ARTIFICIAL INTELLIGENCE GOVERNANCE IN BRAZIL: CURRENT REGULATORY LANDSCAPE
REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/ni10202508072123
Camila Taciana Sandrini1
Camila Gourgues Pereira2
Resumo
A governança de Inteligência Artificial (IA) tornou-se um tema central no debate público e regulatório, impulsionado pelos avanços tecnológicos e pelos impactos sociais, éticos e jurídicos decorrentes da aplicação de sistemas automatizados. Este artigo analisa o estado atual da governança de IA no Brasil, com foco no panorama regulatório vigente em nível federal, estadual e nas capitais brasileiras. A pesquisa é de natureza qualitativa, com abordagem exploratória, fundamentada em revisão bibliográfica e análise documental. Foram examinados projetos de lei, legislações aprovadas, diretrizes estratégicas e instrumentos normativos nacionais e internacionais. Os resultados indicam que o cenário normativo brasileiro ainda está em fase inicial de construção, além de ser fragmentado, com iniciativas isoladas. A análise evidencia avanços em áreas como transparência, proteção de dados e direitos fundamentais, mas também revela lacunas em relação à supervisão humana e à gestão de riscos algorítmicos. Conclui-se que a consolidação de uma governança eficaz de IA no Brasil ainda enfrenta desafios, especialmente no que se refere à articulação entre os diferentes níveis federativos e à superação das lacunas normativas identificadas nas iniciativas analisadas.
Palavras-chave: Políticas Públicas. Regulação de IA. Setor Público.
1 INTRODUÇÃO
A Inteligência Artificial (IA) é um processo tecnológico que simula a inteligência humana para a realização de tarefas específicas. Trata-se de um subconjunto de técnicas de Aprendizado de Máquina (Machine Learning), que, por sua vez, utiliza algoritmos para identificar padrões e características nos dados, promovendo melhorias na tomada de decisão (Huang, 2022). No contexto analítico, o processo de análise de dados impulsionado por IA desempenha um papel-chave em diversas áreas, contribuindo significativamente para o aumento da viabilidade e do desempenho de sistemas complexos (Huang, 2022).
Nos últimos anos, a IA tem sido amplamente debatida no contexto do setor público, com um crescimento nas pesquisas conceituais, tecnológicas e empíricas. Os autores Wirtz, Langer e Fenner (2021) indicam que a IA já está sendo utilizada por diversas agências governamentais, tanto em âmbitos locais quanto globais, refletindo um campo de pesquisa dinâmico e em constante transformação. A importância dessa tecnologia é evidenciada pelo seu potencial de reformular estruturas tradicionais em mercados, governos e sociedades. No setor público, especificamente, tal transformação envolve tanto benefícios quanto riscos consideráveis (Wirtz; Langer; Fenner, 2021).
Entre os riscos mais significativos associados à implementação da IA no setor público, destacam-se três categorias principais: riscos tecnológicos e comunicacionais, riscos éticos e sociais, e riscos legais e regulatórios. Tais riscos demandam uma estrutura de governança capaz de equilibrar a inovação com a proteção aos direitos fundamentais (Wirtz; Langer; Fenner, 2021). A importância da IA para o setor público reside também na possibilidade de melhorar a eficiência, reduzir custos, e oferecer serviços mais centrados no cidadão (Panda et al., 2025).
Além disso, a influência da IA estende-se por múltiplos domínios. No cenário político, a tecnologia pode aumentar a eficiência governamental, mas também levanta sérias preocupações sobre a vigilância excessiva e a ampliação de desigualdades sociais. No campo jurídico, a IA desafia as estruturas legais existentes em áreas como privacidade de dados e responsabilidade civil, levantando questões sobre quem é o responsável quando um sistema autônomo comete um erro. Por outro lado, destaca-se o potencial da IA para aprimorar a administração pública, reduzindo a morosidade processual e automatizando tarefas rotineiras (Soares; Santos, 2025).
No entanto, isso exige uma compreensão mais aprofundada do impacto social da tecnologia e da necessidade de uma governança efetiva, considerando todos os estágios do ciclo de vida dos sistemas baseados em IA. Dentro desse panorama, o objetivo deste artigo é analisar o estado atual da governança de Inteligência Artificial no Brasil, mapeando o panorama regulatório atual nos níveis federal, estadual e nas capitais brasileiras.
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
Esta seção apresenta o arcabouço conceitual que fundamenta a análise sobre a governança de Inteligência Artificial no Brasil. Inicialmente, são abordados os conceitos e desafios inerentes à governança de IA. Em seguida, são apresentados os princípios e atores que norteiam o tema. Por fim, discute-se o panorama global e regional da regulação, contextualizando os esforços brasileiros em um cenário mais amplo e criando a base para a análise detalhada das iniciativas de governança no país.
2.1 Conceitos e Desafios da Governança de IA
Do ponto de vista estrutural, a literatura recente propõe uma estrutura integrativa de governança da IA baseada em riscos e diretrizes, articulada em quatro camadas inter-relacionadas. Esta estrutura visa mapear os riscos tecnológicos, éticos, sociais e regulatórios, e propor diretrizes correspondentes para mitigá-los, conforme ressaltam Wirtz, Weyerer e Kehl (2022).
No entanto, os autores apontam para uma lacuna no tratamento equilibrado entre os riscos e suas respectivas diretrizes, especialmente na dimensão ética, que frequentemente é reconhecida como crítica, mas pouco abordada com soluções concretas na literatura (Wirtz; Weyerer; Kehl, 2022). A governança de IA pode, assim, ser entendida como o conjunto de processos que moldam o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia, sendo a regulação apenas uma de suas dimensões.
