Inteligência artificial na fiscalização tributária brasileira: eficiência, riscos e desafios regulatórios

A expansão da inteligência artificial na administração tributária

A partir de 2025, a administração tributária brasileira acelerou a incorporação de sistemas de inteligência artificial em suas atividades-fim. A Receita Federal do Brasil desenvolveu plataforma inovadora capaz de ampliar a detecção de irregularidades tributárias na importação, identificando inconsistências em lançamentos contábeis ou divergências em valores declarados, permitindo correções antes de uma possível auditoria. O sistema também utiliza IA para gerar relatórios de auditoria mais rápidos, precisos e estratégicos, identificando padrões atípicos que passariam despercebidos na fiscalização tradicional.

Em abril de 2026, a Portaria CARF/MF nº 142/2026 estabeleceu diretrizes formais para o desenvolvimento e uso de soluções de inteligência artificial generativa no Conselho Administrativo de Recursos Fiscais. O CARF também anunciou a criação da IARA — Inteligência Artificial em Recursos Administrativos —, ferramenta voltada ao apoio dos conselheiros na elaboração de decisões, especialmente na busca de referências jurisprudenciais aplicáveis aos casos em julgamento. A decisão permanece humana, mas o ambiente de análise passou a ser mais estruturado, tecnológico e orientado por dados.

Reforma tributária e fiscalização algorítmica

A Emenda Constitucional 132/2023 introduziu reestruturação profunda no sistema tributário brasileiro, estabelecendo o IBS — Imposto sobre Bens e Serviços — e a CBS — Contribuição sobre Bens e Serviços, com o objetivo de simplificar a tributação sobre o consumo. Essa reforma exige integração massiva de dados fiscais, criando ambiente propício para a utilização de inteligência artificial na fiscalização tributária. A partir de 2026, as empresas precisam calcular e declarar simultaneamente tributos do sistema antigo — ICMS, ISS, PIS, Cofins — e do novo sistema — IBS e CBS — durante o período de transição, o que amplia a complexidade operacional e, consequentemente, a exposição a erros que podem ser identificados por sistemas algorítmicos.

A Portaria RFB nº 647/2026 sinaliza que o uso de inteligência artificial pelo Fisco brasileiro não é apenas escolha tecnológica, mas diretriz estratégica da administração. A norma indica que a fiscalização algorítmica veio para ficar e que as empresas precisam se preparar para um ambiente de compliance cada vez mais sofisticado e automatizado. A integração de dados fiscais em grande escala permite que sistemas de IA identifiquem padrões de comportamento que podem ser interpretados como inconsistências ou fraudes, com níveis de precisão impossíveis na fiscalização manual tradicional.

O conceito de fiscalização algorítmica e seus contornos

A fiscalização algorítmica refere-se à utilização de sistemas de inteligência artificial para automatizar total ou parcialmente processos de análise, seleção, auditoria e autuação fiscal. Diferentemente dos sistemas tradicionais de cruzamento de dados, que operam com regras pré-definidas e fixas, os sistemas de IA podem identificar padrões complexos, aprender com dados históricos e gerar hipóteses de irregularidade que não estavam previstas nas regras inicialmente programadas.

Essa capacidade adaptativa é simultaneamente a maior vantagem e o maior risco da fiscalização algorítmica. Vantagem, porque permite identificar fraudes sofisticadas que escapariam à fiscalização tradicional. Risco, porque a lógica de funcionamento dos modelos pode não ser transparentemente explicável, gerando autuações baseadas em critérios que nem o próprio fisco consegue detalhar de modo completo ao contribuinte.

Riscos jurídicos das autuações baseadas em algoritmos

O uso de inteligência artificial na fiscalização tributária levanta questões jurídicas complexas. Autuações baseadas em algoritmos podem colidir com princípios constitucionais como o devido processo legal, o contraditório e a ampla defesa. A decisão automatizada tende a ser menos transparente, e a explicação das razões que levaram à autuação nem sempre é clara ao contribuinte. O risco é a ocorrência de erros ou vieses nos modelos de IA, que podem gerar litígios de massa, questionando a validade das autuações e a responsabilidade do Fisco.

