{"id":21306,"date":"2026-03-16T06:01:15","date_gmt":"2026-03-16T09:01:15","guid":{"rendered":"https:\/\/aprimora.site\/carvalhoalmeidaadvogados\/2026\/03\/16\/o-risco-de-um-brasil-menos-competitivo-direitos-autorais-ia-e-o-dilema-da-inovacao\/"},"modified":"2026-03-16T06:01:15","modified_gmt":"2026-03-16T09:01:15","slug":"o-risco-de-um-brasil-menos-competitivo-direitos-autorais-ia-e-o-dilema-da-inovacao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aprimora.site\/carvalhoalmeidaadvogados\/2026\/03\/16\/o-risco-de-um-brasil-menos-competitivo-direitos-autorais-ia-e-o-dilema-da-inovacao\/","title":{"rendered":"O risco de um Brasil menos competitivo: direitos autorais, IA e o dilema da inova\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"

O PL 2338\/2023<\/a>, que busca criar o Marco Legal da Intelig\u00eancia Artificial, parte de uma premissa verdadeira: a inova\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica deve proteger os direitos fundamentais e valorizar o trabalho intelectual. Ao prever mecanismos de transpar\u00eancia, reserva de direitos (opt-out<\/em>) e remunera\u00e7\u00e3o de titulares de direitos autorais utilizados no treinamento e opera\u00e7\u00e3o de sistemas de IA, o texto em discuss\u00e3o no Congresso visa atender a uma preocupa\u00e7\u00e3o leg\u00edtima de criadores de obras de forma geral.<\/p>\n

Tal posicionamento est\u00e1 em linha com a Estrat\u00e9gia Brasileira de Intelig\u00eancia Artificial (EBIA), lan\u00e7ada em 2021 pelo Minist\u00e9rio da Ci\u00eancia, Tecnologia e Inova\u00e7\u00f5es, que adota como princ\u00edpio a chamada \u201cinova\u00e7\u00e3o respons\u00e1vel\u201d, combinando desenvolvimento tecnol\u00f3gico, \u00e9tica, transpar\u00eancia e prote\u00e7\u00e3o de direitos. Reconhecer que a cria\u00e7\u00e3o humana possui valor econ\u00f4mico e merece tutela no ambiente da IA \u00e9, portanto, um ponto incontroverso.<\/p>\n

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O risco est\u00e1 no desequil\u00edbrio da solu\u00e7\u00e3o proposta no PL 2338, que coloca o Brasil em uma posi\u00e7\u00e3o mais restritiva que outros pa\u00edses, o que pode afastar investimentos em IA em um momento fundamental para o desenvolvimento dessa tecnologia.<\/p>\n

O modelo ora em an\u00e1lise reproduz, em grande medida, a l\u00f3gica da legisla\u00e7\u00e3o brasileira de direitos autorais (Lei 9.610\/1998<\/a>). Trata-se de um sistema restritivo, no qual o uso de obras protegidas depende, como regra, de autoriza\u00e7\u00e3o pr\u00e9via do titular, sendo admitidas exce\u00e7\u00f5es pontuais, expressamente delimitadas pelo legislador. Transposto para o universo da IA, esse desenho resulta em um regime no qual consentimento e remunera\u00e7\u00e3o se tornam a regra, enquanto as exce\u00e7\u00f5es, como o uso para fins n\u00e3o comerciais, s\u00e3o de alcance limitado. Em termos objetivos, o uso de obras protegidas por direito autoral no contexto de sistemas IA (tanto treinamento de algoritmos, como resultados produzidos (output<\/em>)) devem ser remunerados.<\/p>\n

Esse arranjo contrasta com modelos adotados em outros pa\u00edses. Nos Estados Unidos, por exemplo, a doutrina do fair use<\/em> permite, em princ\u00edpio, o uso n\u00e3o autorizado de obras em determinadas circunst\u00e2ncias, especialmente quando o uso \u00e9 transformativo, n\u00e3o substitui a explora\u00e7\u00e3o econ\u00f4mica da obra original e contribui para o avan\u00e7o da cria\u00e7\u00e3o intelectual.<\/p>\n

