Artigo

30 de julho de 2026

Regulação de IA e Agtechs Brasileiras: uma análise do impacto regulatório do PL 2338/2023 sobre o ecossistema de inovação agropecuária

Fabro Boaz Steibel; Cássia Renata Pinheiro

DOI: 10.22167/2675-6528-202600769

Artigo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Resumo

O avanço da inteligência artificial (IA) no agronegócio brasileiro e a tramitação do Projeto de Lei nº 2.338/2023 motivaram uma investigação sobre como uma regulação baseada em risco afetaria o ecossistema nacional de agtechs. O objetivo foi estimar o impacto regulatório do PL 2.338/2023 sobre as empresas tecnológicas do agronegócio brasileiro. Para isso, adotou-se uma metodologia mista que cruzou dados do Radar Agtech Brasil 2024, mapeando 2.075 agtechs em 33 categorias, com as categorias de risco estabelecidas pelo PL. Identificaram-se os usos de IA correspondentes a práticas proibidas, sistemas de alto risco e uso de IA generativa em cada segmento. Os resultados indicaram que 21 das 33 categorias analisadas (64%) apresentaram exposição às obrigações regulatórias do PL. O impacto ponderado sobre o ecossistema situou-se entre 41% e 72% das empresas, superando as estimativas de impacto do AI Act europeu (10% a 18%). Observou-se concentração progressiva ao longo da cadeia produtiva, com 16% antes da fazenda, 54% dentro da fazenda e 40% depois da fazenda. Os casos de maior incidência envolveram sistemas de crédito rural, rastreabilidade com efeitos habilitantes perante órgãos reguladores, algoritmos de exclusão de atores da cadeia produtiva e identificação biométrica em espaços públicos. Concluiu-se que o PL 2.338/2023, em sua configuração atual, possui alto potencial de impacto regulatório superior, com implicações desproporcionais para startups em estágio inicial e para segmentos de maior integração da cadeia de valor agropecuária.

Palavras-chave: Agtechs; Classificação de risco; Ecossistema agropecuário; Impacto regulatório; Inovação.

1. Introdução

O avanço da inteligência artificial (IA) tem transformado o setor agropecuário brasileiro, impulsionando o surgimento e a expansão das agtechs. A IA otimiza processos, aumenta a produtividade e fomenta a inovação em toda a cadeia produtiva.

O ecossistema de agtechs no Brasil cresceu significativamente, de 1.125 empresas em 2019 para 2.075 em 2024, um aumento de 84% (Embrapa; SP Ventures; Homo Ludens, 2024). A IA é central para este setor: 83% das agtechs a utilizam, e para 35% ela constitui o núcleo do modelo de negócio (Radar AgTech 2024). Este crescimento sublinha a importância estratégica da IA para a competitividade e sustentabilidade do agronegócio nacional.

Em paralelo, o Brasil tramita o Projeto de Lei nº 2.338/2023, que visa instituir o Marco Regulatório da Inteligência Artificial. Este PL, em discussão desde fevereiro de 2022 (Senado Federal, 2024; Crum, 2025), adota uma regulação horizontal (“guarda-chuva”), estabelecendo um marco normativo transversal para o uso de IA em todos os setores econômicos e sociais (Crum, 2025).

A arquitetura regulatória do PL 2.338/2023 é inspirada no Regulamento de Inteligência Artificial da União Europeia (EU AI Act), reproduzindo a lógica de classificação baseada em risco (Crum, 2025). Essa abordagem impõe obrigações mais onerosas aos desenvolvedores e operadores de sistemas de IA com maior potencial de dano a direitos fundamentais (Dalli, 2021). O modelo europeu categoriza os sistemas de IA em práticas proibidas, sistemas de alto risco, sistemas com obrigações de transparência e modelos de IA de uso geral (CRUM, 2025).

Sistemas de alto risco, por exemplo, implicam extensas obrigações como gestão de riscos, documentação técnica e supervisão humana. O cumprimento dessas exigências é custoso, com estimativas de acréscimo de 18% sobre os custos operacionais para um único sistema de IA (Applied AI, 2024). Essa realidade preocupa, pois pequenas empresas e startups podem ter o acesso à IA restrito e a competitividade reduzida (Ryan, 2023; Alexander, Yarborough e Smith, 2024).