A jurisprudência recente do Superior Tribunal de Justiça tem abordado a questão da transparência na motivação dos atos administrativos. Em decisões como o REsp 1.907.044/GO, o tribunal enfatizou a necessidade de motivação clara e suficiente nos atos administrativos, o que inclui as autuações fiscais. A aplicação de IA na fiscalização deve respeitar esse entendimento, garantindo que os contribuintes possam compreender as razões pelas quais foram autuados e apresentar defesa com conhecimento efetivo dos fundamentos da acusação.

A questão da explicabilidade algorítmica

A explicabilidade dos modelos de inteligência artificial é um dos maiores desafios técnicos e jurídicos da fiscalização algorítmica. Modelos de aprendizado profundo, que são os mais eficazes na identificação de padrões complexos, frequentemente operam como caixas-pretas cujo funcionamento interno não pode ser plenamente traduzido em regras compreensíveis por humanos. Isso significa que, em muitos casos, nem os próprios técnicos que desenvolveram o sistema conseguem explicar, detalhadamente, por que o algoritmo identificou uma determinada operação como suspeita.

Esse problema tem implicações diretas sobre o direito do contribuinte à motivação adequada do ato administrativo. Se o fisco não consegue explicar, em termos comprehensíveis, quais foram os critérios e as circunstâncias que levaram à autuação, a defesa do contribuinte fica comprometida. O contraditório exige conhecimento efectivo dos fundamentos da acusação; se tais fundamentos são parcialmente inacessíveis, o contraditório se torna apenas formal, não material.

O impacto sobre as empresas e o contencioso tributário

A adoção de IA na fiscalização tem impacto direto sobre o compliance corporativo. Empresas precisam investir em sistemas internos de monitoramento fiscal, auditoria de dados e governança digital, sob pena de sofrer autuações potencialmente contestáveis. Por outro lado, a inteligência artificial pode reduzir custos do contencioso e acelerar a resolução de disputas, beneficiando contribuintes que mantêm regularidade fiscal e conseguem demonstrar, com organização e precisão, que suas operações estavam em conformidade com a legislação.

No CARF, a inteligência artificial está mudando a forma como as empresas devem encarar suas defesas tributárias. Não basta mais apresentar peças extensas, com fundamentação genérica ou precedentes antigos. Em ambiente no qual a própria administração tributária utiliza tecnologia para organizar informações, identificar padrões e qualificar a análise dos processos, a defesa empresarial também precisa evoluir. Processos administrativos exigem cada vez mais precisão técnica, documentação rastreável, memória de cálculo consistente, atualização jurisprudencial e conexão clara entre fatos, provas, norma aplicável e entendimento administrativo recente.

O alerta para processos em andamento

Para as empresas, o alerta é objetivo: processos administrativos tributários não devem ser conduzidos com estratégias antigas em ambiente que está se modernizando. Defesas protocoladas há anos, especialmente em discussões relevantes de PIS/COFINS, ICMS, IPI, créditos extemporâneos, benefícios fiscais, glosas e dedutibilidade de despesas, precisam ser reavaliadas à luz da jurisprudência atual e da qualidade das provas apresentadas. A atualização da estratégia processual deixa de ser apenas medida de cautela e passa a integrar a própria governança tributária da empresa.

Especialistas señalan que a boa defesa no novo contencioso tributário não será apenas aquela que argumenta bem juridicamente, mas aquela que consegue demonstrar, com organização e precisão, que a tese jurídica está sustentada por fatos, documentos, cálculos e precedentes efetivamente aplicáveis. Mais do que acompanhar a inovação, as empresas precisam se preparar proativamente para ela.

Regulamentação da inteligência artificial e o PL 2338/2023

O PL 2338/2023, em tramitação no Congresso Nacional, visa estabelecer normas gerais para o desenvolvimento, implementação e uso responsável de sistemas de inteligência artificial no Brasil. O projeto propõe regulação baseada em risco, semelhante ao modelo adotado pela União Europeia, e enfatiza a importância da transparência, responsabilidade e supervisão humana nos sistemas de IA. No contexto tributário, a regulamentação será essencial para equilibrar eficiência arrecadatória e proteção de direitos fundamentais, prevenindo abuses e insegurança jurídica.

