Política de IA precisa ir além da regulação e integrar dados e infraestrutura

A atual fase do debate público sobre inteligência artificial exige deslocamento: não basta regular comportamentos e capacidades dos modelos; é necessário articular políticas de dados, infraestrutura e formação para que os benefícios da tecnologia sejam efetivamente distribuídos. A análise que segue explora os vetores práticos e jurídicos dessa exigência, usando como caso recente a instituição do Regime Especial de Tributação para Serviços de Datacenter, Lei 15.504/2026.

Contexto

Nos primeiros anos da IA generativa, a atenção concentrou-se em métricas técnicas — arquiteturas, número de parâmetros, desempenho em benchmarks. Com a maturação da tecnologia, o foco deslocou-se para agentes e sistemas capazes de executar tarefas complexas em contextos reais. Essa evolução evidencia um problema estrutural: o acesso a um modelo por meio da internet não garante qualidade equivalente de funcionamento para populações distintas. A predominância de dados em inglês nos grandes conjuntos de treinamento, por exemplo, compromete compreensão contextual, reconhecimento de fala e robustez para línguas e realidades locais.

Diante disso, políticas públicas deixam de ser coadjuvantes: governos, universidades e instituições de pesquisa podem e devem atuar na produção e no compartilhamento de bases de dados, em avaliações específicas para realidade local e no fomento a aplicações setoriais (saúde, educação, agricultura). Ao mesmo tempo, a concretização de capacidade computacional no território — data centers, rede elétrica sustentável, conectividade — emerge como condicionante material da estratégia nacional de IA. A Lei 15.504/2026 (Redata) insere-se nesse debate ao oferecer incentivos para atração de infraestrutura de processamento e armazenamento de dados, condicionados a contrapartidas de disponibilidade e sustentabilidade.

O que foi decidido

A adoção do Redata demonstra uma opção política clara: incentivar a instalação de infraestrutura digital local como peça-chave da política industrial e digital. A norma prevê requisitos mínimos de disponibilização de capacidade para o mercado interno — expressos numericamente — e exige compromissos em sustentabilidade energética e investimento em pesquisa e inovação. Essa arquitetura normativa sinaliza que a política pública não se limita à atração de investimentos, mas busca extrair benefícios diretos para o ecossistema nacional.

No entanto, a lei também expõe limites: a presença física de servidores não garante autonomia tecnológica. A soberania digital almejada não se resume a alojar máquinas, mas a desenvolver competências técnicas, capacidade de avaliação de modelos, governança de contratos e ecossistemas de P&D. Assim, a decisão política de conceder incentivos fiscais foi acompanhada por contrapartidas que tentam vincular a oferta de recursos à geração de benefícios locais, mas abre espaço para debate sobre suficiência e eficácia dessas medidas.

Base normativa e precedentes

• Art. 5º, CF/88 — proteção de direitos fundamentais que informa limites à coleta e uso de dados pessoais.
• Art. 170, CF/88 — orientação da ordem econômica, concorrência e função social que balizam incentivos industriais e contrapartidas.
• LGPD (Lei 13.709/2018) — regras sobre tratamento de dados pessoais que se aplicam a operações realizadas em data centers e serviços de nuvem.
• Lei 15.504/2026 (Redata) — regime especial de tributação para serviços de datacenter, com obrigações de contrapartida: disponibilização mínima de capacidade, requisitos de sustentabilidade e investimento em P&D.
• Matriz de Competências em IA do Governo Digital — instrumento de capacitação e de estruturação de competências no setor público, relevante para políticas de formação.
• Jurisprudência consolidada do tribunal — no campo da proteção de dados e inovação, decisões anteriores têm reconhecido a necessidade de ponderar interesse público, privacidade e segurança ao regular infraestruturas digitais.

Impacto prático

• Para advogados e consultores regulatórios: haverá demanda por contratos que operacionalizem obrigações de contrapartida (garantir "10%" de capacidade para o mercado nacional, cláusulas de compliance ambiental, cláusulas de transferência tecnológica), e por análises de compatibilidade com LGPD e regras setoriais.
• Para operadores de tecnologia e provedores de nuvem: o Redata cria incentivos econômicos, mas impõe requisitos operacionais e de prestação de conta; modelos de negócio deverão incorporar metas de sustentabilidade, auditoria de disponibilidade e projetos de P&D vinculados ao território.
• Para órgãos públicos e instituições de pesquisa: a legislação e a agenda de capacitação pública exigem coordenação para produzir bases de dados localmente relevantes, assegurar qualidade e promover interoperabilidade entre conjuntos públicos.
• Para usuários finais (cidadãos, empresas de pequeno porte): potencial melhoria na latência e na adequação de serviços, mas benefícios reais dependem de políticas complementares de formação profissional, avaliação de modelos e governança de dados.
• Para formuladores de política: a experiência do Redata aponta a necessidade de combinar incentivos fiscais com mecanismos de acompanhamento e métricas de resultados além do mero investimento instalado.

O que observar

• Efetividade das contrapartidas: será preciso monitorar se a disponibilização mínima de capacidade e os investimentos em P&D geram inovação local ou apenas alojam demanda de terceiros. Indicadores de resultado e auditorias independentes serão determinantes.
• Risco regulatório e compatibilidade com LGPD: operações que envolvam dados pessoais hospedados em data centers deverão respeitar finalidades, bases legais e garantias previstas na Lei 13.709/2018; contratos deverão prever responsabilidade e fluxos transfronteiriços de dados.
• Formação e governança: sem ampliar a formação técnica em órgãos públicos e no setor privado, a simples ampliação de infraestrutura não se traduzirá em autonomia de escolha; iniciativas como a Matriz de Competências devem ser integradas a programas de longo prazo.
• Possibilidade de aperfeiçoamento legislativo e normativo: discussão sobre modulação de contrapartidas, exigência de transferência tecnológica e fortalecimento de requisitos ambientais pode chegar ao debate parlamentar e administrativo.
• Estratégia industrial e digital coerente: é preciso articular política tributária, política de ciência e tecnologia, regulação de dados e capacitação humana para que a política de IA seja efetiva e socialmente distributiva.

Conclusão: regular modelos e comportamentos é necessário, mas insuficiente. A política de IA deve ser concebida como um conjunto articulado de medidas — infraestrutura, bases de dados contextuais, formação e regras — para tornar possível não apenas o uso, mas a apropriação crítica e produtiva da tecnologia no país.