O Futuro da Regulação de IA na América Latina

Por Luiz Fialho | IBGIA Março 2026

A América Latina vive um momento decisivo na definição de como suas sociedades irão conviver com a Inteligência Artificial. Enquanto a União Europeia consolidou seu AI Act como referência regulatória global e os Estados Unidos seguem uma abordagem setorial e baseada em princípios voluntários, os países latino-americanos estão construindo seus próprios caminhos — com ritmos, abordagens e graus de maturidade distintos.

Esse processo de construção regulatória é especialmente relevante porque a América Latina não é apenas consumidora de IA — é também um laboratório onde os impactos dessa tecnologia se manifestam em contextos de desigualdade estrutural, diversidade cultural e institucionalidades em construção. As decisões regulatórias tomadas agora terão consequências profundas para os mais de 650 milhões de habitantes da região.

Este artigo analisa comparativamente os avanços regulatórios em cinco países — Brasil, México, Chile, Colômbia e Argentina — identifica convergências e divergências, e propõe caminhos para uma governança regional coordenada.

Brasil: o Marco Legal da IA em construção

O Brasil é, atualmente, o país latino-americano com o processo regulatório de IA mais avançado e mais debatido. O Projeto de Lei 2338/2023, conhecido como Marco Legal da Inteligência Artificial, foi aprovado pelo Senado Federal em dezembro de 2024 e segue em tramitação na Câmara dos Deputados.

Principais características do PL 2338/2023

O projeto brasileiro adota uma abordagem baseada em risco, inspirada no modelo europeu, mas com adaptações ao contexto nacional. Suas principais características incluem:

Classificação por nível de risco. Sistemas de IA são classificados em categorias de risco — inaceitável, alto, médio e baixo — com obrigações proporcionais a cada nível. Sistemas de IA utilizados para scoring de crédito, triagem de currículos, decisões judiciais e policiamento preditivo são classificados como alto risco.

Direitos dos afetados. O projeto estabelece um conjunto de direitos para pessoas afetadas por decisões de sistemas de IA, incluindo o direito à explicação, à contestação e à revisão humana de decisões automatizadas.

Avaliação de impacto algorítmico. Sistemas de alto risco devem ser submetidos a avaliações de impacto algorítmico antes de sua implementação e periodicamente durante sua operação.

Autoridade reguladora. O projeto prevê a criação de uma autoridade nacional de supervisão de IA, cujo desenho institucional ainda é objeto de debate. As propostas variam desde a criação de uma agência reguladora independente até a atribuição de competências à Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD).

Desafios do modelo brasileiro

O principal desafio do Brasil é equilibrar a necessidade de proteção de direitos com o estímulo à inovação. Críticos argumentam que o excesso de obrigações regulatórias pode desestimular investimentos em IA no país. Defensores sustentam que a regulação responsável cria segurança jurídica e fortalece a confiança necessária para a adoção sustentável da tecnologia.

Outro desafio significativo é a capacidade institucional de implementação. A experiência com a LGPD — que entrou em vigor em 2020 mas enfrenta lacunas de enforcement até hoje — evidencia os riscos de criar legislação ambiciosa sem a correspondente capacidade institucional para implementá-la.

México: estratégia nacional e regulação setorial

O México tem adotado uma abordagem pragmática para a regulação de IA, combinando uma estratégia nacional de IA com regulação setorial específica. A Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, atualizada em 2025, estabelece princípios gerais de uso responsável de IA e prioriza o desenvolvimento de capacidades nacionais.

Avanços regulatórios

O modelo mexicano prioriza a regulação setorial. Em vez de uma lei geral de IA, o México tem avançado com regulamentações específicas para setores como saúde, finanças e administração pública. A Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) publicou diretrizes específicas para o uso de IA no setor financeiro, e o Instituto Federal de Telecomunicaciones (IFT) tem trabalhado em orientações para o uso de IA em telecomunicações.

Sandboxes regulatórios. O México tem investido em sandboxes regulatórios — ambientes controlados onde empresas podem testar soluções de IA sob supervisão regulatória simplificada. Essa abordagem permite que reguladores aprendam com a prática antes de definir regras permanentes.

