IA e Federalismo Regulatório no Brasil: Conflitos de Competência entre União, Estados e Municípios na Governança de IA
Instituto Brasileiro de Governança em IA (IBGIA) Série Working Papers | Março 2026 Autores: André Nakamura, Thiago Almeida
Resumo
O Brasil enfrenta um problema federativo singular na regulação da inteligência artificial: enquanto o Congresso Nacional debate o PL 2338/2023 como marco regulatório federal, mais de 40 leis estaduais e municipais sobre IA, reconhecimento facial e vigilância algorítmica já foram aprovadas ou estão em tramitação avançada nos últimos três anos. Esta proliferação normativa subnacional cria um mosaico regulatório que gera insegurança jurídica para empresas, fragmenta a proteção de direitos dos cidadãos conforme o Estado em que vivem e impede a formação de um mercado nacional coeso para sistemas de IA.
Este working paper mapeia o panorama regulatório subnacional de IA no Brasil, analisa os conflitos de competência constitucionais, classifica as iniciativas por grau de coerência com o marco federal em elaboração e propõe um modelo de governança federativa para IA — o Sistema Nacional de Governança em IA (SNGIA) — que preserve a autonomia dos entes subnacionais em áreas de sua competência sem comprometer a uniformidade necessária para a regulação de tecnologia de impacto nacional.
Palavras-chave: Federalismo, Regulação Subnacional, Competência Legislativa, Reconhecimento Facial, SNGIA, PL 2338/2023, Municípios, Estados
1. Introdução: O Problema do Mosaico Regulatório
1.1 A Proliferação Normativa Subnacional
Em dezembro de 2025, o IBGIA mapeou 47 iniciativas legislativas subnacionais sobre IA no Brasil, aprovadas ou em tramitação avançada:
| Tipo de norma | Aprovadas | Em tramitação | Total | |---------------|-----------|---------------|-------| | Leis estaduais | 8 | 19 | 27 | | Leis municipais | 6 | 14 | 20 | | Total | 14 | 33 | 47 |
Os temas mais frequentes nas legislações subnacionais:
- Reconhecimento facial em espaços públicos (31 iniciativas)
- IA em serviços públicos municipais e estaduais (22 iniciativas)
- Transparência e explicabilidade de decisões automatizadas (18 iniciativas)
- IA em educação pública (12 iniciativas)
- Monitoramento algorítmico de trabalhadores (9 iniciativas)
1.2 O Problema da Fragmentação
A fragmentação normativa gera três categorias de problemas práticos:
Para empresas: Uma empresa de tecnologia que oferece sistema de reconhecimento facial para segurança pública precisa navegar: regulação federal (quando aprovada); lei estadual em São Paulo (proibitiva para uso preventivo); lei municipal no Rio de Janeiro (permissiva com requisitos de auditoria); regulação em Fortaleza (moratorium de 2 anos); e inexistência de norma em Manaus. O custo de compliance fragmentado pode inviabilizar operação nacional.
Para cidadãos: A proteção contra vigilância algorítmica depende do Estado ou município em que o cidadão vive, não de direito fundamental uniforme. Residente de São Paulo tem proteção contra reconhecimento facial preventivo; residente de Brasília, não.
Para reguladores: ANPD, com jurisdição federal sobre dados pessoais, se vê diante de normas municipais que regulam aspectos da IA que tocam diretamente proteção de dados — criando conflito de atribuições não resolvido.
2. Mapeamento das Iniciativas Subnacionais
2.1 Leis Estaduais Mais Relevantes
São Paulo — Lei 17.985/2024 (Reconhecimento Facial em Transporte): Proíbe o uso de reconhecimento facial para identificação de passageiros no metrô, trens e ônibus do sistema público, exceto mediante mandado judicial. Pioneira no Brasil, foi objeto de ação direta no TJ-SP por associação de empresas de segurança, ainda pendente de julgamento.
Rio Grande do Sul — Lei 16.004/2024 (IA em Serviços Públicos): Exige que qualquer sistema de IA usado em decisões administrativas que afetam cidadãos gaúchos seja previamente registrado em cadastro estadual e passe por avaliação de impacto. Conflito potencial com legislação federal em elaboração (quem será a autoridade competente para o cadastro?).
Minas Gerais — Lei 24.612/2025 (IA na Educação Pública): Regula uso de IA em escolas estaduais: proíbe coleta biométrica de alunos menores de 18 anos sem consentimento expresso dos responsáveis; exige política de uso de IA para cada unidade escolar; cria Comissão Estadual de IA na Educação. Em potencial conflito com regulação federal do MEC.
Bahia — PL 26.445/2025 (em tramitação): Propõe criação de Agência Estadual de Governança em IA para certificar sistemas usados por órgãos públicos estaduais — modelo que conflita diretamente com atribuição federal da ANPD.
