A inteligência artificial já faz parte da estratégia das empresas, mas transformar sua adoção em processos estruturados e seguros ainda representa um desafio. Uma pesquisa global da McKinsey mostra que 88% das organizações já utilizam inteligência artificial em pelo menos uma função do negócio, contra 78% no ano anterior. Desde 2 de agosto, esse cenário ganhou um novo componente: entraram em vigor as primeiras obrigações de transparência previstas pelo AI Act, legislação da União Europeia considerada a mais abrangente já criada para regulamentar a inteligência artificial, com multas previstas para empresas que descumprirem as exigências. Embora as obrigações voltadas a aplicações de alto risco tenham sido adiadas para dezembro de 2027, especialistas avaliam que as mudanças já devem influenciar empresas brasileiras que atuam no mercado europeu ou atendem clientes da região.
Os efeitos já aparecem na prática, inclusive fora dos limites do bloco: a Anthropic anunciou que vai incorporar mecanismos de marcação em textos e arquivos gerados pelo Claude como parte de sua adequação às regras de transparência do AI Act, medida que será aplicada globalmente. Assim como ocorreu com a GDPR — legislação europeia de proteção de dados que inspirou a LGPD —, a expectativa é que o AI Act também influencie futuras regulamentações sobre IA em diversos países. No Brasil, o Projeto de Lei 2.338/2023 foi aprovado pelo Senado em 2024 e segue em tramitação na Câmara dos Deputados.
Para André Paganuchi, CTO da Performa_IT, empresa com atuação nas Américas e Europa em transformação digital, a principal mudança provocada pela regulamentação europeia não está na limitação do uso da tecnologia, mas na necessidade de tornar seu funcionamento mais transparente. “A legislação hoje não impede que as empresas desenvolvam inteligência artificial. O foco inicial está em garantir a transparência. Se uma pessoa está interagindo com uma IA, ela precisa saber disso. Se um modelo foi treinado para determinada finalidade, isso também precisa estar documentado. O objetivo é criar confiança sem impedir a inovação.”
O que muda na Europa
O AI Act divide os sistemas de inteligência artificial em quatro categorias, conforme o potencial de risco à sociedade. Aplicações de risco mínimo, como ferramentas internas de previsão de demanda ou estoques, permanecem praticamente sem novas exigências. Já sistemas de risco limitado — chatbots, assistentes virtuais, ferramentas geradoras de texto ou imagem — passaram a exigir novas medidas, como informar ao usuário quando ele estiver interagindo com uma IA e manter documentação sobre treinamento e funcionamento dos modelos; é nesse grupo que já valem as primeiras exigências.
Aplicações de alto risco, usadas em saúde, educação, recrutamento, crédito e serviços públicos, terão regras mais rigorosas sobre gestão de riscos, documentação técnica, supervisão humana e avaliação de conformidade — obrigações inicialmente previstas para agosto de 2026 e adiadas para dezembro de 2027. Já aplicações de risco inaceitável, como alguns sistemas de pontuação social e certos usos de identificação biométrica em tempo real, permanecem proibidas.
Para Paganuchi, o adiamento mostra que o desafio não está apenas em criar regras, mas em construir mecanismos capazes de acompanhar a velocidade da inovação. “Eu vejo com bons olhos a existência de algum tipo de validação. O meu receio é quando esse processo passa a impedir a inovação. Se uma empresa precisar esperar meses para aprovar uma solução nova, isso pode inviabilizar projetos. A regulamentação precisa funcionar como um guarda-corpo: estabelecer limites para reduzir riscos, sem dizer exatamente como a inovação deve acontecer.”
O impacto pode chegar antes da regulamentação brasileira
Embora o Brasil ainda não tenha legislação equivalente ao AI Act, empresas brasileiras que desenvolvem soluções de IA ou prestam serviços a clientes europeus podem sentir os impactos antes mesmo da aprovação de um marco regulatório nacional — o AI Act tem alcance extraterritorial em determinadas situações. “A empresa vai comprar uma solução de IA e provavelmente vai perguntar: essa solução atende às exigências? Está adequada? Assim como aconteceu com a GDPR, isso tende a aparecer nos contratos. Quem não conseguir demonstrar conformidade pode perder oportunidades de negócio”, avalia Paganuchi.
Um levantamento global da Deloitte mostra que apenas 21% das organizações afirmam possuir modelos maduros de governança para IA, embora 97% planejem ampliar o uso da tecnologia nos próximos dois anos. Para Paganuchi, isso mostra que a discussão precisa deixar de ser restrita às áreas de tecnologia. “É praticamente impossível impedir que colaboradores utilizem inteligência artificial. Por isso, as empresas precisam investir em treinamento, estabelecer regras claras e envolver toda a liderança nessa discussão. Não é um tema exclusivo da TI ou do jurídico.”
Para o executivo, acompanhar o movimento europeu pode representar vantagem competitiva para empresas brasileiras que atuam internacionalmente. “A gente acredita que vai acontecer algo parecido com a GDPR. A LGPD foi praticamente inspirada na legislação europeia de proteção de dados. É muito provável que o Brasil caminhe para um modelo semelhante quando a regulamentação da inteligência artificial amadurecer. Quem começar agora a estruturar processos de transparência, documentação e governança provavelmente estará mais preparado quando esse momento chegar.”
