A MIT Technology Review Brasil noticiou que a startup americana Goodfire desenvolveu uma ferramenta chamada In Silico, capaz de depurar modelos de linguagem de grande escala (LLMs) de forma similar ao que ferramentas clássicas de debug fazem com código convencional. A proposta é permitir que equipes de IA identifiquem e corrijam comportamentos indesejados dos modelos com mais precisão e rastreabilidade.
Para o mercado técnico, o avanço é relevante: torna o desenvolvimento de IA mais auditável e previsível. Para founders e gestores financeiros de startups brasileiras no mesmo segmento, a notícia serve de gatilho para uma pergunta que frequentemente fica sem resposta clara: como tributar esse tipo de produto ou serviço no Brasil?
Ferramentas de diagnóstico para modelos de IA, plataformas MLOps, APIs de inferência e ambientes de treinamento são exemplos de produtos que crescem no portfólio de startups brasileiras, mas que ainda geram dúvida sobre enquadramento fiscal, regime tributário adequado e incidência de contribuições. Este artigo responde a essas perguntas com base na legislação vigente.
Contexto jurídico e regulatório
Classificação Fiscal: Software, Serviço ou Licença?
O primeiro passo para tributar corretamente uma empresa de IA é definir a natureza jurídica do que ela entrega ao cliente. O Supremo Tribunal Federal, no julgamento do RE 688.223 (Tema 590), firmou que a comercialização de software por meio de download ou acesso remoto não incide ICMS, mas pode incidir ISS, conforme a lista anexa à Lei Complementar 116/2003, item 1.05 (licenciamento de software).
Ferramentas como a In Silico da Goodfire, se operadas no modelo SaaS (Software as a Service), se enquadram nessa categoria. A alíquota de ISS varia de 2% a 5% conforme o município. Em São Paulo, por exemplo, a alíquota para licenciamento de software é de 2%, conforme a Lei Municipal 13.701/2003.
Quando a entrega envolve customização relevante, consultoria técnica ou desenvolvimento sob medida de modelos de IA, a natureza muda para prestação de serviço técnico especializado (item 17.01 da lista do ISS), o que pode alterar a alíquota e gerar obrigações de retenção na fonte pelo tomador do serviço.
IRPJ, CSLL e o Lucro Presumido para Tecnologia
Empresas de tecnologia frequentemente optam pelo Lucro Presumido. Para receitas de prestação de serviços em geral, a presunção é de 32% sobre o faturamento, base para cálculo de IRPJ (15% + adicional de 10% sobre excedente de R$ 20 mil/mês) e CSLL (9%). Já para receitas de licenciamento de software padronizado, a presunção cai para 8%, o que representa uma diferença tributária significativa.
A distinção entre "software padronizado" e "serviço customizado" é, portanto, diretamente financeira. Uma startup com faturamento de R$ 1 milhão por trimestre pode ter base de cálculo de R$ 80 mil (8%) ou R$ 320 mil (32%) dependendo da classificação. A diferença no IRPJ trimestral pode superar R$ 36 mil, apenas nesse tributo.
Para startups em fase de crescimento, optantes pelo Simples Nacional, o Anexo V (serviços com fator R baixo) pode gerar alíquotas acima de 15%, enquanto o Anexo III permite alíquotas a partir de 6%. O correto enquadramento no Simples depende da atividade principal registrada no CNAE e da composição da receita.
PIS, COFINS e a Questão das Atividades de P&D
Empresas que desenvolvem modelos de IA internamente, como ferramentas de depuração ou frameworks próprios de machine learning, podem se beneficiar da Lei do Bem (Lei 11.196/2005), que concede dedução de até 80% dos gastos em P&D do IRPJ devido, além de amortização acelerada de equipamentos. A lei exige apuração pelo Lucro Real e relatório técnico aprovado pelo MCTI.
Já para importação de serviços de cloud computing utilizados no treinamento de modelos (como GPU em AWS ou Google Cloud), incide PIS/COFINS-Importação (alíquota combinada de 9,25%) e CIDE-Tecnologia (10% sobre remessas por licença de tecnologia ao exterior), conforme a Lei 10.168/2000. Esse custo é frequentemente ignorado em projeções de startups early-stage.
Impacto prático
Para CTOs e líderes técnicos que avaliam adotar ou construir ferramentas similares à In Silico, a estrutura de precificação precisa levar em conta a carga tributária desde o início. Uma API de diagnóstico de LLM cobrada por uso (pay-per-use) pode ser classificada de forma diferente de uma assinatura mensal de plataforma SaaS, mesmo que o produto entregue seja tecnicamente idêntico. Essa distinção impacta ISS, PIS/COFINS e a presunção do Lucro Presumido.
Founders que estruturam contratos B2B com grandes empresas precisam atentar para as cláusulas de retenção na fonte. Tomadores de serviço que classificam o pagamento como "serviço técnico" retêm 1,5% de IRRF, além de CSRF (4,65% de PIS/COFINS/CSLL combinados) em pagamentos a pessoas jurídicas acima de R$ 5.000 mensais, conforme a IN RFB 1.234/2012. Para startups com margens apertadas, esse fluxo de caixa retido pode ser crítico.
Advogados e contadores que atendem o setor de IA devem revisar periodicamente os CNAEs das empresas clientes. Muitas startups nasceram registradas como "consultoria em TI" (CNAE 6202-3/00) e passaram a operar modelos de negócio de licenciamento de software ou APIs, sem atualizar o enquadramento. Essa inconsistência gera riscos em fiscalizações e pode impedir o aproveitamento de benefícios fiscais como a Lei do Bem e o Programa ROTA 2030 (para P&D industrial, aplicável a startups em parcerias com indústria).
Considerações finais
O desenvolvimento de ferramentas de IA como depuradores de LLMs representa um salto técnico real, mas também uma camada nova de complexidade fiscal para as empresas brasileiras que atuam no segmento. A legislação tributária brasileira não foi desenhada para esse ecossistema, e as lacunas são exploradas tanto por riscos quanto por oportunidades legítimas de planejamento.
A recomendação prática é simples: toda startup de IA deve ter, desde a constituição, um parecer técnico definindo a natureza jurídica dos seus produtos, o regime tributário mais adequado e os benefícios fiscais aplicáveis. Esse documento evita autuações, reduz carga tributária de forma lícita e melhora o perfil da empresa para investidores e processos de due diligence.