O avanço da inteligência artificial (IA) tem sido celebrado como motor de inovação e produtividade, mas o novo marco legal brasileiro para IA, inspirado na regulação europeia, desafia uma crença confortável do mercado: a de que adotar soluções de IA é apenas uma questão de tecnologia e eficiência. O projeto de lei (PL 2.338/2023), já aprovado no Senado e em tramitação prioritária na Câmara, propõe regras que impactam profundamente não só quem desenvolve, mas também quem incorpora IA em suas operações, exigindo um novo olhar sobre compliance, contratos e gestão de riscos.

O que determina o marco legal da IA: obrigações para todos os agentes

Segundo artigo publicado no Brazil Journal, o projeto de lei brasileiro adota a lógica de que quanto maior o risco de uma aplicação de IA, maiores as exigências regulatórias para seu desenvolvimento e uso. A proposta distribui responsabilidades entre três tipos de agentes: desenvolvedores, distribuidores e aplicadores (usuários finais). Uma mesma empresa pode ocupar mais de uma posição, como ao criar uma ferramenta de IA e empregá-la em seus próprios serviços.

Essa divisão de papéis significa que empresas que utilizam modelos de IA de terceiros continuam responsáveis pelas obrigações decorrentes do uso, o que exige garantir, contratualmente, acesso a informações técnicas e cooperação do fornecedor. O risco, portanto, acompanha o uso e exige compliance em toda a cadeia.

O projeto classifica as aplicações de IA em três categorias principais: usos de risco excessivo (proibidos), aplicações de alto risco (com exigências reforçadas) e demais sistemas (sujeitos a regras gerais). Entre as proibições estão o uso de IA para explorar vulnerabilidades, prever riscos criminais com base em traços pessoais, operar sistemas de armas autônomas e realizar identificação biométrica remota em espaços públicos, salvo exceções legais.

Aplicações de alto risco incluem áreas como recrutamento, educação, saúde e serviços essenciais, dependendo do contexto e finalidade. Sistemas de alto risco exigirão registros de governança, testes de segurança, medidas contra vieses discriminatórios e informações que permitam interpretar resultados. Para quem aplica IA, haverá deveres de documentação, avaliação de desempenho e registro de supervisão humana.

Impactos diretos na operação e nos contratos empresariais

O novo marco exige das empresas um mapeamento detalhado dos usos de IA, identificação do papel de cada agente em seus produtos e revisão de fornecedores. O Brazil Journal destaca que, para cumprir as obrigações, será necessário incorporar documentação e gestão de riscos ao desenvolvimento e à operação de soluções de IA.

Para empresas que constroem produtos sobre modelos de terceiros, a consequência prática é a necessidade de exigir fornecedores capazes de garantir conformidade regulatória. O acesso a informações técnicas e a cooperação do desenvolvedor passam a ser cláusulas essenciais nos contratos comerciais.

Além disso, modelos de linguagem e IA generativa, como os desenvolvidos por OpenAI e Anthropic, terão obrigações específicas, incluindo documentação do desenvolvimento, avaliação preliminar de riscos e, em caso de risco sistêmico, publicação de resumo dos dados de treinamento e instruções técnicas. O oferecimento da tecnologia via API ou sob licença de código aberto não exime dessas responsabilidades.

Outro ponto sensível é a questão dos direitos autorais: o texto do PL exige a publicação de sumário dos conteúdos protegidos usados no treinamento, permite que titulares proíbam usos comerciais e prevê remuneração, inclusive gratuita, mediante negociação direta.

Custos, riscos e penalidades: o que as empresas precisam considerar

O projeto de lei prevê multas de até 2% do faturamento bruto no Brasil, limitadas a R$ 50 milhões por infração, além de sanções como suspensão do desenvolvimento, fornecimento ou operação de sistemas de IA em caso de descumprimento. Segundo o Brazil Journal, a adaptação terá prazos distintos: a regra geral prevê 730 dias após a publicação da lei, enquanto proibições e obrigações específicas para sistemas de propósito geral e generativos entram em vigor após 180 dias.

