Análise
O texto do marco legal da inteligência artificial que tramita no Congresso desde 2023 entrou em setembro de 2025 na fase mais crítica de sua negociação — e o debate sobre uso de IA em RH, crédito e saúde mental revela as apostas concretas que estão em jogo. Quem lê o texto sabe que ele carrega uma tensão fundamental: de um lado, a pressão por inovação e competitividade que as big techs exercem sobre os parlamentares; de outro, a evidência crescente de que sistemas automatizados de decisão reproduzem e ampliam desigualdades raciais quando não são auditados com rigor.
O conceito central da proposta é o de sistemas de alto risco — categoria que determina obrigações de transparência, auditoria e supervisão humana. O problema está em quem define o que é alto risco. Na versão aprovada em segundo turno na Câmara, sistemas de triagem em processos seletivos de emprego entraram na lista; sistemas de análise de crédito ficaram numa zona cinzenta que permite às fintechs argumentar que seu produto é de "suporte à decisão", não de "decisão automatizada". Essa distinção, na prática, é fictícia — mas juridicamente é operável, e as empresas já se organizam para usá-la.
Para o profissional de saúde mental, o que mais interessa no debate de setembro é o tratamento dos sistemas de triagem e prontuário eletrônico com IA. Plataformas como as que chegaram a CAPSs e clínicas particulares em 2024 e 2025 usam modelos de linguagem para sugerir diagnósticos a partir de histórico de consultas. A proposta legislativa não os classifica como alto risco por padrão — exige apenas que o paciente seja informado do uso de IA, sem garantir acesso ao raciocínio do sistema. Isso é insuficiente, e eu digo isso com precisão técnica: um modelo que sugere CID para depressão com base em dados sem correção de viés racial está fazendo diagnóstico diferencial sem as garantias mínimas de um profissional humano.
O mercado de RH é o campo onde a pressão regulatória é mais visível. Sete das quinze maiores empresas brasileiras por faturamento já usam algum sistema de IA na triagem de currículos. Três delas foram auditadas voluntariamente em 2025 — por iniciativa própria, não por exigência legal. Os relatórios dessas auditorias, obtidos por esta coluna, mostram disparidade sistemática na pontuação de candidatos negros para cargos de liderança quando os modelos são treinados em dados históricos de promoção. A proposta legislativa prevê auditoria obrigatória para esse tipo de sistema, mas delega a metodologia a regulamentação posterior — o que, na prática política brasileira, significa adiamento indefinido.
O marco legal, como está, protege mais o setor produtivo do que o trabalhador e o paciente. Isso é leitura do texto. A versão que avança ao Senado preserva o "sandbox regulatório" para startups, sem métricas de responsabilização, e deixa raça/classe fora das variáveis protegidas explicitamente. Num país onde o CPF rastreia raça indiretamente via dados históricos, essa lacuna é estrutural.
Contexto
Marco legal da IA — tramitação 2025: Texto aprovado em segundo turno na Câmara avança ao Senado em setembro 2025. Sistemas de triagem de emprego listados como alto risco; sistemas de análise de crédito em zona cinzenta regulatória como "suporte à decisão".
IA em RH corporativo: 7 das 15 maiores empresas brasileiras por faturamento usam IA em triagem de currículos (2025). Auditorias voluntárias em três delas revelam disparidade sistemática contra candidatos negros a cargos de liderança quando modelos treinados em dados históricos de promoção.
IA em saúde mental: Plataformas com modelos de linguagem para sugestão diagnóstica em CAPSs e clínicas (2024–2025). Proposta não as classifica como alto risco; exige apenas informação ao paciente, sem acesso ao raciocínio do sistema.
Lacuna racial: Raça/cor ausente das variáveis protegidas explicitamente para auditoria de viés. Regulamentação posterior delegada a ato do Executivo — prazo indefinido.