Regulação de IA

PL 2.338: o que muda para as empresas quando a lei de IA for aprovada

27 de outubro de 20267 min de leitura
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Clóvis Barreto Jr.

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PL 2.338: o que muda para as empresas quando a lei de IA for aprovada

O PL 2.338/2023, marco legal da IA, aguarda votação na Câmara. Entenda o que muda para empresas: classificação de risco, obrigações e como se preparar.

TL;DR — O PL 2.338/2023, o marco legal da inteligência artificial no Brasil, foi aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e aguarda parecer do relator na Comissão Especial da Câmara. Nenhuma obrigação dele é exigível hoje. Quando aprovado, o texto adota abordagem baseada em risco: sistemas de risco excessivo são vetados, sistemas de alto risco ganham obrigações de governança, avaliação de impacto e transparência, e os demais seguem regime leve. Empresas que já operam inventário de IA, classificação de risco e governança documentada chegarão à lei com a estrutura pronta.

Toda semana um executivo pergunta se a “lei de IA” já vale. Não vale. E essa precisão importa: tratar o PL 2.338 como lei em vigor gera gasto errado, e tratá-lo como assunto distante gera atraso. A posição correta é a terceira via: entender o que o texto exige, mapear o que a empresa já tem e construir agora a estrutura que a lei vai pedir.

Este artigo resume onde está a tramitação, o que o texto estabelece, quais obrigações recaem sobre empresas e o que fazer antes da aprovação.

Onde está a tramitação do PL 2.338 hoje?

O PL 2.338/2023 foi apresentado no Senado, relatado pela Comissão Temporária Interna sobre Inteligência Artificial e aprovado pelo plenário do Senado em dezembro de 2024. Em março de 2025, foi remetido à Câmara dos Deputados, onde aguarda parecer do relator na Comissão Especial criada para analisá-lo.

O texto ainda pode mudar. A Câmara pode alterar dispositivos, e nesse caso o projeto retorna ao Senado. Depois da aprovação final, há sanção presidencial e, normalmente, um prazo de vacatio legis, o intervalo entre a publicação e a entrada em vigor, que nos textos em discussão tem sido pensado em meses, não dias.

A conclusão prática: há tempo para se preparar, mas o conteúdo da preparação já é conhecido, porque a arquitetura do texto, baseada em risco, é estável há várias versões.

O que o PL 2.338 estabelece?

O projeto organiza a regulação de IA no Brasil em torno de quatro pilares: direitos dos afetados, classificação de risco dos sistemas, obrigações dos agentes da cadeia e governança pública, com autoridade competente e sandbox regulatório.

Do lado dos direitos, o texto garante às pessoas afetadas por sistemas de IA informação sobre a interação, explicação de decisões relevantes e possibilidade de contestação e revisão humana, em diálogo direto com o artigo 20 da LGPD.

Do lado da governança, o projeto prevê coordenação nacional, participação de órgãos setoriais e mecanismos de supervisão. Para a empresa, o ponto central não é quem fiscaliza, e sim o que precisa existir dentro de casa quando a fiscalização chegar: inventário, avaliação de impacto, documentação e responsáveis nomeados.

Fachada de prédio institucional modernista em concreto sob luz do fim de tarde
A arquitetura da lei é baseada em risco: quanto maior o impacto, maior a obrigação.

Como funciona a classificação de risco?

O núcleo do PL 2.338 é a classificação dos sistemas de IA por nível de risco, inspirada no AI Act europeu. A lógica é proporcional: sistemas de baixo impacto seguem regime leve, e sistemas que afetam direitos fundamentais ou decisões críticas recebem obrigações pesadas.

CategoriaO que éExemplos típicosRegime
Risco excessivoSistemas que violam direitos fundamentaisManipulação subliminar, pontuação social generalizada, reconhecimento facial em massa sem salvaguardasVedados
Alto riscoDecisões com impacto relevante sobre pessoasCrédito, recrutamento, saúde, educação, serviços essenciais, aplicação da leiObrigações completas de governança, avaliação de impacto, transparência e supervisão humana
Risco limitadoInteração ou geração de conteúdoChatbots, sistemas generativosDeveres de transparência e informação
Risco mínimoDemais usosAutomação interna sem impacto sobre pessoasRegime leve, sem obrigações específicas

A pergunta que a empresa precisa responder para cada sistema é: “esse sistema influencia decisão que afeta a vida de alguém?” Se sim, provavelmente estará na faixa de alto risco, com obrigações de documentação, avaliação de impacto prévia, registro de funcionamento, supervisão humana e informação aos afetados.

Quais obrigações caem sobre as empresas?

Para sistemas de alto risco, o texto em tramitação exige um pacote de governança que se resume nos pontos abaixo.

  1. Avaliação de impacto algorítmico prévia, documentada, antes da implantação e revisada periodicamente.
  2. Governança interna, com papéis e responsabilidades definidos, processos de gestão de risco e registro de decisões.
  3. Documentação técnica e registros de operação, que permitam reconstruir o comportamento do sistema.
  4. Transparência com os afetados, incluindo informação sobre o uso de IA e explicação de decisões relevantes.
  5. Supervisão humana proporcional ao risco, com capacidade real de intervenção.
  6. Gestão de incidentes, com comunicação à autoridade e aos afetados em casos graves.
  7. Testes e monitoramento contínuos, incluindo avaliação de viés e de desempenho.

