O panorama global da regulamentação de IA: o que significa para o seu negócio

Dois anos atrás, a maioria das minhas conversas com clientes empresariais sobre IA começava com casos de uso: que problema a IA pode resolver, como integrá-la, qual é o cronograma de desenvolvimento. Hoje, essas conversas começam cada vez mais com uma pergunta diferente: o que nos é legalmente permitido fazer e quanto nos custaria errar? Essa mudança representa uma das transformações mais significativas no cenário tecnológico empresarial desde o GDPR. A regulamentação de IA chegou, e é substancialmente mais complexa do que a maioria das organizações está preparada para enfrentar.

Como advogado e CEO que passou a última década na interseção entre tecnologia e negócios internacionais, acompanhei de perto os desenvolvimentos regulatórios nas diversas jurisdições. O panorama que emerge não é um único padrão global — é um conjunto fragmentado e em rápida evolução de frameworks que diferem significativamente em escopo, classificação de riscos, abordagem de enforcement e cronograma. Essa complexidade é tanto o desafio quanto a oportunidade. As empresas que desenvolverem programas sérios de conformidade agora terão uma vantagem competitiva duradoura sobre aquelas que chegarem atrasadas.

O EU AI Act: a primeira lei abrangente sobre IA do mundo

O AI Act da União Europeia, que entrou em vigor em agosto de 2024, é a legislação de IA mais significativa promulgada em qualquer parte do mundo. É um framework baseado em risco: diferentes categorias de sistemas de IA enfrentam obrigações diferentes, e a severidade dessas obrigações escala com o potencial de dano. Entender os níveis de risco é essencial para qualquer empresa que desenvolva, implante ou use sistemas de IA com exposição europeia.

As práticas de IA proibidas — incluindo sistemas de pontuação social, vigilância biométrica em tempo real em espaços públicos e sistemas que exploram vulnerabilidades psicológicas — estão proibidas desde fevereiro de 2025. Os sistemas de alto risco enfrentam o maior ônus regulatório. Esta categoria inclui a IA utilizada em infraestrutura crítica, avaliação educacional, decisões de emprego, credit scoring, aplicação da lei, controle de fronteiras e administração da justiça.

Requisitos para sistemas de alto risco

• Sistema de gestão de riscos: documentação de identificação, análise e mitigação de riscos ao longo do ciclo de vida do sistema
• Governança de dados: os conjuntos de dados de treinamento, validação e teste devem atender a padrões de qualidade; o viés relevante deve ser examinado e tratado
• Documentação técnica: registros completos do propósito do sistema, decisões de design, características de desempenho e limitações
• Manutenção de registros: registro automático de eventos durante a operação do sistema para permitir revisões posteriores
• Transparência e supervisão humana: os usuários devem ser informados de que interagem com IA; mecanismos de revisão humana significativos devem existir para decisões consequentes
• Precisão e robustez: os sistemas devem atingir níveis adequados de precisão e resistir a ataques adversariais conhecidos
• Avaliação de conformidade: antes da colocação no mercado, os sistemas de alto risco devem passar por uma avaliação de conformidade, autoavaliada ou por um organismo notificado

O prazo de conformidade para os sistemas de alto risco é agosto de 2026 — e esse prazo chegará mais rápido do que as organizações esperam. As penalidades por não conformidade atingem até 35 milhões de euros ou 7% do faturamento anual global para práticas proibidas, e até 15 milhões de euros ou 3% do faturamento global para violações de sistemas de alto risco. A UE deixou claro que esses não são números aspiracionais.

Os modelos de IA de uso geral — incluindo grandes modelos de linguagem e modelos fundacionais — enfrentam seu próprio nível de requisitos ao abrigo do Ato, focando em transparência, conformidade com direitos autorais e, para modelos considerados de risco sistêmico, avaliações de segurança adicionais. Se você está construindo produtos sobre esses modelos — o que praticamente toda iniciativa empresarial de IA faz hoje — precisa entender como as obrigações dos modelos GPAI interagem com suas próprias responsabilidades de conformidade.

