Por que o Brasil precisa de governança em IA

A Inteligência Artificial deixou de ser uma abstração tecnológica confinada aos laboratórios de pesquisa para se tornar uma força transformadora presente em todas as dimensões da vida social, econômica e política brasileira. De algoritmos que decidem a concessão de crédito a sistemas que auxiliam o Poder Judiciário na triagem de processos, a IA já permeia o cotidiano de milhões de brasileiros — muitas vezes sem que eles sequer saibam.

Diante desse cenário, a pergunta que devemos nos fazer não é se o Brasil precisa de governança em IA, mas por que ainda não a construiu de forma adequada.

O paradoxo brasileiro

O Brasil ocupa uma posição singular no panorama global da Inteligência Artificial. Somos a quinta maior população do mundo, a maior economia da América Latina, e um dos mercados de tecnologia que mais cresce no planeta. O setor financeiro brasileiro é reconhecido internacionalmente pela sofisticação tecnológica. O agronegócio investe pesadamente em soluções de IA para otimização de safras. O varejo digital brasileiro compete em escala com as maiores plataformas globais.

No entanto, esse dinamismo tecnológico convive com uma lacuna institucional preocupante. Enquanto a União Europeia implementou o EU AI Act — o primeiro marco regulatório abrangente do mundo para Inteligência Artificial —, enquanto os Estados Unidos avançam com ordens executivas e frameworks setoriais, enquanto o Reino Unido estabeleceu um AI Safety Institute dedicado à segurança de sistemas de IA, o Brasil ainda busca definir as bases de seu próprio marco regulatório.

O Projeto de Lei 2338/2023, que propõe o Marco Legal da Inteligência Artificial no Brasil, representa um esforço legislativo importante. Contudo, mesmo após sua eventual aprovação, haverá um longo caminho de regulamentação, orientação prática e construção institucional a percorrer. A legislação é condição necessária, mas não suficiente, para uma governança efetiva.

Governança vai além da regulação

É fundamental compreender que governança de IA não se reduz à regulação estatal. Governança é o conjunto de políticas, processos, estruturas e práticas que garantem que sistemas de Inteligência Artificial sejam desenvolvidos e utilizados de forma responsável, transparente e alinhada com os valores da sociedade.

A governança de IA opera em múltiplos níveis. No nível organizacional, ela se traduz em comitês de ética, avaliações de impacto algorítmico, políticas de uso responsável de dados e mecanismos de supervisão humana. No nível setorial, ela se materializa em padrões técnicos, códigos de conduta e frameworks de boas práticas. No nível nacional, ela envolve legislação, órgãos reguladores e políticas públicas. E no nível internacional, ela se expressa em princípios compartilhados, acordos multilaterais e cooperação técnica.

O Brasil possui elementos em alguns desses níveis — notadamente a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), que é uma das mais avançadas do mundo — mas ainda carece de um ecossistema integrado de governança de IA que articule todos esses planos.

Os riscos da inação

A ausência de governança adequada não é uma posição neutra. Ela tem consequências concretas e mensuráveis.

Riscos para os direitos fundamentais. Sistemas de reconhecimento facial já operam em cidades brasileiras, frequentemente com taxas de erro desproporcionalmente altas para pessoas negras (Buolamwini e Gebru, 2018). Algoritmos de concessão de crédito podem reproduzir e amplificar discriminações históricas de raça e gênero. Sistemas de triagem automatizada no Judiciário podem afetar o direito de acesso à justiça. Sem governança, esses riscos se multiplicam silenciosamente.

Riscos para a competitividade econômica. Empresas brasileiras que desejam operar no mercado europeu precisarão demonstrar conformidade com o EU AI Act. Organizações que não possuem práticas de governança de IA perdem competitividade em cadeias globais de valor que já exigem padrões de IA responsável. A governança não é obstáculo à inovação — é condição para a inovação sustentável e para o acesso a mercados internacionais.

Riscos para a confiança pública. Pesquisas indicam que a confiança do público na Inteligência Artificial está diretamente correlacionada com a percepção de que existem mecanismos de controle e responsabilização (Edelman Trust Barometer, 2025). A erosão da confiança pública pode retardar a adoção de tecnologias benéficas e alimentar reações regulatórias desproporcionais.

Riscos para a soberania digital. Sem capacidade própria de avaliar, monitorar e orientar o uso de sistemas de IA, o Brasil fica refém de frameworks desenvolvidos em outros contextos, com premissas que nem sempre se aplicam à nossa realidade social, jurídica e cultural. A soberania digital exige capacidade institucional doméstica.

O que falta construir

A construção de um ecossistema de governança de IA no Brasil demanda ação em pelo menos cinco frentes.

