A proposta buscava reduzir o custo para projetos intensivos em tecnologia e posicionar o Brasil como destino competitivo para operações de processamento e armazenamento de dados, base necessária para o desenvolvimento e a operação de sistemas de inteligência artificial e outras aplicações digitais de alta intensidade computacional.

A matéria foi aprovada na Câmara dos Deputados, mas não chegou a ser apreciada pelo Senado dentro do prazo constitucional aplicável às Medidas Provisórias. Com isso, a MP perde eficácia, encerrando sua tramitação. Para que novos incentivos ao setor avancem, o governo terá de reapresentar a iniciativa, seja por meio de nova Medida Provisória, seja por projeto de lei, sujeita às limitações trazidas pela reforma tributária e à nova negociação no Congresso.

Em entrevista dada no dia 03/03, o Ministro das Comunicações informa que o governo segue negociando com parlamentares e ainda no primeiro semestre de 2026 deve ser divulgada uma Política Nacional de Data Centers e de cabo submarinos. Ainda, em paralelo, a Comissão de Ciência e Tecnologia do Senado Federal aprovou a instrução de audiência pública para instruir projeto de lei, PL nº 3.018/2024, que trata da regulamentação de data centers para desenvolvimento da inteligência artificial no país, com data ainda a ser definida.

O PL º 3.108./2024 propõe regras e obrigações para operação de data centers voltados à inteligência artificial no Brasil, estabelecendo requisitos de segurança cibernética, governança, proteção de dados pessoais, transparência no uso de dados e algoritmos e manutenção de registros das operações por pelo menos 5 (cinco) anos. Além disso, deverão aplicar medidas de eficiência energética e sustentabilidade ambiental, incluindo utilização de fontes de energia renovável, sistemas de resfriamento eficientes, adoção de planos de gestão ambiental que incluam metas de redução de emissões de gases de efeito estufa e realização de auditorias periódicas e entrega de relatórios anuais

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A resolução estabelece que a inteligência artificial deve atuar como ferramenta de apoio à prática médica, preservando a autonomia do profissional, que permanece responsável por diagnóstico, prognóstico e prescrição e deve avaliar criticamente os resultados produzidos por sistemas automatizados. Ao mesmo tempo, a norma adota uma abordagem baseada em risco, exigindo que instituições classifiquem previamente seus sistemas de IA como de baixo, médio ou alto risco e adotem medidas proporcionais de monitoramento, supervisão e validação, além de implementar estruturas internas de governança para acompanhar o uso dessas tecnologias, tanto em soluções já em operação quanto em projetos em desenvolvimento.

Com a publicação da resolução, o CFM inaugura um marco regulatório setorial para IA na saúde, antecipando discussões mais amplas sobre responsabilidade, segurança e padrões de uso dessas tecnologias no ambiente clínico.

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O framework organiza a literacia em IA em cinco eixos centrais: compreender os princípios e limitações da tecnologia; explorar aplicações práticas no ambiente de trabalho; direcionar IA de forma eficaz; avaliar criticamente resultados gerados; e utilização da IA de maneira responsável.

O DOL incentiva que essas competências sejam incorporadas de forma estruturada aos programas públicos de emprego e educação, cursos técnicos, e programas de requalificação. A literacia em IA é tratada como competência transversal, necessária não apenas para especialistas, mas para trabalhadores de diferentes setores em uma economia cada vez mais orientada por sistemas orientados por inteligência artificial.

O documento incentiva a integração progressiva dessas competências ao longo de toda a trajetória profissional, desde a formação inicial até a atualização de trabalhadores em atividade, reforçando a lógica de capacitação contínua, visando capacitar a força de trabalho americana para operar em um mercado e economia cada vez mais moldados pela inteligência artificial

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Em janeiro de 2026, o Laboratório de Inovação em Inteligência Artificial (LAB-IA/MPS) foi instituído no âmbito do Ministério da Previdência Social, com a finalidade de promover e incentivar o desenvolvimento e implementação de soluções baseadas em IA voltadas ao aperfeiçoamento de processos internos, à melhoria da qualidade regulatória e ao aprimoramento dos serviços previdenciários prestados à população.

