A regulação da inteligência artificial no Brasil avançou para uma nova etapa, onde o desafio é criar regras capazes de proteger direitos, dar segurança jurídica para empresas e governo e, ao mesmo tempo, acompanhar uma tecnologia que muda em ritmo acelerado. O tema foi discutido durante o Febraban Tech 2026, onde os palestrantes convergiram que o Brasil precisa de regras claras, mas não pode criar uma legislação tão rígida que acabe dificultando o desenvolvimento de novos usos da IA.

Lucas Costa dos Anjos, Superintendente de Inovação Tecnológica da ANPD, explicou que a entidade já lida com situações envolvendo sistemas de inteligência artificial que processam grandes volumes de dados pessoais. A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) possui dispositivos aplicáveis ao tema, mas diferentes regulamentações setoriais também podem alcançar o uso da tecnologia.

Para ele, um marco legal específico para IA pode aumentar a segurança jurídica para empresas e órgãos públicos. A principal preocupação, porém, está na proteção do titular dos dados e nos direitos que podem ser afetados pelo uso dessas ferramentas. O debate sobre a legislação brasileira de IA, segundo Anjos, já está bastante avançado e o país estaria próximo de uma etapa de implementação.

A relação entre IA, dados pessoais e segurança pública também exige atenção. Anjos lembrou que a LGPD tem aplicação subsidiária nessa área, incluindo situações que envolvem biometria. Um exemplo citado foi o uso de dados de crianças e bebês em estádios para apoiar medidas de segurança e prevenir conflitos entre torcedores. A discussão mostra como a aplicação da IA pode envolver diferentes interesses ao mesmo tempo: proteção de dados, segurança e prestação de serviços públicos.

Brasil pode exportar experiência regulatória

Outro ponto destacado por Anjos foi a posição do Brasil no cenário internacional de proteção de dados. O país conseguiu construir um ambiente regulatório que apresenta características próprias, mas mantém interoperabilidade com modelos adotados em outras regiões.

A comparação com Estados Unidos e União Europeia também apareceu no debate, mas enquanto a União Europeia trabalha com uma estrutura mais integrada de regras, os Estados Unidos possuem uma realidade mais fragmentada, com legislações diferentes entre estados. Para empresas que atuam em território americano, essa fragmentação pode aumentar a complexidade regulatória uma vez que precisam se adaptar a leis estaduais. Já a experiência brasileira com a LGPD ajudou a criar uma estrutura mais uniforme.

A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) também acompanha a evolução das discussões sobre proteção de dados e inteligência artificial e Anjos, da ANPD, destacou o interesse internacional em entender como o Brasil está construindo seu modelo de regulação. O país tem buscado adaptar conceitos internacionais à realidade local, sem simplesmente copiar normas estrangeiras, mas criar regras que funcionem para o mercado brasileiro e mantenham conexão com outros sistemas regulatórios.

Sandbox para testar regras

A ANPD aposta em uma estratégia mais experimental para construir a regulação, e desde 2023 a autoridade trabalha com sandbox regulatório, modelo que permite testar abordagens antes de transformá-las em regras mais amplas. Anjos apontou que o projeto entrou em uma fase final de testes e a iniciativa também contou com referências de experiências realizadas por outras autoridades reguladoras.

O risco de uma inteligência artificial precisa ser analisado de acordo com sua aplicação. Um mesmo tipo de tecnologia pode representar riscos muito diferentes dependendo de onde e como é utilizado. A transparência e a explicabilidade também precisam considerar quem utiliza o sistema, já que uma solução voltada para empresas pode exigir informações diferentes de uma ferramenta destinada diretamente ao consumidor. Encontrar esse equilíbrio é um dos principais desafios da implementação de medidas de transparência e explicabilidade.

O sandbox também funciona como um processo de aprendizado para o próprio regulador. A proposta, segundo Lucas, não é transferir para empresas a responsabilidade de criar a regulação, mas estabelecer um processo de experimentação e aprendizado de boa-fé. Os resultados da iniciativa devem ser publicados em breve e com isso outras organizações poderão utilizar as conclusões como referência para projetos semelhantes.

Bancos querem clareza para escalar IA

Para Cristina Pinna, Diretora de Tecnologia da Informação do Bradesco, a discussão é especialmente importante para o setor financeiro. Os bancos investem cada vez mais em tecnologia e precisam manter a confiança de clientes, investidores e analistas. Transparência, segurança e equidade foram apontadas como atributos essenciais para que novas tecnologias sejam adotadas em escala.

Cristina destacou que a inovação costuma avançar quando existe confiança e a regulação pode funcionar como uma base para a inovação. Por isso, quanto mais claras forem as regras, maior tende a ser a capacidade das empresas de investir e desenvolver novos casos de uso.

