O mercado financeiro brasileiro acompanhou, em 8 de maio de 2026, mais uma sessão volátil da Bolsa, com o Ibovespa reagindo a dados externos e movimentações cambiais, conforme reportado pela InfoMoney. O cenário de incerteza nos mercados é reflexo direto da velocidade com que novas tecnologias, entre elas a inteligência artificial generativa, redesenham setores inteiros sem que o arcabouço legal tenha acompanhado esse ritmo.
É nesse contexto de transformação acelerada que a questão dos direitos autorais sobre conteúdos gerados por IA se torna urgente para o ambiente de negócios brasileiro. Empresas que usam modelos como GPT-4, Claude, Gemini ou soluções proprietárias para gerar textos, imagens, código e outros ativos enfrentam uma lacuna legal que pode custar caro.
Este artigo analisa o estado atual da proteção autoral sobre outputs de IA no Brasil, os riscos jurídicos concretos para empresas de tecnologia e o que founders, CTOs e advogados devem fazer agora, antes que decisões judiciais ou nova legislação estabeleçam regras mais rígidas.
Contexto jurídico e regulatório
O que diz a lei brasileira sobre autoria de obras por IA
A Lei de Direitos Autorais brasileira (Lei 9.610/1998) define autor como "a pessoa física criadora de obra literária, artística ou científica" (art. 11). O texto é claro: somente pessoas físicas podem ser autoras. Isso significa que, tecnicamente, nenhuma obra gerada exclusivamente por um sistema de IA possui proteção autoral no Brasil hoje.
Esse entendimento é reforçado pelo art. 7º da mesma lei, que lista as obras protegidas sem contemplar criações de sistemas automatizados. O Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI) também não possui diretriz consolidada para registro de obras geradas por IA, o que gera inconsistência nos pedidos administrativos.
O PL 2.338/2023 e a regulação em curso
O Projeto de Lei 2.338/2023, aprovado no Senado em dezembro de 2024 e em tramitação na Câmara dos Deputados em 2026, trata da regulação geral da IA no Brasil. O texto, inspirado no AI Act europeu, classifica sistemas por nível de risco e impõe obrigações de transparência e responsabilidade.
No entanto, o PL 2.338 não resolve diretamente a questão autoral. Ele menciona a necessidade de identificação de conteúdo gerado por IA (art. 28 da versão aprovada no Senado), mas não atribui titularidade sobre esses conteúdos. A lacuna permanece, e será preenchida ou pela reforma da Lei 9.610 ou pela jurisprudência.
No direito comparado, os EUA também negam proteção autoral a obras sem intervenção criativa humana: o Copyright Office americano publicou diretrizes em fevereiro de 2023 afirmando que conteúdos gerados exclusivamente por IA não são registráveis. A União Europeia, pelo AI Act (Regulamento 2024/1689, em vigor desde agosto de 2024), exige marcação de conteúdo sintético, mas também não define titularidade autoral específica para IA.
Responsabilidade pelo uso de dados de treinamento
Há uma segunda dimensão jurídica igualmente relevante: os dados usados para treinar os modelos. Ações judiciais como o processo do New York Times contra a OpenAI (ajuizado em dezembro de 2023) discutem se o treinamento com obras protegidas configura violação autoral. No Brasil, essa análise passa pelo art. 46 da Lei 9.610/98, que trata das limitações ao direito do autor, e pela ausência de previsão expressa de "fair use" no modelo brasileiro.
A LGPD (Lei 13.709/2018) entra nessa equação quando os dados de treinamento incluem informações pessoais, exigindo base legal válida para o tratamento. A ANPD publicou, em 2024, nota técnica sobre uso de dados pessoais em IA, sinalizando que o legítimo interesse (art. 10 da LGPD) não é base legal automática para treinamento de modelos.
Impacto prático
Para startups e empresas que comercializam produtos baseados em IA generativa, a ausência de proteção autoral sobre os outputs cria um risco de negócio direto: o conteúdo gerado pela sua plataforma pode ser copiado livremente por concorrentes, sem que haja fundamento legal claro para impedir isso. A proteção, nesse caso, precisará vir de outras vias, como segredo industrial (Lei 9.279/96) ou cláusulas contratuais robustas com clientes e parceiros.
CTOs e times de produto precisam mapear, com suporte jurídico, quais elementos dos seus sistemas têm proteção real: o código-fonte (protegido como obra literária pela Lei 9.610/98), os prompts sistematizados (potencialmente protegíveis se houver criatividade humana documentada) e os modelos treinados internamente (passíveis de proteção como segredo de negócio). Esse mapeamento também tem impacto contábil: ativos intangíveis precisam ser reconhecidos e avaliados conforme o CPC 04 (R1), que trata de ativos intangíveis.
Do ponto de vista fiscal, a Receita Federal ainda não tem posição consolidada sobre a classificação de receitas de licenciamento de modelos de IA, o que afeta o enquadramento no Simples Nacional, a incidência de ISS ou ICMS em determinados produtos e o tratamento de amortização de intangíveis. Empresas que captam investimento estrangeiro precisam atentar para as exigências de due diligence de propriedade intelectual, que já incluem perguntas específicas sobre IA em rodadas série A em diante.
Considerações finais
O Brasil tem legislação de direitos autorais que não foi feita para a IA generativa. Essa não é uma crítica: a lei é de 1998. O problema é que, em 2026, empresas tomam decisões de produto, captação e expansão internacional com base em ativos que podem não ter a proteção que imaginam ter. Agir agora, com revisão contratual, mapeamento de propriedade intelectual e monitoramento do PL 2.338/2023, é mais barato do que refazer estruturas depois de um litígio ou de uma due diligence negativa.
A SAFIE acompanha de perto a evolução regulatória sobre IA no Brasil e na União Europeia. Se sua empresa ainda não fez um diagnóstico de propriedade intelectual sobre seus produtos de IA, este é o momento certo para começar.