Contudo, o PL 2338 não trata especificamente de matéria tributária, e sua seção sobre decisões automatizadas, embora relevante, não detalha obrigações específicas para o fisco. A regulamentação específica do uso de IA na fiscalização tributária tende a ficar a cargo de normas infralegais, como portarias da Receita Federal e instruções normativas da PGFN — Procuradoria-Geral da Fazenda Nacional. Isso gera um quadro normativo fragmentado, no qual princípios gerais do PL 2338 precisam ser adaptados ao contexto específico da administração tributária.

Transparência algorítmica como caminho para equilíbrio

Especialistas sugerem que três caminhos se destacam para equilibrar eficiência fiscal, segurança jurídica e inovação tecnológica. O primeiro é a transparência algorítmica, tornando públicos os critérios gerais utilizados nos modelos de decisão, garantindo que contribuintes compreendam as regras do jogo. O segundo é a orientação administrativa vinculante, com portarias e instruções normativas claras da Receita Federal e da PGFN para uniformizar a interpretação e reduzir margem de litígio. O terceiro é o controle judicial e revisão humana, assegurando que decisões automatizadas possam ser revisadas por analistas humanos, garantindo que erros ou vieses sejam corrigidos sem prejuízo ao contribuinte.

Contrapontos e limites da fiscalização algorítmica

É importante reconocer que a fiscalização algorítmica também apresenta limitações e riscos que não devem ser subestimados. Primeiro, os modelos de IA são treinados com dados históricos, o que significa que podem reproduzir vieses presentes nos dados passados. Se o fisco historicamente auditou com mais frequência determinados setores ou tipos de operação, o modelo pode aprender a associar esses padrões a maior probabilidade de irregularidade, mesmo quando não há fundamento substantivo para essa associação.

Segundo, a eficácia da fiscalização algorítmica depende da qualidade e da completude dos dados disponíveis. Empresas com estruturas mais complexas, operações em múltiplas jurisdições ou práticas contábeis menos padronizadas podem ser sistematicamente mais sinalizadas pelo sistema, não por maior probabilidade de irregularidade, mas por maior complexidade operacional que o modelo interpreta como fator de risco.

Terceiro, a dependência crescente de sistemas algorítmicos na fiscalização pode gerar redução de capacidade técnica dos analistas humanos ao longo do tempo. Se os servidores do fisco passam a depender fundamentalmente de recomendações algorítmicas para selecionar alvos de auditoria, seu próprio julgamento técnico pode atrofiar, criando vulnerabilidade no sistema a médio e longo prazo.

Cenários e implicações para os próximos anos

O cenário mais provável é de intensificação do uso de inteligência artificial na fiscalização tributária brasileira, com sistemas cada vez mais sofisticados e capazes de identificar padrões de irregularidade em grandes volumes de dados. Isso tende a aumentar a eficiência da arrecadação, mas também a elevar o contencioso administrativo, à medida que mais autuações são geradas e mais contribuintes contestam decisões algorítmicas.

O segundo cenário envolve a edição de normas específicas sobre transparência algorítmica na fiscalização, possibly através de instrução normativa da Receita Federal ou de resolução do CARF. Essas normas poderiam estabelecer requisitos mínimos de explicabilidade para autuações baseadas em sistemas de IA, garantindo aos contribuintes acesso aos critérios utilizados pelo algoritmo. A probabilidade desse cenário depende de articulação política e da disposição do Executivo em regulamentar o tema de modo detalhado.

O terceiro cenário, mais incerto, é a judicialização em massa de autuações baseadas em algoritmos, questionando sua validade à luz de princípios constitucionais de devido processo legal e ampla defesa. Se tribunais começarem a acolher questionamentos sobre a transparência das autuações algorítmicas, o efeito pode ser significativo sobre a capacidade arrecadatória do Estado e sobre o fluxo do contencioso tributário. Até o momento, essa judicialização massiva ainda não ocorreu de forma expressiva, mas especialistas consideram questão de tempo até que os tribunais enfrentem o tema com maior frequência e profundidade.

Este artigo foi elaborado com apoio de inteligência artificial generativa como ferramenta de assistência à redação. O conteúdo foi revisado e validado antes da publicação. As análises e opiniões expressas são de responsabilidade do autor e não constituem aconselhamento jurídico.