A Portaria MPS nº 135, de 26 de janeiro de 2026, instituiu a criação do Laboratório de Inovação em Inteligência Artificial. A iniciativa busca apoiar a modernização administrativa, o aprimoramento da tomada de decisão e o desenvolvimento de projetos de IA alinhados a princípios de governança, transparência e controle institucional.

De acordo com a publicação oficial, o Laboratório terá como foco a experimentação, avaliação e implementação de soluções baseadas em IA, bem como a disseminação de boas práticas, capacitação técnica e apoio à formulação de políticas públicas que envolvam automação inteligente, análise de dados e inovação digital no setor previdenciário. A proposta inclui a realização de projetos-piloto e a articulação com outros órgãos da administração pública, instituições de pesquisa e parceiros estratégicos.

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Na edição mais recente do Fórum Econômico Mundial, em Davos, Singapura anunciou, por meio da ministra de Digital Development and Information, o seu novo Model AI Governance Framework for Agentic AI, voltado à governança de agentes de IA, também chamados de agentes autônomos. O Modelo de Framework de Governança para agentes autônomos de IA,  apresenta uma visão dos riscos de utilização deste tipo de agente e quais são as melhores práticas que devem ser adotadas para lidar com esses riscos.

Singapura lançou oficialmente o seu Modelo de Framework para Governança de Agentic AI no Fórum Econômico Mundial em Davos. É o primeiro framework divulgado mundialmente específico para Agentic AI, ou IA agêntica. Este tipo de agente diferencia-se dos modelos tradicionais devido à sua capacidade operacional avançada de agir automaticamente em completar tarefas com menor necessidade de comandos frequentes.

O documento fornece diretrizes para o gerenciamento de riscos durante a implementação e operação desses agentes. Dentre as diretrizes mencionadas, o framework estabelece boas práticas entre medidas técnicas e administrativas a serem adotadas pelas organizações considerando 4 dimensões principais (i) avaliar e delimitar antecipadamente os riscos, incluindo a autonomia dos agentes e seu acesso a ferramentas e dados; (ii) tornar humanos significativamente responsáveis, por meio de pontos estratégicos de aprovação e supervisão humana; (iii) implementar controles e processos técnicos ao longo de todo o ciclo de vida dos agentes, como testes de base e controle de acesso a serviços whitelisted; e (iv) promover a responsabilidade do usuário final por meio de transparência e educação/treinamento.

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A chegada da inteligência artificial generativa consolidou um novo paradigma para a Governança de Dados.
De um lado, as ferramentas de IA oferecem velocidade, precisão e escalabilidade.
De outro, trazem novos riscos de transparência, viés e confiança.

Em 2025, o desafio das empresas não é mais escolher entre usar ou não IA — mas como aplicá-la de forma ética e responsável no atendimento aos titulares de dados.

O Guia de Direitos dos Titulares 2025, desenvolvido pelo b/luz e pelo Reclame AQUI, revela que a adoção equilibrada de tecnologia é um dos fatores determinantes de maturidade em Governança de Dados.

 IA e Governança de Dados: eficiência com responsabilidade 

A IA tem potencial para automatizar etapas repetitivas do atendimento a titulares:
triagem de solicitações, classificação por tipo (acesso, exclusão, correção) e verificação de prazos.

Com isso, o jurídico e o time de governança ganham tempo para se concentrar no que exige análise humana e decisão estratégica.

Mas eficiência não pode ser sinônimo de despersonalização.
Empresas maduras utilizam IA como ferramenta de apoio, nunca como substituta da interação humana.
O segredo é alinhar automação e empatia — um dos pilares do novo ciclo de confiança digital.

