1. O mosaico geopolítico da governança de IA
2. Brasil em pauta: decodificando o Marco Legal da IA (PL 2338/2023)
3. Impacto da governança de IA nos negócios
4. Construindo um framework de governança de IA
5. Conclusão
A era da inteligência artificial como uma novidade indiscutível, onde a experimentação e a euforia eram as únicas constantes, terminou. A rápida adoção de tecnologias de IA, sobretudo a IA generativa, moveu-a do campo da possibilidade para o centro das operações de negócios, expondo simultaneamente seu imenso potencial e seus riscos significativos.
Nesse contexto, questões cruciais sobre ética, segurança, privacidade e responsabilidade ganham tração crescente. Conforme os benefícios deixam de ser a única coisa percebida imediatamente por aqueles que interagem com a tecnologia, a governança de IA emerge como um pilar indispensável para qualquer empresa que deseje não apenas sobreviver, mas prosperar em uma era digital que demanda cautela.
Afinal, o debate sobre IA está amadurecendo rapidamente. A conversa inicial, focada em princípios éticos abstratos, foi forçada a evoluir por falhas de alto perfil que demonstraram os perigos concretos da tecnologia, como chatbots que aprendem comportamentos tóxicos ou softwares de análise de crédito que perpetuam vieses discriminatórios.
Mas o que exatamente significa governança de IA? Como as principais potências globais estão abordando essa regulamentação? E, mais importante, como sua empresa no Brasil pode se preparar para um futuro onde a conformidade e a ética da IA são tão vitais quanto a própria tecnologia e suas aplicações práticas?
Neste artigo, mergulharemos na temática da governança de IA, explorando as abordagens da União Europeia e dos Estados Unidos, o panorama regulatório brasileiro com o Projeto de Lei nº 2338/2023, e os impactos práticos dessa discussão para o seu negócio.
A corrida para regular a IA não é apenas uma questão técnica ou jurídica; é um complexo campo geopolítico onde diferentes visões sobre inovação, direitos e poder estatal competem por influência global. Sendo assim, conhecer e entender os modelos dominantes é o primeiro passo para que as empresas brasileiras possam navegar no cenário internacional e entender as escolhas feitas pelo legislador nacional.
Em primeiro lugar e representando o modelo de governança de maior destaque, a União Europeia adotou uma abordagem compreensiva e horizontal com o seu AI Act, estabelecendo um padrão que busca equilibrar inovação com a proteção de direitos fundamentais e segurança. O modelo europeu é prescritivo e se baseia em uma classificação de risco em quatro níveis:
Os sistemas de alto risco em específico, posicionados no limite entre o aceitável e o proibido, estão sujeitos a obrigações rigorosas antes de serem colocados no mercado, como avaliação de risco, alta qualidade dos dados de treinamento, supervisão humana, documentação detalhada e cibersegurança robusta.
Uma das mais relevantes implicações desse modelo, no entanto, reside no chamado “Efeito Bruxelas”. Cunhado pela especialista Anu Bradford, tal efeito se refere ao fenômeno da replicação das regulamentações da União Europeia em proporções globais. Dada a completude do AI Act, por exemplo, a tendência é que outros países repliquem os princípios normativos europeus, ou ao menos que empresas de adaptem a ele para operar no valioso mercado da região.
Grande parte da legislação brasileira sobre tecnologia, inclusive, possui forte alinhamento com o que a UE tem desenvolvido na esfera normativa. A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) deriva do Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) europeu e o PL 2338/2023, que discutiremos posteriormente, também foi fortemente inspirado pelo AI Act.
Em contraste direto com a Europa, os Estados Unidos adotaram uma abordagem "pró-inovação" e impulsionada pelo mercado, evitando uma legislação única e abrangente. A filosofia central, especialmente sob a administração atual, é remover barreiras regulatórias para manter a "dominância global em IA".
Essa estratégia se apoia em reguladores setoriais existentes e em frameworks voluntários, como o AI Risk Management Framework do NIST (National Institute of Standards and Technology), que oferece diretrizes em vez de regras mandatórias.
Essa abordagem reflete uma profunda divisão ideológica. A política atual revogou iniciativas anteriores que eram mais cautelosas, priorizando explicitamente a desregulamentação e a competitividade econômica em detrimento de salvaguardas contra vieses e discriminação.
Essa diferença filosófica é capturada na terminologia: enquanto a UE busca uma "IA Confiável" (Trustworthy AI), baseada em conformidade e direitos, os EUA promovem uma "IA Responsável" (Responsible AI), que depende mais da autorregulação e da ética corporativa.O resultado é um ambiente regulatório mais flexível, mas também mais fragmentado e potencialmente menos protetivo dos direitos individuais. A confiança vem por meio da transparência, engajamento e prestação de contas voluntária, não de implicações jurídicas obrigatórias e diretas.
A China, com um modelo menos conhecido, mas promissor, implementa uma estratégia de governança de IA liderada pelo Estado, utilizando uma abordagem "vertical" com regulamentações direcionadas para aplicações específicas, como algoritmos de recomendação, síntese profunda (deep synthesis) e IA generativa.
