Marco Legal da IA no Brasil: o que muda com a votação do PL 2338 na Câmara

Depois de mais de três anos de tramitação, o Brasil está perto de ter sua primeira lei geral sobre inteligência artificial. O PL 2338/2023, conhecido como Marco Legal da IA, foi aprovado por unanimidade no plenário do Senado Federal em dezembro de 2024 e passou boa parte de 2025 e do início de 2026 em análise na Câmara dos Deputados, onde recebeu ajustes de redação e pressão tanto do setor de tecnologia quanto de entidades de defesa de direitos digitais. Em maio de 2026, o texto chegou a um ponto de decisão: o relator apresentou seu parecer final e o plenário da Câmara colocou o projeto em votação. Entender o que está nesse texto — e o que ainda falta para ele virar lei — é essencial para empresas que usam IA no dia a dia e para qualquer usuário que interage com esses sistemas no país.

Um caminho legislativo longo e ainda não encerrado

O deputado Aguinaldo Ribeiro (PP-PB) assumiu a relatoria na Comissão Especial da Câmara e, ao longo de 2025 e início de 2026, sinalizou repetidas vezes que buscava equilibrar dois interesses concorrentes: proteção de direitos fundamentais e estímulo à inovação, para não afastar investimento em IA do país. Em março de 2026, o próprio relator chegou a declarar publicamente que o texto estava com boa parte do trabalho concluído, faltando apenas ajustes finos de equilíbrio entre proteção e inovação. O presidente da Câmara, Hugo Motta, alinhou com o relator a apresentação do relatório final em maio de 2026, seguida de votação em plenário. É importante frisar que a aprovação na Câmara não é o fim do processo: como o texto sofreu alterações em relação à versão aprovada pelo Senado, ele pode retornar à casa de origem antes de seguir para sanção presidencial e publicação no Diário Oficial da União — só a partir daí a lei passa a valer de fato, geralmente com prazo de vacância para adaptação das empresas.

O que o texto propõe, na prática

O Marco Legal da IA segue uma lógica parecida com a do AI Act europeu: em vez de regras genéricas para toda e qualquer aplicação de inteligência artificial, o projeto classifica sistemas por nível de risco — excessivo, alto e baixo ou moderado — e distribui obrigações proporcionalmente a esse risco. Sistemas de risco excessivo, como aqueles que exploram vulnerabilidades de grupos específicos ou permitem pontuação social generalizada, tendem a ser proibidos. Sistemas de alto risco — usados em saúde, educação, justiça criminal, emprego e infraestrutura crítica — passam a exigir documentação técnica reforçada, supervisão humana, avaliação de impacto e auditabilidade. O texto também prevê direitos para as pessoas afetadas por decisões automatizadas, como o direito à explicação, à transparência sobre o uso de IA e à contestação de decisões perante um ser humano, não apenas perante o próprio sistema automatizado. Uma exigência que chamou atenção do público é a obrigatoriedade de identificação clara quando um usuário está interagindo com um sistema de IA, e não com uma pessoa — algo já comum em chatbots de atendimento, mas que passaria a ser exigência legal e não apenas boa prática.

Fiscalização e penalidades

O projeto cria um Sistema Nacional de Regulação e Governança de Inteligência Artificial, estrutura responsável por regular, monitorar e fiscalizar o setor. Um projeto complementar enviado pelo Poder Executivo ao Congresso no fim de 2025 detalha esse sistema e formaliza o papel da Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) como coordenadora, aproveitando a estrutura que o órgão já construiu desde a Lei Geral de Proteção de Dados. As penalidades previstas para infrações são pesadas: multas que podem chegar a dezenas de milhões de reais por infração ou a um percentual do faturamento da empresa, além de suspensão de atividades e exclusão de regimes regulatórios experimentais por até cinco anos em casos de reincidência. Empresas que treinam modelos de IA generativa também podem ser obrigadas a dar algum grau de acesso aos materiais originais usados no treinamento, ponto sensível para provedores de modelos de linguagem que operam no Brasil e que hoje evitam detalhar a composição de suas bases de dados.

O que muda na prática para empresas e usuários

Para empresas que já usam ou pretendem usar IA em decisões que afetam clientes — como concessão de crédito, triagem de currículos ou diagnóstico médico assistido — a lei, quando sancionada, deve exigir processos formais de avaliação de risco, documentação de como os modelos tomam decisões e canais para que pessoas afetadas possam pedir revisão humana. Isso tende a significar custo de conformidade adicional, sobretudo para quem usa IA em setores classificados como de alto risco, mas também mais previsibilidade jurídica, já que hoje as empresas operam em uma espécie de zona cinzenta, sem regras específicas sobre IA e sujeitas apenas a normas gerais de consumo e proteção de dados. Para o usuário comum, a expectativa é de mais transparência: saber quando está falando com um chatbot, entender por que um algoritmo tomou determinada decisão sobre um pedido de crédito ou uma vaga de emprego, e ter a quem recorrer em caso de erro ou dano. Vale lembrar que, mesmo depois de aprovada na Câmara, a lei não entra em vigor da noite para o dia — o texto final ainda depende de eventual retorno ao Senado, sanção presidencial, publicação e, provavelmente, de um período de transição para que empresas se adaptem às novas exigências antes de a fiscalização efetiva começar a valer.