A natureza potencialmente restritiva dessa regulação por risco é uma problemática central. O PL 2.338/2023 impõe obrigações de conformidade antes da viabilidade comercial da tecnologia, exigindo avaliações prévias de impacto e requisitos de transparência (Senado Federal, 2023). Essa lógica, enraizada no princípio da precaução (Hemphill, 2020), pode desincentivar investimentos e frear a inovação. Tais custos de entrada são desproporcionais para empresas menores (Sparrow, Howard e Degeling, 2022), e podem suprimir inovações cruciais para segurança alimentar e sustentabilidade (Tzachor et al., 2022), tornando-se barreiras efetivas para agtechs brasileiras em estágio inicial (Bignami et al., 2025).

Apesar do crescimento do ecossistema de agtechs e da centralidade da IA, há uma lacuna na literatura brasileira sobre o dimensionamento de quantas e quais empresas seriam classificadas em diferentes níveis de risco pelo PL 2.338/2023. Compreender o impacto potencial dessa regulação é crucial para garantir que o marco legal promova a inovação e a competitividade, evitando obstáculos desproporcionais para startups e segmentos da cadeia de valor agropecuária.

Diante desse contexto e da problemática, esta pesquisa justifica-se pela urgência de analisar os potenciais efeitos do PL 2.338/2023 sobre o ecossistema de agtechs brasileiras. A compreensão desses impactos é fundamental para subsidiar o debate legislativo e assegurar uma regulamentação da IA equilibrada. Assim, este estudo busca estimar quantitativamente o percentual do ecossistema de agtechs exposto a obrigações de conformidade associadas a práticas proibidas, sistemas de alto risco e uso de IA generativa, para analisar o impacto regulatório do PL 2.338/2023 sobre as empresas tecnológicas do agronegócio brasileiro.

2. Material e Métodos

A pesquisa caracterizou o perfil das agtechs brasileiras frente às categorias de risco estabelecidas pelo Projeto de Lei nº 2.338/2023. Adotou-se desenho metodológico misto, com abordagens quantitativas para classificação e categorização das empresas por segmento de atuação, e qualitativas para atribuição do grau de risco regulatório. O objetivo foi estimar o impacto regulatório do PL 2.338/2023 sobre as empresas tecnológicas do agronegócio brasileiro.

Os dados sobre o ecossistema de agtechs brasileiras foram obtidos do Radar Agtech Brasil 2024 (Embrapa; SP Ventures; Homo Ludens, 2024), que forneceu informações sobre perfil tecnológico, segmento de atuação e adoção de inteligência artificial. Os dados regulatórios foram extraídos do texto do PL 2.338/2023, em sua versão aprovada pelo Senado Federal e encaminhada à Câmara dos Deputados em março de 2025.

Para operacionalizar as categorias de risco, utilizou-se um estudo prévio do ITS Rio (2025), que sistematizou 92 obrigações regulatórias do PL. Desse conjunto, selecionaram-se as aplicáveis a três categorias: práticas proibidas (Art. 13), sistemas de alto risco (Art. 14) e sistemas de IA generativa (Art. 4º, IV). O procedimento de produção de dados foi estruturado em quatro etapas sequenciais.

Na primeira etapa, identificaram-se as 33 categorias de agtechs reportadas pelo Radar Agtech Brasil 2024, organizadas em três macro categorias: Antes da Fazenda (7 categorias, 378 empresas), Dentro da Fazenda (13 categorias, 849 empresas) e Depois da Fazenda (13 categorias, 848 empresas). O total de 2.075 agtechs foi analisado, sendo que uma mesma empresa pôde ser associada a mais de uma categoria.

Na segunda etapa, para cada uma das 33 categorias, identificaram-se até sete agtechs com perfil de uso intensivo de IA. A seleção baseou-se na disponibilidade de informações públicas suficientes para caracterizar o modelo de negócio e a aplicação de IA, e na diversidade de casos dentro da categoria, priorizando empresas com diferentes usos tecnológicos. Esta seleção teve propósito ilustrativo para a atribuição de risco à categoria.