A política chinesa é guiada por um duplo objetivo: tornar-se o líder mundial em IA até 2030 e garantir a estabilidade social e a segurança nacional. Em outras palavras, ela combina ambição tecnológica com supervisão governamental, delineando uma governança de IA mais rígida e de alcance nacional.
As regulamentações chinesas priorizam o controle de conteúdo, o alinhamento com os "valores socialistas centrais" e a realização de avaliações de segurança rigorosas antes da implementação de novos serviços.
Embora a China promova a colaboração internacional em seus próprios termos, sua abordagem é fundamentalmente centrada no controle estatal, criando um ecossistema onde a inovação é direcionada para atender aos objetivos do governo, a fim de estabelecer alguma resistência à hegemonia tecnológica de países ocidentais.
Empresas que operam no país, como Tencent, Alibaba e ByteDance, precisam navegar por um complexo conjunto de regras sobre segurança de dados, moderação de conteúdo e revisões éticas que são intrinsecamente ligadas ao seu sistema político.
Por fim, após sua saída da União Europeia, o Reino Unido optou por uma abordagem mais flexível, não estatutária e baseada em princípios, buscando se posicionar como um centro de inovação ágil.Em vez de criar uma nova lei abrangente, o governo britânico capacitou os reguladores setoriais existentes — como a agência reguladora de medicamentos (MHRA) para a área da saúde — para aplicar cinco princípios centrais: segurança, transparência, justiça, responsabilidade e contestabilidade.
A vantagem pretendida é a flexibilidade. No entanto, essa estratégia cria uma "colcha de retalhos" regulatória que pode ser complexa e carecer da segurança jurídica oferecida pelo modelo da UE. Além disso, a realidade do mercado significa que as empresas britânicas que visam o continente europeu ainda estarão sujeitas às regras do AI Act, limitando o alcance prático de sua divergência regulatória.
Em síntese, o cenário global de governança em IA não é apenas um conjunto de regras díspares, mas uma disputa por influência tecnológica, econômica e ideológica. A escolha de um framework de governança por uma empresa brasileira é, implicitamente, um alinhamento com um desses blocos geopolíticos, com consequências diretas na sua capacidade de atrair capital, talento e acesso a mercados.
O Projeto de Lei 2338/2023 representa a entrada definitiva do Brasil na arena global da regulação de IA. Fruto do trabalho de uma comissão de juristas, o texto é robusto e alinhado com práticas internacionais, buscando um equilíbrio entre a proteção de direitos fundamentais e o fomento à inovação tecnológica.
Após ser aprovado no Senado, o projeto agora tramita em uma Comissão Especial na Câmara dos Deputados, com a expectativa de ser sancionado em um futuro próximo, o que torna sua análise urgente para qualquer empresa que desenvolva ou utilize IA no país.
A lei é construída sobre uma base sólida de princípios que colocam o ser humano no centro. Seus fundamentos incluem o respeito aos direitos humanos e valores democráticos, a não discriminação, a privacidade e a proteção de dados. O objetivo declarado é criar um ambiente de segurança jurídica que, ao mesmo tempo que protege os cidadãos e seus direitos fundamentais, estimula o desenvolvimento científico e tecnológico.
Inspirado no modelo europeu, o pilar central do PL 2338/2023 é uma abordagem baseada em risco. A lei exige que todo sistema de IA passe por uma avaliação preliminar realizada pelo fornecedor para classificar seu grau de risco, o que determinará o nível de obrigações regulatórias a serem cumpridas.
O Artigo 14 veda explicitamente a implementação e o uso de sistemas de IA que apresentem um risco inaceitável à sociedade. Isso inclui:
Além disso, o Artigo 15 restringe severamente o uso de sistemas de identificação biométrica à distância e em tempo real em espaços públicos para fins de segurança pública. Tal uso só é permitido com autorização judicial e em casos muito específicos, como a persecução de crimes graves ou a busca por pessoas desaparecidas.
O Artigo 17 define uma lista de aplicações consideradas de alto risco, que, embora permitidas, estarão sujeitas a um rigoroso conjunto de regras de governança e supervisão. Essas áreas incluem:
A lei estabelece um capítulo dedicado aos direitos das pessoas afetadas por sistemas de IA, que se traduzem diretamente em obrigações para as empresas. Entre os principais direitos garantidos está o de ser informado previamente e de forma clara ao interagir com um sistema de IA
.Além disso, a legislação assegura o direito à explicação, permitindo que o indivíduo receba informações sobre os critérios e procedimentos que levaram a uma decisão, recomendação ou previsão que o afete. A lei também garante o direito de contestar decisões automatizadas com impacto significativo ou jurídico, com a possibilidade de solicitar uma revisão humana.
Por fim, é assegurada a proteção contra vieses discriminatórios, diretos ou indiretos, com o direito à correção desses desvios. A privacidade e proteção de dados, evidentemente, constam como direitos assegurados pelo PL já em seu segundo capítulo, reforçando sua posição como um mediador da segurança sobre as informações manipuladas pelas empresas de tecnologia.