2.2 Legislações Municipais de Destaque
São Paulo (Município) — Decreto 63.291/2024: Cria o Comitê Municipal de Inteligência Artificial, vinculado à Secretaria de Inovação, com mandato para avaliar e aprovar sistemas de IA usados pela Prefeitura. Decreto (não lei) — menor força normativa, mas estabelece precedente de governança municipal.
Recife — Lei 18.823/2025: Proíbe o uso de sistemas de reconhecimento facial em espaços públicos "para fins de identificação preventiva de suspeitos" — vedação mais ampla que a lei estadual de SP. Objeto de questionamento pelo governo estadual de Pernambuco sobre competência municipal para regulação de segurança pública.
Florianópolis — Lei 11.203/2025: Cria obrigação de "Relatório de Impacto em IA" para contratos municipais de tecnologia acima de R$ 500 mil. Modelo mais avançado de due diligence de IA em contratação pública municipal no Brasil.
Manaus — PL 1.987/2025 (em tramitação): Propõe autorizar uso de reconhecimento facial integrado ao sistema de câmeras da SEINF, sem requisito de auditoria — em sentido oposto à tendência nacional de restrição.
2.3 Padrão Identificado: Divergência no Tema-Chave
O reconhecimento facial concentra o maior grau de divergência normativa:
| Ente | Abordagem | |------|-----------| | São Paulo (Estado) | Proibição no transporte público | | Recife (Município) | Proibição preventiva em espaços públicos | | Rio de Janeiro (Município) | Permissão com auditoria anual | | Manaus (Município) | Proposta de autorização ampla | | Brasil (Federal) | Ausência de norma específica |
3. Análise Constitucional das Competências
3.1 A Distribuição de Competências na CF/88
A Constituição Federal não menciona "inteligência artificial" — evidentemente, pois é de 1988. A distribuição de competências para regulação de IA deve, portanto, ser inferida das competências existentes:
Competência privativa da União (art. 22, CF):
- Direito civil, comercial, penal e processual (inc. I) — responsabilidade civil por IA, contratos de IA
- Telecomunicações (inc. IV) — infraestrutura de comunicação para IA
- Política de informática e automação (inc. IV) — diretamente relevante para IA
- Proteção de dados pessoais (inc. XXVI, EC 115/2022) — base da regulação de IA que envolve dados
Competência concorrente (art. 24, CF):
- Proteção ao consumidor (inc. V) — sistemas de IA em relações de consumo
- Proteção ao meio ambiente e controle da poluição (inc. VI) — por analogia, vigilância ambiental com IA
- Educação (inc. IX) — IA em sistemas de ensino
- Saúde (inc. XII) — IA em sistemas de saúde
Competência suplementar dos Estados e Municípios:
- Em matérias de competência concorrente, Estados podem legislar suplementarmente (art. 24, §2º)
- Municípios legislam sobre "assuntos de interesse local" (art. 30, I) e suplementam legislação federal e estadual (art. 30, II)
3.2 Os Conflitos Principais
Conflito 1 — Reconhecimento Facial vs. Segurança Pública: Segurança pública é competência concorrente (art. 144, CF — com papel dos Estados na PM). Municípios não têm competência constitucional explícita em segurança pública. Legislações municipais que proíbem reconhecimento facial podem ser questionadas por invasão de competência estadual.
Conflito 2 — Cadastros de IA vs. Atribuição da ANPD: Iniciativas estaduais que criam cadastros obrigatórios de sistemas de IA conflitam com a atribuição federal da ANPD (Lei 13.709/2018, art. 55-A) para fiscalização de tratamento de dados pessoais por sistemas automatizados.
Conflito 3 — Agências Estaduais vs. ANPD: Proposta da Bahia de criar agência estadual de governança em IA seria inconstitucional na medida em que pretenda regular aspectos que a EC 115/2022 atribuiu à competência privativa da União (proteção de dados pessoais).
Conflito 4 — Compras Públicas Estaduais e Municipais: Exigências específicas de IA em licitações estaduais e municipais podem conflitar com normas gerais de licitação (Lei 14.133/2021), de competência federal.
3.3 O que os Estados e Municípios Podem Regulamentar
Apesar dos conflitos, há espaço constitucional legítimo para regulação subnacional de IA:
Estados podem:
- Regulamentar uso de IA em seus próprios órgãos públicos (autonomia administrativa)
- Legislar suplementarmente sobre proteção do consumidor em IA (art. 24, V)
- Criar requisitos adicionais de transparência para serviços públicos estaduais
- Estabelecer moratoriums temporários em matérias de segurança pública estadual
Municípios podem:
- Regular uso de IA em serviços de interesse local (transporte, educação, saúde municipais)
- Exigir estudos de impacto em contratos municipais de tecnologia
- Criar comitês consultivos de IA para a administração municipal
4. O Modelo de Governança Federativa: SNGIA
4.1 Fundamentos do Sistema Nacional de Governança em IA
O IBGIA propõe o Sistema Nacional de Governança em IA (SNGIA), inspirado no modelo do SNUC (Sistema Nacional de Unidades de Conservação) e do SUS (Sistema Único de Saúde): um sistema de governança cooperativa em que a União define normas gerais e padrões mínimos, os Estados implementam e adaptam ao contexto regional, e os Municípios aplicam em nível local com grau de personalização compatível com a Constituição.
