O PL 2.338/2023 classifica sistemas de IA por nível de risco e define obrigações para empresas. Entenda o que está em jogo antes da votação.
A inteligência artificial está em todo lugar: no filtro de spam do e-mail, na recomendação de séries no streaming, nos algoritmos de crédito que decidem se um banco aprova ou nega um financiamento. Apesar disso, o Brasil ainda não tem uma lei específica que regule como esses sistemas devem funcionar. O Projeto de Lei 2.338/2023, aprovado pelo Senado Federal em janeiro de 2025 e encaminhado à Câmara dos Deputados em março do mesmo ano, é a principal tentativa do país de preencher essa lacuna (Câmara dos Deputados). A votação, prevista para o primeiro semestre de 2026, se transformou em um dos debates legislativos mais complexos do ano, com disputas que vão da proteção de dados pessoais até direitos autorais e soberania tecnológica.
Antes de decidir o que pensar sobre o assunto, é preciso entender o que o projeto efetivamente propõe, quem ganha, quem pode perder e por que a questão importa para pessoas que sequer trabalham diretamente com tecnologia.
Como o projeto classifica os sistemas de IA
O PL 2.338/2023 adota uma abordagem baseada em risco, semelhante ao AI Act europeu, que entrou em vigor em agosto de 2024. Pela proposta, os sistemas de IA são divididos em categorias conforme o potencial de impacto sobre direitos fundamentais. Os chamados sistemas de risco excessivo ficam simplesmente proibidos: entre eles, armas autônomas capazes de selecionar e atacar alvos sem intervenção humana, e sistemas voltados à produção de conteúdo de abuso sexual infantil (Câmara dos Deputados).
Para sistemas de alto risco, como os usados em decisões de crédito, reconhecimento facial, genética humana e triagem processual no Judiciário, o texto exige avaliação prévia, transparência, auditabilidade e supervisão humana. A ideia é que nenhuma decisão que afete significativamente a vida de uma pessoa seja tomada inteiramente por um algoritmo sem que haja um ser humano responsável pelo processo. Sistemas de inteligência artificial generativa, como os modelos do tipo GPT, também passarão por avaliação preliminar de risco (Câmara dos Deputados).
Um ponto específico que gerou debate é a questão dos direitos autorais. O projeto permite que instituições de pesquisa, jornalismo, museus e bibliotecas usem conteúdos protegidos no treinamento de modelos de IA. Para usos comerciais, porém, o titular dos direitos poderá proibir o uso ou exigir remuneração. Plataformas de tecnologia resistiram a essa cláusula, argumentando que é tecnicamente inviável rastrear todas as obras usadas no treinamento de grandes modelos (Câmara dos Deputados).
Quem fiscaliza e como isso afeta empresas
A proposta concentra a fiscalização na Autoridade Nacional de Proteção de Dados. A ANPD já havia publicado, em dezembro de 2025, seu Mapa de Temas Prioritários para o biênio 2026 e 2027, incluindo inteligência artificial como um dos quatro eixos centrais de fiscalização. Isso significa que, mesmo sem lei específica aprovada, a autoridade já atua sobre o tema com base na LGPD (Barbieri Advogados).
Para as empresas, o efeito prático é que a adequação ao Marco Legal não pode ser tratada como um evento futuro distante. Organizações que já usam sistemas de IA com dados pessoais precisam documentar esses processos, mapear os riscos e estruturar mecanismos de transparência. A KPMG apontou que quem começar esse processo agora terá vantagem competitiva quando a lei entrar em vigor (KPMG Brasil).
Um ponto de tensão é a exigência de que dados de sistemas de alto risco sejam armazenados em nuvens soberanas, o que gerou resistência de grandes empresas de tecnologia, especialmente americanas. O debate opõe a soberania regulatória do país à pressão de mercados externos que dependem de infraestrutura concentrada em poucos fornecedores globais (Congresso em Foco).
O que muda para quem não trabalha com tecnologia
A pergunta que a maioria das pessoas faz é simples: isso me afeta? A resposta é sim, mesmo para quem nunca programou uma linha de código. Se um banco usa IA para decidir se aprova seu financiamento, essa decisão passará a precisar de explicação. Se um algoritmo de saúde indica ou exclui um diagnóstico, haverá responsabilidade rastreável. Se um sistema de seleção de currículos descarta sua candidatura automaticamente, você terá o direito de questionar os critérios usados.
O projeto ainda tramita, com expectativa de aprovação ao longo de 2026, provavelmente com um período de transição para adaptação das empresas, a exemplo do que ocorreu com a LGPD (KPMG Brasil). O Conselho Federal de Medicina, com a Resolução 2.454/2026, já normatizou o uso da IA na medicina, mostrando que as entidades setoriais não estão esperando a lei geral para agir (Capital Aberto). Acompanhar a votação e entender o que está em jogo é, antes de tudo, exercício de cidadania digital.
Fontes: Câmara dos Deputados | Agência Brasil | Conjur | DataPolicy | KPMG Brasil | Congresso em Foco | Capital Aberto
Autor: Diego Rodríguez Velázquez