Por fim, o PL 2338/2023 estabelece um regime de governança robusto, com exigências que variam conforme o nível de risco do sistema.
A introdução de requisitos ex-ante (prévios à comercialização), como a Avaliação de Impacto Algorítmico, representa uma mudança fundamental no ciclo de desenvolvimento de produtos de IA no Brasil. A cultura de "mover-se rápido e quebrar coisas", comum em startups de tecnologia, torna-se insustentável para aplicações de alto risco.A nova realidade exigirá um modelo de "documentar, avaliar e mitigar". Fases como classificação de risco, avaliação de impacto, testes de viés e documentação detalhada precisarão ser integradas aos processos de desenvolvimento, como sprints ágeis.
Ignorar essas etapas não será apenas uma má prática, mas uma violação legal, sujeita a multas que podem chegar a R$ 50 milhões ou 2% do faturamento da empresa, além da possibilidade de suspensão do sistema de IA. governança, portanto, não pode mais ser tratada como uma função de suporte ou um mero diferencial: sua integração ao cotidiano corporativo e aos processos das empresas em breve será uma medida de sobrevivência mercadológica.
Conforme demonstramos anteriormente, a transição para um ambiente regulado exige que as empresas brasileiras movam a governança de IA do plano teórico para a execução prática. Isso envolve enfrentar desafios complexos e construir um framework interno robusto que seja compatível com a legislação e permita que a inovação empresarial continua fluindo de forma responsável.
A implementação de uma governança de IA eficaz enfrenta obstáculos práticos que vão além da simples redação de políticas. Os principais desafios incluem:
Os caminhos para uma boa governança de IA são múltiplos e passam por diversos fatores. Empresas em diferentes níveis de maturidade em IA naturalmente terão que lidar com questões diferentes e adaptar as exigências das legislações emergentes aos seus contextos, mas alguns passos provavelmente serão comuns para todas.
Antes de mais nada, para se preparar para o novo cenário regulatório, as empresas devem começar estabelecendo uma estrutura clara de responsabilidade, com uma equipe multifuncional e papéis bem definidos para supervisionar a implementação de IA.
O passo seguinte é mapear todos os sistemas de IA em uso e classificá-los conforme o framework de risco do PL 2338/2023, conduzindo Avaliações de Impacto Algorítmico para os sistemas de alto risco.
Com os riscos mapeados, a empresa deve formalizar seu compromisso por meio de uma política de IA escrita, inspirada em princípios de mercado já consolidados, como os da Microsoft e do Google. A execução dessa política depende de uma governança de dados robusta, que garanta a qualidade e a privacidade dos dados, e da gestão de todo o ciclo de vida dos modelos, desde a concepção até o monitoramento contínuo.
Finalmente, a governança deve ser um processo vivo, mantido por meio de monitoramento constante para detectar desvios, auditorias regulares e, crucialmente, o fomento de uma cultura de IA responsável por meio de treinamentos e comunicação aberta.
Em outras palavras, um framework de governança de IA verdadeiramente eficaz não pode ser apenas um documento estático arquivado no departamento de compliance. Ele deve ser um sistema vivo, dinâmico e integrado ao ritmo operacional da empresa, que acompanhe o cotidiano e os processos de perto e esteja integrado ao funcionamento do negócio, não sobreposto a ele como um “adicional”.
A era do desenvolvimento de Inteligência Artificial em um ambiente desregulado chegou ao fim. A convergência da pressão regulatória global, exemplificada pelo AI Act da União Europeia, e a iminente aprovação do abrangente Projeto de Lei 2338/2023 no Brasil, consolida a governança de IA como um pilar não negociável dos negócios modernos.
Tentar operar à margem dessa nova realidade não é mais uma opção viável; é uma receita para o risco legal, financeiro e reputacional. No entanto, enxergar essa transformação apenas pela lente da conformidade é perder de vista a oportunidade estratégica que ela representa. As empresas que abraçarem proativamente a governança de IA não estarão apenas mitigando riscos. Elas estarão construindo produtos mais resilientes, éticos e, em última análise, mais valiosos.
Estarão se posicionando de forma vantajosa para atrair investimentos de fundos que já operam sob rigorosos critérios ESG (Ambiental, Social e de Governança), para acessar mercados internacionais exigentes como o europeu, e para conquistar a lealdade de consumidores cada vez mais conscientes sobre o uso de seus dados e o impacto da tecnologia em suas vidas.
O chamado à ação para os líderes empresariais no Brasil é claro e urgente. A construção de um framework de governança de IA é um processo que demanda investimento, mudança cultural e, acima de tudo, visão estratégica. Esperar a sanção final da lei para começar a agir é adotar uma postura reativa em um campo que premia a antecipação.
Liderar a mudança, integrando a responsabilidade no DNA de suas operações de IA, é a única postura estratégica possível. O momento de transformar a governança de um requisito em uma vantagem competitiva é agora.
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