A governança de Inteligência Artificial envolve a definição de processos, diretrizes e mecanismos de controle que asseguram o uso responsável, seguro e ético dessas tecnologias (Mucci; Stryker, 2024). Bergue (2024) destaca a importância de encontrar um equilíbrio cuidadoso: aproveitar as vantagens da automação inteligente para aprimorar os serviços públicos, ao mesmo tempo em que se garante a proteção dos cidadãos contra possíveis abusos tecnológicos, como a violação da privacidade e decisões automatizadas que possam resultar em discriminação.
Segundo Mucci e Stryker (2024), uma governança eficaz de Inteligência Artificial deve incluir mecanismos de supervisão que enfrentam riscos como vieses algorítmicos, violações de privacidade e usos indevidos, promovendo, ao mesmo tempo, a inovação e a confiança pública. Complementando essa perspectiva, Lamy e Carvalho de Malta (2024) destacam que essa governança exige diretrizes e procedimentos bem estruturados para a gestão de riscos, o que envolve a realização de testes e validações rigorosas antes da implantação dos sistemas, além de um monitoramento contínuo para garantir sua operação segura e eficiente.
A governança propõe um modelo organizado para lidar com possíveis riscos associados à Inteligência Artificial. Essa estrutura pode envolver diretrizes robustas, regulamentações específicas e práticas eficazes de gestão de dados. Além disso, busca garantir mecanismos de supervisão que orientem o uso da IA de acordo com princípios éticos e valores sociais, prevenindo efeitos negativos decorrentes de seu uso (Mucci; Stryker, 2024).
Esses conceitos e desafios gerais de governança se manifestam em dilemas concretos no ordenamento jurídico. Assim, destacam-se alguns já identificados na doutrina brasileira (Soares; Santos, 2025):
a) Responsabilidade civil: a complexidade e a opacidade dos sistemas autônomos dificultam a identificação do responsável em caso de danos ou falhas;
b) Proteção de dados: a coleta e o uso de informações pessoais para treinar os algoritmos preditivos da IA é um desafio, pois muitas vezes não há o consentimento ou conhecimento dos cidadãos;
c) Ética: os algoritmos podem herdar os vieses de seus criadores, assim como é possível que os dados utilizados para treinamento possam conter vieses;
d) Direitos humanos: há um risco concreto de violação de direitos, como em práticas de policiamento preditivo que discriminam comunidades vulneráveis.
Diante da complexidade desses desafios, a construção de uma governança eficaz para a Inteligência Artificial torna-se imprescindível. Por isso, é necessário definir os princípios que devem orientar o desenvolvimento e uso da IA, bem como identificar os atores envolvidos.
2.2 Princípios e Atores na Governança de IA
De acordo com Lovatto (2024), uma governança eficaz de Inteligência Artificial deve se apoiar em quatro princípios fundamentais:
a) Rastreabilidade: garante o acompanhamento da origem dos modelos e dos dados utilizados em seu treinamento;
b) Explicabilidade: permite compreender e justificar as decisões tomadas pelos sistemas;
c) Confiabilidade: relacionada à segurança e ao monitoramento contínuo do desempenho da IA para identificar possíveis desvios;
d) Responsabilidade: promove o uso ético da tecnologia, alinhado aos valores organizacionais e compreendido por todos os envolvidos.
A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) publicou, em 2019, a primeira norma intergovernamental sobre IA do mundo, o documento “Recomendação do Conselho sobre Inteligência Artificial (IA)”. Posteriormente atualizada em 2024, as recomendações da OCDE dividem-se em duas áreas: um conjunto de princípios para a gestão responsável da IA por todos os atores envolvidos, e recomendações de políticas públicas para os países membros (OCDE, 2019).
Os princípios recomendados pela OCDE são os seguintes (OCDE, 2019):
a) Crescimento inclusivo, desenvolvimento sustentável e bem-estar;
b) Respeito ao Estado de Direito, aos direitos humanos e aos valores democráticos, incluindo a justiça e a privacidade;
c) Transparência e explicabilidade;
d) Robustez, segurança e proteção;
e) Accountability.
Por sua vez, as recomendações de políticas públicas são as seguintes (OCDE, 2019):
a) Investir em pesquisa e desenvolvimento em IA;
b) Fomentar um ecossistema inclusivo que viabilize a IA;
c) Moldar um ambiente de governança e políticas interoperável e facilitador para a IA;
d) Desenvolver capacidades humanas e preparar-se para a transformação do mercado de trabalho;
e) Cooperação internacional para uma IA confiável.
Somado aos princípios destacados da literatura e das recomendações da OCDE, a Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura (UNESCO) propõe uma abordagem para a governança ética da Inteligência Artificial baseada em valores universais e princípios orientadores. Esses valores incluem o respeito aos direitos humanos, à dignidade, à justiça social, à inclusão, à diversidade e ao bem-estar ambiental, além da garantia de diversidade e inclusão (UNESCO, 2022).
Entre os princípios propostos pela UNESCO (2022), destacam-se:
a) Proporcionalidade e não discriminação;
b) Segurança e proteção;
c) Direito à privacidade e proteção de dados;
d) Transparência e explicabilidade;
e) Supervisão humana;
f) Conscientização e literacia digital.
Além disso, para uma governança eficaz, é essencial reconhecer os papéis divergentes dos atores envolvidos. Enquanto o público em geral tende a concentrar-se no uso final das aplicações de IA, cabe às autoridades públicas assumirem responsabilidades em todas as etapas de seu desenvolvimento e implementação. Essa divisão de papéis reforça a necessidade de abordagens colaborativas e transparentes que harmonizem os interesses de diferentes grupos de partes interessadas (Panda et al., 2025).
