Brasil: como o PL de IA pode afetar empresas de SaaS e startups

Nota rápida: este texto é informativo e não substitui aconselhamento jurídico. O PL 2.338/2023 ainda está em debate na Câmara, então detalhes podem mudar.

Se você vende SaaS (B2B ou B2C) e usa IA em recomendação, automação, scoring, detecção, moderação, copilots/assistentes, triagem e priorização, o “PL de IA” no Brasil tende a virar um novo padrão de enterprise readiness: clientes vão pedir evidências (governança, impacto, logs, direitos do usuário) antes de fechar contratos e investidores vão incorporar isso em diligência.

Hoje, o núcleo do debate é o PL 2.338/2023, em análise por uma Comissão Especial na Câmara, com a proposição aguardando parecer do(a) relator(a).
Em paralelo, o Executivo apresentou o PL 6.237/2025, que cria o SIA (Sistema Nacional para Desenvolvimento, Regulação e Governança de IA), e está aguardando despacho na Câmara.

A seguir, o que isso muda no seu produto e operação, do jeito que um time de startup consegue aplicar.

Em que pé está a regulação (e por que você deve agir antes da lei)

PL 2.338/2023 (Marco Legal de IA)

• Está na Câmara desde março/2025 e tramita na Comissão Especial do PL 2338/23, atualmente com status “Aguardando Parecer do(a) Relator(a)”.

• O texto traz uma lógica de riscos (inclui “alto risco”), direitos das pessoas afetadas, governança e sanções.

PL 6.237/2025 (SIA – governança e coordenação regulatória)

• Propõe um “sistema” com CBIA (conselho estratégico), ANPD como autoridade designada e autoridades setoriais.

• A justificativa do governo é coordenar competências regulatórias/fiscalizatórias e harmonizar regras, inclusive com poder de auditoria e avaliação de risco em certos casos.

Tradução para SaaS: mesmo antes de virar lei, o mercado (principalmente enterprise) tende a exigir práticas de “IA responsável” como critério de compra. Quem se antecipa ganha deals e reduz retrabalho.

A mudança de mentalidade: IA deixa de ser “feature” e vira “sistema auditável”

O PL 2.338/2023 trata o tema com base em “alto risco” e cria obrigações de governança e direitos. Ele também prevê que a classificação e a lista de “alto risco” sejam reguladas no âmbito do SIA, com atuação coordenada (autoridade competente + autoridades setoriais).

Na prática, isso puxa 5 exigências para qualquer SaaS com IA relevante:

1. Rastreabilidade (o que o sistema fez, com quais dados, quando, e por qual versão)

2. Gestão de risco (antes de colocar em produção e durante o uso)

3. Transparência (o usuário/cliente precisa entender “onde tem IA” e quais limites)

4. Supervisão humana em sistemas de alto risco (para prevenir/minimizar danos)

5. Avaliação de impacto algorítmico quando o uso for alto risco

O que muda no produto (backlog real para PM/Eng)

“Alto risco” vira uma categoria de produto (não só jurídica)

O texto prevê supervisão humana em sistemas de IA de alto risco e obrigações de informação sobre o exercício de direitos.

O que isso vira no roadmap:

• Mapa de casos de uso (feature → decisão/impacto)

• Gatilhos de alto risco (ex.: “afeta acesso a benefício”, “gera efeito jurídico relevante”)

• UX de contestação/revisão (fluxo, SLA, logs associados)

• Métricas de segurança e qualidade (drift, bias signals, taxa de erro em casos críticos)

3.2) Direitos do usuário: “explicação” e contestação ganham processo

O texto menciona direito à explicação e prevê procedimento simplificado, considerando critérios como complexidade e o porte do agente, incluindo startups.

Como implementar sem travar a startup (versão pragmática):

• Explicação por camadas:

  • Camada 1 (usuário final): “por que você recebeu isso?” em linguagem simples

  • Camada 2 (cliente admin/CS): fatores, limites, fonte do dado

  • Camada 3 (auditoria interna): logs + versão do modelo + critérios + evidências

• Botão/fluxo “contestar decisão” para outputs sensíveis (mesmo que seja B2B)

Avaliação de Impacto Algorítmico (AIA) vira documento-chave

O texto estabelece que a avaliação de impacto algorítmico é obrigação do desenvolvedor ou aplicador quando o sistema/uso for de alto risco.
E prevê que autoridades setoriais podem receber e analisar essas avaliações.

O “MVP” de AIA para SaaS (o suficiente para passar em procurement):

• Finalidade + público afetado

• Dados usados (origem, qualidade, vieses conhecidos)

• Riscos previsíveis (erro, discriminação, segurança)

• Medidas de mitigação (guardrails, human-in-the-loop, thresholds, fallback)

• Testes e monitoramento (antes/depois de deploy)

• Plano de incidente (como agir se der ruim)

O que muda no negócio (GTM, contratos, parcerias, funding)

Vendas enterprise: a diligência vai ficar mais “técnica”

Espere perguntas como:

• Vocês têm inventário de IA por feature?

• Há AIA para casos de alto risco?

• Como funciona explicação/contestação?

• Quais logs guardam e por quanto tempo?

• Quem é responsável quando vocês usam modelo de terceiros?

Se você tiver isso pronto, encurta ciclo de venda e reduz “security/compliance review”.

Contratos e responsabilidade: mais cláusulas sobre IA

Mesmo antes de lei, clientes vão pedir:

• anexos de transparência (“onde existe IA”)

• limites de uso/escopo

• auditoria e evidências (principalmente em setores regulados)

• obrigações sobre incidentes e correções

Investimento e M&A

O texto prevê sanções relevantes (abaixo). Isso puxa diligência de risco:

• histórico de incidentes

• governança de dados e IA

• documentação e controles

Sanções: por que isso entra no risco financeiro da empresa

O texto prevê sanções administrativas como advertência, multa simples até R$ 50 milhões por infração (ou até 2% do faturamento bruto, no caso de pessoa jurídica, excluídos tributos), além de medidas como publicização, restrição em sandbox, suspensão do desenvolvimento/fornecimento/operação e proibição de tratamento de certas bases de dados.

Tradução startup: o maior risco nem sempre é “multa amanhã”; é:

• perder deals (falta de evidência)

• atraso de roadmap (retrabalho)

• risco reputacional em incidente

• custo de adequação sob pressão

Como se preparar em 30 dias (sem travar o crescimento)

Semana 1 — Inventário e classificação

• Liste todas as features com IA (incluindo automações “pequenas”)

• Para cada uma: finalidade, dados, fornecedor, output, usuário impactado

• Marque: “pode gerar efeito jurídico relevante?” / “pode impactar direitos?”

Semana 2 — Governança mínima e logs

• Defina dono (RACI) e “AI review” antes de produção

• Estabeleça logging mínimo: versão do modelo, inputs/outputs (quando aplicável), decisões, usuário/ação, contexto

Semana 3 — Transparência e UX de direitos

• Labels e mensagens: “isso foi gerado por IA” / “limitações”

• Canal de contestação/revisão para fluxos sensíveis

• Help center + política de uso responsável

Semana 4 — AIA (MVP) para casos sensíveis + playbook

• Faça AIA para os 1–3 usos mais críticos

• Defina incident response (gatilhos, comunicação, rollback)