A MIT Technology Review Brasil noticiou recentemente que a startup Subquadratic afirma ter superado um dos principais gargalos técnicos dos modelos de linguagem de grande escala (LLMs): a complexidade quadrática da atenção, que limita o desempenho e o custo de processamento à medida que o contexto cresce. A empresa diz ter desenvolvido uma arquitetura subquadrática capaz de processar sequências longas com eficiência muito superior aos transformers convencionais.
O anúncio, recebido com ceticismo por parte da comunidade técnica, ilustra um padrão recorrente no setor: inovações que prometem redefinir limites chegam ao mercado antes que reguladores, advogados e contadores compreendam suas implicações. No Brasil, esse descompasso tem consequências práticas para quem desenvolve ou comercializa soluções de IA.
Enquanto a disputa técnica sobre a Subquadratic se resolve nos laboratórios, o ambiente regulatório brasileiro ganha forma. Entender o que está sendo construído juridicamente é tão estratégico quanto acompanhar os avanços de arquitetura.
Contexto jurídico e regulatório
O PL 2338/2023 e o marco regulatório em construção
O Projeto de Lei 2338/2023, de autoria do senador Rodrigo Pacheco, é o principal instrumento em tramitação para regular a IA no Brasil. Aprovado em caráter inicial pelo Senado Federal em dezembro de 2024 e encaminhado à Câmara dos Deputados, o texto adota uma abordagem baseada em risco, semelhante ao AI Act europeu (Regulamento UE 2024/1689).
O PL classifica sistemas de IA em três faixas: risco mínimo, risco elevado e risco excessivo. Sistemas de alto risco incluem aqueles usados em crédito, saúde, educação, recrutamento e segurança pública. Para esses casos, a proposta exige avaliação de impacto algorítmico, documentação técnica, auditorias periódicas e designação de responsável interno pela conformidade.
A responsabilidade civil é um ponto central. O PL 2338/2023 prevê responsabilidade objetiva para fornecedores de sistemas de IA de alto risco em relações de consumo, ou seja, independente de culpa. Isso alinha o texto ao Código de Defesa do Consumidor (Lei 8.078/1990) e ao Marco Civil da Internet (Lei 12.965/2014), ampliando o escopo de proteção já existente.
LGPD e IA: a interface obrigatória
Qualquer sistema de IA que processe dados pessoais no Brasil já está sujeito à Lei Geral de Proteção de Dados (Lei 13.709/2018). A ANPD (Autoridade Nacional de Proteção de Dados) publicou em 2023 o Regulamento de Comunicação de Incidentes de Segurança e, em 2024, iniciou consulta pública sobre uso de IA em decisões automatizadas.
O artigo 20 da LGPD garante ao titular o direito de revisão de decisões tomadas exclusivamente por meios automatizados. Para LLMs usados em contratação, concessão de crédito ou triagem de pacientes, esse dispositivo já é aplicável hoje, independente do PL 2338 ser sancionado.
Startups que desenvolvem modelos como os descritos pela Subquadratic precisam mapear quais dados de treinamento são pessoais, qual é a base legal utilizada (artigo 7º da LGPD) e como garantir o direito de explicação das decisões automatizadas. Ignorar essa camada gera risco de autuação pela ANPD, com multas de até 2% do faturamento, limitadas a R$ 50 milhões por infração.
Impacto prático
Para founders e CTOs, o principal impacto imediato é a necessidade de documentação técnica desde a fase de desenvolvimento. O PL 2338/2023 exige, para sistemas de alto risco, registros sobre dados de treinamento, métricas de desempenho, testes de viés e procedimentos de monitoramento pós-implantação. Empresas que não constroem essa documentação desde o início terão custo muito maior para se adequar depois.
Do ponto de vista contábil, os custos de conformidade com regulação de IA podem ser classificados como despesas operacionais dedutíveis (artigo 47 do Decreto-Lei 1.598/1977) ou como intangíveis ativáveis, dependendo da natureza do gasto. Auditorias algorítmicas contratadas de terceiros, por exemplo, têm tratamento contábil diferente de um programa interno de governança. O contador que atende empresas de IA precisa estar atento a essa distinção para não distorcer o resultado e o patrimônio da empresa.
Investidores em deep tech, especialmente em rodadas Series A em diante, já começam a incluir due diligence regulatória de IA nos processos de análise. Startups com arquiteturas inovadoras (como a proposta pela Subquadratic) que não consigam demonstrar conformidade com a LGPD e os princípios do PL 2338 encontrarão resistência crescente de fundos com mandatos ESG ou com exposição ao mercado europeu, onde o AI Act já está em vigor.
Considerações finais
O avanço técnico anunciado pela Subquadratic, verdadeiro ou não, representa exatamente o tipo de inovação que reguladores brasileiros tentam antecipar com o PL 2338/2023. A velocidade do desenvolvimento de IA não vai esperar o marco regulatório ser sancionado. Por isso, founders, CTOs e seus assessores jurídicos e contábeis precisam agir com base no que já existe (LGPD, CDC, Marco Civil) e se preparar para o que está chegando.
Conformidade regulatória em IA não é custo extra: é parte da proposta de valor de qualquer empresa que queira crescer de forma sustentável no Brasil e ter acesso a mercados internacionais. Quem construir essa base agora terá vantagem competitiva concreta quando a regulação entrar em vigor.