 Como a IA está sendo aplicada na resposta a titulares 

 1. Automação de triagem
Modelos de IA classificam automaticamente as solicitações recebidas, priorizando por tipo e urgência. 

2. Geração assistida de respostas
Sistemas de linguagem natural sugerem respostas baseadas em modelos pré-aprovados, ajustados conforme o contexto da solicitação. 

3. Monitoramento de prazos e métricas
Algoritmos rastreiam tempos médios de resposta, sinalizando atrasos e gerando alertas de não conformidade. 

4. Análise de sentimento e feedback
Ferramentas de IA analisam o tom das interações e o nível de satisfação dos titulares, identificando padrões e pontos de melhoria. 

 5. Suporte à auditoria e relatórios
Automação de logs, rastreabilidade e consolidação de indicadores para auditorias internas e externas. 

Essas aplicações estão transformando o atendimento em um processo mais ágil, padronizado e auditável — sem abrir mão da humanização. 

Os riscos e dilemas éticos da automação 

Toda inovação carrega dilemas.
No caso da IA, o principal risco é automatizar sem transparência — gerando respostas impessoais, imprecisas ou enviesadas. 

A falta de supervisão humana pode levar à violação da confiança do titular, comprometendo justamente o valor que a Governança de Dados pretende proteger. 

O caminho mais seguro é adotar princípios de IA responsável, que garantam: 

• supervisão humana contínua; 

• explicabilidade das decisões algorítmicas; 

• auditoria dos modelos; 

• comunicação clara sobre o uso de IA nos processos corporativos. 

Empresas que comunicam de forma proativa como usam IA fortalecem sua imagem de transparência e responsabilidade digital.

IA e maturidade em Governança de Dados 

O uso estratégico de IA é hoje um marcador de maturidade corporativa.
Segundo o Guia de Direitos dos Titulares 2025, organizações que utilizam tecnologia para automatizar fluxos, monitorar prazos e gerar indicadores demonstram elevado nível de governança e previsibilidade operacional.

Por outro lado, empresas que ainda dependem de processos manuais enfrentam riscos de inconsistência e lentidão — fatores que afetam diretamente a reputação.

O desafio para 2025 e além é evoluir do uso experimental para o uso estruturado e governado da IA — com políticas claras, responsáveis e auditáveis.

Conclusão 

A inteligência artificial está redefinindo a maneira como empresas se relacionam com titulares de dados.
Quando aplicada de forma ética e supervisionada, ela amplia a eficiência, fortalece a confiança e eleva o padrão de maturidade corporativa.

O Guia de Direitos dos Titulares 2025 mostra que o futuro da Governança de Dados será híbrido: tecnologia para escalar, pessoas para inspirar confiança.

Em Resumo 

A IA se tornou peça central na Governança de Dados, oferecendo eficiência e controle.
Mas seu uso deve ser acompanhado de princípios éticos, transparência e revisão humana constante.
Empresas que combinam automação responsável e empatia transformam o atendimento a titulares em um diferencial competitivo e reputacional.

Perguntas Frequentes (FAQ) 

Como a IA pode ajudar no atendimento a titulares de dados?
Automatizando triagem, respostas e controle de prazos, além de gerar relatórios e insights sobre eficiência e satisfação. 

 Quais os riscos do uso da IA nesse contexto?
Risco de respostas impessoais, viés algorítmico e falta de transparência se não houver supervisão humana e governança ética. 

O que é IA responsável na Governança de Dados?
É o uso ético, transparente e auditável de algoritmos, com revisão humana e explicabilidade das decisões automatizadas.  

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📌 Vigência

O texto entrará em vigor em 120 dias. Durante esse período, ainda poderá sofrer edições. Os pontos destacados abaixo se baseiam na versão do documento divulgada pela mídia em 19/02/2025. Devido ao extenso período de revisão, estes pontos podem ser novamente alterados.

