Inteligência artificial no Brasil: entre o otimismo econômico e os desafios regulatórios de 2026

O que aconteceu e por que importa

O Brasil chegou a um ponto de inflexão no debate sobre inteligência artificial. Enquanto o país ainda debate os contornos do Marco Legal da IA, o setor privado já adotou a tecnologia em escala expressiva. Pesquisa da PwC publicada em fevereiro de 2026 indica que 59% das empresas brasileiras já adotaram alguma forma de IA, um patamar acima da média global. Ao mesmo tempo, o PL 2.338/2023, que estabelece o marco regulatório para sistemas de IA no país, aguarda votação definitiva na Câmara dos Deputados após ser aprovado pelo Senado em dezembro de 2024. Esse atraso na aprovação final do texto alimenta incertezas jurídicas e regulatórias que afetam decisões de investimento.

A importância do momento decorre da convergência entre o potencial econômico da IA e a velocidade das transformações que a tecnologia impõe. Levantamento da PwC projetou que a adoção ampla de IA pode adicionar até 13 pontos percentuais ao PIB brasileiro até 2035, o que representa um incremento bilionário. Outro estudo, do jornal O Globo de junho de 2025, estimou que a IA pode agregar US$ 429 bilhões à economia brasileira em horizonte similar. Esses números explicam a pressão do setor empresarial por marcos regulatórios claros, ao mesmo tempo em que a sociedade civil exige salvaguardas para direitos fundamentais. O Brasil ocupa posição central nessa equação: é a maior economia da América Latina, tem um ecossistema de startups em expansão e abriga projetos bilionários de infraestrutura de data centers.

Contexto histórico e regulatório

A trajetória regulatória da IA no Brasil começou formalmente em 2023, quando o Senado aprovou o projeto de lei 2.338/2023, de autoria do presidente da Casa, Rodrigo Pacheco. O texto define inteligência artificial conforme os parâmetros da OCDE, estabelece princípios como transparência, não discriminação e responsabilização, e cria regras específicas para sistemas de alto risco. Após aprovação no Senado, o projeto foi remetido à Câmara dos Deputados em março de 2025, onde aguarda constituição de comissão especial e votação em Plenário. A previsão de votação foi adiada para 2026 em meio a impasses sobre dispositivo que previa afastamento de profissionais humanos em decisões automatizadas.

No âmbito do Poder Judiciário, a Resolução CNJ número 615/2025 estabeleceu normas para o desenvolvimento, governança, auditoria e uso responsável de soluções de IA pelo sistema judicial brasileiro, sinalizando que o regulador pretende avançar antes mesmo da conclusão do processo legislativo ordinário. O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial 2024-2028, por sua vez, traça diretrizes para aplicação de IA no serviço público e orienta a formação de competências digitais. Esse conjunto de iniciativas posiciona o Brasil entre os países da América Latina com agenda mais estruturada para a governança de IA, embora a efetividade dependa da aprovação e implementação dos marcos legais pendentes.

Dados, evidências e o que os números mostram

Os dados disponíveis confirmam tanto o otimismo quanto os desafios estruturais. O estudo da PwC demonstra que 87% dos executivos brasileiros acreditam que a IA impulsionará o crescimento de receitas nos próximos anos, índice superior à média internacional. A taxa de adoção corporativa de 59% posiciona o Brasil como líder regional em integração de IA ao setor privado. Outro dado relevante é que os investimentos em data centers no país alcançaram US$ 20 bilhões em novos projetos, atraindo capitais de fundos como BTG Pactual, Patria, Goldman Sachs e Actis, conforme reportado pelo Diário de Cuiabá em fevereiro de 2026. O mercado global de IA deve alcançar US$ 2,5 trilhões em gastos em 2026, quase o equivalente ao PIB brasileiro.

No entanto, a tradução dos investimentos em receita permanece desafiadora. Pesquisa da Kyndryl publicada em janeiro de 2026 indica que 50% dos projetos de IA no Brasil ficam estagnados após a fase de prova de conceito por limitações de infraestrutura. A escassez de profissionais qualificados é outro entrave: o país ainda não formou contingente suficiente de especialistas em aprendizado de máquina, engenharia de dados e ética computacional para sustentar a demanda crescente. O Observatório Softex, em relatório de abril de 2026, identificou que a inovação em IA no Brasil avança de forma descentralizada e heterogênea, concentrando-se em centros urbanos como São Paulo, Belo Horizonte e Recife, o que amplia desigualdades regionais no acesso à tecnologia.