Foco em capacitação. A estratégia mexicana dedica atenção significativa à capacitação de funcionários públicos e à formação de talentos em IA, reconhecendo que a efetividade da regulação depende de competências técnicas no setor público.

Limitações

A principal limitação do modelo mexicano é a fragmentação. A ausência de um marco geral pode criar inconsistências entre regulações setoriais, lacunas em setores não regulados e dificuldades para empresas que atuam em múltiplos setores. Além disso, a instabilidade institucional que caracteriza transições de governo no México cria riscos de descontinuidade nas políticas de IA.

Chile: pioneirismo e abordagem baseada em direitos

O Chile se destaca como pioneiro na regulação de neurotecnologia e como um dos primeiros países do mundo a modificar sua constituição para proteger direitos neurais. Embora essa reforma não se refira exclusivamente a IA, ela estabelece um precedente relevante para a regulação de tecnologias que interagem com a cognição humana.

Marco regulatório em desenvolvimento

O Chile aprovou em 2024 a Lei de Neurodireitos, que protege a integridade mental, a privacidade neural e o acesso equitativo a tecnologias de aprimoramento cognitivo. No campo específico da IA, o país está desenvolvendo um projeto de lei que adota uma abordagem baseada em direitos fundamentais.

Política Nacional de IA. A Política Nacional de Inteligencia Artificial do Chile, atualizada em 2024, estrutura-se em três eixos: desenvolvimento de IA responsável, governança e regulação, e inclusão e diversidade. O documento é notável por sua ênfase em equidade e pela atenção a populações vulneráveis, incluindo povos indígenas.

Cooperação internacional. O Chile tem sido particularmente ativo na cooperação internacional em governança de IA, participando de iniciativas da OCDE, da UNESCO e do Global Partnership on AI (GPAI). Essa postura internacionalista fortalece a influência do país no debate global.

Desafios

O principal desafio do Chile é traduzir seus marcos normativos inovadores em implementação prática. A Lei de Neurodireitos, embora pioneira, enfrenta dificuldades de enforcement devido à complexidade técnica dos temas que regula e à limitação de recursos institucionais.

Colômbia: IA ética e transformação digital

A Colômbia tem construído sua abordagem de governança de IA no contexto de uma agenda mais ampla de transformação digital. O Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (MinTIC) lidera os esforços de política de IA no país.

Iniciativas regulatórias

Marco Ético para la IA. A Colômbia publicou em 2024 um Marco Ético para a Inteligência Artificial, documento não vinculante que estabelece princípios para o uso responsável de IA no setor público e no setor privado. Os princípios incluem transparência, equidade, responsabilidade, privacidade e bem-estar social.

Sandbox de IA. Inspirada no modelo britânico, a Colômbia implementou um sandbox regulatório para IA, permitindo que empresas testem soluções inovadoras em um ambiente regulatório controlado.

IA no setor público. O governo colombiano tem sido proativo na implementação de IA em serviços públicos, com projetos em áreas como saúde, educação e justiça. Esses projetos servem como laboratórios práticos para o desenvolvimento de práticas de governança.

Enfoque em inclusão. A abordagem colombiana dedica atenção especial à inclusão digital e à mitigação do risco de que a IA amplie desigualdades existentes — uma preocupação particularmente relevante em um país com significativas disparidades regionais e socioeconômicas.

Limitações

A Colômbia ainda não avançou para uma legislação vinculante específica de IA. O marco ético, embora importante como referência, não cria obrigações jurídicas exigíveis. A transição de soft law para regulação vinculante é o próximo desafio.

Argentina: entre ambição e instabilidade

A Argentina possui um ecossistema de IA vibrante, com centros de pesquisa de excelência e uma comunidade técnica altamente qualificada. No entanto, o avanço regulatório tem sido marcado por descontinuidades associadas a mudanças políticas e econômicas.