📌 Definições e fundamentos

Em sua versão atualizada, a resolução estabelece normas para o desenvolvimento, governança, auditoria, monitoramento e uso responsável de soluções com IA no âmbito do Poder Judiciário. A resolução apresenta fundamentos para a realização dessas atividades, incluindo o respeito aos direitos fundamentais e valores democráticos, o estímulo à inovação no setor público e a centralidade da pessoa humana, entre outros. O texto define conceitos como “sistemas de IA” e “ciclo de vida”, alinhando-se parcialmente aos conceitos do Projeto de Lei n. 2.338/2023 (“PL de IA”). Além disso, estabelece os papéis dos desenvolvedores de IA, usuários (internos e externos) e distribuidores de IA.

 📌 Riscos

A regulamentação define que os tribunais deverão avaliar e categorias as tecnologias de IA em:

✅ Baixo risco – Por exemplo, sistemas usados para apoio administrativo, análise de padrões processuais ou auxílio à magistratura.

⚠️ Alto risco – Por exemplo, tecnologias que impactam diretamente decisões judiciais, como valoração de provas e reconhecimento biométrico.

🚫 Proibições expressas (exemplos):

• Uso de IA para prever crimes com base em perfis comportamentais.
• Reconhecimento biométrico de emoções.
• Sistemas que impossibilitem a contestação de resultados.

Vale notar que as obrigações também são categorizadas de acordo com os riscos definidos. Ou seja, quanto maior o risco, mais rigorosas as obrigações.

 📌 Limites para contratação de IA

A resolução traz regras que precisam ser consideradas ao utilizar soluções de IA de terceiros. Por exemplo:

✔️ IA deve ser um apoio à decisão e não um substituto do magistrado.

✔️ Tribunais deverão capacitar servidores e magistrados antes do uso da tecnologia.

✔️ É proibido o uso de IA generativa externa ou privada para processar, analisar, gerar conteúdo ou auxiliar decisões com base em documentos ou dados sigilosos do Judiciário (como processos em segredo de justiça), exceto se as informações forem previamente anonimizadas ou se houver mecanismos técnicos e procedimentais que garantam a proteção e segurança dos dados e das pessoas envolvidas.

 📌 Possibilidade de desenvolvimento próprio

Os tribunais poderão desenvolver suas próprias soluções de IA, desde que respeitem padrões de governança, diversidade e representatividade nas equipes.

 📌 A plataforma Sinapses:

O CNJ elegeu a plataforma Sinapses, em que os tribunais deverão registrar todas as soluções de IA utilizadas. Esse sistema permitirá fiscalização, auditoria e compartilhamento de boas práticas.

Além disso, foram incluídas outras medidas que dizem respeito à governança, transparência e auditorias:

✔️ Criação do Comitê Nacional de Inteligência Artificial do Judiciário.
✔️ Auditorias e monitoramento contínuos para garantir conformidade.

✔️ Princípios de privacy by design (proteção de dados desde a concepção) e privacy by default (proteção por padrão) são obrigatórios.

✔️ Soluções classificadas como alto risco passarão por auditorias frequentes.
✔️ Qualquer falha deverá ser corrigida com agilidade ou resultará na suspensão da ferramenta.

✔️ Servidores e magistrados serão frequentemente treinados para usar as ferramentas.

🔍 Próximos passos:
Os tribunais terão 12 meses para se adequar às novas regras. O CNJ acompanhará a implementação e poderá realizar ajustes conforme necessário.

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 A nova versão do PL possui mudanças em relação ao texto anterior, conforme destacado a seguir. O texto será novamente votado na Câmara dos Deputados.   

• Necessidade de avaliação preliminar:  a avaliação preliminar de sistema de IA (na qual o agente realiza uma autoavaliação para determinar o nível de risco) tornou-se opcional antes do lançamento no mercado, permanecendo obrigatória apenas para sistemas generativos e de propósito geral. No entanto, realizar a autoavaliação pode beneficiar a empresa caso ela enfrente futuras sanções administrativas relacionadas à IA. 

