PL 2.338/2023 pode exigir controles de risco em sistemas de IA

Aprovada pelo Senado em dezembro de 2024, a proposta ainda está na Câmara e pode mudar antes de virar lei.

O PL 2.338/2023 ainda não obriga empresas a cumprir um novo marco geral de inteligência artificial. Aprovada pelo Senado em dezembro de 2024, a proposta está em análise na Câmara dos Deputados e pode ser alterada antes de qualquer votação final. Se avançar, porém, deve levar organizações a olhar com mais cuidado para como desenvolvem e usam sistemas de IA.

A discussão não é só sobre quem cria modelos. Uma empresa que contrata uma ferramenta pronta e a usa para selecionar candidatos, atender clientes ou apoiar decisões também pode ter responsabilidades pelo modo como a tecnologia funciona na prática. Para quem adota IA agora, a diferença entre regra em vigor e obrigação prevista em projeto é essencial: o texto ainda não foi convertido em lei.

O que o projeto tenta organizar

A proposta segue uma lógica de proporcionalidade: sistemas com maior potencial de afetar direitos e serviços importantes ficariam sujeitos a controles mais exigentes. O texto prevê distinguir usos proibidos, aplicações de alto risco e sistemas submetidos a deveres gerais. A classificação pode depender da finalidade e do contexto, não apenas do tipo de software empregado.

Isso muda a pergunta que uma empresa precisa fazer antes de lançar uma solução. Não basta saber se o produto usa inteligência artificial; é preciso entender que decisão ele influencia e quem pode ser prejudicado por um erro. Uma ferramenta que apenas organiza documentos, por exemplo, não tem necessariamente o mesmo impacto de outra que avalia pessoas para uma vaga de trabalho.

Fornecedor e cliente podem dividir tarefas

O projeto separa responsabilidades entre quem desenvolve, distribui e aplica sistemas de IA. Uma mesma organização pode ocupar mais de uma dessas posições. Na prática, isso pode tornar contratos com fornecedores mais importantes: se o cliente precisa explicar ou revisar uma decisão automatizada, pode depender de dados técnicos e cooperação de quem forneceu o modelo.

Para sistemas classificados como de alto risco, o texto prevê medidas como documentação, testes de segurança, gestão de riscos e atenção a resultados discriminatórios. Também contempla informação aos usuários e mecanismos de supervisão e revisão humana em situações previstas. Essas exigências ainda dependem do texto que venha a ser aprovado e de regras complementares; não são todas deveres gerais já aplicáveis pelo projeto.

IA generativa e dados de treinamento

Modelos de uso amplo e ferramentas generativas aparecem em uma camada específica da proposta. Entre os pontos previstos estão documentação sobre o desenvolvimento, avaliação de riscos e publicação de um resumo dos conteúdos usados no treinamento em determinados casos. O texto também trata de direitos autorais e de condições para utilização comercial de obras protegidas.

Para negócios que criam produtos sobre modelos de terceiros, essas previsões podem pesar nas escolhas de fornecedores e na forma de negociar acesso a informações. Ainda assim, o alcance concreto das regras dependerá da redação final e da regulamentação. A proposta não deve ser lida como se já definisse, de maneira fechada, cada procedimento para todas as empresas.

O que acompanhar daqui para frente

O Senado aprovou o PL e o encaminhou à Câmara em março de 2025. A ficha legislativa da Câmara registra a tramitação e a inclusão de outras propostas relacionadas ao tema; esse andamento não significa aprovação definitiva nem sanção presidencial. A matéria de origem informa que a votação está prevista para 2027, mas o calendário e o conteúdo ainda podem mudar.

Enquanto o Congresso debate o texto, um passo prático é mapear onde a empresa já usa IA, para quais decisões e com quais fornecedores. Esse inventário não antecipa que a proposta vire lei sem mudanças: ajuda a entender a exposição atual e a responder com mais rapidez se novas obrigações forem aprovadas. A legislação existente sobre dados e direitos continua sendo uma referência independente do destino do PL.

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