Essas exigências impactam diretamente o orçamento das empresas, especialmente aquelas que treinam ou ajustam modelos de IA, já que a origem e as permissões de uso dos dados ganham peso na escolha das bases e no planejamento financeiro. O compliance regulatório passa a ser parte do custo de colocar uma solução de IA no mercado.

Para sistemas que não se enquadram como alto risco, as obrigações são mais leves, mas continuam existindo: transparência sobre a interação com IA, proteção de dados, não discriminação e exigência de segurança. Um simples chatbot de atendimento pode demandar ajustes de transparência e controles internos, mesmo sem ser classificado como alto risco.

O debate: quem critica, o que falta definir e os pontos de incerteza

Embora o artigo do Brazil Journal traga uma análise detalhada do texto em tramitação, ele também aponta que muitos detalhes dependerão de regulamentação posterior. O Sistema Nacional de Regulação e Governança de Inteligência Artificial (SIA), coordenado pela Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) e com participação de reguladores setoriais, será responsável por articular a aplicação das regras. Um conselho de cooperação regulatória e um comitê de especialistas e cientistas também serão criados para orientar e supervisionar tecnicamente a implementação.

O texto não detalha críticas específicas de setores empresariais ou de desenvolvedores, mas deixa claro que parte relevante das exigências, como a classificação de alto risco, procedimentos e critérios diferenciados para pequenas empresas e startups, ficará para regulamentação futura. Isso cria um cenário de incerteza para quem precisa se adaptar, pois o impacto real da lei dependerá de decisões posteriores dos órgãos reguladores.

Outro ponto ainda indefinido é como será feita a harmonização entre as regras gerais do marco legal e as competências dos reguladores setoriais, o que pode gerar sobreposição ou lacunas regulatórias em setores como saúde, financeiro e indústria.

O que muda para empresas de tecnologia e usuários corporativos

Para empresas que desenvolvem, distribuem ou utilizam IA, o marco legal brasileiro representa uma mudança de paradigma: compliance, governança e gestão de riscos passam a ser requisitos estruturais, não mais diferenciais competitivos. O ciclo de vida dos sistemas de IA precisará ser acompanhado por avaliações de impacto algorítmico, mecanismos de explicação e contestação de decisões automatizadas, além de documentação robusta sobre treinamento e operação.

Na prática, empresas que dependem de fornecedores internacionais ou de soluções baseadas em modelos de propósito geral precisarão negociar cláusulas de acesso a informações e cooperação técnica, sob pena de não conseguirem demonstrar conformidade em caso de auditorias ou incidentes. O risco de multas elevadas e restrições de mercado torna a adaptação regulatória uma prioridade estratégica, especialmente para organizações que atuam em setores críticos ou que operam em várias jurisdições.

Para o Polo Industrial de Manaus e empresas da região Norte, a exigência de compliance pode representar tanto um desafio adicional, devido à necessidade de adequação contratual e técnica, quanto uma oportunidade de diferenciação para quem conseguir antecipar as exigências e garantir governança robusta sobre seus sistemas de IA.

Conclusão: infraestrutura jurídica e técnica como diferencial competitivo

O marco legal da inteligência artificial no Brasil, inspirado na regulação europeia, eleva o patamar de responsabilidade para todos os agentes da cadeia de IA. O custo de não mapear riscos, revisar contratos e garantir transparência sobre dados e decisões automatizadas pode ser alto: multas milionárias, suspensão de operações e perda de mercado. Para empresas que atuam em setores regulados ou que dependem de fornecedores internacionais, a capacidade de negociar acesso a informações técnicas e demonstrar conformidade regulatória passa a ser tão estratégica quanto a própria tecnologia. Em um cenário de incertezas sobre a regulamentação final, preparar a infraestrutura jurídica e técnica torna-se o passo decisivo para transformar a regulação em vantagem competitiva, especialmente para quem opera com IA em escala ou em setores de alto risco.