• Direitos autorais: os desenvolvedores de IA deverão divulgar os conteúdos protegidos por direitos autorais utilizados no desenvolvimento de seus sistemas. Além disso, o treinamento de sistemas de IA com obras protegidas por direitos autorais requer autorização prévia. E, quando obras forem utilizadas, o titular do conteúdo deverá ser remunerado. Ele também tem o direito de solicitar “opt-out”, impedindo que sua obra seja utilizada para treinamento de determinada base de IA. 

• Risco excessivo: certos sistemas de IA são expressamente proibidos, como aqueles que empregam técnicas subliminares ou exploram vulnerabilidades de pessoas e grupos para induzir comportamentos prejudiciais à saúde e à segurança. O uso de câmeras para identificação de pessoas em tempo real em espaços públicos também é considerado de risco excessivo, sendo permitido somente em situações específicas. 

• Alto risco: o texto apresenta uma lista não taxativa de IAs classificadas como de alto risco, às quais se aplica a maioria das obrigações previstas no PL. Entre os exemplos estão: veículos autônomos, seleção de estudantes para acesso à educação e progressão acadêmica, tomada de decisões sobre recrutamento, avaliação, promoção e demissão de trabalhadores, diagnósticos médicos e reconhecimento de emoções por identificação biométrica.  

• Avaliação de impacto algorítmico: para sistemas de IA considerados de alto risco, será exigida uma avaliação que analise diversos aspectos, como os riscos aos direitos fundamentais, as medidas de transparência e mitigação, entre outros fatores. Os resultados dessas avaliações serão armazenados em um banco de dados público sob a gestão da autoridade competente. 

• Identificador: conteúdos sintéticos — incluindo textos, imagens, vídeos e áudios gerados ou alterados por IA — deverão apresentar um identificador, passível de ser disponibilizado como metadados, a fim de permitir a verificação de sua autenticidade e origem. Os critérios para identificação e rotulagem desses materiais será objeto de regulamentação.  

• Responsabilidade: a responsabilidade civil por danos causados por IA será regida pelo Código Civil ou pelo Código de Defesa do Consumidor, dependendo do caso. As penalidades incluem multa de até R$ 50 milhões ou 2% do faturamento bruto do grupo ou conglomerado por infração. 

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A Tomada de Subsídios é uma iniciativa da Coordenação-Geral de Normatização (CGN) da ANPD e contempla um total de 15 questões, organizadas em 4 blocos temáticos distintos:

• Princípios da LGPD;
• Hipóteses Legais;
• Direitos dos Titulares;
• Boas Práticas e Governança.

A partir da Tomada de Subsídios, a ANPD busca traçar um panorama das práticas adotadas pelos agentes de tratamento, de modo a orientar sua atividade regulatória de forma a equilibrar a livre iniciativa e o desenvolvimento tecnológico com a proteção dos direitos do titular de dados.

Segundo a CGN, a Tomada de Subsídios é a oportunidade de reunir contribuições de diferentes atores, como especialistas, empresas privadas e órgãos governamentais, que podem ajudar a construir um projeto regulatório nacional eficiente e atualizado.

Por fim, as informações coletadas por meio da Tomada de Subsídios também poderão auxiliar a ANPD na identificação de problemáticas relacionadas ao uso de Inteligência Artificial, como situações de viés algorítmico, opacidade de sistemas e limitações no atendimento de direitos dos titulares.

Você pode participar da Tomada de Subsídios por meio da plataforma Participa+Brasil ou entrar em contato com nossa equipe se desejar fornecer alguma contribuição.

Access the english version by clicking here.

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A IA impacta de maneira significativa o campo da PI. A seguir, exploramos como esses tópicos se relacionam e destacamos algumas medidas que as empresas que utilizam ou fornecem IA podem adotar para superar os eventuais desafios nesse âmbito. 

/ O que é propriedade intelectual? 

