Sem um enquadramento tributário sólido, a política nacional de IA corre o risco de permanecer como promessa desconectada da infraestrutura que sustenta decisões de investimento
O debate sobre inteligência artificial (IA) deixou de ser um tema restrito a especialistas e passou ao centro da agenda econômica do país. Governo, empresas de tecnologia e Congresso discutem a governança de dados e o alcance das técnicas de treinamento, além da criação de uma política nacional capaz de orientar a nova economia digital. A ambição é desenvolver competências próprias, avançar na regulação e atrair investimentos que deem ao Brasil maior autonomia em um cenário tecnológico mais disputado. Ainda assim, mesmo com o lançamento do Plano Brasileiro de Inteligência Artificial, que o governo posiciona como marco estruturante, o enquadramento tributário que deveria acompanhar esse movimento permanece sem respostas elementares.
A falta desse enquadramento se revela no cotidiano das empresas e expõe uma contradição clara. Fala-se em consolidar a IA como vetor econômico, mas seguem indefinidos os parâmetros sobre como tributar os fluxos que sustentam esse setor. Dados estruturados e não estruturados, modelos treinados, licenças de uso, APIs, bases de conhecimento e royalties digitais compõem a espinha dorsal dessa economia. E tudo isso cresce sem que exista, no Brasil, qualquer enquadramento fiscal minimamente definido. A própria Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) descreve essa lacuna como um dos principais desafios da tributação internacional, ao destacar que modelos de negócio intensivos em dados e escaláveis globalmente continuam sem categoria tributária clara. É como tentar desenvolver uma indústria sofisticada sem definir, desde o início, qual é a natureza jurídica do que ela produz.
Essa assimetria fica ainda mais evidente nas iniciativas recentes. O governo tem buscado impulsionar a economia digital com medidas como o Redata, que reduz o custo tributário de datacenters e amplia a capacidade de processamento. O movimento reforça a infraestrutura necessária ao setor, mas não enfrenta a ausência de um enquadramento fiscal claro para o valor produzido por dados e algoritmos. Sem essa definição, o “custo Brasil” se impõe ao setor como risco, incerteza e perda de competitividade.
Ao redesenhar seu sistema tributário, o Brasil tinha a chance de se antecipar ao debate internacional e construir uma das legislações mais avançadas do mundo para atividades digitais. Perdeu essa oportunidade ao tratar essa economia como um bloco homogêneo dentro do novo imposto sobre consumo. A legislação que organiza o IBS não distingue operações tradicionais das atividades baseadas em algoritmos e dados, como se tivesse sido escrita sem o cuidado analítico que o tema exige. O resultado é uma transferência de responsabilidade — e de risco — para as empresas, que precisam interpretar um ambiente tributário que não dialoga com a lógica nem com a velocidade da tecnologia. Na prática, esse descompasso enfraquece o ambiente de negócios e estimula a migração de projetos para países mais previsíveis.
A dimensão geopolítica do tema ficou ainda mais evidente na recente discussão sobre o uso de conteúdo brasileiro para treinar modelos de IA. Dados se tornaram um ativo estratégico e a forma como cada país os protege ou tributa influencia diretamente sua capacidade de inovar. Manter a dimensão fiscal fora desse debate significa abrir mão de organizar a formação de valor na economia digital. A ausência de parâmetros claros abre espaço para interpretações divergentes em fiscalizações futuras, fenômeno recorrente em um sistema tributário marcado por litígios longos e custosos.
Os efeitos dessa omissão já são perceptíveis. Empresas adiam projetos, investidores reavaliam riscos e o país perde espaço num momento em que a economia global se reorganiza em torno da inteligência artificial. Apesar disso, o caminho não é inalcançável. Avançar exige reconhecer que a economia de IA demanda diretrizes próprias, capazes de diferenciar serviços, licenças, royalties e fornecimento de dados, além de estabelecer critérios funcionais para operações internacionais. São passos que não resolvem tudo, mas reduzem incertezas e aproximam o sistema fiscal da realidade digital.
O país afirma que pretende ocupar posição relevante na economia de IA. Mas para que essa ambição se converta em estratégia concreta, é preciso enfrentar a parte que ainda falta nesse debate. Sem um enquadramento tributário sólido, a política nacional de IA corre o risco de permanecer como promessa desconectada da infraestrutura que sustenta decisões de investimento. O Estado precisa decidir como enxerga e tributa o valor criado por dados e algoritmos. Até que isso ocorra, continuaremos discutindo o futuro com as ferramentas conceituais do passado.
Fonte: Valor Econômico
