Wesley Vaz

Guilherme Zattar

O debate sobre a regulação da <a href="https://www.jota.info/tudo-sobre/inteligencia-artificial">inteligência artificial</a> no Brasil e no mundo tem sido intenso, com argumentos fortes tanto a favor quanto contra uma legislação mais rígida. Enquanto isso ocorre, o cenário tecnológico continua evoluindo muito rapidamente e essa situação traz consequências no mundo real.
A Europa, tradicionalmente na vanguarda da proteção de dados e direitos digitais, tem enfrentado os efeitos colaterais de sua abordagem regulatória mais rigorosa. O Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) e o recém-aprovado AI Act, embora bem-intencionados, têm criado obstáculos para a inovação e o desenvolvimento tecnológico no continente.
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Casos recentes ilustram esse dilema. A Meta optou por não lançar novos modelos de LLM (Large Language Models) na Europa, citando incertezas regulatórias. Paralelamente, a Apple anunciou que o iPhone 16 chegará ao mercado europeu sem certas funcionalidades de IA, uma decisão diretamente ligada às restrições impostas pela legislação local.
No atual momento, a adaptação dos negócios e das instituições exige uma abordagem mais pragmática e ágil. O Brasil ofereceu recentemente um bom exemplo desse pragmatismo com o lançamento do Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA), que precedeu qualquer regulação específica sobre IA no país.
O PBIA é significativo por diversas razões. Primeiramente, ele demonstra que o desenvolvimento de políticas públicas e de investimentos em IA não precisa esperar por um novo marco regulatório. Além disso, reflete uma abordagem proativa do Estado, buscando posicionar o Brasil como um ator viável no desenvolvimento de IA, ao mesmo tempo em que considera a necessidade de formação de profissionais.
Essas e várias outras iniciativas ao redor do mundo evidenciam que a inovação e o progresso tecnológico muitas vezes acontecem mais rapidamente do que o processo legislativo pode acompanhar.
Neste contexto, a questão que se coloca não é mais simplesmente "regular ou não regular", mas sim ter a capacidade de identificar os cenários plausíveis para o desenvolvimento e uso da IA no Brasil, com ou sem regulação específica, e como podemos nos preparar para eles.
Para lidar com questões dessa natureza, a Análise de Impacto Regulatório (<a href="https://www.jota.info/tudo-sobre/air">AIR</a>) tem sido uma ferramenta essencial, não apenas para avaliar possíveis efeitos na aplicação de uma nova lei, mas como um método mais amplo de análise de cenários futuros. A AIR é uma avaliação sistemática e estruturada, que abrange no mínimo as consequências econômicas, sociais e ambientais, composta de algumas etapas.
O processo da AIR começa com a definição clara do problema que a regulação pretende abordar. Em seguida, estabelece objetivos específicos e mensuráveis para a regulação proposta. A identificação de alternativas é crucial, considerando diferentes abordagens regulatórias e não regulatórias. A análise de custos e benefícios avalia os impactos potenciais de cada alternativa, incluindo efeitos diretos e indiretos.
A consulta pública desempenha um papel fundamental, engajando stakeholders e coletando feedback sobre as propostas. E com base nessa análise abrangente, uma recomendação é feita, sugerindo a melhor opção regulatória. Por fim, estabelecem-se mecanismos de monitoramento e avaliação para acompanhar a eficácia da regulação após sua implementação.
Para tecnologias emergentes e de alto impacto como a IA, a AIR deve ser vista como um exercício de foresight estratégico, metodologicamente estruturado para considerar múltiplos futuros possíveis.
Essa etapa exige o envolvimento de profissionais que compreendem a natureza da tecnologia, seus limites e seu estado da arte de desenvolvimento. Sem eles, o ato de imaginar e desenvolver cenários se baseia em premissas equivocadas ou, no melhor caso, incompletas.
A tarefa está distante de ser simples. O desafio central que se impõe é: como podemos realizar análises de impacto eficazes para tecnologias emergentes como a IA, onde o ritmo de mudança é tão acelerado que pode tornar obsoletas as previsões originais?
A resposta está na adoção sistemática e estruturada de métodos de foresight estratégico mais dinâmicos e adaptáveis, que possam ser continuamente atualizados à medida que novas informações e desenvolvimentos surgem.
Isso implica em um monitoramento constante do cenário tecnológico global e local, uma colaboração estreita entre governo, academia e setor privado para compartilhar insights e tendências, o uso de técnicas de modelagem e simulação avançadas para testar diferentes cenários regulatórios, e uma flexibilidade para ajustar estratégias e políticas rapidamente em resposta a mudanças no cenário.
O debate sobre regulação versus inovação na IA no Brasil precisa avançar para uma nova fase, independente das linhas mais ou menos restritivas. A questão fundamental a ser respondida hoje e no futuro é “como conseguir avaliar o impacto regulatório em um cenário de mudança tecnológica constante?".
O desafio para os decisores de todos os níveis, profissionais públicos e privados, é desenvolver e utilizar métodos de análise que possibilitem decisões ágeis e adaptáveis, de modo a fornecer bons insights sobre os futuros mais plausíveis e, a partir deles, mensurar os impactos da regulação vindoura e aquilo que deve ou não ser disciplinado.
As atividades de foresight estratégico e análise de impacto regulatório adequados podem garantir que o Brasil acompanhe as tendências, com espaço para atuar no desenvolvimento responsável e inovador da IA no cenário global, equilibrando a necessidade de proteção com o imperativo da inovação tecnológica.
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As opiniões contidas no texto são pessoais e não expressam o posicionamento institucional do Tribunal de Contas da União

marco legal da inteligencia artificial

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JOTA

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