A executiva também defendeu o princípio da proporcionalidade. Nem toda aplicação de IA oferece o mesmo nível de risco e, portanto, não deveria estar sujeita aos mesmos controles. A gestão de risco precisa acompanhar o tipo de aplicação. Sistemas de maior impacto exigem controles específicos e monitoramento mais intenso. A lógica é tratar riscos diferentes de maneiras diferentes. A governança e os mecanismos de controle precisam considerar essa diferença.

Governança pode acelerar inovação

Cristina também questionou a ideia de que governança necessariamente representa uma trava para a inovação. No setor financeiro, a experiência com gestão de riscos, compliance, auditoria e controles pode ajudar a criar condições para que a IA seja implementada de maneira mais segura.

No Bradesco, essa lógica aparece na plataforma Bridge, que reúne componentes reutilizáveis por diferentes áreas do banco. A estrutura inclui conexão com dados, segurança, auditoria e camadas de governança. A proposta é permitir que diferentes áreas utilizem IA seguindo parâmetros comuns. Assim, os guardrails podem ser aplicados de maneira mais consistente. O banco também trabalha com um framework de governança de IA baseado em normas internas e nas discussões regulatórias. A ideia é que uma nova solução já seja desenvolvida com requisitos de governança desde o início.

A executiva também vê uma oportunidade estratégica para o Brasil. O sistema financeiro nacional possui experiência relevante em tecnologia e regulação e já criou soluções que ganharam escala internacional. O Pix foi citado como exemplo de inovação brasileira que se tornou referência global em pagamentos. Para Cristina, a experiência pode se repetir com a inteligência artificial caso o país consiga combinar inovação, segurança e eficiência.

O setor financeiro brasileiro também pode aproveitar experiências de outras regiões que já avançaram na regulamentação da IA. A comparação entre modelos pode ajudar a evitar erros e acelerar a construção de boas práticas. Ao mesmo tempo, uma convergência global das regras deve levar tempo, porque diferentes países podem criar exigências próprias, aumentando a complexidade para empresas que operam em vários mercados. Por isso Cristina defendeu a manutenção de uma governança robusta e a concentração de esforços nos casos de uso mais críticos.

IA já é usada na segurança pública

Na segurança pública, o debate ganha outras dimensões. Camila Pintarelli, Diretora do Fundo Nacional de Segurança Pública do Ministério da Justiça e Segurança Pública, lembrou que o reconhecimento facial costuma ser a aplicação mais associada à inteligência artificial nessa área, mas existem muitos outros usos.

A IA já pode apoiar perícias genéticas, análise de documentos em grandes volumes, gerenciamento de emergências e resposta a desastres. Em regiões de fronteira, sistemas tecnológicos podem ajudar a identificar locais e direcionar equipes. Na Amazônia, plataformas de monitoramento por satélite utilizam IA para identificar possíveis áreas de desmatamento, garimpo ilegal e plantações de drogas.

Para Camila, porém, o risco não está apenas na tecnologia utilizada. Existe também o risco de transformar uma probabilidade produzida por um sistema em uma certeza. Esse é um ponto especialmente sensível para a segurança pública, pois um sistema de IA pode apontar uma determinada possibilidade, mas a decisão sobre uma pessoa ou situação não pode ignorar as limitações da tecnologia.

Infraestrutura é outro desafio

Camila também apontou um problema menos discutido quando se fala em inteligência artificial na segurança pública: a infraestrutura necessária para operar sistemas avançados. Grandes modelos de IA demandam capacidade computacional, armazenamento e data centers. Essas estruturas têm custos elevados e também impactos ambientais.

Para a diretora, o Brasil precisa ampliar sua infraestrutura digital crítica se quiser utilizar tecnologias avançadas em áreas estratégicas. Isso inclui investimentos em data centers, hardware e capacidade computacional. O Fundo Nacional de Segurança Pública atua como mecanismo de indução de boas práticas nos estados e na União e parte desse esforço passa justamente pelo uso de tecnologia e inteligência artificial.

A construção de uma infraestrutura digital soberana também foi apontada como uma questão estratégica. A dependência de fornecedores externos de tecnologia e hardware pode limitar a capacidade do país de implementar determinadas soluções em larga escala.

Camila ainda chamou atenção para tecnologias de fronteira, que exigem uma discussão regulatória antecipada, mas sem tentar prever exatamente como a tecnologia será utilizada no futuro. A dificuldade está justamente em encontrar o ponto de equilíbrio. Uma regra excessivamente específica pode rapidamente ficar ultrapassada diante da evolução tecnológica.

Na avaliação de Camila, uma boa regulação não deve colocar inovação e proteção de direitos em lados opostos. O objetivo deve ser criar condições para que os dois avancem juntos. A inteligência artificial já faz parte da realidade, por isso, a regulação precisa estabelecer princípios capazes de orientar diferentes aplicações, em vez de tentar controlar cada inovação individualmente.