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Empresas que usam IA sem trilha de auditoria correm risco quando lei brasileira for sancionada, aponta especialista

Por Gustavo Napomuceno, arquiteto de soluções da Mouts TI.

Fisioterapeuta utilizando inteligência artificial no computador durante rotina clínica
ChatGPT, Gemini ou Claude- qual faz mais sentido para fisioterapeutas? – imagem ilustrativa gerada por IA

O Brasil está mais perto de ter sua primeira lei específica sobre inteligência artificial. O Projeto de Lei 2.338/2023, aprovado por unanimidade no Plenário do Senado em dezembro de 2024, está na Câmara dos Deputados aguardando parecer do relator na Comissão Especial criada para analisá-lo, segundo o andamento oficial da proposta no site da Câmara. O texto cria um sistema de classificação de risco para sistemas de IA e estabelece deveres de transparência e governança para quem desenvolve e opera essas tecnologias no país.

Enquanto o Legislativo negocia o texto final, o órgão fiscalizador já demarcou o terreno. Em 24 de dezembro de 2025, a Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) publicou o Mapa de Temas Prioritários para o biênio 2026-2027, colocando inteligência artificial entre os quatro eixos prioritários de fiscalização, ao lado de direitos dos titulares, proteção de crianças e adolescentes no ambiente digital e tratamento de dados pessoais pelo Poder Público, com pelo menos 75 ações de fiscalização previstas para o período, das quais 20, do eixo de IA, estão programadas especificamente para 2027.

O movimento é global, não só brasileiro. Segundo o AI Index 2026 da Universidade Stanford, 47 países já têm legislação específica sobre IA em vigor. Na Europa, o Regulamento (UE) 2026/1744, o Digital Omnibus on AI, publicado em 24 de julho de 2026 e em vigor desde 27 de julho, adiou as obrigações mais pesadas do AI Act para sistemas de alto risco, de agosto de 2026 para 2 de dezembro de 2027 (Anexo III) e 2 de agosto de 2028 (Anexo I).

Em 2 de agosto de 2026 entraram em vigor apenas as obrigações de transparência do artigo 50, como o dever de informar quando uma pessoa interage com um sistema de IA. As multas de até €35 milhões ou 7% do faturamento global, o teto mais alto do regulamento, seguem reservadas às práticas proibidas (artigo 5º); o descumprimento das obrigações de alto risco tem teto de €15 milhões ou 3%. Como boa parte das empresas brasileiras têm clientes, fornecedores ou operações que tocam a Europa, a exposição regulatória não se limita a quem atua só localmente.

O que fazer antes da lei valer

  • Mapear onde a IA já está em uso: muitas empresas não sabem quantos processos internos já dependem de algum sistema com componente de IA (triagem de currículo, score de crédito, chatbot, geração de relatório).
  • Registrar decisões automatizadas: guardar por que um sistema decidiu algo, não só o resultado. É a base de qualquer auditoria futura.
  • Classificar por risco: nem todo uso de IA vai exigir o mesmo nível de controle; sistemas que afetam decisão sobre pessoas (crédito, contratação, saúde) tendem a cair em categoria de risco mais alta tanto no PL 2338 quanto no AI Act europeu.
  • Envolver TI e jurídico desde o início do projeto: tratar governança como parte do desenvolvimento, não como revisão de última hora antes de lançar.
  • Rever contratos com fornecedores de IA: empresa que usa sistema de terceiro também responde pelo uso; vale checar se o fornecedor já documenta risco e explicabilidade.

Vale ressaltar que quem trata dado e IA como commodity vai sentir o impacto quando a fiscalização começar a valer de verdade. Governança não é burocracia, é o que separa quem já está pronto de quem vai ter que refazer sistema do zero. Um sistema que já nasce com trilha de decisão registrada, auditoria e aplicabilidade não trata a lei como um projeto à parte, a conformidade já sai pronta junto com o sistema. É essa diferença que vai pesar no custo de adequação de cada empresa.

Na prática, o alerta recai sobre esse ponto: sistemas de IA construídos sem essa estrutura desde a concepção tendem a exigir retrabalho caro quando a regulamentação for sancionada, o oposto do que se vê em empresas que já incorporaram governança de dados ao processo de desenvolvimento, como parte da rotina, e não como resposta emergencial à lei.

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