O trabalho discute os desafios e oportunidades que a Inteligência Artificial Generativa (IAG) impõe à soberania e à governança de dados dos povos indígenas. A crescente utilização de grandes volumes de dados para o treinamento de algoritmos de IAG, muitas vezes sem consentimento ou reconhecimento das fontes, levanta sérias questões éticas relacionadas à propriedade intelectual, à representação cultural e à autodeterminação. Nesse contexto, os Princípios CARE (Benefício Coletivo, Autoridade para Controlar, Responsabilidade e Ética) emergem como diretrizes fundamentais para garantir o uso ético dos dados indígenas, complementando os Princípios FAIR, que tratam da interoperabilidade técnica dos dados. O estudo também destaca a importância das Local Contexts Labels (Etiquetas de Contextos Locais), como as Traditional Knowledge (TK) e Biocultural (BC), que permitem às comunidades indígenas sinalizar condições específicas de acesso, uso e circulação de seus dados e conhecimentos tradicionais. Essas ferramentas fortalecem a governança cultural e a proteção contra usos indevidos por sistemas de IAG. A pesquisa, de base teórico-exploratória, defende a incorporação dessas práticas nas políticas de desenvolvimento de IAG. Conclui-se que a inclusão efetiva das comunidades indígenas nos processos de governança de dados e no desenvolvimento tecnológico é essencial para garantir justiça social e respeito à soberania informacional indígena.