Note que nenhum desses itens é exotérico. É o mesmo repertório de quem já opera LGPD com seriedade ou um sistema de gestão como a ISO/IEC 42001. A lei não inventa governança; ela a torna obrigatória para quem opera sistemas de alto risco.

O que muda para quem usa IA de terceiros?

O projeto distribui obrigações pela cadeia: desenvolvedor, fornecedor, operador e usuário profissional têm papéis distintos. Para a empresa que compra IA pronta, o ponto crítico é que usar sistema de terceiro não elimina responsabilidade.

Se a sua empresa opera um sistema de IA para decidir sobre clientes, colaboradores ou fornecedores, ela responde pelo uso, ainda que o modelo seja de um fornecedor global. Isso muda a negociação contratual: é preciso exigir do fornecedor documentação, evidência de avaliação, informação sobre dados de treinamento e cooperação em incidentes, como detalhamos no artigo sobre contrato com fornecedor de IA.

A diligência prévia vira obrigação prática: antes de contratar, pergunte por escrito qual o modelo-base, quem são os subprocessadores, o que acontece com os dados enviados e quais evidências de avaliação existem. Fornecedor que não responde não terá o registro no dia em que ele for necessário.

Mãos marcando cláusulas de contrato com marca-texto dourado
Usar IA de terceiro não elimina responsabilidade: o contrato precisa carregar as obrigações.

O que fazer agora, antes da lei?

A preparação que vale independentemente do texto final segue cinco passos, todos já exigidos por outras normas e boas práticas.

  1. Inventário de sistemas de IA. Levante todos os sistemas em uso, inclusive os não homologados, com finalidade, dados e fornecedores. É a mesma base exigida para tratar shadow AI.
  2. Classificação preliminar de risco. Para cada sistema do inventário, responda se ele influencia decisões sobre pessoas. Os que influenciam são candidatos a alto risco.
  3. Avaliação de impacto documentada. Comece pelos sistemas candidatos a alto risco, com método escrito e registro.
  4. Governança e papéis. Nomeie responsáveis, defina fluxo de escalonamento e formalize a política de uso de IA.
  5. Contratos com fornecedores. Revise os contratos de IA existentes para incluir documentação, evidências e cooperação em incidentes.

Quem executa esses cinco passos não está apostando em um texto legislativo: está construindo a estrutura que LGPD, ISO 42001 e o futuro marco legal convergem em exigir.

Perguntas frequentes sobre o PL 2.338

A lei de IA já está em vigor no Brasil?

Não. O PL 2.338/2023 foi aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e aguarda parecer do relator na Comissão Especial da Câmara. O texto ainda pode mudar, e após a aprovação haverá prazo de vacatio legis. Nenhuma obrigação do projeto é exigível hoje.

Minha empresa usa só ChatGPT e ferramentas prontas. A lei se aplica?

Depende do uso. A regra central é o impacto: se a ferramenta apoia decisões sobre crédito, contratação, saúde ou serviços essenciais, o uso tende a ser classificado como alto risco, ainda que o sistema seja de terceiro. Usar IA pronta não elimina a responsabilidade de quem opera.

Quais são as multas previstas?

O texto em tramitação prevê sanções administrativas proporcionais à gravidade, com multas que podem alcançar percentuais do faturamento, além de obrigações de cessação e reparação. Os valores exatos podem mudar na Câmara, mas a lógica de proporcionalidade ao porte e à gravidade é estável.

O PL 2.338 substitui a LGPD?

Não. As normas se somam. A LGPD regula o tratamento de dados pessoais, inclusive por sistemas de IA, e já é exigível hoje. O marco legal de IA adiciona obrigações sobre o sistema em si: classificação de risco, avaliação de impacto, documentação e supervisão humana.

Vale esperar o texto final para começar?

Não. A arquitetura baseada em risco é estável há várias versões, e as obrigações centrais, inventário, avaliação de impacto, governança e documentação, já são boa prática exigida por clientes e pela LGPD. Quem esperar o texto final fará tudo sob prazo definido por terceiro.

O ponto que decide o resultado

O PL 2.338 não deve ser tratado como ameaça nem como novidade distante. É a formalização de um padrão de governança que o mercado já cobra: saber quais sistemas de IA a empresa usa, quais riscos carregam e quem responde por eles.

A empresa que constrói essa estrutura agora transforma a lei, quando chegar, em mero exercício de registro. A que esperar vai descobrir que conformidade sob pressa custa o dobro.

Se a sua empresa precisa mapear a exposição ao marco legal de IA, converse com Clóvis Barreto Jr. pelo WhatsApp sobre um diagnóstico de prontidão regulatória.

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Foto de Clóvis Barreto Jr.

Quem escreveu este artigo

Clóvis Barreto Jr. — advogado (LL.M. FGV) e palestrante de IA

Advogado especializado em Direito e Inteligência Artificial. Escreve sobre regulação, governança e riscos jurídicos da IA a partir da prática com empresas, indústria e conselhos.

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