Jamil Assis

O Brasil está diante de uma escolha importante: aprovar rapidamente uma legislação abrangente sobre<a href="https://www.jota.info/tudo-sobre/intelig%C3%AAncia%20artificial"> inteligência artificial</a> ou construir, com mais prudência, um marco regulatório capaz de aprender com os erros e ajustes das principais experiências internacionais. A segunda opção parece menos vistosa no curto prazo, mas é a mais responsável.
O recado mais recente vem justamente de onde menos se esperava: da União Europeia. O bloco que saiu na frente na regulação da inteligência artificial, aprovando o AI Act como referência global, agora decidiu pisar no freio. Em 7 de maio, o Conselho da União Europeia e o Parlamento Europeu anunciaram acordo político provisório para adiar a aplicação de regras relativas a sistemas de IA de alto risco, no contexto do chamado Digital Omnibus.
A justificativa é reveladora: a implementação exige preparação significativa, padrões técnicos de apoio e instrumentos de conformidade que ainda não estavam suficientemente maduros.
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Em outras palavras: até a Europa, pioneira na ambição regulatória, reconheceu que regular IA é mais difícil do que aprovar uma lei. O desenho normativo precisa encontrar a realidade tecnológica, econômica e institucional. Quando esse encontro não ocorre, a boa intenção se transforma em insegurança jurídica, custo excessivo de conformidade e incentivo à fuga de inovação.
O deputado Aguinaldo Ribeiro (PP-PB), relator do <a href="https://www25.senado.leg.br/web/atividade/materias/-/materia/157233">PL 2338/2023</a> na Câmara dos Deputados, tem diante de si uma oportunidade rara: fazer do Brasil não o país que copia a pressa alheia, mas aquele que aprende com o ajuste de rota dos outros. O projeto, segundo a ficha de tramitação da Câmara, segue em comissão especial e aguarda parecer do relator. Isso significa que ainda há tempo político e institucional para calibrar o texto.
A questão não é ser contra regulação. Tampouco se trata de negar riscos reais associados à inteligência artificial, como discriminação algorítmica, uso abusivo de dados, deepfakes, fraudes e afins. Esses riscos existem e exigem respostas. O ponto é outro: uma regulação prematura, ampla demais e pouco testada pode produzir mais danos do que soluções.
A experiência europeia mostra que mesmo jurisdições com alta capacidade administrativa, tradição regulatória consolidada e mercado integrado enfrentam dificuldades para tornar operacional uma lei dessa complexidade. O acordo europeu adia obrigações para sistemas de alto risco classificados no Anexo III para 2 de dezembro de 2027 e, no caso de sistemas de alto risco incorporados a produtos regulados, para 2 de agosto de 2028. Antes, esses prazos começariam em 2026 e 2027, respectivamente.
Esse adiamento não é um detalhe burocrático. É uma admissão institucional de que regras sofisticadas dependem de infraestrutura regulatória: padrões técnicos, guias de interpretação, autoridades preparadas, mecanismos de teste, capacidade de fiscalização e clareza sobre a interação com regulações setoriais já existentes.
O Brasil deveria observar isso com atenção. Temos menos capacidade estatal instalada para fiscalizar uma regulação complexa de IA, menor maturidade em sandboxes regulatórios, assimetrias profundas entre empresas grandes e pequenas e um ecossistema de inovação ainda em consolidação. Se a União Europeia precisou de um “freio de arrumação”, por que o Brasil deveria acelerar como se todos os problemas já estivessem resolvidos?
Uma lei brasileira de inteligência artificial não pode partir da premissa de que todo risco tecnológico se resolve com obrigação horizontal, cadastro, avaliação de impacto, sanção e autoridade central. Esse caminho pode parecer protetivo, mas tende a penalizar justamente quem mais precisa de espaço para inovar: startups, pequenas empresas, pesquisadores, desenvolvedores independentes, universidades, GovTechs e organizações da sociedade civil.