Essa flexibilidade tem sido historicamente um dos motores da inova\u00e7\u00e3o norte-americana, pois reduz custos de transa\u00e7\u00e3o e viabiliza novos usos criativos, sem a necessidade de licenciamento pr\u00e9vio em todos os casos. Obviamente, as fronteiras para a aplica\u00e7\u00e3o do princ\u00edpio do fair use<\/em> nos EUA, no contexto de IA, ainda est\u00e3o longe de uma fixa\u00e7\u00e3o clara pelos tribunais locais, eis que h\u00e1 muitas a\u00e7\u00f5es em andamento. Por\u00e9m, o cen\u00e1rio regulat\u00f3rio confere maior flexibilidade para o uso n\u00e3o-remunerado em certas circunst\u00e2ncias, diferentemente daqui.<\/p>\n

No Brasil, ao se transportar para a IA a mesma l\u00f3gica da Lei de Direitos Autorais, o PL 2338 corre o risco de criar entraves \u00e0 inova\u00e7\u00e3o no pa\u00eds, elevando simultaneamente o custo e a incerteza jur\u00eddica associados ao desenvolvimento de sistemas de IA. N\u00e3o se trata de um ju\u00edzo de valor negativo sobre a import\u00e2ncia e legitimidade da remunera\u00e7\u00e3o de criadores, mas sim de uma an\u00e1lise pragm\u00e1tica dos efeitos econ\u00f4micos do modelo proposto e da redu\u00e7\u00e3o da competitividade que isso vai ensejar.<\/p>\n

Chama aten\u00e7\u00e3o a amplitude da reda\u00e7\u00e3o adotada pelo projeto. Ao estabelecer que a remunera\u00e7\u00e3o deve observar crit\u00e9rios de \u201crazoabilidade\u201d e \u201cproporcionalidade\u201d, sem definir par\u00e2metros minimamente objetivos, o texto n\u00e3o apenas dificulta, como praticamente inviabiliza, qualquer tentativa de estimar o impacto econ\u00f4mico do regime proposto.<\/p>\n

Como se criar um plano de neg\u00f3cios para uma empresa que dependa de IA, se n\u00e3o h\u00e1 clareza em rela\u00e7\u00e3o ao custo para treinar os modelos? Conceitos vagos, como os usados no PL 2338, longe de oferecerem flexibilidade, implicam incerteza regulat\u00f3ria e aumentam os custos de transa\u00e7\u00e3o para todas as partes envolvidas. \u00c9 ruim para o pa\u00eds.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, o modelo desenhado no PL 2338 tende a impor custos elevados relacionados \u00e0 gest\u00e3o e governan\u00e7a de bases de dados. A exig\u00eancia, impl\u00edcita ou expl\u00edcita, de segrega\u00e7\u00e3o do treinamento de modelos a partir de determinadas obras ou conjuntos de obras demandaria solu\u00e7\u00f5es tecnol\u00f3gicas complexas, sistemas de rastreamento, classifica\u00e7\u00e3o e controle de dados em larga escala, al\u00e9m de estruturas de compliance e auditoria.<\/p>\n

Trata-se de um \u00f4nus significativo, especialmente em um ambiente no qual o treinamento de modelos depende de volumes massivos de dados e de ciclos constantes de reprocessamento. O mundo parece caminhar em outra dire\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Em um cen\u00e1rio global altamente competitivo, esses fatores s\u00e3o decisivos. A corrida internacional por protagonismo em IA \u00e9 intensa. Modelos s\u00e3o treinados e ajustados continuamente em ambientes sens\u00edveis a custo, escala e previsibilidade regulat\u00f3ria. \u00c9 nesse contexto que o contraste com outros pa\u00edses se torna ainda mais evidente.<\/p>\n

Na Uni\u00e3o Europeia, a Diretiva de Direitos Autorais no Mercado \u00danico Digital criou exce\u00e7\u00f5es expressas para text and data mining<\/em>, inclusive para fins comerciais, condicionadas \u00e0 eventual reserva de direitos (opt-out<\/em>) pelos titulares. Na pr\u00e1tica, o uso de obras protegidas para treinamento de modelos de IA \u00e9 permitido sem pagamento obrigat\u00f3rio, salvo manifesta\u00e7\u00e3o expressa em sentido contr\u00e1rio.<\/p>\n

