EUA centralizam regulação de IA: o que o Brasil pode aprender sobre fragmentação vs. harmonização

Em um movimento que redefine o cenário global de regulação de inteligência artificial, o governo dos Estados Unidos optou por centralizar as regras federais de IA e limitar a capacidade dos estados de legislarem sobre o tema. Do outro lado do Atlântico, a União Europeia consolida o AI Act como marco único para 27 países. Enquanto isso, o Brasil discute o PL 2338 na Câmara dos Deputados sem definição clara sobre qual modelo seguir. Neste artigo, analisamos as três abordagens e extraímos lições para o contexto brasileiro.

O movimento americano: centralização por decreto

Em dezembro de 2025, o governo Trump assinou uma ordem executiva que busca concentrar a governança de IA no nível federal, limitando a proliferação de leis estaduais sobre o tema. A justificativa declarada é evitar a chamada fragmentação regulatória — um cenário em que cada estado cria regras próprias, gerando custos de conformidade elevados para empresas que operam nacionalmente.

A preocupação não é abstrata. Nos últimos dois anos, diversos estados americanos avançaram com legislações locais de IA:

• Colorado aprovou a primeira lei abrangente de IA dos EUA, com foco em discriminação algorítmica em decisões de alto impacto.
• Illinois expandiu o Biometric Information Privacy Act (BIPA) para cobrir sistemas de reconhecimento facial baseados em IA.
• Califórnia introduziu o SB 1047, que impunha obrigações de segurança a desenvolvedores de modelos de grande porte — posteriormente vetado pelo governador Gavin Newsom.
• Texas, Connecticut e Nova York também avançaram com propostas que regulam usos específicos de IA no emprego, saúde e serviços financeiros.

O argumento do governo federal é que essa colcha de retalhos regulatória prejudica a competitividade americana frente à China, que opera sob um modelo centralizado de inovação tecnológica. A ordem executiva busca criar um arcabouço federal único que preempta (ou seja, substitua) legislações estaduais conflitantes.

Críticos apontam, no entanto, que a centralização pode resultar em regulação mínima. O governo Trump priorizou historicamente a desregulamentação como motor de inovação, o que levanta dúvidas sobre se o framework federal terá dentes suficientes para proteger direitos fundamentais.

O modelo europeu: harmonização com dentes

A União Europeia seguiu um caminho diferente — e cronologicamente anterior. O AI Act, aprovado em 2024 e em fase de implementação progressiva até 2027, é a primeira legislação abrangente de IA do mundo. Ele opera sob uma lógica de harmonização: um único regulamento aplicável a todos os 27 estados-membros, sem margem para legislações nacionais conflitantes.

O modelo europeu se baseia em uma classificação de risco dos sistemas de IA:

• Risco inaceitável: sistemas proibidos (como scoring social e manipulação subliminar).
• Alto risco: sistemas em áreas sensíveis (saúde, emprego, crédito, justiça) com obrigações rigorosas de transparência, documentação e supervisão humana.
• Risco limitado: obrigações de transparência (ex: chatbots devem informar que não são humanos).
• Risco mínimo: uso livre sem obrigações regulatórias específicas.

A harmonização europeia tem uma vantagem prática: previsibilidade. Empresas que operam em múltiplos países da UE lidam com um único conjunto de regras. Além disso, o AI Act cria um efeito extraterritorial semelhante ao GDPR — qualquer empresa que ofereça serviços de IA a cidadãos europeus deve cumprir o regulamento, independentemente de onde esteja sediada.

O custo dessa abordagem é a complexidade burocrática. Pequenas e médias empresas europeias de IA têm criticado o peso regulatório, argumentando que o AI Act favorece grandes corporações com departamentos jurídicos robustos.

Onde está o Brasil

O Brasil encontra-se em uma encruzilhada. O PL 2338/2023, que estabelece o marco regulatório de IA no país, foi aprovado pelo Senado e tramita na Câmara dos Deputados sob a relatoria do deputado Aguinaldo Ribeiro (PP-PB). O texto incorpora elementos de ambos os modelos: a classificação por risco da UE e a preocupação com excesso regulatório presente no debate americano.