Além disso, é imprescindível considerar os valores públicos na construção de políticas e diretrizes voltadas à IA. A governança eficaz deve ir além da eficiência operacional, incorporando princípios como equidade, justiça, privacidade e segurança. Nesse sentido, documentos de políticas públicas são fontes relevantes para a identificação desses valores, e os profissionais do setor público reconhecem a importância de ampliar o foco para além da eficácia e da eficiência (Chen; Ahn; Wang, 2023). Tal abordagem amplia a legitimidade dos sistemas de IA e contribui para a sua aceitação social.
A transparência, nesse contexto, se mostra um dos desafios centrais na governança de IA. Os estudos indicam que a falta de clareza quanto ao desenvolvimento de algoritmos e ao uso dos dados pelos sistemas pode comprometer a confiança pública e a legitimidade das ações governamentais. Assim, soluções voltadas para a promoção da transparência incluem auditorias, regulamentações e mecanismos colaborativos que permitam o controle e a supervisão dos sistemas de IA por múltiplos atores (Chen; Ahn; Wang, 2023).
2.3 Contexto Global e Regional da Governança de IA
Neste cenário, cresce a consciência sobre a necessidade de uma governança eficaz da IA, capaz de maximizar seus benefícios e minimizar os riscos. Essa governança deve considerar uma ampla variedade de ferramentas e mecanismos – desde normas éticas e autorregulação até medidas legislativas e criação de órgãos reguladores formais (Butcher; Beridze, 2019).
Os desafios da governança global são particularmente complexos, pois envolvem múltiplos interesses e atores – de empresas privadas a estados nacionais – com motivações, capacidades e objetivos diversos (Butcher; Beridze, 2019). Enquanto o setor privado pode preferir regulação mínima para não restringir a inovação, o setor público busca garantir o bem-estar social e a segurança dos cidadãos. Apesar do estágio ainda incipiente das iniciativas de governança, é promissor observar que governos e políticas públicas estão se atualizando para responder aos desafios contemporâneos da IA (Butcher; Beridze, 2019).
No entanto, a regulação de IA ainda enfrenta obstáculos. Devido às características específicas da tecnologia – como sua opacidade, descentralização e rápida evolução –, torna-se difícil prever riscos para regular de forma eficaz (Butcher; Beridze, 2019). Mesmo assim, há consenso emergente de que alguma forma de regulação governamental será essencial para mitigar potenciais danos sociais e proteger o interesse público (Butcher; Beridze, 2019).
À medida que a IA torna-se mais sofisticada e interconectada, a necessidade de governança global se intensifica. Ferramentas de verificação e incentivos à cooperação entre atores internacionais são vistas como instrumentos fundamentais para assegurar confiança e eficácia nos esforços regulatórios (Butcher; Beridze, 2019). O campo ainda está em desenvolvimento, mas os impactos das decisões atuais começarão a tornar-se visíveis em breve, reforçando a urgência de ações coordenadas e baseadas em evidências (Butcher; Beridze, 2019).
Desde 2016, a OCDE tem promovido ações empíricas e políticas relacionadas à inteligência artificial, iniciando com um Fórum de Previsão Tecnológica realizado naquele ano e, posteriormente, com a conferência internacional “Máquinas Inteligentes, Políticas Inteligentes”, em 2017 (OCDE, 2019).
A UNESCO (2022) destaca que a governança de Inteligência Artificial deve ser inclusiva, transparente e multidisciplinar, garantindo mecanismos eficazes de monitoramento, reparação e proteção dos direitos humanos. Os Estados-membros devem criar estratégias nacionais para certificar sistemas de IA, promover a participação de múltiplos atores e assegurar a supervisão humana, além de desenvolver marcos regulatórios claros para responsabilização. A governança ética deve incentivar a diversidade, a inclusão e a colaboração internacional, garantindo segurança, transparência e confiabilidade em todo o ciclo de vida dos sistemas de IA (UNESCO, 2022).
Em setembro de 2024, o Órgão Consultivo de Alto Nível em Inteligência Artificial da ONU divulgou seu relatório final, intitulado “Governança da Inteligência Artificial para a Humanidade”. O documento destaca a necessidade de uma estratégia internacional integrada para a governança de IA e evidencia a falta de regulamentações e estruturas institucionais adequadas para a sua gestão (Freitas, 2025).
Embora o ideal seja uma governança global de Inteligência Artificial, a implementação de um modelo eficaz que abranja os 193 Estados-membros da ONU ainda enfrenta desafios (Freitas, 2025). Nesse contexto, a União Europeia destaca-se como pioneira na criação de uma regulação regional de governança de IA, aprovando o AI Act, que visa estabelecer um quadro jurídico para a IA. Entretanto, cada país e organismo internacional adota abordagens específicas para a regulação de Inteligência Artificial, influenciadas por seus contextos históricos, culturais, políticos, econômicos e sociais particulares (Soares; Santos, 2025).
O desenvolvimento da Inteligência Artificial na América do Sul apresenta desigualdades em comparação à Europa, considerando aspectos econômicos, políticos e sociais. Para acompanhar esse cenário, o Centro Nacional de Inteligência Artificial (CENIA), do Chile, criou, em 2023, o Índice Latino-americano de IA (ILIA), que avalia 19 países da América do Sul e do Caribe com base em critérios como infraestrutura, pesquisa, aplicação e governança da IA (Freitas, 2025). O índice classifica os países em três níveis de maturidade: pioneiros, adotantes e exploradores (Freitas, 2025).
