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      Se a sua empresa já usa inteligência artificial (IA), a pergunta é: quem responde por ela quando algo dá errado?

      Algoritmos já decidem crédito, emprego, preço, diagnóstico e reputação; enquanto isso, o Brasil corre para definir as regras do jogo.

      A governança de IA deixou de ser um tema futurista ou restrito ao jurídico: ela já impacta risco, valor de mercado, acesso a capital e a própria licença social para operar. Ignorar esse movimento não é neutralidade: é uma decisão estratégica, com consequências concretas.



      O cenário regulatório brasileiro em construção

      O Projeto de Lei n.º 2.338/2023 representa o eixo central da futura regulação da IA no Brasil. A proposta adota uma abordagem baseada em risco, alinhada às tendências internacionais — especialmente ao EU AI Act — e estabelece obrigações proporcionais ao potencial impacto dos sistemas de IA sobre indivíduos e a sociedade.

      O texto estrutura a classificação dos sistemas em risco mínimo, limitado, alto e inaceitável, prevendo desde obrigações de transparência até proibições expressas para usos considerados incompatíveis com direitos fundamentais. Também consolida direitos relevantes aos cidadãos, como:

      • Direito à informação sobre o uso de IA.
      • Direito à explicação de decisões automatizadas.
      • Possibilidade de revisão humana.
      • Mecanismos de contestação.

      Em paralelo, o Poder Executivo apresentou o PL n.º 6.237/2025, que propõe a criação do Sistema Nacional de Regulação e Governança de Inteligência Artificial e do Comitê Brasileiro de Inteligência Artificial (CBIA), além de reforçar o papel da Agência Nacional de Proteção de Dados (ANPD) como autoridade reguladora residual. A tendência é a integração dos dois projetos, combinando conteúdo normativo e desenho institucional.

      A expectativa é de aprovação e sanção ao longo de 2026, com vacatio legis escalonada, a exemplo do que ocorreu com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), permitindo prazos diferenciados para obrigações gerais, sistemas de alto risco e hipóteses de proibição imediata.



      O que muda na prática para as organizações

      A regulação não cria apenas deveres legais — ela inaugura frentes de gestão e governança que exigirão maturidade organizacional. Entre os principais movimentos esperados, destacam-se:

      • Inventário e mapeamento de sistemas de IA, próprios ou de terceiros.
      • Classificação por nível de risco, definindo prioridades de adequação.
      • Documentação técnica e organizacional para sistemas de alto risco.
      • Avaliações de impacto algorítmico, vieses e robustez.
      • Supervisão humana efetiva e gestão de incidentes.
      • Transparência em interfaces, especialmente em ferramentas generativas e chatbots.
      • Estrutura de governança interna, com comitês multidisciplinares, políticas, treinamentos e responsabilidades claras.

      A Governança de IA deixa de ser um tema exclusivamente jurídico ou tecnológico e passa a exigir integração real entre jurídico, compliance, tecnologia, negócios, recursos humanos (RH) e comunicação.

      Custo, risco e o idioma que o mercado entende

      Um dos pontos mais realistas trazidos pelos textos analisados é o reconhecimento de que, no Brasil, a adoção de boas práticas raramente ocorre apenas por convicção ética. O cálculo econômico ainda é determinante.

      O PL 2.338/2023 prevê sanções que podem chegar a 2% do faturamento bruto, limitadas a R$ 50 milhões por infração. Mas o risco real vai muito além da multa: envolve danos reputacionais, litígios, entraves em operações de fusões e aquisições (mergers and acquisitions - M&A), dificuldades em captação de investimentos e exclusão de mercados regulados.

      Nesse sentido, a Governança de IA deve ser encarada como seguro estratégico, não como custo operacional. Um investimento que mitiga riscos invisíveis no curto prazo, mas altamente relevantes no médio e longo prazo.

      Reputação, cadeias globais e pressão de mercado

      Outro vetor decisivo é a reputação corporativa. Fundos de investimento, especialmente os alinhados a critérios ambientais, sociais e de governança (ESG), já exigem evidências de governança de dados e IA em seus processos de due diligence. Startups e scale-ups que não conseguem demonstrar maturidade nesse tema perdem acesso a capital e oportunidades de internacionalização.

      Além disso, a extraterritorialidade do EU AI Act impacta diretamente empresas brasileiras que operam ou fornecem soluções para o mercado europeu. Normas como a ISO 42001, com foco em sistemas de gestão de IA, passam a funcionar como verdadeiros “passaportes” para atuação global.

