RISCOS JURÍDICOS

As diferentes filosofias que impulsionam a regulamentação da IA ​​atualmente

Por Cornelia C. Walther

Um CEO não precisa ler todas as leis da inteligência artificial (IA) para entender por que a regulamentação é importante. Ela se manifesta de maneiras mais sutis: uma equipe de vendas usando um chatbot com dados de clientes, um gerente de contratação testando uma ferramenta de triagem de IA, um membro do conselho perguntando se a empresa possui uma política de IA. A governança de IA deixou de ser apenas um departamento de políticas e passou a fazer parte das operações diárias.

A dificuldade reside no fato de que os governos não estão convergindo para uma resposta única. Alguns estão incorporando a dignidade humana ao direito constitucional. Outros estão agindo rapidamente por meio de decretos executivos e normas de licitação. Alguns preferem obrigações baseadas em riscos, atreladas a danos potenciais. As filosofias divergem. E, para os líderes empresariais, o mesmo ocorre com os riscos. A legislação chega muito lentamente para acompanhar o ritmo de implementação, e então se impõe repentinamente e a um custo total.

Grécia: o poder lento do pensamento constitucional

A Grécia oferece um dos exemplos recentes mais marcantes. Em maio de 2026, o primeiro-ministro Kyriakos Mitsotakis propôs uma revisão constitucional que exige que a IA sirva à liberdade individual e à prosperidade social. A mudança constitucional é lenta por natureza – deliberação, votações parlamentares sucessivas, resistência política. Seu valor reside em declarar princípios que perdurem além dos ciclos tecnológicos.

Para empresas que utilizam IA em crédito, seguros, saúde, emprego ou comunicação pública, o sinal deve ser levado em consideração mesmo antes de se tornar lei. A linguagem constitucional molda a legislação, os litígios e as expectativas do público. A questão ética de hoje é o teste legal de amanhã.

Há uma implicação mais sutil. Questionar se a IA serve à liberdade humana exige que as pessoas entendam o que a IA faz com a atenção, o julgamento e a capacidade de escolha. As diretrizes constitucionais elevam o padrão do que uma organização deve ser capaz de ver – e demonstrar – sobre suas próprias práticas de IA.

Califórnia: a lógica rápida da ação executiva

A Califórnia (EUA) ilustra um ritmo diferente. O estado não pode esperar por uma reformulação constitucional enquanto empresas de IA, trabalhadores, agências públicas e consumidores já estão sendo afetados. A ordem executiva de 2023 do governador Gavin Newsom orientou o estado a estudar a IA generativa, identificar usos benéficos no setor público e avaliar os riscos. Desde então, a abordagem tem sido rápida, prática e cumulativa.

Essa trajetória continuou. Em março de 2026, a Califórnia emitiu uma ordem executiva para fortalecer a aquisição de IA, exigindo que as empresas que buscam contratos com o estado demonstrem medidas de segurança relacionadas à privacidade, segurança, proteção, imparcialidade, direitos civis e uso indevido. Em maio de 2026, outra ordem se concentrou no potencial impacto da IA ​​na força de trabalho, incluindo treinamento de trabalhadores, modelos de propriedade e maneiras para os funcionários compartilharem os ganhos de produtividade.

Isso é regulação por influência: um governo molda o mercado através do que compra, não apenas do que proíbe. As regras de compras tornam-se padrões de fato. Uma empresa que vende para o governo – nas áreas da saúde, educação ou de setores regulamentados – enfrentará perguntas simples com implicações complexas: quem treinou o modelo?; quais dados foram usados?; como os erros são detectados?; onde a supervisão humana é necessária?; o que acontece quando o sistema prejudica alguém?

Essas são ótimas perguntas. O que a maioria das organizações não possui é uma maneira sistemática de respondê-las antes mesmo de serem feitas. Privacidade, viés, explicabilidade, supervisão humana, impacto ambiental, autonomia dos funcionários, dignidade do usuário – cada um desses aspectos já está incorporado nos requisitos de compras. Uma organização que mapeou seus sistemas de IA em relação a essas dimensões já tem uma história para contar.

UE: regulação baseada no risco como um caminho intermediário

A Lei de IA da União Europeia, que entrou em vigor em agosto de 2024, representa uma terceira filosofia: classificar os sistemas de IA por risco e, em seguida, atribuir obrigações de acordo. Ferramentas de recrutamento, software médico e sistemas que afetam serviços essenciais estão sujeitos a requisitos de conformidade mais rigorosos do que aplicações de baixo risco.

Este modelo é familiar para muitos líderes empresariais: assemelha-se à gestão de riscos corporativos. Um gerador de legendas para redes sociais e um sistema de IA que determina o acesso à habitação não deveriam ter o mesmo peso.