A edição de 2024 do índice evidenciou que as disparidades regionais representam um desafio para a consolidação de uma governança unificada na América Latina. Ainda assim, destacou Chile, Brasil e Uruguai como os países mais avançados na área de inteligência artificial, com pontuações de 73, 69 e 64, respectivamente (Freitas, 2025). Segundo Ribeiro (2024), o Brasil possui uma base legal abrangente que sustenta o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA) no país, com leis como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), a Lei de Acesso à Informação, o Marco Legal das Startups, entre outras.
3 METODOLOGIA
A metodologia adotada para a realização deste artigo consiste em uma pesquisa qualitativa de natureza exploratória. Foram utilizados como procedimentos técnicos a pesquisa bibliográfica e a análise documental. A análise buscou identificar os principais eixos, diretrizes e mecanismos de governança propostos, permitindo uma visão crítica e consolidada sobre o tema no Brasil.
A pesquisa bibliográfica, que fundamentou a construção do referencial teórico sobre governança de IA, foi realizada a partir de artigos científicos indexados nas bases Scopus, Web of Science, Google Scholar e SciELO. A busca concentrou-se em estudos sobre governança de IA, regulação e princípios éticos. Além disso, foram consultados documentos e relatórios produzidos por organizações internacionais
A análise documental focou no mapeamento do panorama regulatório brasileiro. Para isso, foram analisados documentos normativos brasileiros: documentos oficiais coletados nos portais do Congresso Nacional, de assembleias legislativas e câmaras municipais. Foram considerados documentos em três níveis: federal, estadual e das capitais. Foram consultados relatórios institucionais, legislação vigente e documentos de política pública nacionais e internacionais, complementada por indicadores regionais (ILIA) e documentos de organizações internacionais (UE, UNESCO, ONU).
Dessa forma, realizou-se a identificação e o registro sistemático de legislações, projetos de lei, diretrizes estratégicas e instrumentos normativos relacionados à governança de Inteligência Artificial no Brasil. Os dados foram organizados em planilhas, contendo informações específicas sobre cada documento. Em seguida, procedeu-se à análise dos dados por meio de leitura interpretativa e categorização temática, buscando identificar convergências e divergências entre os diferentes instrumentos normativos, tomando como referência os princípios e valores públicos apontados na literatura e em documentos internacionais.
4 ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS
Na sequência, serão apresentadas as principais leis vigentes, os projetos de lei em tramitação e as iniciativas estratégicas que compõem o conjunto normativo e institucional voltado para o desenvolvimento e a governança de IA no país.
4.1. Iniciativas em Nível Federal
Em nível federal, o debate sobre a regulação de IA é recente. Foi somente no segundo semestre de 2019 que surgiu, no Congresso Nacional, o primeiro Projeto de Lei (PL) sobre o tema, o PL nº 5.091/2019. Desde então, o Congresso Nacional já foi palco de diversas propostas que buscaram as primeiras regras para o desenvolvimento e uso da IA no país. Contudo, a maioria dessas iniciativas não prosperou e foi arquivada. O Quadro 1 ilustra os projetos de lei que já tramitaram pelo Congresso.
Quadro 1 – Projetos de Lei sobre Inteligência Artificial
| Projeto de Lei nº | Ementa | Situação | Motivo |
| 5.051/2019 | Estabelece os princípios para o uso da Inteligência Artificial no Brasil. | Prejudicado / Ao arquivo | Em decorrência da aprovação de substitutivo ao Projeto de Lei nº 2.338, de 2023. |
| 5.691/2019 | Institui a Política Nacional de Inteligência Artificial, com o objetivo de estimular a formação de um ambiente favorável ao desenvolvimento de tecnologias em Inteligência Artificial. | Prejudicado / Ao arquivo | Em decorrência da aprovação de substitutivo ao Projeto de Lei nº 2.338, de 2023. |
| 21/2020 | Estabelece princípios, direitos e deveres para o uso de inteligência artificial no Brasil, e dá outras providências. | Prejudicado / Ao arquivo | Em decorrência da aprovação de substitutivo ao Projeto de Lei nº 2.338, de 2023. |
| 240/2020 | Cria a Lei da Inteligência Artificial, e dá outras providências. | Prejudicado / Arquivado | Em face da aprovação da Subemenda Substitutiva Global ao Projeto de Lei nº 21, de 2020. |
| 4.120/2020 | Disciplina o uso de algoritmos pelas plataformas digitais na internet, assegurando transparência no uso das ferramentas computacionais que possam induzir a tomada de decisão ou atuar sobre as preferências dos usuários. | Prejudicado / Arquivado | Em face da aprovação da Subemenda Substitutiva Global ao Projeto de Lei nº 21, de 2020. |
| 872/2021 | Dispõe sobre os marcos éticos e as diretrizes que fundamentam o desenvolvimento e o uso da Inteligência Artificial no Brasil. | Prejudicado / Ao arquivo | Em decorrência da aprovação de substitutivo ao Projeto de Lei nº 2.338, de 2023. |
| 1.969/2021 | Dispõe sobre os princípios, direitos e obrigações na utilização de sistemas de inteligência artificial. | Prejudicado / Arquivado | Em face da aprovação da Subemenda Substitutiva Global ao Projeto de Lei nº 21, de 2020. |
| 2.338/2023 | Dispõe sobre o uso da Inteligência Artificial. | Aprovada pelo Plenário | |
| 3.592/2023 | Estabelece diretrizes para o uso de imagens e áudios de pessoas falecidas por meio de inteligência artificial (IA), com o intuito de preservar a dignidade, a privacidade e os direitos dos indivíduos mesmo após sua morte. | Prejudicado / Ao arquivo | Em decorrência da aprovação de substitutivo ao Projeto de Lei nº 2.338, de 2023. |
| 210/2024 | Dispõe sobre os princípios para uso da tecnologia de inteligência artificial no Brasil. | Prejudicado / Ao arquivo | Em decorrência da aprovação de substitutivo ao Projeto de Lei nº 2.338, de 2023. |
| 266/2024 | Dispõe sobre o uso de sistemas de inteligência artificial para auxiliar a atuação de médicos, advogados e juízes. | Prejudicado / Ao arquivo | Em decorrência da aprovação de substitutivo ao Projeto de Lei nº 2.338, de 2023. |
A maioria das propostas apresentadas limitava-se a dispor sobre diretrizes e princípios, reproduzindo as recomendações da OCDE. Das onze propostas, dez foram consideradas apensadas e posteriormente arquivadas. Isso ocorreu devido à sobreposição temática entre eles e a aprovação de um substitutivo. Dessa forma, quando o substitutivo foi aprovado (como foi o caso do PL nº 2.338/2023), os demais projetos perderam seu objeto.
