Uma reportagem da MIT Technology Review Brasil revelou o que pesquisadores de comportamento tecnológico já monitoram há anos: os sul-coreanos têm uma relação culturalmente distinta com a inteligência artificial. Robôs de cuidado para idosos, monges humanoides em templos budistas e assistentes domésticos fazem parte do cotidiano de uma sociedade que não apenas tolera a IA, mas a integra com naturalidade.
Esse entusiasmo não é acidental. O governo sul-coreano investiu mais de 2,2 bilhões de dólares em IA entre 2019 e 2024, segundo dados do OECD AI Policy Observatory, e criou um ambiente regulatório que equilibra inovação com proteção ao cidadão. O resultado é uma indústria doméstica de IA entre as dez mais competitivas do mundo.
O contraste com o Brasil é revelador. Enquanto a Coreia do Sul já opera com uma Lei de IA em vigor desde 2024, o Brasil ainda tramita o PL 2.338/2023 no Senado Federal. Para founders, CTOs e advogados que assessoram empresas de tecnologia, entender onde o país está nesse processo, e o que já se aplica hoje, é urgente.
Contexto jurídico e regulatório
O marco legal de IA no Brasil: onde estamos
O principal instrumento regulatório em discussão é o PL 2.338/2023, de autoria do Senador Rodrigo Pacheco. O texto foi aprovado em comissão especial no Senado em dezembro de 2024 e segue para votação em plenário. Ele estabelece uma abordagem baseada em risco, inspirada no AI Act europeu, classificando sistemas de IA em três categorias: risco excessivo (proibido), risco alto (regulado) e risco limitado ou mínimo (com obrigações mais leves).
Sistemas de risco alto incluem aqueles usados em seleção de emprego, concessão de crédito, triagem de currículos, decisões educacionais e infraestrutura crítica. Para essas aplicações, o projeto exige avaliação de impacto algorítmico, mecanismos de explicabilidade das decisões e canais de contestação pelo usuário afetado. Empresas que ignorarem esses requisitos podem responder civil e administrativamente.
Enquanto o PL não é aprovado, o ambiente jurídico brasileiro já impõe obrigações concretas sobre sistemas de IA. A Lei Geral de Proteção de Dados (Lei 13.709/2018) se aplica integralmente quando o sistema processa dados pessoais, o que abrange a grande maioria das aplicações de IA. O artigo 20 da LGPD garante ao titular o direito de revisão humana em decisões automatizadas que afetem seus interesses.
Além da LGPD, o Código de Defesa do Consumidor (Lei 8.078/1990) incide sobre relações B2C que envolvam sistemas automatizados. A ausência de transparência sobre o uso de IA em atendimentos, precificações dinâmicas ou recomendações pode configurar prática abusiva. A SENACON já iniciou investigações preliminares sobre o tema em 2024, sinalizando que a fiscalização não aguarda o marco específico de IA.
Impacto prático
Para startups e empresas que desenvolvem soluções de IA no Brasil, o cenário atual exige uma postura proativa, não reativa. Aguardar a aprovação do PL para estruturar a governança interna é um erro estratégico. A LGPD já está em vigor, a ANPD já aplica sanções (a primeira multa foi aplicada em 2023, no valor de R$ 14.400,00 à Telekall Infoservice), e o risco reputacional de incidentes com IA mal governada é imediato.
CTOs e líderes de produto precisam incluir, desde agora, três elementos no ciclo de desenvolvimento: documentação do propósito e funcionamento dos modelos (model cards), avaliações de impacto sobre dados pessoais (DPIA, já prevista na LGPD) e políticas internas de uso aceitável de IA. Esses artefatos não são apenas boas práticas, são potenciais evidências de diligência em processos administrativos ou judiciais.
Para investidores em deep tech, o due diligence de IA precisa incluir uma camada jurídica específica. Startups sem conformidade com LGPD, sem cláusulas contratuais adequadas sobre uso de dados de terceiros em treinamento de modelos e sem políticas de transparência algorítmica carregam passivos ocultos que impactam valuation e aumentam o risco de contingências pós-aquisição.
Considerações finais
A experiência sul-coreana demonstra que entusiasmo com IA e regulação responsável não são opostos. O país construiu um ecossistema competitivo justamente porque o Estado e a iniciativa privada desenvolveram regras claras e previsíveis. O Brasil tem a oportunidade de seguir caminho similar, mas a janela para as empresas se posicionarem corretamente, antes da aprovação do marco legal, está se fechando.
Founders, CTOs e advogados que atuam com tecnologia devem tratar a conformidade com IA não como custo regulatório, mas como diferencial competitivo. Empresas que chegarem ao mercado com governança estruturada vão captar investimento com mais facilidade, fechar contratos com grandes clientes (que já exigem cláusulas de IA em seus fornecedores) e enfrentar menos fricção regulatória quando o PL 2.338/2023 for aprovado.