Estados Unidos: um panorama fragmentado

A abordagem dos EUA à regulamentação de IA é fundamentalmente diferente da europeia, e essa diferença tem implicações práticas importantes. Em vez de uma lei federal abrangente, o panorama americano consiste em ordens executivas, orientações setoriais de agências e um patchwork crescente de legislação estadual. Isso cria um ambiente mais flexível para o desenvolvimento de IA, mas um desafio de conformidade mais complexo.

A Ordem Executiva de 2023 sobre IA Segura, Protegida e Confiável direcionou as agências federais a desenvolver orientações setoriais em saúde, serviços financeiros, transporte e infraestrutura crítica. As ordens executivas subsequentes de 2025 deslocaram a ênfase para a competitividade em IA — mas os reguladores setoriais na FTC, SEC, EEOC e FDA continuaram desenvolvendo seus próprios frameworks de governança de IA de forma independente. Isso significa que mesmo que a política executiva federal se torne mais permissiva, as indústrias regulamentadas enfrentam obrigações vinculantes de seus reguladores setoriais.

China: controle estratégico setor por setor

A China adotou uma abordagem regulatória setor por setor, emitindo regulamentos específicos para recomendações algorítmicas (2022), síntese profunda (2022) e IA generativa (2023). O fio comum em todos esses regulamentos é o foco no controle de conteúdo e na responsabilidade das plataformas, em vez do framework de prevenção de danos baseado em risco que anima a regulamentação europeia. As empresas que operam na China ou atendem a usuários chineses devem navegar por requisitos de filtragem de conteúdo, divulgações obrigatórias e avaliações de segurança sem paralelo direto nos frameworks ocidentais.

América Latina: frameworks emergentes e oportunidade estratégica

A América Latina está em um ponto de inflexão na governança de IA. O framework regulatório de IA do Brasil — construído sobre sua sólida base de proteção de dados da LGPD — é o mais avançado da região, com um projeto de Lei de IA que espelha de perto a estrutura baseada em risco da UE. A Colômbia adotou uma abordagem de soft law com um framework de ética de IA, enquanto Chile e Peru produziram white papers e consultas que são provavelmente precursores de legislação formal. A Argentina, embora atualmente focada na estabilização econômica, tem uma base técnica sólida e um debate regulatório ativo.

A implicação estratégica para as empresas que operam na região: a janela para influenciar os frameworks regulatórios por meio de engajamento construtivo está aberta agora, mas se fechando. As empresas que participam de consultas, demonstram práticas responsáveis de IA e constroem relacionamentos com reguladores antes que a legislação seja finalizada têm muito mais influência sobre o resultado do que aquelas que se envolvem apenas após a promulgação das leis. Nossa experiência trabalhando com entidades governamentais em toda a região — incluindo projetos do UNICEF Innovation Fund — demonstrou que os reguladores genuinamente querem ouvir os profissionais responsáveis.

Classificação de riscos: em qual categoria está o seu sistema de IA?

A tarefa prática mais imediata para qualquer organização que desenvolva ou implante IA é realizar um inventário de IA e um exercício de classificação de riscos. A maioria das empresas, mesmo aquelas com implementações de IA relativamente modestas, fica surpresa com quantos sistemas de IA está realmente operando quando realiza uma auditoria completa — mecanismos de recomendação, tomada de decisões automatizada em fluxos de trabalho, ferramentas de contratação assistidas por IA, sistemas de detecção de fraude e muito mais.

Usando o framework do EU AI Act como base (porque é o mais abrangente e porque seu alcance extraterritorial o torna relevante para a maioria das organizações globais), classifique cada sistema por: a natureza das decisões que apoia ou toma, a população afetada e sua vulnerabilidade, o grau de supervisão humana no processo e a reversibilidade dos resultados do sistema.

ISO 42001: o framework de governança universal

A ISO 42001, publicada em 2023, é o padrão internacional para sistemas de gestão de IA. Ela fornece um framework para governar o desenvolvimento e a implantação de IA ao longo do ciclo de vida completo. O que torna a ISO 42001 particularmente valiosa em um panorama regulatório fragmentado é que ela é neutra em relação à jurisdição e mapeia bem tanto os requisitos do EU AI Act quanto os frameworks emergentes em outras regiões.

