A velocidade com que a inteligência artificial penetrou nos ambientes contratuais e operacionais das empresas brasileiras não encontrou correspondência no ritmo da produção normativa. Esse descompasso não é uma curiosidade acadêmica, é um risco jurídico concreto, silencioso e crescente, que afeta desde startups de tecnologia até redes de franquias e grandes varejistas que incorporaram ferramentas de IA em seus processos de negociação, atendimento, precificação e gestão de fornecedores.
O uso corporativo de inteligência artificial, quando não estruturado juridicamente, cria zonas de responsabilidade difusa que tendem a se materializar em litígios, sanções regulatórias e perda de valor. Com efeito, a ausência de marco legal específico não é sinônimo de ausência de risco, ao contrário, é exatamente nesse vácuo que os passivos se formam com maior velocidade e menor previsibilidade.
Cumpre salientar que o Brasil ainda não possui uma lei específica de inteligência artificial em vigor. O Projeto de Lei 2.338/2023, em tramitação no Senado Federal, representa o avanço mais estruturado nessa direção, inspirado no AI Act europeu e organizado em torno de uma lógica de classificação de sistemas de IA por nível de risco. Mas sua aprovação, embora esperada, ainda não ocorreu, e o ambiente regulatório permanece fragmentado entre dispositivos da Lei Geral de Proteção de Dados (Lei 13.709/18), do Código de Defesa do Consumidor, do Código Civil e de resoluções setoriais emitidas por órgãos como o Banco Central, a ANPD e a ANTT.
Essa fragmentação tem uma consequência prática imediata, onde, as empresas que utilizam IA em suas operações contratuais ou de relacionamento com clientes e parceiros estão operando sobre um conjunto de normas que não foram desenhadas para esse contexto, e que serão aplicadas de forma analógica por juízes, árbitros e autoridades regulatórias quando os conflitos emergirem. A imprevisibilidade é estrutural. E imprevisibilidade jurídica, no ambiente empresarial, é um fator de desconto de valuation.
Para compreender onde o risco efetivamente reside, é preciso identificar os pontos de fricção entre o uso de IA e o ordenamento jurídico vigente. Três dimensões se destacam com particular relevância para empresas de médio e grande porte.
A primeira diz respeito à formação e interpretação de contratos mediados por inteligência artificial. Plataformas que utilizam modelos de linguagem para geração automática de minutas, cláusulas ou propostas comerciais criam uma zona de incerteza quanto à manifestação de vontade das partes. O artigo 104 do Código Civil exige, entre os requisitos de validade do negócio jurídico, agente capaz e vontade livre e consciente. Quando um sistema automatizado negocia ou redige cláusulas sem supervisão humana qualificada, abre-se espaço para questionamentos sobre vícios de consentimento, especialmente em relações assimétricas, como contratos de adesão no varejo ou acordos padronizados em redes de franquias.
A segunda dimensão envolve a responsabilidade civil por decisões tomadas ou influenciadas por sistemas de IA. Empresas que utilizam algoritmos para precificação dinâmica, concessão de crédito, triagem de fornecedores ou avaliação de desempenho de parceiros comerciais precisam compreender que essas decisões não são juridicamente neutras. O artigo 927 do Código Civil, combinado com a teoria do risco da atividade, oferece fundamento para responsabilização objetiva quando o dano decorre de atividade naturalmente perigosa ou de risco elevado. Há precedentes internacionais, e sinalizações doutrinárias brasileiras, no sentido de que o uso empresarial de IA de alto impacto pode ser enquadrado nessa categoria.
A terceira dimensão, talvez a mais urgente do ponto de vista regulatório imediato, é a interface entre inteligência artificial e a LGPD. Sistemas de IA alimentados por dados pessoais de clientes, colaboradores ou parceiros precisam de base legal adequada para tratamento, mecanismos de explicabilidade das decisões automatizadas, conforme o artigo 20 da LGPD, e, em muitos casos, Relatório de Impacto à Proteção de Dados Pessoais (RIPD). A ANPD tem sinalizado, em suas orientações mais recentes, atenção crescente ao tema de decisões automatizadas, e empresas que não estruturaram esse compliance específico estão expostas a sanções que podem chegar a dois por cento do faturamento, limitadas a cinquenta milhões de reais por infração.