Cenário regulatório

Plan Nacional de IA. A Argentina publicou seu Plan Nacional de Inteligencia Artificial, que estabelece diretrizes para o desenvolvimento e uso responsável de IA. O plano inclui princípios éticos, recomendações de governança e metas de capacitação.

Projetos de lei. Diversos projetos de lei sobre IA foram apresentados no Congresso argentino nos últimos anos, mas nenhum avançou para aprovação definitiva. Os projetos variam significativamente em escopo e abordagem, desde propostas abrangentes inspiradas no modelo europeu até iniciativas setoriais focadas em áreas específicas.

Centros de pesquisa. A Argentina mantém centros de pesquisa em IA de reconhecimento internacional, como o Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (LIAA) da Universidade de Buenos Aires. Esses centros contribuem para o debate regulatório com análises técnicas e recomendações baseadas em evidências.

Desafios

O principal desafio argentino é a instabilidade macroeconômica e institucional, que dificulta a implementação de políticas de longo prazo. Mudanças de governo frequentemente resultam em descontinuidade de iniciativas, perda de talentos no setor público e reorientação de prioridades. Além disso, restrições orçamentárias limitam a capacidade do Estado de investir na infraestrutura institucional necessária para uma governança efetiva de IA.

Análise comparativa: convergências e divergências

Convergências

Apesar das diferenças de abordagem, os cinco países analisados convergem em aspectos fundamentais.

Reconhecimento da necessidade de governança. Todos os países reconhecem que a IA exige alguma forma de governança pública, ainda que discordem sobre o formato e a intensidade dessa governança.

Princípios éticos comuns. Os princípios éticos adotados são notavelmente similares: transparência, equidade, responsabilidade, privacidade e supervisão humana aparecem em todos os marcos nacionais, refletindo a influência de referenciais internacionais como os princípios de IA da OCDE.

Preocupação com desigualdade. Todos os países incorporam, em maior ou menor grau, a preocupação com o impacto da IA sobre desigualdades existentes — uma dimensão particularmente relevante em uma região com os maiores índices de desigualdade do mundo.

Referência ao modelo europeu. O EU AI Act exerce influência significativa sobre todos os processos regulatórios analisados, mesmo quando os países optam por abordagens distintas.

Divergências

Velocidade e estágio regulatório. O Brasil e o Chile estão mais avançados em termos de legislação específica, enquanto México, Colômbia e Argentina seguem com abordagens baseadas em soft law e regulação setorial.

Modelo institucional. Há divergência significativa sobre o modelo institucional de supervisão: autoridade reguladora independente, regulação setorial distribuída ou atribuição de competências a órgãos existentes.

Equilíbrio inovação-proteção. Os países equilibram de forma diferente a tensão entre proteção de direitos e estímulo à inovação. O Chile tende a priorizar a proteção de direitos, enquanto o México enfatiza a promoção da inovação.

O papel do IBGIA na governança regional

O IBGIA reconhece que a governança de IA na América Latina não pode ser construída de forma isolada. Os desafios são compartilhados, e as soluções mais eficazes emergem da cooperação e do aprendizado mútuo.

Promoção de padrões regionais

O Instituto trabalha ativamente para promover padrões regionais de governança de IA, buscando construir convergência sem impor uniformidade. Isso inclui frameworks de avaliação de maturidade adaptáveis a diferentes contextos nacionais, guias de boas práticas que incorporam aprendizados de toda a região e indicadores comparativos que permitem benchmarking entre organizações e países.

Intercâmbio de experiências

O IBGIA promove intercâmbios regulares com organizações congêneres de outros países latino-americanos, facilitando o compartilhamento de experiências em implementação de governança de IA, lições aprendidas de processos regulatórios e práticas eficazes de capacitação e conscientização.

Participação no debate regulatório

O Instituto participa ativamente do debate regulatório — no Brasil e na região — oferecendo contribuições técnicas baseadas em evidências e na experiência prática de organizações que enfrentam os desafios da governança de IA no dia a dia.