Pense na ISO 42001 como desempenhando o mesmo papel para a governança de IA que a ISO 27001 desempenha para a segurança da informação — um sistema de gestão estruturado que demonstra compromisso com a governança, cria processos documentados e fornece uma base para a conformidade regulatória independentemente de qual lei específica se aplique. As empresas que já passaram pela certificação ISO 27001 (como nós na Xcapit) descobrirão que muitas das disciplinas do sistema de gestão — registros de riscos, auditorias internas, documentação de controles, gestão de incidentes — se transferem diretamente.

Etapas práticas de conformidade: por onde começar

• Completar um inventário de IA: identificar todos os sistemas de IA em uso em toda a organização, incluindo sistemas comprados de fornecedores que contêm componentes de IA. A maioria das organizações descobre que tem duas ou três vezes mais sistemas de IA do que estimou inicialmente.
• Classificar cada sistema por nível de risco: usar o framework do EU AI Act como base. Os sistemas de alto risco demandam atenção imediata; os sistemas de risco limitado requerem medidas de transparência; os sistemas de risco mínimo podem prosseguir com monitoramento básico.
• Avaliar lacunas em relação aos frameworks aplicáveis: para cada sistema de alto ou limitado risco, documentar o estado atual em relação aos requisitos de conformidade relevantes. As lacunas se tornam o roadmap de remediação.
• Estabelecer um comitê de governança de IA: a conformidade de IA não é um projeto de TI — requer envolvimento jurídico, de produto, operacional e executivo. A responsabilidade de governança deve ser claramente atribuída.
• Implementar documentação e manutenção de registros: a lacuna de conformidade mais comum é a documentação inadequada. Comece a construir a documentação técnica, os registros de riscos e os logs de decisões que as regulamentações exigem.
• Envolver os fornecedores de IA: muitas obrigações de conformidade fluem pelos fornecedores e plataformas sobre os quais seus sistemas de IA são construídos. Entenda o que seus fornecedores podem certificar e onde a responsabilidade é sua.
• Avançar em direção à certificação ISO 42001: isso fornece um caminho estruturado, validação externa e uma certificação que tem peso junto a clientes empresariais e reguladores.

O impacto na adoção empresarial de IA

Uma das preocupações mais comuns que ouço dos líderes de tecnologia empresarial é que a regulamentação irá retardar a adoção de IA. As evidências até agora sugerem o contrário — pelo menos para as organizações bem governadas. As empresas com programas maduros de governança de IA estão implantando IA mais rapidamente e em casos de uso de maior risco precisamente porque têm os frameworks em vigor para gerenciar o risco de forma responsável. A regulamentação cria barreiras para os despreparados, mas para as organizações que investem em governança, ela se torna uma vantagem competitiva duradoura.

Para as empresas na América Latina especificamente, há uma janela para construir capacidades de governança agora, antes que os requisitos regulatórios se tornem vinculantes. O talento e a infraestrutura para o desenvolvimento responsável de IA existem na região — vemos isso todos os dias em nossas equipes em Córdoba e Lima — e as empresas que construírem essas capacidades durante este período preparatório estarão posicionadas para liderar em vez de se apressar quando a regulamentação chegar com toda a sua força.

Navegar pela regulamentação de IA requer tanto expertise jurídica quanto compreensão técnica profunda de como os sistemas de IA realmente funcionam — razão pela qual a conversa sobre conformidade e a conversa sobre desenvolvimento precisam acontecer juntas. Na Xcapit, construímos sistemas de IA com governança incorporada desde a fase de design, não adicionada depois como remendo. Se você está planejando uma iniciativa de IA e quer garantir que ela seja construída para o ambiente regulatório que se aproxima, nossa equipe pode ajudá-lo a projetar e executar com a conformidade como fundamento. Conheça nossa abordagem em /services/ai-development.