Uma reportagem do Startupi publicada em junho de 2026 usou a metáfora do tênis para descrever o ato de empreender no Brasil: um esporte que parece acessível, mas que exige técnica, preparo e compreensão profunda das regras antes de executar o primeiro saque. A analogia é precisa quando aplicada ao universo de investimento em inteligência artificial e deep tech.
O Brasil ocupa hoje uma posição ambígua no mapa global de IA. O país tem talentos, tem mercado e tem capital, mas ainda constrói, em ritmo lento, a infraestrutura jurídica e contábil necessária para sustentar rodadas de investimento robustas em tecnologia de alto risco tecnológico. Founders que ignoram essa realidade chegam ao pitch sem raquete.
Este artigo analisa o que o atual cenário de investimento em IA e deep tech exige, na prática, de startups brasileiras: do ponto de vista regulatório, contábil e operacional. O objetivo é entregar clareza para quem precisa tomar decisões reais, não apenas acompanhar tendências.
Contexto jurídico e regulatório
O vácuo regulatório da IA no Brasil e seus efeitos sobre o investimento
O Brasil ainda não possui uma Lei Geral de Inteligência Artificial sancionada. O PL 2.338/2023, aprovado pelo Senado em dezembro de 2024, segue em tramitação na Câmara dos Deputados. Enquanto o marco não é promulgado, as startups de IA operam sob um regime fragmentado: LGPD (Lei 13.709/2018) para dados pessoais, Marco Civil da Internet (Lei 12.965/2014) para responsabilidade digital e normas setoriais específicas para saúde, finanças e educação.
Para investidores institucionais, esse vácuo é um fator de risco mensurável. Fundos de venture capital e family offices com tese em deep tech precisam avaliar o passivo regulatório potencial de cada portfolio company. Uma startup que processa dados sensíveis com modelos de IA sem política clara de governança algorítmica pode enfrentar multas de até 2% do faturamento bruto no Brasil, limitadas a R$ 50 milhões por infração, conforme o artigo 52 da LGPD.
Além disso, empresas que desenvolvem soluções de IA para setores regulados, como fintechs supervisionadas pelo Banco Central ou healthtechs sob vigilância da ANVISA, precisam demonstrar conformidade com normativas específicas antes de captar. A Resolução BCB nº 85/2021, por exemplo, exige que instituições financeiras mantenham políticas de gestão de riscos para modelos matemáticos e algoritmos de decisão automatizada.
Estrutura societária e captação: o que o investidor analisa
Do ponto de vista jurídico-societário, a estrutura mais comum para startups de IA que buscam rodadas seed e Series A no Brasil é a sociedade limitada (Ltda.) com acordo de sócios robusto ou, para operações com tese de saída internacional, a holding estrangeira com subsidiária brasileira. A Lei 14.195/2021 simplificou o processo de constituição e alteração societária, reduzindo prazos na Junta Comercial. Ainda assim, founders precisam ter atenção ao chamado "risco de recaracterização": estruturas criadas apenas para otimização fiscal, sem substância econômica, são desconsideradas pela Receita Federal com base no artigo 116, parágrafo único, do CTN.
Contratos de opção de compra de participação (warrants), instrumentos de dívida conversível (os chamados CAFs, Contratos de Aceleração e Fomento, ou estruturas similares ao SAFE norte-americano adaptadas ao direito brasileiro) e acordos de vesting precisam estar alinhados com a legislação societária brasileira. Um erro comum é importar modelos estrangeiros sem adequação à Lei das S.A. (Lei 6.404/1976) ou ao Código Civil, o que gera nulidades contratuais descobertas apenas no momento do investimento.
Impacto prático
Para founders de startups de IA, o principal impacto prático dessa análise é simples: due diligence jurídica e contábil não é etapa de fechamento de rodada, é etapa de preparação. Investidores de deep tech no Brasil, especialmente aqueles com LPs internacionais, aplicam processos rigorosos de verificação que incluem análise de propriedade intelectual, contratos com colaboradores e terceiros, e conformidade com LGPD. Startups que chegam ao processo sem essa casa organizada perdem tempo, perdem valuation e, em alguns casos, perdem a rodada.
Do ponto de vista contábil, o registro correto de ativos intangíveis relacionados a software e modelos de IA é um ponto crítico. A NBC TG 04 (equivalente ao IAS 38) define os critérios para reconhecimento e amortização de ativos intangíveis desenvolvidos internamente. Muitas startups deixam de capitalizar custos de desenvolvimento de modelos proprietários que poderiam figurar no balanço como ativo, reduzindo artificialmente o patrimônio líquido e distorcendo indicadores financeiros apresentados a investidores.
Para CTOs e diretores de tecnologia, o impacto regulatório se traduz em governança técnica documentada: logs de decisão automatizada, testes de viés algorítmico e políticas de explicabilidade (explainability) são cada vez mais exigidos em contratos B2B com grandes corporações e no processo de due diligence de fundos. Ter essa documentação pronta é vantagem competitiva concreta, não burocracia.
Considerações finais
Empreender com IA no Brasil em 2026 exige domínio simultâneo de três dimensões: tecnologia, mercado e estrutura jurídico-contábil. A metáfora do tênis usada pelo Startupi é útil porque lembra que o talento técnico não basta; é preciso conhecer as regras da quadra, a pontuação e o protocolo do jogo antes de sacar. Founders que tratam compliance como formalidade secundária descobrem o custo dessa escolha no pior momento possível: durante uma rodada ou uma transação de M&A.
O ecossistema brasileiro de IA tem fundamentos sólidos para crescer. O que falta, em muitos casos, não é capital nem tecnologia, mas estrutura. E estrutura se constrói antes de precisar dela.