      Há ainda o efeito dominó das cadeias de suprimentos: grandes organizações começam a exigir padrões mínimos de governança de IA de seus fornecedores, acelerando a disseminação dessas práticas no mercado como um todo.

      Os debates que ainda precisam amadurecer

      Os textos analisados também provocam reflexões importantes, entre elas:

      • A falsa ideia de que “nem os reguladores sabem o que é IA”, quando já existem definições técnicas claras.
      • O risco de que o receio das consequências jurídicas impeça a busca por soluções mais justas e responsáveis.
      • A necessidade de proporcionalidade para startups e pequenas empresas, evitando que a regulação se transforme em barreira de entrada.
      • e, principalmente, a urgência de recolocar as pessoas afetadas pelos sistemas automatizados no centro do debate.

      Regular IA não é apenas disciplinar tecnologia — é governar decisões que impactam vidas.

      Governança como vantagem competitiva

      A convergência dos textos é clara: quem começar agora terá vantagem. Mapear sistemas, estruturar governança, documentar processos e educar lideranças criam flexibilidade estratégica para responder rapidamente à regulação e capturar oportunidades de mercado.

      A Governança de IA não é um freio à inovação. Quando bem desenhada, ela é o que permite inovar de forma sustentável, com confiança e potencial de escala.

      Um convite à ação

      O marco regulatório da IA no Brasil ainda está em construção — e isso é uma oportunidade. Participar de consultas públicas, debates técnicos e fóruns multissetoriais é essencial para que a regulação seja equilibrada, aplicável e conectada à realidade do país.

      O futuro da IA no Brasil será tão ético, competitivo e inclusivo quanto a governança que decidirmos construir agora.


      Como transformar Governança de IA em valor real para o negócio

      A KPMG apresenta uma resposta pragmática a esse desafio. A abordagem de Trusted AI parte do pressuposto de que a confiança é o elemento central para a geração de valor sustentável com IA. Não se trata apenas de cumprir requisitos regulatórios, mas de criar condições para inovar com segurança, resiliência e responsabilidade.

      O framework Trusted AI da KPMG está estruturado em pilares que abrangem desde estratégia, governança e compliance até segurança, desenvolvimento, operação e monitoramento contínuo. Essa abordagem permite apoiar organizações em diferentes estágios de maturidade, oferecendo diagnósticos, roadmaps e soluções adaptadas às suas necessidades específicas.

      Entre os serviços destacados, incluem-se:

      • Avaliação de riscos de IA e definição de roadmap para uma jornada de confiança;
      • Regulamentação e compliance em IA, alinhando práticas internas a requisitos legais e regulatórios em evolução;
      • Inventário e mapeamento de sistemas de IA, promovendo visibilidade e controle;
      • Estruturas de governança e modelos operacionais de IA, com políticas, papéis e responsabilidades claramente definidos;
      • Segurança de IA, com foco em riscos cibernéticos, privacidade, integridade de modelos e dados;
      • Desenvolvimento, testes e implementação responsável, incluindo avaliações de robustez e auditoria de algoritmos.

      A regulação da IA no Brasil avança no sentido de estabelecer um equilíbrio entre inovação e proteção de direitos. O PL n.º 2.338/2023, aliado às iniciativas institucionais mais recentes, sinaliza a consolidação de um modelo de governança baseado em risco, responsabilidade e foco no ser humano.

      Para as organizações, o desafio não está apenas em compreender o texto legal, mas em transformar princípios regulatórios em práticas operacionais consistentes. Nesse cenário, a governança de IA deixa de ser uma opção e se torna um elemento estruturante da estratégia corporativa.

      A KPMG, por meio do seu portfólio Trusted AI, posiciona-se como parceira estratégica nessa jornada, apoiando clientes na construção de modelos de governança robustos, alinhados às exigências regulatórias e às melhores práticas internacionais.

      Ao integrar conhecimento técnico, experiência regulatória e visão de negócios, a KPMG auxilia organizações a navegar com confiança em um ambiente de transformação acelerada, no qual inovação e responsabilidade precisam caminhar lado a lado.


      Marcelo Pascon
      Gerente sênior de Governança, Riscos e Compliance da KPMG no Brasil
      marcelopcosta@kpmg.com.br

      Acelerando o poder da IA com confiança