IBGIA - Instituto Brasileiro de Governança em Inteligência Artificial
PB-2026-001

O que muda com o Marco Legal da IA: Guia para Gestores Públicos

André NakamuraMarço 2026IBGIA Working Paper Series

O que muda com o Marco Legal da IA: Guia para Gestores Públicos

Série: IBGIA Policy Briefs Número: PB-2026-001 Data: Março de 2026

Autor: André Nakamura Coordenador Técnico e de Avaliação, IBGIA

Contato: [email protected] | ibgia.org


Resumo Executivo

O Projeto de Lei nº 2.338/2023, que institui o Marco Legal da Inteligência Artificial no Brasil, traz implicações diretas para a administração pública. Este policy brief analisa as principais mudanças que afetarão órgãos governamentais e apresenta recomendações práticas para gestores públicos se prepararem para o novo cenário regulatório. Os impactos mais relevantes incluem: obrigatoriedade de avaliação de impacto algorítmico, direito de explicação para cidadãos afetados por decisões automatizadas, necessidade de governança interna de IA e responsabilização por danos causados por sistemas de IA.


1. Contexto

A administração pública brasileira já utiliza sistemas de Inteligência Artificial em larga escala. Do reconhecimento facial em segurança pública à triagem automatizada de benefícios sociais, passando pela análise preditiva na Receita Federal e sistemas de apoio à decisão no Judiciário, a IA está presente em funções críticas que afetam diretamente a vida dos cidadãos.

O PL 2.338/2023, em tramitação no Congresso Nacional, estabelecerá um marco regulatório abrangente que impactará significativamente essas operações. Gestores públicos precisam compreender suas implicações e preparar suas organizações para a conformidade.

2. Principais Mudanças para o Setor Público

2.1 Avaliação de Impacto Algorítmico (AIA)

O que muda: Órgãos públicos que utilizem sistemas de IA classificados como de alto risco deverão realizar avaliação de impacto algorítmico antes da implantação e periodicamente durante a operação.

Na prática:

  • Sistemas de decisão automatizada sobre benefícios sociais (INSS, Bolsa Família) precisarão de AIA
  • Reconhecimento facial em segurança pública exigirá avaliação de vieses e riscos
  • Sistemas de triagem em saúde pública deverão passar por análise de equidade
  • A AIA deve ser documentada e estar disponível para autoridades reguladoras

Recomendação: Iniciar mapeamento de todos os sistemas de IA em uso no órgão, classificando-os por nível de risco. Priorizar a elaboração de AIA para sistemas que tomam ou influenciam decisões sobre direitos de cidadãos.

2.2 Direito de Explicação

O que muda: Cidadãos afetados por decisões tomadas ou significativamente influenciadas por sistemas de IA terão direito a explicação sobre a lógica da decisão, os dados utilizados e os critérios considerados.

Na prática:

  • Negativa de benefício social automatizada precisará ser explicável
  • Triagem por IA em concursos públicos exigirá transparência nos critérios
  • Decisões judiciais apoiadas por IA deverão indicar o papel do sistema
  • O cidadão terá direito a contestar e solicitar revisão humana

Recomendação: Avaliar se os sistemas de IA atuais são capazes de produzir explicações compreensíveis. Para sistemas "caixa-preta", planejar migração para modelos explicáveis ou implementar camadas de interpretabilidade.

2.3 Supervisão Humana

O que muda: Sistemas de IA de alto risco deverão operar sob supervisão humana efetiva. Decisões sobre direitos fundamentais não poderão ser inteiramente delegadas a sistemas automatizados.

Na prática:

  • Não basta ter um "humano no loop" formal — a supervisão deve ser efetiva
  • Servidores que supervisionam IA precisarão de capacitação técnica
  • Processos devem prever mecanismo de override humano
  • Logs de supervisão devem ser mantidos para auditoria

Recomendação: Treinar servidores designados como supervisores de sistemas de IA. Estabelecer protocolos claros de quando e como um humano deve intervir na decisão automatizada.

2.4 Governança Interna de IA

O que muda: Órgãos que utilizam IA em decisões de alto impacto deverão estabelecer estrutura interna de governança, incluindo responsável designado, políticas internas e processos de controle.

Na prática:

  • Designação de responsável por governança de IA no órgão
  • Elaboração de política interna de uso de IA
  • Inventário de todos os sistemas de IA em operação
  • Processos de monitoramento e auditoria contínua
  • Canais de reporte para problemas com IA

Recomendação: Criar comitê interno de governança de IA ou designar área responsável. O framework de maturidade do IBGIA pode servir como guia para estruturação (cf. WP-2026-002).

2.5 Responsabilização

O que muda: O PL estabelece regime de responsabilidade para danos causados por sistemas de IA, incluindo a responsabilidade objetiva em determinados casos de alto risco.

Na prática:

  • Órgão público poderá ser responsabilizado por danos causados por IA
  • Responsabilidade independe de culpa em casos de alto risco
  • Ônus da prova pode ser invertido a favor do cidadão afetado
  • Dever de documentação e rastreabilidade das decisões

Recomendação: Revisar contratos com fornecedores de tecnologia de IA para incluir cláusulas de responsabilidade, auditabilidade e transparência. Garantir que logs de decisão sejam mantidos.

3. Cronograma de Preparação Sugerido

| Prazo | Ação | Responsável | |-------|------|-------------| | Imediato | Mapear todos os sistemas de IA em uso | TI + Áreas finalísticas | | 3 meses | Classificar sistemas por nível de risco | Comitê de governança | | 6 meses | Elaborar AIAs para sistemas de alto risco | TI + Jurídico | | 6 meses | Designar responsável por governança de IA | Alta administração | | 9 meses | Treinar servidores em supervisão de IA | Gestão de Pessoas | | 12 meses | Implantar mecanismos de explicabilidade | TI + Fornecedores | | Contínuo | Monitorar e auditar sistemas de IA | Comitê de governança |

4. Checklist para Gestores

  • [ ] Inventário de sistemas de IA realizado
  • [ ] Classificação de risco concluída
  • [ ] Responsável por governança de IA designado
  • [ ] Política interna de uso de IA elaborada
  • [ ] Avaliações de impacto algorítmico para alto risco
  • [ ] Mecanismos de explicação implementados
  • [ ] Supervisão humana efetiva garantida
  • [ ] Canais de contestação para cidadãos estabelecidos
  • [ ] Contratos com fornecedores revisados
  • [ ] Programa de capacitação em andamento

5. Recursos Adicionais

  • IBGIA Working Paper WP-2026-001: Análise comparativa do PL 2338/2023 com marcos internacionais
  • IBGIA Working Paper WP-2026-002: Framework de avaliação de maturidade em governança de IA
  • Diagnóstico de maturidade: O IBGIA oferece avaliação inicial para órgãos públicos — contato via [email protected]

Referências

BRASIL. Projeto de Lei nº 2.338, de 2023. Senado Federal, 2023.

BRASIL. Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA). MCTI, 2021.

CGI.BR. Princípios para a Governança e Uso da Internet no Brasil. NIC.br, 2014.

OECD. Recommendation of the Council on Artificial Intelligence. OECD/LEGAL/0449, 2019.

TRIBUNAL DE CONTAS DA UNIÃO. Acórdão 1.139/2023 — Auditoria sobre uso de inteligência artificial pela Administração Pública Federal. TCU, 2023.


IBGIA Policy Briefs — Série de documentos executivos para formuladores de políticas públicas.

Como citar: NAKAMURA, A. O que muda com o Marco Legal da IA: guia para gestores públicos. IBGIA Policy Brief, PB-2026-001, março 2026.

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