O Projeto de Lei nº 2.338/2023 é a única proposta que avançou e segue em tramitação. Aprovado pelo Senado Federal em dezembro de 2024, o PL foi encaminhado à Câmara dos Deputados em março de 2025, onde aguarda análise. A proposta visa estabelecer um marco regulatório nacional para a Inteligência Artificial, definindo a governança de IA como um conjunto de mecanismos e processos que moldam e regulam o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia (Brasil, 2023). O projeto define exigências específicas para a realização de avaliações de impacto algorítmico em sistemas de Inteligência Artificial, considerando aspectos como riscos e benefícios envolvidos, possíveis efeitos negativos, lógica operacional, processos de testes e validação, ações de mitigação, divulgação transparente ao público e observância aos princípios do Código de Defesa do Consumidor (Ribeiro, 2024). Segundo o texto, os agentes dos sistemas de IA deverão ter estruturas internas de governança para garantir a segurança do sistema e o atendimento dos direitos das pessoas afetadas (Brasil, 2023).
A proposta prevê ainda a criação do Sistema Nacional de Regulação e Governança de Inteligência Artificial (SIA), coordenado pela Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) (Brasil, 2024). Desenvolvedores e fornecedores de sistemas poderão adotar códigos de conduta como forma de demonstrar boa-fé no cumprimento da futura legislação sobre IA. A autoridade competente poderá credenciar associações e especialistas para certificar boas práticas de governança, e os próprios agentes poderão instituir entidades de autorregulação (Brasil, 2023).
Para minimizar os riscos associados ao uso de sistemas de Inteligência Artificial classificados como de alto risco, o texto legal prevê a obrigatoriedade de uma avaliação de impacto algorítmico (Brasil, 2023). Essa avaliação deve ser conduzida por profissionais especializados e analisará possíveis riscos a direitos fundamentais, bem como os benefícios do sistema, a gravidade de eventuais danos e as medidas necessárias para mitigá-los. As conclusões deverão ser publicadas e revisadas periodicamente. Além disso, os agentes responsáveis devem manter estruturas internas de governança e comunicar às autoridades e ao público quaisquer novos riscos identificados após a implementação do sistema (Brasil, 2023).
Ainda na esfera federal, as iniciativas de governança de IA não se limitam ao Poder Legislativo. O Poder Judiciário, por meio do Conselho Nacional de Justiça (CNJ), também tem sido um protagonista na regulação do uso da tecnologia. Nesse sentido, um marco foi a Portaria CNJ nº 271/2020, que regulamenta o uso da Inteligência Artificial no âmbito do Poder Judiciário. A portaria institui o Sinapses como a plataforma oficial e centralizada para o desenvolvimento, treinamento e distribuição dos modelos de IA, buscando promover a colaboração, a transparência e a interoperabilidade entre os tribunais (Brasil, 2020b). Além disso, a norma determina que o uso dos modelos deve adotar medidas que possibilitem o rastreamento e a auditoria das predições realizadas (Brasil, 2020b).
Essa portaria opera em conjunto com a Resolução CNJ nº 332/2020, que funciona como um código de ética para a aplicação da IA nos tribunais, definindo os princípios e as diretrizes a serem seguidos. Entre os principais pontos da resolução, destacam-se a determinação de que o uso de IA seja compatível com os Direitos Fundamentais, que preserve a igualdade e a não discriminação, com mecanismos para identificar e corrigir vieses nos algoritmos, e que garanta a transparência por meio de explicações que possam ser auditadas por uma autoridade humana (Brasil, 2020a). A resolução também assegura a supervisão e o controle humano, estipulando que a proposta de solução da IA tem caráter não vinculante e deve sempre ser submetida à análise da autoridade competente (Brasil, 2020a).
Além do debate legislativo, o Brasil conta com instrumentos estratégicos que orientam o desenvolvimento e a aplicação da Inteligência Artificial no país. Um dos principais é a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA), instituída formalmente pela Portaria MCTI nº 4.617/2021 (MCTI, 2021).
De acordo com o Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI), essa iniciativa busca promover a pesquisa, a inovação e a governança de IA em consonância com os princípios adotados pela OCDE, servindo como diretriz para políticas públicas e ações intersetoriais voltadas ao uso responsável e ético da tecnologia. Conforme a Figura 1, para organizar o debate acerca de uma Estratégia Brasileira de IA, estabeleceram-se 9 (nove) eixos temáticos, sendo a governança o segundo item do eixo transversal.
Figura 1 – Eixos temáticos
O texto da EBIA destaca a importância de estruturas de governança que garantam o uso ético da IA, prevenindo vieses e promovendo transparência e responsabilidade (Brasil, 2021). Ainda, enfatiza a necessidade de avaliações de risco, monitoramento contínuo e incorporação de princípios como privacidade e ética desde o design dos sistemas. A EBIA também aponta para a criação de mecanismos internos de conformidade e conselhos éticos, além do uso de dados abertos e áreas de teste regulatórias regulatórios para fomentar inovação responsável no setor público e privado (Brasil, 2021).