Princípios do SNGIA:
- Subsidiariedade: a regulação deve ocorrer no nível mais próximo ao cidadão compatível com efetividade nacional
- Uniformidade de direitos: padrões mínimos de proteção são nacionais — cidadão não pode ter proteção menor por morar em Estado com regulação mais fraca
- Flexibilidade suplementar: entes subnacionais podem adicionar proteções além do mínimo federal, nunca abaixo
- Cooperação regulatória: ANPD, agências reguladoras estaduais e municípios compartilham informações e coordenam ações fiscalizatórias
4.2 Estrutura Proposta do SNGIA
Nível Federal — ANPD como autoridade coordenadora:
- Define normas gerais de governança de IA (portarias e resoluções)
- Mantém cadastro nacional de sistemas de IA de alto risco
- Estabelece padrões mínimos de auditoria e certificação
- Coordena com agências setoriais (BACEN, ANVISA, ANATEL, ANEEL)
- Publica guias de implementação para Estados e Municípios
Nível Estadual — Câmaras Estaduais de IA:
- Instâncias consultivas vinculadas a secretarias de inovação ou justiça
- Adaptam diretrizes federais ao contexto estadual
- Fiscalizam uso de IA em órgãos estaduais
- Recebem denúncias de cidadãos sobre IA no setor público estadual
- Alimentam cadastro nacional com dados estaduais
Nível Municipal — Comitês Municipais de IA:
- Em municípios com mais de 100.000 habitantes: obrigatório por lei federal
- Avaliam sistemas de IA contratados pela Prefeitura
- Garantem acesso de cidadãos à informação sobre uso de IA municipal
- Reportam ao cadastro estadual
4.3 Mecanismos de Coordenação
Fórum Nacional de Governança em IA (FNGIA): Reunião anual de representantes da ANPD, secretários estaduais de inovação, ABRASF (municípios) e sociedade civil para avaliar o funcionamento do SNGIA e propor ajustes.
Protocolo de Conflito de Normas: Quando lei municipal ou estadual conflitar com norma federal de IA, ANPD emite Nota de Orientação Federativa (NOF) esclarecendo a competência aplicável. NOF tem força orientativa, não vinculante — conflitos são resolvidos pelo Judiciário.
Reconhecimento Mútuo de Certificações: Sistemas de IA certificados por entidade reconhecida pelo SNGIA em um Estado são automaticamente reconhecidos nos demais — evitando multiplicação de custos de certificação.
5. Propostas Legislativas
5.1 Emendas ao PL 2338/2023
Emenda 1 — Cláusula de Prevalência Federal: Incluir dispositivo explícito no PL 2338/2023 estabelecendo que a lei federal define normas gerais de governança de IA, prevalecendo sobre normas estaduais e municipais em caso de conflito, ressalvada a competência suplementar dos entes subnacionais para proteções adicionais.
Emenda 2 — SNGIA: Criar, no âmbito do PL 2338/2023, o Sistema Nacional de Governança em IA com a estrutura federativa proposta, incluindo previsão de financiamento federal para implementação de câmaras estaduais e comitês municipais.
Emenda 3 — Cadastro Nacional Compartilhado: Determinar que o cadastro de sistemas de IA de alto risco mantido pela ANPD seja alimentado por dados estaduais e municipais, com acesso público aos registros não sigilosos.
5.2 Legislação Complementar
PEC de IA: A longo prazo, o IBGIA recomenda proposta de Emenda Constitucional que inclua "inteligência artificial" como matéria de competência legislativa explicitamente definida — evitando a insegurança jurídica das inferências sobre arts. 22 e 24 da CF.
6. Conclusão
O mosaico regulatório subnacional de IA no Brasil é sintoma de um problema mais profundo: a ausência de um marco federal claro cria vácuo que entes subnacionais preenchem de forma fragmentada e por vezes inconstitucional. A aprovação do PL 2338/2023 é condição necessária, mas não suficiente — ele precisa incluir explicitamente a arquitetura federativa da governança de IA para evitar que o atual caos normativo persista sob nova embalagem.
O SNGIA proposto não é centralização — é coordenação. Preserva a capacidade de inovação regulatória dos Estados e Municípios, que muitas vezes estão mais próximos dos problemas concretos que o Congresso Nacional. Mas garante que a proteção de direitos fundamentais não dependa de onde o cidadão nasceu.
Sobre o IBGIA
O Instituto Brasileiro de Governança em IA (IBGIA) é uma organização independente dedicada à pesquisa e promoção da governança responsável de inteligência artificial no Brasil.
Contato: [email protected] | Site: ibgia.org