O Projeto de Lei 2338/2023, de autoria do Senador Rodrigo Pacheco, cria o Marco Regulatório da Inteligência Artificial no Brasil. Baseado na regulação por risco, o projeto estabelece normas estritas de governança que impactarão diretamente o mercado corporativo e o contencioso jurídico.
1. A Estrutura de Risco e a Responsabilidade Civil
O PL 2338/2023 adota uma classificação de risco inspirada na legislação da União Europeia. O ponto central para advogados é a mudança no regime de responsabilidade civil: fornecedores e operadores de sistemas de IA que causarem danos patrimoniais ou morais responderão de forma objetiva quando classificados em categorias de alto risco. Isso exigirá que escritórios corporativos implementem políticas preventivas rígidas antes de recomendar ou utilizar sistemas de predição jurídica automática.
2. Classificações de Risco do PL 2338/2023
Os sistemas de IA são enquadrados de acordo com o potencial de afetação de direitos fundamentais:
| Classificação de Risco | Exemplos de Sistemas | Regime de Responsabilidade | Principais Exigências |
|---|---|---|---|
| Alto Risco | Sistemas de avaliação de crédito, triagem de candidatos em empregos, predição processual judicial | Objetiva (Presunção de culpa do operador/fornecedor) | Avaliação de impacto algorítmico prévio, rastreabilidade e supervisão humana. |
| Risco Inadmissível | Sistemas de score social estatal, técnicas subliminares manipulativas, identificação biométrica em tempo real | Proibido por lei | Retirada imediata do mercado e banimento de uso. |
| Baixo / Médio Risco | Chatbots de atendimento administrativo, ferramentas de resumo de textos, geradores de ideias | Subjetiva (Necessidade de comprovar culpa) | Transparência ao usuário (deve informar que é uma IA). |
3. Diretrizes de Compliance Jurídico para Escritórios
- Mapeamento de Algoritmos: Registre todas as ferramentas de IA utilizadas nas operações internas do escritório, classificando-as por risco operacional.
- Relatório de Impacto (Ria): Exija das plataformas parceiras relatórios de conformidade técnica detalhando quais dados foram usados no treinamento dos modelos.
- Monitoramento Ativo: Estabeleça uma política corporativa que obrigue a validação humana de qualquer peça recursal ou parecer que utilize dados gerados por IA.
4. Checklist de Adequação de Sistemas Proprietários
1. O sistema informa de forma clara que a interação é feita por IA? 2. Existe rastreabilidade de logs para auditar decisões do algoritmo? 3. O banco de dados do treinamento está em conformidade com as regras da LGPD? 4. Há um responsável humano (Encarregado) nomeado para auditar as saídas do modelo?
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