O efeito prático pode ser paradoxal. Em vez de proteger o cidadão, uma regulação excessivamente onerosa pode concentrar ainda mais o mercado em grandes empresas capazes de arcar com equipes jurídicas, consultorias, auditorias e processos formais de compliance. Quem já é grande se adapta. Quem está começando desiste, atrasa ou opera na informalidade. O resultado é menos competição, menos inovação local e maior dependência de soluções estrangeiras.
Também é preciso reconhecer que a inteligência artificial não é uma tecnologia única. O mesmo rótulo abrange desde sistemas generativos de uso geral até ferramentas simples de automação, modelos de classificação, filtros de spam, assistentes de produtividade, soluções médicas, mecanismos antifraude e aplicações educacionais. Tratar esse universo com uma lógica excessivamente uniforme é um convite à confusão.
O Brasil deveria priorizar uma abordagem incremental, baseada em riscos concretos, evidências e setores sensíveis. Áreas como saúde, crédito, segurança pública, educação, relações de trabalho e serviços públicos merecem atenção especial. Mas isso não exige uma lei maximalista desde o primeiro momento. Exige governança inteligente, coordenação regulatória e capacidade de aprender com a prática.
O próprio movimento europeu aponta nessa direção. O acordo não abandona a arquitetura do AI Act, mas busca torná-la mais operável, reduzindo sobreposições com legislações setoriais, ajustando prazos e criando simplificações para determinadas empresas. Esse é o aprendizado central: a maturidade regulatória não está em escrever a lei mais ambiciosa, mas em reconhecer quando a ambição precisa ser calibrada.
No caso brasileiro, essa calibragem passa por três escolhas.
A primeira é evitar antecipação regulatória sem necessidade. O Brasil não precisa ser o primeiro a regular tudo. Precisa ser competente em regular bem. Em IA, chegar depois pode ser uma vantagem, desde que saibamos observar a implementação europeia, os debates nos Estados Unidos, as experiências setoriais no Reino Unido, os movimentos de padronização técnica e as práticas que efetivamente funcionarem.
A segunda é separar princípios de obrigações. Princípios como transparência, não discriminação, segurança, explicabilidade proporcional e supervisão humana são importantes. Mas obrigações legais detalhadas devem depender do contexto, do grau de risco e da capacidade real de cumprimento. Nem toda aplicação de IA deve carregar o mesmo peso regulatório.
A terceira é criar mecanismos de revisão e experimentação. Uma boa lei de IA precisa prever atualização periódica, avaliações de impacto regulatório, sandboxes, diálogo com setores afetados e coordenação entre autoridades existentes. A tecnologia muda rápido demais para ser aprisionada em categorias rígidas demais.
Deputado Aguinaldo, o Brasil tem uma oportunidade de fazer diferente. Não por omissão, mas por inteligência institucional. A pressa pode render manchetes. A prudência pode render uma lei melhor.
O exemplo europeu deveria servir como alerta. O bloco que inspirou parte relevante do debate global agora reconhece que a implementação de sua própria regulação exige mais tempo, mais clareza e mais infraestrutura. O Brasil não deve ignorar esse sinal. Ao contrário: deve incorporá-lo ao processo legislativo.
Regular a inteligência artificial é necessário. Antecipar-se ao mundo sem aprender com o mundo, não. O país precisa de uma legislação que proteja direitos, estimule inovação e fortaleça a confiança pública. Mas essa legislação deve nascer calibrada, proporcional e viável.
Neste momento, o melhor gesto legislativo talvez não seja acelerar. É olhar para a Europa, entender o freio de arrumação e fazer do tempo restante na Câmara uma oportunidade de aprimoramento real.

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JOTA

Brasil precisa de legislação que proteja direitos e estimule inovação, mas ela deve nascer calibrada, proporcional e viável

Deputado Aguinaldo, olhe para a Europa

Brasil precisa de legislação que proteja direitos e estimule inovação, mas ela deve nascer calibrada, proporcional e viável