Com o marco legal ainda em tramitação, o mercado avança por conta própria: adoção de ferramentas de IA em empresas brasileiras cresce e o desafio agora é de gestão, não só de tecnologia
Perguntar a um profissional de tecnologia no Brasil o que mudou nos últimos dois anos quase sempre produz a mesma resposta: tudo, e mais rápido do que qualquer pessoa esperava. A IA generativa saiu dos laboratórios de pesquisa e se instalou no cotidiano de trabalho de advogados, jornalistas, engenheiros, médicos, analistas de crédito e desenvolvedores de software. As ferramentas que antes eram privilégio de equipes técnicas especializadas hoje chegam embutidas em plataformas de e-mail, editores de texto e sistemas de gestão empresarial. O efeito não é apenas de produtividade: é de reorganização do trabalho, das hierarquias e das habilidades que o mercado valoriza.
Como o mercado brasileiro está absorvendo a IA generativa
O Brasil chegou a 2026 como um dos países com maior taxa de adoção de ferramentas de IA no ambiente corporativo entre os mercados emergentes. Grandes empresas dos setores financeiro, de saúde e de agronegócio foram as primeiras a implementar soluções baseadas em modelos de linguagem, automação documental e análise preditiva em escala. Mas a adoção não é uniforme. Enquanto bancos e fintechs operam com equipes dedicadas exclusivamente a desenvolver e auditar sistemas de IA, a maior parte das empresas brasileiras ainda usa as ferramentas de forma pontual, sem uma estratégia clara de governança ou avaliação de riscos. A distância entre quem está na vanguarda e quem está experimentando pela primeira vez é enorme.
O Poder Judiciário brasileiro é frequentemente citado em estudos internacionais como o único órgão de cúpula do judiciário em país de língua portuguesa com uma regulação própria e estruturada para o uso de IA. O CNJ estabeleceu diretrizes sobre transparência, rastreabilidade, auditoria e responsabilidade no uso de sistemas automatizados, especialmente em atividades sensíveis como triagem processual, apoio à decisão e análise de dados judiciais. Esse exemplo do setor público funcionou como referência para empresas privadas que precisavam de parâmetros antes da aprovação de uma lei federal, e mostra que a regulação por setor pode funcionar enquanto a lei geral não chega. CBRdoc Blog
Quais habilidades o mercado de trabalho passou a exigir
A chegada massiva da IA generativa ao ambiente de trabalho não eliminou empregos da forma catastrófica que algumas previsões alardeavam. O que aconteceu foi mais sutil e mais difícil de gerenciar: as funções mudaram por dentro. Um analista financeiro hoje passa menos tempo organizando dados em planilhas e mais tempo interpretando os resultados que os algoritmos produzem. Um advogado passa menos tempo pesquisando jurisprudência e mais tempo avaliando se a análise gerada pela IA está correta e quais riscos ela não identificou. Em ambos os casos, o que o mercado passou a pagar é pela capacidade de supervisionar, questionar e complementar o que a máquina entrega, não pelo trabalho que a máquina substituiu.
Esse fenômeno criou uma demanda nova por um perfil profissional que ainda não tem nome consolidado no mercado: alguém que entende o suficiente de IA para trabalhar com ela com confiança, sem necessariamente saber programar, mas com capacidade crítica para identificar erros, vieses e limitações dos sistemas. Cursos de pós-graduação, programas de requalificação e MBAs executivos passaram a incluir módulos sobre IA, ética algorítmica e gestão de sistemas automatizados como resposta a essa demanda. Mas a oferta ainda não acompanha a velocidade com que o mercado muda.
O desafio da governança corporativa de IA no Brasil
Para as empresas, o maior gargalo não é tecnológico: é de governança. Adotar ferramentas de IA sem definir quem é responsável pelos erros que elas cometem, como os resultados são auditados e como os funcionários são treinados para usá-las é uma receita para problemas. O PL 2.338/2023, que aguarda aprovação, vai tornar obrigatória a documentação dos sistemas de alto risco, a realização de avaliações de impacto e a designação de responsáveis pela conformidade. Mas muitas empresas ainda não sabem o que “alto risco” significa na prática para o seu setor, e ainda menos sabem o que a avaliação de impacto deve conter.
Mesmo sem vigência formal, o projeto já funciona como referência para políticas internas de empresas, base para avaliação de risco jurídico, sinal regulatório para investidores e orientação para contratos e governança tecnológica. Empresas que esperam a lei ser aprovada para começar a se preparar estão perdendo tempo que não têm. A adaptação regulatória em IA é lenta, cara e exige mudanças culturais que não se fazem da noite para o dia. Quem começa agora sai na frente. Quem espera, provavelmente pagará um custo de conformidade muito maior quando a lei finalmente chegar. CBRdoc Blog
A inteligência artificial chegou ao mercado brasileiro para ficar, com ou sem lei, com ou sem regulação, com ou sem estratégia corporativa. O que muda com as regras é se esse avanço vai acontecer de forma organizada, com responsabilização clara e proteção dos direitos dos trabalhadores e dos consumidores, ou de forma selvagem, concentrando poder em quem tem mais acesso à tecnologia e deixando para trás quem não tem. Essa escolha não é técnica: é política, e o Brasil está tomando ela agora.
Fontes: CBRdoc Blog | Capital Aberto | Capital Digital | Congresso em Foco
Autor: Diego Rodríguez Velázquez