, and the public" — e guarda por 72 horas mesmo assim. E desligar o treinamento não é retroativo: a própria central de privacidade da Anthropic avisa que dados já usados em treinos que começaram continuam nos modelos já treinados — só os treinos futuros deixam de usar o que foi digitado depois da mudança.

Quanto tempo cada um guarda o que você digitou

Treinar e reter são coisas diferentes, e nem sempre andam juntas. O número mais contraintuitivo do levantamento é o do plano Enterprise da Anthropic: é o que mais protege contra treinamento e, por padrão, é o que guarda os dados por mais tempo — indefinidamente, salvo configuração em contrário.

Fornecedor / regime	Retenção declarada
Anthropic, consumo com treino ligado	5 anos (formato desidentificado, no pipeline de treino)
Anthropic, consumo com treino desligado	30 dias
Anthropic, conteúdo sinalizado	2 anos (inputs/outputs) · 7 anos (scores de segurança)
Anthropic, Enterprise	Indefinida por padrão, salvo configuração; mínimo configurável de 30 dias
OpenAI, ChatGPT	Até exclusão manual; remoção em até 30 dias depois
OpenAI, Temporary Chat	30 dias, sem treino
Google Gemini pessoal, histórico desligado	72 horas
Google Gemini pessoal, revisado por humano	Até 3 anos, e não apagado quando você apaga a atividade
Microsoft Copilot consumo	18 meses por padrão
Notion, não-Enterprise	Até 30 dias nos provedores de LLM
Notion, Enterprise	Retenção zero nos provedores
Perplexity	"Apenas pelo tempo necessário" — sem prazo fixo declarado

Todos os números desta tabela vêm das mesmas páginas já linkadas ao longo do texto — nenhuma fonte nova entra aqui só para preencher célula.

Quando dá errado: você é o controlador, e o teto pode ser dez dólares

Dois adendos de processamento de dados, de empresas diferentes, dizem a mesma coisa com quase as mesmas palavras. O DPA da Anthropic: "Customer is the controller and Anthropic is Customer's processor." O DPA de Nuvem do Google: "Google is a processor and Customer is a controller [...] of Customer Personal Data." Traduzindo para quem cola documento de cliente na ferramenta: perante o titular dos dados, quem responde em primeira linha é você, não a plataforma — e isso vale tanto para quem já leu o reposicionamento de preço que Duda descreveu aqui quanto para quem nunca parou para pensar nisso.

O aviso de vazamento vem redigido para não significar culpa. A mesma cláusula, quase idêntica, aparece nos dois DPAs: a notificação de um incidente "will not be construed as an acknowledgement [...] of any fault or liability". E o teto de indenização tem números concretos: os Termos de Serviço da Microsoft limitam danos diretos ao valor pago no mês, "or up to $10.00 if the Services are free"; os Termos do Google limitam a US$ 500 ou 125% do valor pago nos últimos 12 meses, o que for maior; os Termos Comerciais da Anthropic limitam ao valor pago nos últimos 12 meses. A assimetria, resumida: você assume o papel de controlador dos dados do seu cliente, e o teto de indenização do fornecedor, no plano gratuito, pode valer dez dólares.

O Brasil ainda não auditou isso — o que a ANPD fez, e o que não fez

Já mostrei aqui que o marco legal de IA segue tramitando, sem data para entrar em vigor. Enquanto isso, a Autoridade Nacional de Proteção de Dados abriu dois processos técnicos que tocam IA generativa: a Nota Técnica nº 39/2024/FIS/ANPD analisa o plano de conformidade da Meta Platforms para o treinamento de modelos de IA generativa, e a Nota Técnica nº 1/2026/FIS/CGF/ANPD trata do sistema Grok, da X Corp, com recomendação conjunta da ANPD, do MPF e da Senacon.

O que a apuração não encontrou é tão importante quanto o que encontrou: nenhum dos dois processos audita a cláusula de treinamento das ferramentas de produtividade — ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini — que um profissional brasileiro usa no dia a dia de trabalho. Os dois casos existentes tratam de origem de dados de treinamento e geração de conteúdo nocivo, não do contrato que se aceita ao colar o documento do cliente num chat. Dizer que "a ANPD está de olho nisso" seria inventar um fato que a apuração não sustenta. Para quem pergunta se existe fiscalização específica sobre a cláusula de treinamento nas ferramentas de produtividade, a resposta ainda não existe — e o achado real é essa ausência, não uma vigilância que a apuração não encontrou.

A pergunta certa não é "é seguro" — é "que contrato eu assinei"

As sete ferramentas não escondem a diferença entre os dois regimes — ela está escrita, com data e link, nos documentos que a maioria de quem usa a ferramenta no trabalho nunca abriu. O que muda entre colar um documento de cliente no plano gratuito e fazer o mesmo no plano corporativo não é a qualidade da resposta: é qual das duas cláusulas se aplica a você, e há quanto tempo ela não é revisada.

A checagem prática, para quem termina esta leitura e quer aplicá-la ainda hoje: olhe a cláusula de treinamento do documento que se aplica ao seu plano específico — não a página de marketing, não a matéria sobre a mudança — e procure as palavras "training", "opt out" e "retention". Os termos mudam sem aviso amplo, como mostrou a própria Anthropic em outubro de 2025; a data de leitura, não a lembrança de uma leitura antiga, é o que sustenta a resposta.