Uma notícia publicada pela MIT Technology Review Brasil sobre o calor extremo que paralisa usinas de energia na Europa pode parecer distante da agenda de regulação de IA no Brasil. Mas a conexão é direta: data centers consomem volumes crescentes de energia elétrica, e a infraestrutura energética é uma das variáveis críticas para qualquer política pública de tecnologia.
O episódio europeu serve de alerta. Países que apostam em IA em escala industrial precisam garantir também a resiliência da cadeia energética que sustenta essa infraestrutura. No Brasil, esse debate ainda é marginal na discussão regulatória, mas deve ganhar espaço à medida que o consumo de energia por modelos de linguagem e sistemas de inferência cresce de forma acelerada.
O foco deste artigo, porém, é o núcleo da regulação de IA no Brasil: o PL 2.338/2023, aprovado pelo Senado Federal em dezembro de 2024 e atualmente em análise na Câmara dos Deputados. Entender o que ele exige, a quem se aplica e quais são as consequências práticas é tarefa urgente para qualquer empresa que opere com IA no país.
Contexto jurídico e regulatório
O marco regulatório brasileiro de IA
O PL 2.338/2023, de autoria do senador Rodrigo Pacheco, foi aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 por 44 votos a 7. O texto segue para a Câmara dos Deputados, onde deve ser debatido ao longo de 2025 e 2026. A expectativa é de sanção presidencial ainda em 2026, o que torna urgente o planejamento de adequação.
O projeto adota uma abordagem baseada em risco, semelhante ao EU AI Act europeu. Sistemas de IA são classificados em três categorias: uso proibido, alto risco e uso geral. Sistemas de alto risco, que incluem aqueles usados em saúde, crédito, recrutamento, educação e segurança pública, exigem avaliação de conformidade, documentação técnica e registro junto à autoridade competente.
A responsabilidade civil por danos causados por sistemas de IA é objetiva para sistemas de alto risco, ou seja, não exige comprovação de culpa. Esse ponto é central para startups que desenvolvem soluções B2B em setores regulados: o fornecedor do sistema pode responder solidariamente com o operador pelo dano causado ao usuário final.
Obrigações de transparência e governança
O PL exige que desenvolvedores e operadores de sistemas de IA informem de forma clara quando o usuário está interagindo com um sistema automatizado. Além disso, obriga a adoção de mecanismos de supervisão humana em decisões de alto impacto, como concessão de crédito e triagem médica.
Do ponto de vista contábil e de auditoria, o texto prevê obrigação de manutenção de registros técnicos e logs de decisão por prazo mínimo ainda a ser regulamentado. Isso tem impacto direto sobre a arquitetura de sistemas e sobre os custos de armazenamento e conformidade, especialmente para empresas em estágio inicial.
A Lei Geral de Proteção de Dados (Lei 13.709/2018) continua aplicável em paralelo ao marco de IA. A ANPD já publicou o Regulamento de uso de dados pessoais para fins de IA, em consulta pública realizada em 2024, reforçando que tratamento de dados em sistemas de aprendizado de máquina exige base legal e finalidade determinada, nos termos do artigo 7º da LGPD.
Impacto prático
Para startups de IA em estágio inicial, o impacto mais imediato é o custo de adequação. Implementar logs de decisão auditáveis, documentação técnica de modelos e processos de avaliação de risco não é trivial e exige envolvimento de times jurídicos, de engenharia e de produto desde a fase de concepção do produto.
Para CTOs e diretores de tecnologia, o ponto de atenção é a arquitetura de conformidade. Sistemas desenvolvidos sem rastreabilidade de decisões terão que ser redesenhados após a aprovação da lei, o que é significativamente mais caro do que construir essa capacidade desde o início. O conceito de privacy by design, já consolidado na LGPD, deve ser expandido para um modelo de compliance by design nos sistemas de IA.
Para investidores em deep tech, a regulação cria um novo critério de due diligence. Startups que não consigam demonstrar governança mínima sobre seus sistemas de IA têm risco regulatório elevado, especialmente em setores como fintechs, healthtechs e HRtechs. A conformidade com o marco de IA deve passar a compor os checklist de investimento tão logo o texto seja sancionado.
Considerações finais
O Brasil está construindo um dos marcos regulatórios de IA mais detalhados da América Latina. O PL 2.338/2023, quando aprovado, vai criar obrigações concretas para um universo amplo de empresas, desde startups com três pessoas até corporações com times globais. Esperar a sanção para começar a se adequar é um erro estratégico.
O momento para mapear os sistemas de IA utilizados ou desenvolvidos pela sua empresa, classificá-los por nível de risco e identificar lacunas de governança é agora. Contar com assessoria jurídica e contábil especializada nesse processo não é custo, é investimento em previsibilidade e em acesso a mercados regulados.