Com o PL 2.338 em tramitação na Câmara, organizações já se movimentam para mapear sistemas de IA, classificar riscos e preparar controles de transparência, segurança e responsabilidade.
O Marco Legal da Inteligência Artificial entrou em 2026 como um dos temas regulatórios mais relevantes para empresas que usam tecnologia para automatizar atendimento, marketing, crédito, RH, monitoramento e decisões operacionais. Depois de avançar no Senado, o projeto segue em tramitação na Câmara dos Deputados e deve voltar ao centro da agenda legislativa neste início de ano.
Na prática, a mensagem para o mercado é clara: a fase de experimentação acelerada dá lugar a um ciclo de maturidade, em que o diferencial competitivo passa a ser menos “quem usa IA” e mais “quem usa com governança, rastreabilidade e controle”. Isso vale tanto para quem desenvolve quanto para quem contrata soluções prontas.
O que muda no jogo com a regulação
O texto em discussão consolida uma lógica que já aparece nas principais referências internacionais: sistemas de IA não são tratados como todos iguais. A tendência é que a regulação se organize por níveis de risco, com exigências mais fortes para aplicações que impactam direitos, segurança e oportunidades das pessoas.
Para o setor produtivo, isso reposiciona a IA como um tema que deixa de ser apenas tecnologia e vira também gestão corporativa, auditoria, jurídico e compliance. Em outras palavras, a empresa que não souber explicar como um sistema decide, quais dados usa, quais riscos mitiga e como responde a falhas tende a enfrentar barreiras crescentes em contratos, parcerias, setor público e setores regulados.
Por que 2026 é o ano da preparação
Mesmo sem a lei em vigor, 2026 tende a ser o período em que empresas estruturam o que faltou na corrida inicial de adoção: inventário de sistemas, políticas internas, critérios de compra, padronização de documentação e mecanismos de supervisão humana.
A pressão não vem apenas do Congresso. Ela surge também do mercado. Clientes corporativos começam a exigir cláusulas de responsabilidade, segurança, testes, auditoria e resposta a incidentes. Plataformas e fornecedores passam a oferecer trilhas de conformidade. E setores como financeiro, saúde, educação e recursos humanos avançam mais rápido em controles por lidarem com riscos maiores.
Impactos diretos para empresas e fornecedores
Para empresas usuárias, o efeito prático é a necessidade de tratar IA como um ativo crítico, com ciclo de vida, dono responsável e métricas de risco. Para fornecedores, o impacto é a elevação do padrão mínimo de entrega: não basta performance, será preciso evidenciar governança, explicabilidade quando aplicável, segurança, qualidade de dados e monitoramento contínuo.
Além disso, cresce a atenção a três pontos sensíveis.
O primeiro é transparência. O usuário, o cliente e o parceiro querem saber quando há IA na operação e quais limites existem.
O segundo é segurança e dados. A empresa precisa reduzir exposição de informações sensíveis, controlar integrações e evitar uso informal sem política.
O terceiro é responsabilidade por danos e falhas. Sistemas com impacto real exigem documentação, validações e protocolos de resposta.
Como se preparar agora, sem esperar a lei
A melhor estratégia é construir um plano de governança escalável, que funcione mesmo se detalhes do texto mudarem. Um roteiro objetivo inclui:
- Inventariar onde a IA já é usada, inclusive ferramentas de produtividade e automações “de equipe”.
- Classificar por risco, começando por áreas sensíveis como crédito, RH, atendimento crítico, saúde, educação e setor público.
- Definir critérios de aquisição e uso, com regras para dados, logs, retenção e acesso.
- Exigir documentação de fornecedores, incluindo testes, limitações, monitoramento e plano de resposta a incidentes.
- Criar trilha de auditoria e supervisão humana para casos de decisão relevante.
- Treinar equipes para reduzir erros operacionais, vazamento de dados e uso fora de política.
O recado para o mercado
A regulação tende a acelerar a profissionalização. Empresas que estruturarem governança agora vão ganhar velocidade depois, com menos retrabalho, menos risco e maior capacidade de escalar IA com previsibilidade. Quem adiar a organização do tema corre o risco de transformar um ganho de produtividade em passivo operacional, jurídico e reputacional.
Da Redação do Portal Dedução