Principais pontos
- A Anthropic foi avaliada em aproximadamente US$ 61,5 bilhões em 2026, superando a OpenAI como empresa de IA mais valiosa do mundo, segundo dados citados pelo Startupi.
- O PL 2.338/2023, em tramitação no Senado Federal, classifica sistemas de IA em faixas de risco (mínimo, elevado e excessivo) e impõe obrigações de governança para operadores de sistemas de risco elevado.
- A LGPD (Lei 13.709/2018), art. 20, garante ao titular de dados o direito de revisão de decisões automatizadas, o que já incide sobre produtos de IA no Brasil, independentemente do PL 2.338.
- Startups de IA enquadradas como tecnologia da informação podem acessar o Simples Nacional, mas a combinação de investimento estrangeiro e participação societária complexa pode impedir esse enquadramento.
- Fundos de Investimento em Participações (FIPs) têm tributação diferenciada pela Lei 11.312/2006 e são o principal veículo de capital de risco para deep tech no Brasil.
Em julho de 2026, segundo o Startupi, a Anthropic ultrapassou a OpenAI como empresa de inteligência artificial com maior avaliação de mercado no mundo. A virada não foi impulsionada por um produto viral, mas por um repositório de confiança construído em torno de segurança, interpretabilidade e governança corporativa sólida.
Esse movimento é relevante para além da disputa entre gigantes americanas. Ele redesenha o critério de valor no setor: governança de IA deixou de ser custo regulatório e passou a ser ativo de captação. Para founders, CTOs e investidores no Brasil, a pergunta prática é direta: o que a estrutura jurídica e contábil da sua startup diz sobre o nível de confiança que ela projeta para o mercado?
Este artigo analisa o que a ascensão da Anthropic revela sobre o novo padrão de due diligence em deep tech, quais normas brasileiras já incidem sobre esses critérios e como estruturar a empresa para captar capital em um mercado que passou a exigir mais do que produto.
PL 2.338/2023, LGPD e o novo padrão de due diligence em IA
O mercado de capitais para IA já incorpora critérios de governança que o direito brasileiro está formalizando em ritmo mais lento. Dois instrumentos normativos definem o terreno atual: a LGPD (Lei 13.709/2018), que já está em vigor, e o PL 2.338/2023, que tramita no Senado e representa a principal referência de regulação setorial de IA no país.
LGPD, art. 20: direito de revisão de decisões automatizadas
O art. 20 da LGPD garante ao titular de dados o direito de solicitar revisão de decisões tomadas exclusivamente com base em tratamento automatizado. Isso inclui sistemas de recomendação, análise de crédito, triagem de currículos e qualquer fluxo de IA que produza efeitos jurídicos ou afete interesses do usuário. Empresas que não documentam seus modelos nem mantêm rastreabilidade das decisões automatizadas já estão em desacordo com a lei vigente, independentemente da aprovação do PL 2.338.
PL 2.338/2023: faixas de risco e obrigações de governança
O PL 2.338/2023 classifica sistemas de IA em três faixas de risco. A tabela abaixo resume as categorias e suas implicações principais (a análise se baseia no texto do projeto; dispositivos podem ser alterados até a sanção):
| Faixa de risco | Exemplos | Obrigações principais (PL 2.338) |
|---|---|---|
| Risco mínimo | Filtros de spam, recomendação de conteúdo | Transparência básica ao usuário |
| Risco elevado | Triagem de crédito, contratação, saúde | Avaliação de impacto, documentação técnica, canal de contestação |
| Risco excessivo | Manipulação subliminar, score social | Proibição de uso |
Para founders e CTOs, o ponto crítico é o enquadramento na faixa de risco elevado. Empresas que desenvolvem ou implantam esses sistemas precisarão de estrutura de compliance documentada antes da aprovação da lei para não enfrentar passivo regulatório retroativo, especialmente em processos de captação com investidores que exigem due diligence completa.
Marco Legal das Startups (LC 182/2021) e governança societária
A Lei Complementar 182/2021 criou instrumentos como o contrato de opção de subscrição de ações e o investimento-anjo com proteção patrimonial do investidor. Para startups de IA, esses mecanismos funcionam melhor quando combinados com documentação de governança que inclua política de uso responsável de modelos, registro de versões e protocolo de resposta a incidentes. Investidores que adotam critérios ESG tecnológicos passaram a exigir esses documentos como condição de fechamento de rodadas.
Captação, FIPs e valuation: o que muda para deep tech no Brasil
A virada da Anthropic sobre a OpenAI não é apenas notícia de mercado americano. Ela calibra expectativas de fundos de venture capital globais que alocam no Brasil e redefine o que precisa estar na data room de uma startup de IA antes de uma rodada Série A ou de um processo de M&A.
No lado contábil, os principais veículos de investimento em deep tech no Brasil são os Fundos de Investimento em Participações (FIPs), regulados pela Instrução CVM 578/2016 (atualmente consolidada na Resolução CVM 175/2022) e com regime tributário estabelecido pela Lei 11.312/2006. Investidores estrangeiros que aportam via FIP qualificado têm alíquota zero de IR sobre ganhos de capital, o que torna esse estrutura atrativa para capital internacional em deep tech. Para a startup receptora, o impacto aparece na estrutura cap table: participação de FIP pode restringir o acesso ao Simples Nacional, o que exige planejamento tributário antes do aporte.
Founders e CTOs precisam compreender que valuation em IA, após a virada de 2026, será cada vez mais auditado por três eixos:
- Documentação técnica dos modelos (versões, datasets, avaliações de viés)
- Conformidade com LGPD e, prospectivamente, com o PL 2.338/2023
- Estrutura societária transparente e compatível com o Marco Legal das Startups
Governança de IA não é apenas compliance: é argumento de valuation. Founders que documentam seus modelos e políticas de uso antes da rodada chegam à mesa de negociação com vantagem concreta.
Lucas Mantovani, sócio da SAFIE (OAB-SP 506.733)
Governança de IA como ativo, não como custo
A ascensão da Anthropic envia um sinal claro: o mercado global de IA deixou de remunerar apenas velocidade de lançamento. Confiabilidade, documentação e governança passaram a compor o valuation. Para empresas brasileiras de deep tech, isso significa que adequação jurídica e contábil não é tarefa para depois da captação, mas condição para ela.
O ambiente regulatório brasileiro ainda está em formação, com o PL 2.338/2023 aguardando votação final. Mas a LGPD já vigora, o Marco Legal das Startups já oferece instrumentos e os fundos que operam no país já incorporaram critérios de governança de IA nas suas checklists de due diligence. Estruturar agora é sair na frente.