Construção de capacidades

O IBGIA investe na formação de profissionais de governança de IA em toda a América Latina, reconhecendo que a efetividade de qualquer marco regulatório depende da existência de profissionais qualificados para implementá-lo.

Caminhos para uma governança regional efetiva

Com base na análise comparativa, é possível identificar caminhos promissores para o fortalecimento da governança de IA na América Latina.

Interoperabilidade regulatória

Os países da região devem buscar interoperabilidade entre seus marcos regulatórios. Isso não significa uniformidade — cada país deve adaptar sua regulação ao seu contexto — mas sim compatibilidade suficiente para facilitar o comércio digital, a cooperação em pesquisa e o compartilhamento de boas práticas.

Capacidade institucional

Investir em capacidade institucional é tão importante quanto elaborar legislação. Reguladores precisam de competências técnicas, recursos adequados e independência operacional para supervisionar efetivamente o uso de IA.

Proporcionalidade e pragmatismo

A regulação deve ser proporcional ao risco e pragmática na implementação. Requisitos excessivamente onerosos para sistemas de baixo risco desincentivam a inovação sem benefícios proporcionais de proteção. A experiência europeia com o AI Act oferece lições sobre como calibrar a proporcionalidade.

Inclusão e diversidade

A regulação de IA na América Latina deve refletir a diversidade cultural, linguística e socioeconômica da região. Marcos regulatórios devem contemplar as necessidades de populações historicamente marginalizadas e garantir que a IA contribua para a redução — e não para a ampliação — de desigualdades.

Cooperação Sul-Sul

A cooperação entre países latino-americanos em governança de IA deve ser fortalecida, aproveitando plataformas existentes como MERCOSUL, Aliança do Pacífico e CEPAL. A troca de experiências e a construção conjunta de capacidades são mais eficientes e contextualmente relevantes do que a simples importação de modelos do Norte Global.

Considerações finais

A América Latina tem a oportunidade de construir uma abordagem própria de governança de IA — uma abordagem que reflita seus valores, suas prioridades e seus desafios específicos. Essa construção não precisa partir do zero: há um acervo significativo de experiências internacionais, frameworks consolidados e lições aprendidas que podem ser adaptados ao contexto regional.

O que é indispensável é que essa construção seja intencional, informada e participativa. Regulação de IA não é assunto exclusivo de técnicos, juristas ou legisladores — é uma questão que afeta toda a sociedade e que deve ser debatida com a amplitude que merece.

O IBGIA continuará contribuindo para esse debate com análises técnicas, propostas construtivas e o compromisso inabalável com uma IA que funcione para todos — no Brasil e em toda a América Latina.

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Referências

• BRASIL. Projeto de Lei nº 2338/2023 (Marco Legal da Inteligência Artificial).
• EUROPEAN UNION. Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act). Official Journal of the European Union, 2024.
• OECD. Recommendation of the Council on Artificial Intelligence. OECD/LEGAL/0449, 2019 (atualizada em 2024).
• CHILE. Ley 21.383 — Ley de Neuroderechos. Gobierno de Chile, 2024.
• CHILE. Política Nacional de Inteligencia Artificial. Gobierno de Chile, 2024.
• MÉXICO. Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. Gobierno de México, 2025.
• COLOMBIA. Marco Ético para la Inteligencia Artificial. MinTIC, 2024.
• ARGENTINA. Plan Nacional de Inteligencia Artificial. Gobierno de Argentina, 2023.
• UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. UNESCO, 2021.
• COMISIÓN ECONÓMICA PARA AMÉRICA LATINA Y EL CARIBE (CEPAL). Inteligencia Artificial para el Desarrollo en América Latina y el Caribe. CEPAL, 2024.
• INTER-AMERICAN DEVELOPMENT BANK. Artificial Intelligence in Latin America and the Caribbean: Ethics, Governance, and Policy. IDB, 2024.
• WORLD ECONOMIC FORUM. AI Governance Alliance: Briefing Paper Series. WEF, 2024.

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Luiz Fialho é diretor jurídico do IBGIA — Instituto Brasileiro de Governança em Inteligência Artificial.