É importante destacar que a EBIA está inserida em um sistema mais amplo de Transformação Digital do Estado brasileiro, orientado por diretrizes e políticas públicas que buscam modernizar a gestão pública por meio da tecnologia (Brasil, 2021). Esse ecossistema é sustentado por normas como a Lei nº 14.129/2021, conhecida como Lei de Governo Digital, que estabelece princípios de transparência, eficiência e acesso aos serviços públicos digitais (Brasil, 2021). Além disso, a recente Estratégia Federal de Governo Digital, para o período de 2024 a 2027 (Decreto nº 12.198/2024), reforça a continuidade e a atualização dessas políticas, integrando iniciativas como a EBIA a um esforço coordenado de digitalização do Estado (Brasil, 2021).
Somado a isso, também é possível destacar a Estratégia Brasileira para a Transformação Digital (E-Digital), aprovada para o ciclo 2022-2026 pela Portaria MCTI nº 6.543/2022. Dentro da E-Digital, uma das ações estratégicas propostas é:
Promover regulação adequada e proporcional aos riscos de segurança da informação, de segurança cibernética e de privacidade inerentes ao tratamento de dados pessoais que as tecnologias digitais disruptivas (Inteligência Artificial, Big Data, data lake, Internet das Coisas, computação quântica, realidade aumentada e realidade virtual, etc.) possam ocasionar aos titulares (Brasil, 2022, p. 38).
Dessa forma, enquanto a EBIA direciona as políticas específicas para Inteligência Artificial, ela está alinhada e se beneficia das diretrizes gerais de modernização e digitalização da administração pública.
4.2. Iniciativas em Níveis Estadual e Municipal
O movimento em direção à governança de IA não se restringe à esfera federal. Diversos estados e capitais brasileiras têm desenvolvido suas próprias iniciativas, refletindo o alcance do tema na administração pública. Em nível estadual, destacam-se seis estados com iniciativas de regulamentação ou Projetos de Lei sobre Governança de IA.
O Ceará foi o pioneiro. Em 2021, instituiu a Lei Ordinária nº 17.611/2021, que estabelece diretrizes e responsabilidades para sistemas de IA no âmbito do estado cearense. A lei determina, por exemplo, a supervisão humana obrigatória em sistemas de IA, para garantir controle humano, especialmente no setor público (Ceará, 2021).
No Alagoas, por sua vez, foi sancionada a Lei Ordinária nº 9.095/2023, que estabelece diretrizes éticas e transparentes para o uso de IA pela administração pública estadual (Alagoas, 2023). O objetivo da lei é impulsionar o processo de inovação e proteger os direitos e garantias fundamentais dos cidadãos.
Já o Paraná instituiu a Lei Ordinária nº 22.324/2025, que estabelece o Plano de Diretrizes da Inteligência Artificial na Administração Pública Estadual. O plano funciona como um documento estratégico que orienta a implementação de IA de forma responsável e ética, respeitando princípios como transparência e acessibilidade (Paraná, 2025).
No Amazonas, tramita o Projeto de Lei nº 940/2024, que, se aprovado, estabelecerá diretrizes para o uso ético e seguro da IA. A proposta inclui a criação do Comitê Estadual de Inteligência Artificial (CEIA), vinculado à Secretaria de Estado de Desenvolvimento Econômico, Ciência, Tecnologia e Inovação (SEDECTI) (Amazonas, 2024).
O estado de Goiás também sancionou, em maio de 2025, a Lei Complementar nº 205/2025. Essa lei instituiu a Política Estadual de Fomento à Inovação em Inteligência Artificial no Estado de Goiás, com o objetivo de impulsionar o desenvolvimento tecnológico, proteger os direitos fundamentais relativos à IA e promover o uso seguro de IA nas competências do poder público (Goiás, 2025).
Por fim, no Rio Grande do Sul, foi protocolado, em 2025, o Projeto de Lei nº 179/2025, que visa instituir a Política Estadual de Fomento à Inovação em Inteligência Artificial. A proposta, que agora aguarda parecer na Assembleia Legislativa, busca criar um ambiente propício para o desenvolvimento e a aplicação da IA no estado (Rio Grande do Sul, 2025).
O Quadro 2 apresenta um comparativo das iniciativas em âmbito estadual.
Quadro 2 – Iniciativas de Governança de IA em Nível Estadual
| Estado | Normativo | Objetivo Principal | Destaque |
| Ceará | Lei nº 17.611/2021 | Estabelecer diretrizes e responsabilidades para o uso de IA. | Obrigatoriedade de supervisão humana. |
| Alagoas | Lei nº 9.095/2023 | Fomentar o uso ético e transparente de IA na administração pública. | Foco na proteção de direitos e garantias fundamentais. |
| Amazonas | PL nº 940/2024 | Estabelecer diretrizes para o uso ético e seguro da IA. | Proposta de criação de um Comitê Estadual de IA (CEIA). |
| Paraná | Lei nº 22.324/2025 | Orientar a implementação responsável e ética da IA. | Instituição de um Plano de Diretrizes estratégico. |
| Goiás | Lei Comp. nº 205/2025 | Impulsionar o desenvolvimento tecnológico e o uso seguro da IA | Criação de uma Política Estadual de Fomento à Inovação. |
| Rio Grande do Sul | PL nº 179/2025 | Instituir uma Política Estadual de Fomento à Inovação em IA. | Foco no fomento à inovação em IA. |
Já em nível municipal, algumas capitais brasileiras avançaram na criação de suas próprias regras para a Inteligência Artificial: Curitiba (PR), Rio de Janeiro (RJ), Goiânia (GO) e Porto Alegre (RS).