Impactos práticos e consequências

Os impactos da IA se distribuem de forma desigual entre setores e grupos sociais. No agronegócio, a IA generativa já é aplicada em monitoramento de safras e otimização logística, com ganhos mensuráveis de produtividade. No setor financeiro, a tecnologia é utilizada em análise de crédito, detecção de fraudes e atendimento ao cliente, permitindo processos que antes exigiam equipes inteiras. Na saúde, algoritmos auxiliam diagnósticos por imagem e triagem de pacientes. Esses casos demonstram o potencial de eficiência, mas também levantam questões sobre a concentração de benefícios em grandes empresas que conseguem investir em tecnologia de ponta.

Os trabalhadores menos qualificados enfrentam risco desproporcional de deslocamento. Pesquisa da FGV, publicada em janeiro de 2026, estimou melhoria de 34% na produtividade de trabalhadores iniciantes e de baixa qualificação quando assistidos por IA, mas também identificou impacto negativo sobre funções administrativas rotineiras. A transição, portanto, não é neutra: exige políticas de requalificação e proteção social que o país ainda não estruturou de forma sistemática. O DIAP, em análise de março de 2026, alertou para o risco de as desigualdades estruturais do mercado de trabalho brasileiro serem amplificadas pela adoção acelerada de IA sem políticas complementares de inclusão.

Contrapontos, críticas e limites da análise

O setor empresarial, representado por entidades como a FecomercioSP e a Associação das Empresas de Tecnologia da Informação, critica o ritmo de aprovação do Marco Legal e defende regras que equilibrem proteção de direitos e incentivo à inovação. A entidade pediu, em março de 2026, mais equilíbrio entre salvaguarda de direitos e estímulo à inovação, além de critérios técnicos e isonomia na aplicação das normas. Do outro lado, organizações da sociedade civil como a Data Privacy Brasil Research e a Conectas alertam que a regulação em elaboração não é suficientemente robusta para proteger grupos vulneráveis contra vieses algorítmicos e decisões automatizadas que afetam direitos fundamentais. O Instituto Brasileiro de Defesa do Consumidor igualmente questionou a ausência de mecanismos de responsabilização para sistemas de IA utilizados em decisões de crédito e consumo.

Há também perspectiva técnica divergente sobre os números de impacto econômico. Enquanto estudos de consultorias internacionais projetam ganhos bilionários, economistas do setor público questionam a metodologia e alertam que projeções de longo prazo para tecnologias emergentes tendem a superestimar efeitos no curto prazo. A própria PwC reconhece que seus cenários dependem de implementação bem-sucedida de infraestrutura, qualificação de mão de obra e estabilidade regulatória, condições que não estão garantidas no caso brasileiro. O risco de superestimação é particularmente relevante quando se trata de avaliar o impacto em economias emergentes, onde a adoção depende de fatores estruturais que vão além da disponibilidade tecnológica.

Cenários e síntese

O cenário mais provável para os próximos 12 a 18 meses é a aprovação parcial do Marco Legal da IA com modificações significativas em relação ao texto aprovado pelo Senado, dada a composição atual da Câmara e a pressão de grupos com interesses divergentes. Nesse cenário, o Brasil caminharia para uma regulação de risco baseada em categorias, inspirado no modelo europeu, mas com calibragem mais flexível para não comprometer a competitividade do setor de tecnologia nacional. Data centers continuariam em expansão puxada por investimentos privados, enquanto a adoção corporativa de IA aceleraria em setores como financeiro, agronegócio e logística, mas permaneceria lenta na administração pública por limitações orçamentárias e de gestão.

O cenário alternativo, menos provável mas não descartável, envolve a não aprovação do marco regulatório em 2026, o que manteria um vazio jurídico que beneficia players com poder de mercado para estabelecer padrões de facto, mas expõe consumidores e trabalhadores a riscos de decisões algorítmicas sem responsabilização. A síntese recomendável é que o debate sobre IA no Brasil não pode ser reduzido à disputa entre otimismo econômico e cautela regulatória. O país precisa de marcos regulatórios que protejam direitos fundamentais sem sufocar inovação, infraestrutura que sustente investimentos de longo prazo, e políticas ativas de formação profissional para que os ganhos projetados pela IA não se concentrem nas mãos de poucos.

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.