Em redes de franquias, o risco assume uma dimensão adicional. A Lei 13.966/19, impõe à franqueadora obrigações de transparência e disclosure que incluem aspectos tecnológicos relevantes. Quando uma franqueadora incorpora sistemas de IA em processos de suporte, gestão de metas, monitoramento de franqueados ou padronização de atendimento, sem informar adequadamente esses mecanismos na Circular de Oferta de Franquia, cria-se uma assimetria informacional com potencial litigioso expressivo. Franqueados que se sintam prejudicados por decisões algorítmicas, como metas geradas por modelo preditivo ou recomendações de encerramento de unidade baseadas em IA, têm base para questionar a relação contratual com fundamento em erro, dolo ou lesão.
No varejo, a utilização de IA para precificação dinâmica já começa a atrair atenção do CADE. A prática de ajuste automatizado de preços, quando realizada por múltiplos players que utilizam os mesmos modelos ou dados de mercado, pode configurar o que a doutrina antitruste internacional denomina de colusão algorítmica, uma forma de coordenação de preços que ocorre sem comunicação direta entre concorrentes, mas produz os mesmos efeitos anticoncorrenciais. O CADE ainda não emitiu orientação definitiva sobre o tema, mas sua área técnica já sinaliza monitoramento ativo, e o histórico da autarquia indica que a atuação tende a ser mais rígida do que o mercado antecipa.
A ausência de lei específica não autoriza inércia. Ao contrário, é precisamente nesse momento de lacuna regulatória que as empresas com visão estratégica devem estruturar sua governança de IA, porque fazê-lo agora significa construir vantagem competitiva, reduzir exposição e se posicionar melhor para o inevitável endurecimento normativo que virá.
O ponto de partida é o mapeamento dos sistemas de IA em uso, uma tarefa que muitas empresas ainda não realizaram de forma sistemática. É comum que ferramentas de IA estejam incorporadas em softwares de gestão, plataformas de CRM, sistemas de atendimento e contratos de licenciamento de tecnologia sem que o departamento jurídico tenha clareza sobre como esses sistemas funcionam, quais dados alimentam e quais decisões influenciam. Sem esse mapeamento, é impossível dimensionar a exposição.
A partir do inventário, é necessário estruturar camadas de proteção contratual. Contratos com fornecedores de tecnologia precisam conter cláusulas de transparência algorítmica, responsabilidade por falhas do sistema, portabilidade de dados e conformidade com a LGPD. Contratos com clientes e parceiros comerciais que envolvam decisões automatizadas devem prever mecanismos de revisão humana e vias de contestação, em linha com o que o artigo 20 da LGPD já exige e com o que o PL 2.338/2023 deve expandir.
Igualmente essencial é a estruturação de uma política interna de uso de IA, que defina quais aplicações são permitidas, quais exigem supervisão humana obrigatória, quais dados podem alimentar modelos e quais decisões nunca devem ser delegadas integralmente a sistemas automatizados. Essa política não é apenas um instrumento de compliance, é uma ferramenta de gestão de risco que protege a empresa em eventuais litígios e demonstra, perante reguladores, a adoção de boas práticas.
Para redes de franquias, especificamente, recomenda-se a revisão da Circular de Oferta de Franquia para incorporar descrição adequada dos sistemas tecnológicos e algorítmicos utilizados na gestão da rede, bem como a criação de protocolos claros sobre como decisões algorítmicas são comunicadas e contestadas pelos franqueados.
O AI Act europeu, em vigor desde 2024, já impõe às empresas que operam ou pretendem operar no mercado europeu um conjunto robusto de obrigações que inclui avaliações de conformidade, registros de sistemas de alto risco e proibições específicas para determinadas aplicações. A tendência de convergência regulatória global indica que o Brasil seguirá trajetória semelhante, provavelmente com adaptações ao contexto nacional. Empresas que iniciarem agora a estruturação de sua governança de IA estarão substancialmente mais preparadas para essa transição, e terão menor custo de adequação quando a norma vier.
Mas o argumento mais relevante não é apenas de compliance futuro. É de valor presente. Investidores institucionais, fundos de private equity e compradores estratégicos já incluem, em seus processos de due diligence, avaliação de riscos tecnológicos e regulatórios relacionados ao uso de IA. Uma empresa que não consegue demonstrar clareza sobre como utiliza inteligência artificial, quais dados processa e como gerencia os riscos associados está, concretamente, reduzindo seu próprio valuation.
O vazio regulatório não protege as empresas, ele apenas torna os riscos menos visíveis até que se materializem. E quando se materializam em litígios, sanções ou perdas reputacionais, o custo de remediar é invariavelmente maior do que o custo de estruturar. A inteligência artificial veio para ficar nos contratos e nas operações empresariais. A questão que cada empresa precisa responder é se chegará a esse futuro com uma estrutura jurídica adequada ou com um passivo acumulado que poderia ter sido evitado.