Curitiba foi uma das pioneiras ao sancionar a Lei Municipal nº 16.321/2024, que regulamenta o uso de IA na administração pública municipal. A lei estabelece um conjunto de diretrizes para garantir que a aplicação da tecnologia seja ética e segura (Curitiba, 2024). Desde o início de 2024, existe também a Secretaria Municipal de IA, primeira do Brasil.
No Rio de Janeiro, está em tramitação o PL nº 2.970/2024, que institui o “Programa sobre o uso responsável da Inteligência Artificial” nos órgãos públicos municipais. Em maio de 2025, a Câmara aprovou definitivamente o projeto, que agora segue para a promulgação para tornar-se lei, visando orientar o uso da tecnologia nos órgãos públicos da cidade (Rio de Janeiro, 2024).
Em Goiânia, a discussão sobre o tema foi iniciada com o PL nº 240/2023. Após o encerramento do seu trâmite, o projeto foi arquivado e substituído pelo PL nº 37/2025, que mantém o mesmo teor. A proposta visa criar diretrizes para a utilização, o desenvolvimento e a contratação de sistemas de IA pela administração pública municipal, visando ao crescimento tecnológico e inovador da capital. A proposta enfatiza a justiça, a ética, a transparência e a segurança dos dados (Goiânia, 2025).
Por fim, em Porto Alegre (RS), a Procuradoria‑Geral do Município (PGM) publicou a Instrução Normativa 003/2025, que estabelece diretrizes internas para o uso responsável e seguro da IA no exercício de suas atividades, com foco em eficiência processual e governança de dados (Porto Alegre, 2025).
O Quadro 3 apresenta um comparativo das iniciativas nas capitais brasileiras.
Quadro 3 – Iniciativas de Governança de IA em Nível Municipal
| Capital | Normativo | Objetivo Principal | Destaque |
| Curitiba | Lei nº 16.321/2024 | Regulamentar o uso de IA na administração pública e criar estrutura de gestão. | Pioneirismo na criação de uma lei específica municipal. |
| Rio de Janeiro | PL nº 2.970/2024 | Orientar o uso responsável de IA nos órgãos públicos. | Instituição de um “Programa” de uso responsável. |
| Goiânia | PL nº 240/2023 e 37/2025 | Criar diretrizes para uso, desenvolvimento e contratação de IA pela prefeitura. | Foco nas regras para contratação de sistemas de IA. |
| Porto Alegre | Instrução Normativa PGM nº 003/2025 | Regulamentar o uso setorial de IA no âmbito da Procuradoria-Geral do Município. | Regulação setorial interna (âmbito da PGM). |
A análise das iniciativas nos níveis federal, estadual e nas capitai revela um panorama de governança de IA em construção, caracterizado por ser multinível e ainda em estágio inicial. Observa-se que, enquanto o marco federal não é sancionado, alguns estados e capitais assumem o protagonismo, criando regulações em seus próprios territórios.
4.3. Discussão: Avanços e Lacunas na Governança de IA no Brasil
A análise comparativa das normas e iniciativas sobre Inteligência Artificial no Brasil revela um cenário que está em plena construção, sendo caracterizado por um forte consenso em torno de princípios, mas com lacunas significativas nos mecanismos operacionais de controle e uma crescente fragmentação entre os entes federativos. O Quadro 4 apresenta um comparativo dos documentos abordados nas seções 4.1 e 4.2 em relação aos princípios de IA levantados na fundamentação teórica.
Quadro 4 – Análise Comparativa de Leis e Iniciativas sobre Governança de IA no Brasil
| Lei / Iniciativa | Governança e Accountability | Supervisão Humana | Transparência e Explicabilidade | Segurança, Robustez e Confiabilidade | Direitos Fundamentais, Privacidade e Não Discriminação |
| PL nº 2.338/2023 | Previsto | Previsto | Previsto | Previsto | Previsto |
| EBIA (Portaria MCTI 4.617) | Previsto | Não aborda | Não aborda | Não aborda | Não aborda |
| Resolução CNJ nº 332/2020 | Previsto | Previsto | Previsto | Previsto | Previsto |
| Portaria CNJ nº 271/2020 | Previsto | Deve respeitar as diretrizes previstas na Resolução CNJ nº 332/2020. | Previsto | Deve respeitar as diretrizes previstas na Resolução CNJ nº 332/2020. | Deve respeitar as diretrizes previstas na Resolução CNJ nº 332/2020. |
| Estratégia Brasileira para a Transformação Digital (E-Digital) para o ciclo 2022-2026 | Previsto | Não aborda | Previsto | Previsto | Previsto |
| Lei nº 17.611/2021 (CE) | Não aborda | Previsto | Não aborda | Previsto | Previsto |
| Lei nº 9.095/2023 (AL) | Previsto | Previsto | Previsto | Previsto | Previsto |
| PL nº 940/2024 (AM) | Previsto | Não aborda | Previsto | Não aborda | Previsto |
| Lei nº 22.324/2025 (PR) | Previsto | Não aborda | Previsto | Não aborda | Não aborda |
| LC nº 205/2025 (GO) | Previsto | Previsto | Previsto | Previsto | Previsto |
| PL nº 179/2025 (RS) | Previsto | Prevê revisão humana | Previsto | Previsto | Previsto |
| Lei nº 16.321/2024 (Curitiba) | Previsto | Previsto | Previsto | Não aborda | Previsto |
| PL nº 2.970/2024 (Rio de Janeiro) | Previsto | Previsto | Previsto | Previsto | Previsto |
| PL nº 37/2025 (Goiânia) | Previsto | Não aborda | Previsto | Previsto | Previsto |
| IN PGM POA nº 003/2025 | Previsto | Previsto | Não aborda | Não aborda | Previsto |
De forma geral, observa-se que a proteção dos direitos fundamentais, a privacidade e a não discriminação são temas recorrentes entre as legislações e as iniciativas analisadas. Essa ênfase reflete a preocupação com os impactos éticos e sociais da IA, especialmente no que tange à discriminação algorítmica, à privacidade e ao devido processo legal. A transparência e a explicabilidade também são amplamente contempladas, principalmente em iniciativas federais, como o PL nº 2.338/2023 e a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA), alinhadas às diretrizes da OCDE e aos princípios da LGPD.