Na terceira etapa, atribuiu-se a cada categoria o grau de risco regulatório (risco excessivo, alto risco e uso de IA generativa) mediante verificação da correspondência funcional entre os usos de IA das empresas exemplificadas e os critérios do PL 2.338/2023. A codificação foi binária (presença ou ausência de enquadramento) para cada dimensão de risco, com registro da justificativa, artigo e inciso aplicável e mecanismo causal. O critério de correspondência funcional considerou um sistema enquadrável se sua função correspondesse a um contexto de uso de alta complexidade de obrigações.

Na quarta etapa, os resultados foram agregados por macro categoria e pelo total do ecossistema. Calculou-se o impacto máximo, representando o percentual de agtechs em categorias com ao menos uma dimensão de risco presente. Adicionalmente, determinou-se o impacto ponderado, obtido pela aplicação de multiplicadores proporcionais ao número de dimensões de risco identificadas por categoria: 33% para uma dimensão, 66% para duas e 100% para três.

Ferramentas de inteligência artificial generativa, como Claude (Anthropic), ChatGPT (OpenAI) e Gemini (Google), foram utilizadas para suporte na caracterização dos modelos de negócio das agtechs e sistematização dos exemplos de uso de IA. Os outputs gerados foram revisados e validados pelos autores, assegurando que a atribuição final de risco regulatório fosse de responsabilidade exclusivamente humana, em conformidade com o Manual de Boas Práticas do curso.

As considerações éticas foram observadas. Por utilizar exclusivamente dados de acesso público, como a base do Radar AgTech e o texto legislativo, a pesquisa enquadrou-se nas hipóteses de dispensa de apreciação pelo Comitê de Ética em Pesquisa. Esta dispensa está prevista no artigo 1º da Resolução CNS nº 510/2016, que regulamenta a ética em pesquisas envolvendo seres humanos.

3. Resultados e Discussão

A análise do ecossistema de agtechs brasileiras, em conformidade com o Projeto de Lei nº 2.338/2023, revelou que 21 das 33 categorias avaliadas, o que representa 64% do total, possuem alguma forma de relação com usos de inteligência artificial de complexidade regulatória. Este achado é significativo, pois indica que um potencial de 1.491 agtechs, correspondendo a 72% do total de 2.075 empresas mapeadas, estaria sujeito a obrigações de alta complexidade regulatória. Tal cenário sugere que o PL 2.338/2023, em sua redação atual, apresenta um elevado potencial de impacto sobre a inovação e a concorrência no setor de agtechs no Brasil.

Ao examinar os casos associados a usos de IA considerados proibidos pelo Artigo 13 do PL 2.338/2023, identificaram-se três categorias de agtechs, o que corresponde a 9% do total, abrangendo um conjunto de 207 empresas, ou 10% do ecossistema. As situações mais frequentemente enquadradas como práticas proibidas incluem o emprego de sensores de alta resolução em espaços públicos, com potencial claro para a identificação em massa de indivíduos. Adicionalmente, o uso de biometria facial para autenticação de pagamentos em espaços comerciais também se enquadra nesta categoria, evidenciando a preocupação do legislador com a proteção de direitos fundamentais.

No que concerne aos usos de IA classificados como de alto risco, conforme o Artigo 14 do PL 2.338/2023, foram identificadas 15 categorias de agtechs, representando 45% do total, e um universo de 1.179 empresas, ou 57% dos casos analisados. As principais situações de alto risco envolvem a concessão de crédito rural, que pode ter efeitos contratuais na formação de preços e no financiamento de insumos. Outros contextos incluem impactos sobre a propriedade ou o acesso a serviços públicos, como outorgas hídricas e subsídios de energia rural. Além disso, o uso de algoritmos de matchmaking com potencial para excluir atores da cadeia produtiva e sistemas que afetam relações de trabalho e empregabilidade também foram classificados como de alto risco.

A análise também abrangeu os sistemas de IA generativa, conforme o Artigo 4º, inciso IV, do PL 2.338/2023, identificando 15 categorias de agtechs, ou 45% do total, e um total de 1.357 empresas, que representam 65% do ecossistema. As situações mais relevantes associadas a esta categoria incluem o uso da tecnologia para mediar a comunicação com usuários finais, especialmente produtores rurais. Observou-se também a incidência de obrigações de transparência relacionadas à geração de recomendações técnicas, bem como obrigações adicionais decorrentes da interação com produtores rurais que apresentam baixa literacia digital ou se encontram em situação de vulnerabilidade.