A propriedade intelectual é um ramo do direito que tutela ‘bens imateriais’, e é um gênero que abrange duas espécies: o direito autoral e a propriedade industrial.  

A propriedade industrial abrange as marcas (sinais visualmente distintivos, usados para identificar empresas e produtos), patentes (invenções), modelos de utilidade, desenho industrial, indicações geográficas e a repressão à concorrência desleal.  

Já o direito autoral oferece proteção às obras intelectuais nos campos literário e artístico. Vale lembrar que também os programas de computador são protegidos pelo direito autoral. O direito autoral abrange os direitos patrimoniais (de explorar as obras economicamente) e morais (pelo qual a obra sempre deverá ser creditada ao autor).  

/ Como isso se relaciona com IA? 

Existem vários pontos de interação entre os temas. A seguir, vamos explorar alguns desses cenários.

_Treinamento de IA 

O treinamento de IA envolve o uso de grandes bases de dados para ensinar algoritmos a reconhecer padrões, tomar decisões e realizar tarefas complexas. Essas bases de dados podem conter materiais livremente disponíveis na internet, e que ao mesmo tempo são obras protegidas por PI, como livros, músicas e filmes. O uso de material protegido para treinamento de IA levanta questões legais. 

Isso porque, a quantidade massiva de conteúdo necessário para treinar uma IA torna difícil, do ponto de vista técnico e financeiro, obter licenças para todo o material utilizado. Algumas empresas tentam contornar isso treinando suas IAs exclusivamente com bases de dados licenciadas, o que pode ser um diferencial no mercado, embora nem sempre seja viável para todas as empresas. 

Diferentes países possuem abordagens variadas sobre o uso de material protegido para treinamento de IA. Nos EUA, há debates sobre a aplicabilidade do “fair use” (uso justo) para a inclusão de obras autorais em bases de dados de IA. No Japão, a legislação permite a inclusão de obras autorais em bases de dados com menos restrições, visando fomentar o desenvolvimento tecnológico. 

_Input 

Os termos de uso das empresas que fornecem IA geralmente estabelecem diretrizes sobre como os sistemas devem ser utilizados, especialmente em relação à PI. Algumas restrições comuns incluem: 

• Comandos proibidos: usuários não devem inserir comandos que façam a IA violar a PI de terceiros, como continuar a escrita de uma obra protegida ou criar um logo semelhante a uma marca registrada. Isso ajuda a proteger tanto a empresa desenvolvedora da IA quanto os usuários de possíveis implicações legais. 
• Responsabilidade: empresas de IA frequentemente isentam-se de responsabilidade por violações de PI causadas por usuários que utilizam seus sistemas de maneira inadequada. Isso enfatiza a importância de os usuários compreenderem e seguirem as regras estabelecidas nos termos de uso. 

_Output 

A questão de quem detém a PI do output gerado por IA é complexa e ainda não totalmente resolvida. Algumas possibilidades incluem: (a) Empresa desenvolvedora: a empresa que desenvolve a IA ser considerada a detentora da PI do output gerado; (b) Empresa operadora: a empresa que opera a IA reivindicar a titularidade PI do output; (c) Usuário final: o usuário que interage com a IA e gera o output ser considerado como o titular da PI; (d) Domínio público: alguns argumentam que, devido à falta de “criação do espírito” humana, o output gerado por IA não é protegido por direitos autorais e, portanto, pertence ao domínio público, não existindo regras sobre sua utilização.  

Essas possibilidades variam conforme a legislação aplicável. Na prática, muitas vezes os contratos estipulam que a PI do output gerado pertence à empresa operadora, mas essa titularidade pode ser contestada no futuro, a depender tanto da regulação a ser aprovada quanto de entendimentos jurisprudenciais. 

Em conclusão, a interação entre IA e PI apresenta desafios significativos e contínuos. É vital acompanhar as mudanças legislativas e as decisões judiciais que possam impactar o tema, uma vez que as referências sobre isso no Brasil ainda são escassas. 

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