O Jap\u00e3o, por sua vez, foi al\u00e9m, ao adotar uma exce\u00e7\u00e3o ampla pr\u00f3-inova\u00e7\u00e3o, permitindo o uso de obras protegidas para treinamento de IA inclusive com finalidade comercial, sendo que apenas obras reproduzidas nos resultados (output<\/em>) s\u00e3o remuneradas. \u00c9 uma solu\u00e7\u00e3o inteligente. Mas o que realmente salta aos olhos \u00e9 que tanto o modelo europeu como japon\u00eas s\u00e3o mais flex\u00edveis que o que se prop\u00f5e criar no Brasil, pa\u00eds que deveria seguir a l\u00f3gica inversa para atrair investimentos.<\/p>\n

Se o Brasil trilhar um caminho no qual a remunera\u00e7\u00e3o seja a regra e as exce\u00e7\u00f5es sejam por demais limitadas, haver\u00e1 um descompasso regulat\u00f3rio preocupante. O incentivo econ\u00f4mico tende a ser simples e previs\u00edvel: treinar modelos fora do Brasil, em pa\u00edses onde o custo regulat\u00f3rio \u00e9 menor e a previsibilidade jur\u00eddica \u00e9 maior.<\/p>\n

Esse risco torna-se ainda mais sens\u00edvel quando se observa o debate paralelo sobre o Redata<\/a>, institu\u00eddo pela MP 1.318\/2025<\/a>, cujo objetivo \u00e9 atrair investimentos em data centers (isto \u00e9, processamento local de dados). O diagn\u00f3stico que sustenta essa iniciativa \u00e9 perfeito: o pa\u00eds precisa criar condi\u00e7\u00f5es regulat\u00f3rias e econ\u00f4micas favor\u00e1veis para sediar investimentos em tecnologia e computa\u00e7\u00e3o de alto desempenho.<\/p>\n

H\u00e1, contudo, uma tens\u00e3o entre essas duas agendas. Um marco legal que encare\u00e7a ou torne juridicamente incerto o treinamento de modelos de IA em territ\u00f3rio nacional pode comprometer a atratividade econ\u00f4mica. Data centers e infraestrutura de processamento s\u00f3 se justificam economicamente quando associados a usos intensivos de dados e ao treinamento de modelos em larga escala. Se esse treinamento ocorrer fora do pa\u00eds, o incentivo para se investir em infraestrutura local diminui de forma autom\u00e1tica.<\/p>\n

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Isso n\u00e3o significa que a prote\u00e7\u00e3o a direitos autorais deva ser relegada a segundo plano. O desafio est\u00e1 em encontrar um ponto de equil\u00edbrio que preserve a remunera\u00e7\u00e3o de criadores sem impor ao Brasil um custo excessivo, que gerar\u00e1 efeitos negativos ao pa\u00eds de forma geral. Esse equil\u00edbrio exige defini\u00e7\u00f5es claras, crit\u00e9rios objetivos, seguran\u00e7a jur\u00eddica e, sobretudo, uma avalia\u00e7\u00e3o realista dos efeitos econ\u00f4micos do modelo adotado \u00e0 luz da experi\u00eancia internacional.<\/p>\n

O treinamento de algoritmos deveria ser facilitado, remunerando-se o output que reproduza obras literalmente. Dever\u00edamos pensar em incentivos adicionais para que o pa\u00eds se torne um hub internacional em IA. Estipular regras mais r\u00edgidas, que aumentam os custos locais, s\u00f3 vai produzir um efeito: afastar investimentos em um momento chave para a competi\u00e7\u00e3o internacional em IA.<\/p>\n

O Brasil precisa decidir se quer ser protagonista na economia da IA, ou apenas um grande mercado consumidor de tecnologias desenvolvidas, treinadas e escaladas em outros pa\u00edses.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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