A agregação dos resultados por macrocategoria e para o ecossistema total permitiu estimar o impacto regulatório do PL 2.338/2023. O impacto mínimo sobre o ecossistema de agtechs foi de 41% do mercado, enquanto o impacto máximo atingiu 72%. Esses percentuais foram calculados considerando a aplicação de multiplicadores proporcionais ao número de dimensões de risco identificadas por categoria: 33% para uma dimensão, 66% para duas e 100% para três. Essa metodologia ponderada oferece uma visão mais precisa da extensão das obrigações regulatórias.

A distribuição do impacto regulatório ao longo da cadeia produtiva agropecuária revelou uma concentração progressiva. No segmento “Antes da Fazenda”, o impacto situou-se entre 16% e 37% das empresas. Já no segmento “Dentro da Fazenda”, o impacto foi significativamente maior, variando entre 54% e 79%. No segmento “Depois da Fazenda”, o impacto foi de 40% a 80%. Esses dados indicam que as agtechs que atuam diretamente nas operações agrícolas e pós-colheita são as mais expostas às exigências regulatórias do PL 2.338/2023.

Comparativamente, o impacto ponderado do PL 2.338/2023 sobre o ecossistema de agtechs brasileiras, que varia entre 41% e 72%, é superior às estimativas de impacto inicial do Regulamento de Inteligência Artificial da União Europeia (EU AI Act) sobre seu próprio mercado, que foram de 10% a 18% (Dalli, 2021; Applied AI, 2024). Este achado sugere que a proposta regulatória brasileira incorpora um número maior de iniciativas que enquadram usos de IA como de alto risco, em comparação com o modelo europeu que a inspirou (ITS Rio, 2025).

A preocupação com a verticalização dos serviços é um ponto crucial. Quanto mais integradas forem as soluções oferecidas pelas agtechs ao longo de toda a cadeia de valor agropecuária, maior será a contaminação de estágios que, isoladamente, teriam um menor grau de obrigações regulatórias. Essa interconexão pode amplificar a exposição regulatória de forma desproporcional, especialmente para startups em estágio inicial, que podem ter dificuldades em absorver os custos e as complexidades de conformidade exigidos.

Além dos impactos diretos, a pesquisa identificou potenciais lacunas regulatórias relevantes que não são explicitamente abordadas pelo projeto de lei. Entre elas, destacam-se a automação da conformidade ambiental com valor probatório, a substituição algorítmica de responsabilidade técnica profissional e o uso de IA como infraestrutura crítica hídrica e energética em contextos rurais. Essas lacunas indicam a necessidade de um aprofundamento na regulamentação para garantir que todos os aspectos críticos da aplicação da IA no agronegócio sejam devidamente considerados.

Em síntese, os resultados demonstram que o Projeto de Lei nº 2.338/2023, em sua configuração atual, possui um potencial de impacto regulatório substancialmente elevado sobre o ecossistema de agtechs brasileiras, superando as estimativas de impacto do modelo europeu. A incidência de práticas proibidas, sistemas de alto risco e obrigações para IA generativa afeta uma parcela significativa das empresas, com uma concentração de impacto progressiva ao longo da cadeia produtiva. Este cenário ressalta a urgência de um debate legislativo que promova uma regulação equilibrada, capaz de fomentar a inovação e a competitividade, sem impor barreiras desproporcionais às startups e aos segmentos vitais do agronegócio nacional.

4. Conclusão

O presente estudo buscou estimar o impacto regulatório do Projeto de Lei nº 2.338/2023 sobre o ecossistema de agtechs brasileiras, analisando a exposição das empresas a obrigações de conformidade associadas a práticas proibidas, sistemas de alto risco e uso de inteligência artificial generativa. Verificou-se que 21 das 33 categorias de agtechs mapeadas, correspondendo a 64% do total, apresentaram alguma forma de exposição às obrigações regulatórias propostas pelo PL. Observou-se que o impacto ponderado sobre o ecossistema situou-se entre 41% e 72% das empresas, superando as estimativas de impacto do AI Act europeu, que foram de 10% a 18%. Os achados indicaram uma concentração progressiva do impacto ao longo da cadeia produtiva, com maior incidência em sistemas de crédito rural, rastreabilidade com efeitos habilitantes perante órgãos reguladores, algoritmos de exclusão de atores da cadeia produtiva e identificação biométrica em espaços públicos.