Por outro lado, a supervisão humana aparece de forma menos frequente ou é tratada de maneira genérica em diversas normas. Esse aspecto indica a necessidade de detalhamento normativo sobre como garantir a presença de um agente humano no ciclo decisório dos sistemas de IA e como estruturar metodologias efetivas de avaliação de impacto algorítmico. A Resolução CNJ nº 332/2020, por exemplo, prevê que a decisão final deve ser humana. No entanto, o tema não é abordado em diversas outras propostas, como na Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA), no PL do Amazonas (nº 940/2024) e na Lei do Paraná (nº 22.324/2025).
Da mesma forma, o pilar de Segurança, Robustez e Confiabilidade apresenta falhas importantes. Normativas como a do Paraná, a do Amazonas e a de Curitiba (Lei nº 16.321/2024) não tratam do tema, o que representa um risco para a implementação segura e confiável de sistemas de IA..
A análise também revela uma assimetria entre os instrumentos normativos. O PL nº 2.338/2023, a Resolução CNJ nº 332/2020, a Lei nº 9.095/202 (AL), a LC nº 205/2025 (GO) e a PL nº 2.970/2024 (Rio de Janeiro) demonstram ser os mais completos, abordando todos os princípios analisados. Por outro lado, estratégias como a EBIA focam apenas em governança, e leis como a do Paraná e do Ceará são mais principiológicas ou focadas em aspectos específicos, como a supervisão humana.
O recorte territorial também traz diferenças. Normas estaduais e municipais, apesar de representarem avanços no debate subnacional sobre IA, em geral são mais principiológicas e menos técnicas. Há uma oportunidade significativa de fortalecer a integração entre as esferas federativas para garantir consistência normativa e alinhamento com marcos federais.
Além disso, a análise revela uma assimetria entre os instrumentos normativos. Enquanto alguns possuem força legal, como leis estaduais e a futura legislação nacional em tramitação, outros, como a EBIA e a E-Digital, têm caráter orientador, o que pode limitar sua efetividade. Somado a isso, observa-se um cenário de fragmentação legislativa, com normas dispersas e desconectadas entre si nos diferentes níveis federativos. A existência de múltiplas iniciativas locais, muitas vezes sem articulação com as diretrizes nacionais, pode gerar sobreposições, lacunas e conflitos normativos, especialmente se o PL nº 2.338/2023 for sancionado.
Os dados do quadro indicam que, embora o Brasil tenha dado passos relevantes para estruturar uma governança ética e segura da IA, há desafios na consolidação de diretrizes mais operacionais e técnicas, especialmente no que diz respeito à supervisão humana e à gestão de riscos. A aprovação do PL nº 2.338/2023 poderá representar um marco estruturante, mas sua efetividade dependerá da regulamentação futura, da atuação da ANPD como coordenadora do SIA e da articulação entre os diferentes níveis de governo.
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A governança de Inteligência Artificial no Brasil avança de forma assimétrica e fragmentada. A análise comparativa das normas e iniciativas legislativas revelou um cenário normativo em construção, com avanços importantes, mas também com lacunas. Essas iniciativas refletem o crescente interesse e a necessidade de estabelecer normas e diretrizes para o uso responsável e ético da IA no país. Embora a maioria esteja em fase de projeto ou implementação, elas indicam um movimento em direção à governança de IA em diferentes níveis administrativos.
Enquanto propostas como o PL nº 2.338/2023 e diretrizes como a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA) apontam para a institucionalização de princípios de transparência, responsabilidade e proteção de direitos, ainda há lacunas em relação à supervisão humana, robustez e confiabilidade.
Apesar dos avanços, persistem obstáculos e deficiências que precisam ser enfrentados, como a necessidade de unificar as regulamentações já existentes, promover a formação de profissionais e cidadãos para interagir com a Inteligência Artificial, bem como garantir mecanismos eficazes de monitoramento e responsabilização dos envolvidos em seu desenvolvimento e aplicação (Soares; Santos, 2024).
Essa proliferação de normas desconectadas, embora demonstre a importância do tema na agenda pública, cria um risco de insegurança jurídica para empresas que operam nacionalmente e de desigualdade na proteção dos cidadãos. O cenário atual, com múltiplas regulações locais, evidencia a urgência da aprovação de um marco federal, como o PL nº 2.338/2023, que atue não apenas como uma lei geral, mas como um eixo de harmonização para as diversas políticas já em vigor ou em tramitação.
Diante desse panorama, a continuidade desse tema de pesquisa é fundamental. Estudos futuros poderiam se aprofundar em análises de caso sobre a implementação prática das leis já sancionadas, como a de Curitiba, para avaliar seus resultados e desafios.
REFERÊNCIAS
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1Mestranda do Programa de Pós-Graduação em Gestão da Informação da Universidade Federal do Paraná (PPGGI/UFPR). e-mail: camila.sandrini@ufpr.br
2Mestranda do Programa de Pós-Graduação em Gestão da Informação da Universidade Federal do Paraná (PPGGI/UFPR). e-mail: camilagourgues@ufpr.br