Primeira: completar o marco regulatório. A aprovação do Projeto de Lei 2338/2023 é urgente, mas não encerra o debate. Será necessário um trabalho intenso de regulamentação infralegal, orientação interpretativa e harmonização com a LGPD e outras normas aplicáveis. A Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) precisará ser fortalecida para assumir as competências que lhe forem atribuídas em matéria de IA.

Segunda: construir capacidade institucional. O Brasil carece de instituições especializadas que possam atuar como ponte entre reguladores, empresas, academia e sociedade civil. Diferentemente do que se observa em países como Estados Unidos, Reino Unido e Alemanha, não existe no Brasil uma densidade suficiente de organizações dedicadas exclusivamente à governança de IA. Essa lacuna precisa ser preenchida por instituições independentes, tecnicamente competentes e comprometidas com o interesse público.

Terceira: investir em capacitação. Profissionais de todas as áreas — de engenheiros de software a gestores, de advogados a formuladores de políticas públicas — necessitam de formação específica em governança, ética e compliance de IA. A demanda por esses profissionais cresce exponencialmente, mas a oferta de formação qualificada ainda é insuficiente.

Quarta: desenvolver frameworks adaptados à realidade brasileira. Os frameworks internacionais de governança de IA — como a ISO/IEC 42001, o NIST AI Risk Management Framework e os padrões decorrentes do EU AI Act — são referências valiosas, mas não podem ser simplesmente transplantados para o contexto brasileiro. A realidade social, as desigualdades estruturais, o perfil do mercado de trabalho e as especificidades do sistema jurídico brasileiro exigem adaptação e complementação.

Quinta: garantir a participação social. A governança de IA não pode ser construída apenas por especialistas em tecnologia. Ela exige a participação ativa de comunidades afetadas, organizações da sociedade civil, acadêmicos de diversas áreas e representantes do poder público. Processos deliberativos plurais e representativos são essenciais para que a governança de IA reflita os valores e as necessidades da sociedade brasileira como um todo.

O papel da sociedade civil organizada

Nesse contexto, a sociedade civil tem um papel insubstituível. Organizações como a Data Privacy Brasil, o ITS Rio e o InternetLab já contribuem significativamente para o debate sobre tecnologia e direitos no Brasil. Mas a especificidade e a complexidade da governança de IA demandam atuação dedicada e aprofundada.

É por essa convicção que nasce o IBGIA — Instituto Brasileiro de Governança em Inteligência Artificial. Nosso propósito é contribuir para a construção de um ecossistema de governança de IA no Brasil que seja tecnicamente robusto, socialmente inclusivo e alinhado com as melhores práticas internacionais, sem perder de vista as especificidades brasileiras.

Não somos contra a Inteligência Artificial. Somos a favor de uma IA que funcione para todos. Não somos contra a inovação. Somos a favor de uma inovação que respeite direitos e promova o bem comum. Não somos contra o mercado. Somos a favor de um mercado que opere com transparência, responsabilidade e confiança.

Um convite à ação coletiva

A governança de IA não é tarefa de um único ator. Ela exige colaboração entre governo, empresas, academia e sociedade civil. Cada um desses setores tem responsabilidades específicas e complementares.

Ao governo, cabe aprovar legislação adequada, fortalecer órgãos reguladores e criar incentivos para boas práticas. Às empresas, cabe adotar políticas de governança, investir em avaliações de impacto e demonstrar compromisso com a IA responsável. À academia, cabe formar profissionais qualificados, desenvolver pesquisa aplicada e contribuir com análises técnicas independentes. À sociedade civil, cabe fiscalizar, propor, participar e representar os interesses dos cidadãos no debate público.

O futuro da Inteligência Artificial no Brasil será construído pelas escolhas que fizermos hoje. Que essas escolhas sejam informadas, responsáveis e justas.

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Referências

• BUOLAMWINI, J.; GEBRU, T. Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification. Proceedings of Machine Learning Research, v. 81, p. 1-15, 2018.
• EDELMAN. Edelman Trust Barometer 2025: Global Report. Edelman, 2025.
• EUROPEAN COMMISSION. Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council laying down harmonised rules on Artificial Intelligence (AI Act). Official Journal of the European Union, 2024.
• BRASIL. Projeto de Lei nº 2338/2023. Dispõe sobre o uso da Inteligência Artificial. Senado Federal, 2023.
• BRASIL. Lei nº 13.709/2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais — LGPD).
• OECD. Recommendation of the Council on Artificial Intelligence. OECD/LEGAL/0449, 2019 (atualizada em 2024).
• NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY (NIST). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). U.S. Department of Commerce, 2023.
• UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. UNESCO, 2021.

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Luiz Fialho é presidente e cofundador do IBGIA — Instituto Brasileiro de Governança em Inteligência Artificial.