O problema aqui é operacional. A maioria das organizações ainda tem dificuldade em passar do entusiasmo pela IA para a disciplina em IA. A pesquisa State of AI 2025 da McKinsey constatou que o uso da IA ​​é generalizado, mas o impacto em escala empresarial permanece desigual, e que as empresas de alto desempenho são mais propensas a redesenhar fluxos de trabalho e definir quando a validação humana é necessária. O valor da IA ​​vem da clarificação de responsabilidades e da definição de onde o julgamento humano deve permanecer ativo – não da implantação de ferramentas e da esperança de que tudo dê certo.

A regulação baseada em risco pressupõe que as organizações consigam se posicionar com precisão no espectro de risco. Essa premissa só se sustenta quando as pessoas dentro dessas organizações entendem o que os sistemas de IA realmente fazem – com os dados, com as decisões e com os humanos em cada ponta do processo. Classificar sem compreender é apenas uma farsa para fins de conformidade. Para superar essa lacuna, é necessário conhecimento tanto na dimensão humana quanto na algorítmica, além de um instrumento consistente para avaliar se os sistemas foram projetados considerando as pessoas e o planeta.

Muitos executivos são tentados a esperar até que o ambiente jurídico se estabilize. Esse instinto tem um preço alto.

Por que as empresas não podem esperar pela segurança jurídica

Muitos executivos são tentados a esperar até que o ambiente jurídico se estabilize. Esse instinto é custoso. A legislação sobre IA permanecerá inconsistente por anos, porque as jurisdições estão fazendo escolhas diferentes em relação à liberdade, segurança, trabalho e democracia. O período de espera é o período de risco.

O sinal emitido por organismos globais é consistente. O Índice de IA de Stanford para 2025, os Princípios de IA atualizados da OCDE e o Perfil de IA Generativa do NIST apontam na mesma direção: a governança da IA ​​está se tornando mensurável e a confiabilidade está deixando de ser uma aspiração para se tornar uma exigência operacional.

Toda organização precisa de um nível mínimo de atuação da IA, independentemente do que a lei atualmente permite. Isso começa com a dupla alfabetização.

Alfabetização dupla significa alfabetização humana mais alfabetização algorítmica. Alfabetização humana é a capacidade de compreender nossas próprias aspirações, emoções, pensamentos e sensações – incluindo vieses, atenção e influência social. Alfabetização algorítmica é a capacidade de entender como os sistemas de IA moldam o que vemos, decidimos, acreditamos e delegamos. Juntas, elas preservam a autonomia em meio à IA e são relevantes em todos os níveis: conselhos administrativos formulando perguntas mais pertinentes, gestores redesenhando fluxos de trabalho, funcionários utilizando ferramentas sem abrir mão do discernimento.

A segunda medida é integrar o Índice de IA Pró-Social. Isso proporciona às organizações uma maneira estruturada de avaliar se os sistemas de IA são personalizados, treinados, testados e direcionados para extrair o melhor das pessoas e do planeta –  rastreando indicadores como supervisão humana, testes de viés, explicabilidade, privacidade, impacto ambiental, autonomia do funcionário e dignidade do usuário.

Adaptar sistemas de IA após a entrada em vigor de regulamentações é caro. O planejamento proativo custa menos e constrói credibilidade antes que o escrutínio se intensifique. A IA pró-social pode se tornar o novo ESG (governança social e ambiental) – mas com substância mais concreta, desde que permaneça atrelada a ações mensuráveis ​​e governança, em vez de se desviar para o marketing. As empresas que agirem agora podem se tornar pioneiras híbridas: fluentes em tecnologia, comprometidas com as pessoas e preparadas para um ambiente jurídico que questionará cada vez mais se a IA serve à liberdade humana.

O ROI restrito captura a eficiência de curto prazo. O ROV híbrido – Retorno sobre o Valor – captura confiança, resiliência, talento, legitimidade e aceitação social. Em uma economia moldada pela IA, essas são as condições sob as quais o valor futuro pode ser criado.

Quem é Cornelia Walther

Cornelia C. Walther é pesquisadora visitante na Wharton AI & Analytics Initiative. Ela também é diretora da POZE, uma aliança global para mudanças sistêmicas que beneficia as pessoas e o planeta, e é autora de mais de cinco livros sobre influência, impacto e transformação social, incluindo o potencial de alavancar algoritmos aspiracionais para mudanças pró-sociais em escala.

Além disso, Walther passou mais de duas décadas trabalhando para as Organização das Nações Unidas (ONU) em situações de emergência de larga escala na África Ocidental, Ásia e América Latina, com foco em advocacy e mudança social e comportamental.

Na Analytics at Wharton, Walther concentra o seu tempo na Wharton Initiative for Neuroscience com foco na AI4IA (Inteligência Artificial para Ação Inspirada).

A Wharton School é a primeira escola de negócios universitária do mundo, fundada em 1881, na Universidade da Pensilvânia, nos Estados Unidos. É uma instituição de referência global em Administração, Finanças e Marketing, conhecida por seus programas de graduação e pós-graduação, como o MBA, e por sua forte ligação com a comunidade empresarial.

Extraído de Knowledge at Wharton, o jornal de negócios da Wharton School