Diferentemente dos EUA, o Brasil não enfrenta o problema de fragmentação estadual. A competência legislativa sobre tecnologia e proteção de dados é majoritariamente federal, e a LGPD já estabeleceu um precedente de marco regulatório nacional. Porém, o PL 2338 traz desafios próprios:

• Autoridade reguladora: o projeto prevê que uma autoridade competente supervisione a implementação, mas não cria um órgão novo dedicado — potencialmente atribuindo essa função à ANPD.
• Sandbox regulatório: inspirado no modelo europeu, prevê ambientes experimentais para inovação sob supervisão regulatória.
• Responsabilidade civil: ponto de maior controvérsia — o PL adota responsabilidade objetiva para sistemas de alto risco, o que preocupa o setor privado.
• Prazo de implementação: sem data definida para aprovação, o Brasil corre o risco de ficar sem regulação enquanto sistemas de IA são amplamente adotados.

Comparação dos três modelos

Dimensão	EUA	União Europeia	Brasil
Abordagem	Centralização federal via decreto executivo	Harmonização legislativa supranacional	Marco regulatório federal (PL 2338)
Mecanismo-chave	Preempção de leis estaduais	Regulamento único (AI Act)	Lei federal com autoridade reguladora
Classificação de risco	Não adotada formalmente	4 níveis (inaceitável a mínimo)	3 níveis (alto, médio, baixo)
Escopo	Nacional (50 estados)	Supranacional (27 países) + extraterritorial	Nacional + inspiração LGPD
Prioridade declarada	Competitividade e inovação	Direitos fundamentais	Equilíbrio (em definição)
Status (mar/2026)	Ordem executiva em vigor; contestações judiciais	AI Act em implementação progressiva	PL 2338 em tramitação na Câmara

Recomendações para o Brasil

A análise comparativa dos três modelos oferece lições concretas para o debate brasileiro:

1. Evitar a fragmentação antes que ela comece. O Brasil tem a vantagem de legislar de forma centralizada sobre IA. Diferente dos EUA, onde a ausência de lei federal permitiu que estados criassem regras próprias, o PL 2338 pode estabelecer um marco claro antes que surjam iniciativas estaduais desconexas. Essa janela de oportunidade não é permanente.

2. Classificação de risco como espinha dorsal. O modelo europeu demonstra que a abordagem baseada em risco é viável e proporcional. O Brasil já incorporou essa lógica no PL 2338, mas precisa detalhar os critérios de classificação com especificidade suficiente para orientar o setor privado na prática.

3. Regulação não é inimiga da inovação — a incerteza sim. O argumento americano de que regulação freia inovação ignora que a ausência de regras claras também gera custos. Empresas hesitam em investir em mercados onde as regras podem mudar imprevisívelmente. O AI Act, apesar de suas imperfeições, oferece previsibilidade — e a UE continua atraindo investimento em IA.

4. Fortalecer a autoridade reguladora. O maior risco do modelo brasileiro é criar um marco regulatório sem uma autoridade com recursos e competência para implementá-lo. A experiência da LGPD e da ANPD mostra que legislação sem enforcement efetivo gera norma de papel. O PL 2338 precisa garantir capacidade técnica e autonomia ao órgão regulador.

5. Sandbox regulatório como ponte. O sandbox previsto no PL 2338, inspirado no modelo europeu, pode funcionar como mecanismo de equilíbrio — permitindo que empresas inovem sob supervisão, gerando dados práticos para calibrar a regulação ao longo do tempo.

O debate sobre regulação de IA não é uma escolha binária entre inovar e proteger. Os três modelos mostram que as decisões são de design institucional: como distribuir competências, como classificar riscos e como garantir que as regras sejam cumpridas. O Brasil tem a oportunidade de aprender com os acertos e erros de americanos e europeus — mas precisa decidir antes que a janela se feche.

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Fonte: Mintz — Federal Takeover of AI Governance: Breaking Down the White House Executive Order.