A pesquisa demonstrou que o PL 2.338/2023, em sua configuração atual, possui um alto potencial de impacto regulatório, com implicações desproporcionais para startups em estágio inicial e para segmentos de maior integração da cadeia de valor agropecuária, especialmente devido à verticalização das soluções. Identificaram-se, ainda, potenciais lacunas regulatórias relevantes não explicitamente abordadas pelo projeto de lei, como a automação da conformidade ambiental com valor probatório e o uso de IA como infraestrutura crítica hídrica e energética em contextos rurais. Esses resultados fornecem subsídios cruciais para o debate legislativo em curso, indicando a necessidade de uma regulamentação equilibrada e setorialmente específica, capaz de fomentar a inovação e a competitividade sem impor barreiras desproporcionais ao agronegócio nacional.

Referências Bibliográficas

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Gestão de Negócios Digitais e Inteligência Artificial do MBA USP/Esalq

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17 de setembro de 2026

Detecção de Anomalias no Monitoramento de Saúde de Pontes Usando Redes Neurais

O monitoramento da saúde estrutural de pontes tornou-se cada vez mais relevante diante do envelhecimento das infraestruturas e da intensificação de eventos extremos associados às mudanças climáticas. Nesse contexto, abordagens baseadas em dados destacaram-se como alternativas promissoras para o reconhecimento de anomalias. O estudo objetivou desenvolver e avaliar uma abordagem baseada em aprendizado de máquina para o reconhecimento de anomalias em séries temporais de aceleração estrutural. A metodologia adotada consistiu no uso de autoencoders treinados exclusivamente com dados representativos da condição íntegra, permitindo ao modelo aprender padrões associados ao estado saudável da estrutura; em seguida, o erro de reconstrução, quantificado por meio do erro quadrático médio (MSE), foi utilizado como critério para identificação de desvios em relação a essa condição. O conjunto de dados analisado foi composto por 1767 séries temporais de 1000 pontos cada, pertencentes a duas classes: íntegra (normal) e anômala (danificada). Os resultados obtidos demonstraram que o modelo proposto apresentou elevada capacidade de reconhecimento da classe anômala, com taxa de detecção superior a 90%, e desempenho global satisfatório, com área sob a curva ROC (AUC) próxima de 0,78, indicando boa capacidade discriminativa e reforçando o potencial da abordagem para aplicações em monitoramento estrutural.

Palavras-chave: Autoencoders; Detecção de Anomalias; Monitoramento de Pontes; Redes Neurais.

17 de setembro de 2026

Gestão Escolar Integrada: o Papel da Direção Administrativa na Capacitação da Equipe de Gestão Pedagógica para a Compreensão do Orçamento Escolar

A administração escolar foi abordada sob a perspectiva da integração entre gestores administrativos e pedagógicos, com foco na participação democrática, capacitação e qualificação dos atores. O objetivo geral consistiu na elaboração de um Guia de Orientações para Orçamento, direcionado à equipe de gestão pedagógica e mediado pela direção administrativa, visando instrumentalizar esses profissionais para a compreensão e participação nos processos financeiros e decisórios da instituição. Para tanto, o estudo desenvolveu-se em uma instituição particular privada, adotando uma abordagem qualitativa, descritiva e aplicada, com procedimento metodológico de estudo de caso. A pesquisa mapeou desafios práticos e dificuldades de comunicação entre os setores, analisou referenciais teóricos da gestão escolar e estruturou o instrumento formativo proposto. Os resultados demonstraram que a ausência de integração entre as áreas administrativa e pedagógica pode comprometer a efetividade da gestão escolar, evidenciando a necessidade de processos formativos contínuos que promovam entendimento mútuo, cooperação e construção coletiva de soluções. O Guia proposto fortaleceu a gestão democrática, elevou a qualificação da equipe pedagógica e melhorou os processos decisórios institucionais, destacando o papel formativo e estratégico do diretor administrativo.

Palavras-chave: Comunicação escolar; Gestão escolar participativa; Orçamento escolar.

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