Tramitam hoje na Câmara dos Deputados 488 projetos de lei que tratam de inteligência artificial. O ritmo impressiona. Foram 8 propostas em 2019, 176 em 2025 e 132 apenas no primeiro semestre de 2026, o que equivale a quase um novo projeto por dia útil. E o tema dominante não é incentivo nem fomento. É direito penal. Perto de cem projetos criam crimes ou agravantes ligados a deepfakes, fraudes e manipulação de sistemas de IA.
Os números resultam de pesquisa conduzida por Vitor Saldanha. A metodologia combinou três etapas. Primeiro, a definição de uma estratégia de busca na base de dados de proposições legislativas da Câmara dos Deputados, calibrada para capturar todos os projetos que mencionam inteligência artificial em seu texto ou em sua ementa.
Depois, a exportação de um relatório completo em formato csv., com os metadados de cada proposição. Por fim, a leitura e a classificação do conteúdo de cada projeto com auxílio de IA, que organizou as propostas por tema, técnica normativa e escopo de aplicação. O resultado é um retrato fiel do que o Congresso vem produzindo sobre a tecnologia mais transformadora do nosso tempo. E o retrato assustaria até Dorian Gray.
A primeira conclusão da pesquisa é a descoordenação do Congresso Nacional na formulação de uma estratégia para a IA. Não há eixo comum, não há hierarquia de prioridades e não há diálogo entre as propostas. Cada parlamentar legisla sobre os pedaços do tema que lhe pareceram mais rentáveis politicamente, sem qualquer preocupação com a coerência do conjunto. A base de dados revela um arquipélago de iniciativas isoladas, muitas delas redundantes, algumas contraditórias entre si.
Boa parte desse volume não nasce de demanda social. Nasce da vontade de ineditismo, do desejo de assinar a primeira lei sobre cada recorte possível do tema. Há dois projetos distintos para proteger a dublagem da clonagem de voz e dezenas de textos que repetem, com variações, a mesma exigência de rotulagem de conteúdo sintético.
Para agravar o cenário, cada projeto traz sua própria definição de IA. O PL 21/2020 exige objetivos definidos pelo homem. O PL 2.338 fala em objetivos explícitos ou implícitos e em capacidade de inferência. O PL 83/2026 nem define IA e adota, no mesmo artigo, dois conceitos incompatíveis de conteúdo gerado por máquina. Essa inflação legislativa não é inofensiva. Cada definição divergente é um gerador de custos de transação impostos a quem quer empreender no país.
É preciso dizer com todas as letras que essa multiplicação de projetos sobre IA é inaceitável. Ela confunde o debate público, porque cria a ilusão de que o país está enfrentando o tema quando na verdade está apenas produzindo ruído, e congestiona a pauta do Congresso, porque cada proposta consome tempo de comissão, parecer de relatoria e energia institucional que deveriam estar concentrados em uma estratégia. Quantidade de projetos não é sinônimo de qualidade regulatória e, no caso brasileiro, é o seu extremo oposto.
Chama a atenção, ainda, o viés punitivo das propostas. A maioria dos projetos fala em criminalizar condutas, criar agravantes e ampliar penas, mas quase nenhum se pergunta como atrair para o Brasil os desenvolvedores, os centros de pesquisa e o capital trilionário que estão sendo alocados nessa corrida. Legisla-se como se a IA fosse apenas uma fonte de riscos a ser combatida e não uma indústria a ser conquistada. O resultado é um ambiente que sinaliza hostilidade a quem cria e indiferença a quem investe. Um lamentável erro histórico.
Os líderes da corrida tecnológica seguem outro caminho. Os Estados Unidos não têm lei federal abrangente de IA. O framework nacional publicado pela Casa Branca em março de 2026 recomenda ao Congresso nem sequer criar um novo órgão regulador. Nas palavras do documento: “Congress should not create any new federal rulemaking body to regulate AI, and should instead support development and deployment of sector-specific AI applications through existing regulatory bodies with subject matter expertise and through industry-led standards”.
A China também não tem lei geral. Edita regras pontuais, observa a reação do mercado e se ajusta rodada a rodada. O resultado aparece no capital investido. Segundo o AI Index, da Universidade de Stanford, o investimento privado em IA nos Estados Unidos somou US$ 109 bilhões em 2024, mais de dez vezes o da China, segunda colocada. Capital busca previsibilidade e espaço para errar.
O contraponto é europeu. A União Europeia aprovou a lei de IA mais ambiciosa do mundo, o AI Act, mas já recuou. O relatório Draghi (2024) apontou o excesso regulatório como principal componente do déficit de competitividade do bloco. Em 2026, veio o Digital Omnibus, com simplificação de regras, adiamento de prazos e prorrogação da obrigação de criar sandboxes nacionais. Uma regra editada antes da maturidade da tecnologia envelhece rápido e cobra caro.
Existem alternativas e elas têm evidência empírica. Um estudo do Bank for International Settlements sobre o sandbox regulatório da autoridade financeira britânica (FCA) mediu o efeito de se testar antes de regular. Empresas admitidas no ambiente experimental captaram, em média, 15% mais capital nos dois anos seguintes, viram a chance de obter investimento subir cerca de 50% e registraram mortalidade de 25%, contra 40% do grupo de controle. O teste supervisionado reduz assimetria de informação e incerteza regulatória.
Singapura aplicou essa lógica à IA, com o AI Verify e um sandbox de IA generativa. O Reino Unido fez o mesmo com programas setoriais conduzidos por cada regulador. No Brasil, 488 propostas avançam sem experimentação alguma.
O que está em jogo é maior do que a técnica legislativa. Mudanças na estrutura de produção econômica dessa magnitude acontecem uma vez no ciclo de vida de cada geração. Foi assim com a máquina a vapor, com a eletricidade e com a internet. Os países que se posicionaram bem no início de cada uma dessas ondas colheram décadas de prosperidade e os que hesitaram viraram retardatários no ciclo de desenvolvimento.
O sucesso econômico do Brasil pelos próximos 50 anos depende, em medida considerável, de como o país vai se posicionar agora em relação à regulação da IA. E o que os 488 projetos mostram é que estamos jogando fora essa oportunidade. Se o quadro não mudar, a nossa geração será justamente culpada pelo relativo atraso do país nas próximas décadas.
O mais frustrante é que o Brasil tem com o que competir. Somos um país avançado em diversas áreas intensivas em informação. Em finanças bancárias, criamos o Pix e um dos sistemas de pagamentos mais sofisticados do mundo. Em saúde, operamos um sistema público universal que gera bases de dados de escala continental. Em educação, temos redes de ensino e plataformas de avaliação com décadas de séries históricas.
Em direito, dispomos de um dos judiciários mais informatizados do planeta, com dezenas de milhões de processos eletrônicos que alimentam a pesquisa jurimétrica e um mercado de legaltechs. São exatamente esses os setores em que a IA promete os maiores ganhos e neles o Brasil já parte com dados, escala e experiência acumulada.
Com uma política pública racional e coordenada, que articulasse incentivos fiscais para pesquisa e desenvolvimento, proteção regulatória para experimentação supervisionada, um regime moderno de propriedade industrial e um direito do consumidor que proteja sem sufocar, o Brasil poderia liderar, ou ao menos exercer papel preponderante, em áreas estratégicas da IA aplicada. Nada disso exige gênio, apenas coordenação, disciplina e bom senso.