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Uma startup é uma empresa emergente que tem como objetivo principal desenvolver ou aprimorar um modelo de negócio, preferencialmente escalável, disruptivo e repetível. Uma startup é uma empresa recém-criada ainda em fase de desenvolvimento, que é normalmente de base tecnológica, mas pode aparecer em vários setores. O termo tornou-se popular internacionalmente, durante a bolha da internet, quando foi fundada um grande número de “empresas.com”. Por isso, comumente se relaciona o termo startup com tecnologia, mas qualquer empresa que nasce em qualquer segmento, seja tradicional ou inovador é uma startup. Considerando a relevância atual das startups, é importante entender como ocorre a tomada de decisão no seu âmbito.  
Destaca-se a grande mudança com o método enxuto e como tal ideia modificou a lógica dos negócios, podendo-se considerar um marco revolucionário nos mundos dos negócios. Há quem preveja o fim do plano de negócio tradicional e seus documentos gigantescos com dois ou três cenários e inúmeras páginas e planos previamente estabelecidos. Conceitos como “produto minimamente viável” e “pivotar” rapidamente foram apropriados dos cenários das startups por outros negócios e por escolas de negócio.
As startups invertem a lógica dos modelos tradicionais: ao invés de executar um plano de negócio construído antes da operacionalização do negócio, a partir da perspectiva do cliente, é construído um protótipo para testar uma hipótese. Daí nasce o conceito de “produto minimamente viável”.  A principal diferença entre as startups e as grandes empresas é que estas buscam por modelos e planos de negócios perenes, enquanto aquelas mudam os planos e modelos de negócios conforme a necessidade dos clientes.
O método enxuto tem três características: primeiro, ao invés de ficar muito tempo pesquisando e elaborando um plano de negócios, operaciona hipóteses não testadas. Segundo, vai ao encontro do cliente, ou seja, as startups vão a campo a fim de questionar os atores do mercado sobre suas hipóteses desenhadas no canvas de modelo de negócio: trata-se da busca por feedbacks. Terceiro, pratica o chamado “desenvolvimento ágil”, originado na indústria de softwares, e trabalha “mão a mão” com o cliente.
Arnaldo Rizzardo Filho, advogado
<a href="mailto:arnaldofilho@rizzardoadvogados.com.br">arnaldofilho@rizzardoadvogados.com.br</a>

O Método das Startups

As startups invertem a lógica dos modelos tradicionais: ao invés de executar um plano de negócio

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O cooperativismo de crédito no Brasil teve início em 1902, quando foi constituída a primeira Cooperativa de Crédito brasileira no município de Nova Petrópolis (RS), a Caixa Econômica de Empréstimos “Amstad” de Nova Petrópolis – Sparkase Amstade. Desde então, seu crescimento no Brasil tem sido lento, representando hoje cerca de 5% das carteiras de crédito do Sistema Financeiro Nacional.

As cooperativas de crédito especializam-se, em seu campo organizacional, no microcrédito, e hoje sua expansão no Brasil é uma necessidade urgente, principalmente quando os números do Ministério da Economia demonstram a existência de mais de 19 milhões de empresas no país, sendo 99% micro e pequenas empresas.

A questão estão passa a se o fomento das cooperativas de créditos para a oferta de microcréditos em um mercado carente de instituições financeiras voltadas às pequenas economias.

Nessa toada, a Lei Complementar nº 196, de 24 de agosto de 2022, altera a Lei Complementar nº 130/2009 (Lei do Sistema Nacional de Crédito Cooperativo) para, dentre outras disposições, permitir que o quadro social das cooperativas de crédito seja composto de entes despersonalizados, tais como espólios, fundos de investimentos, grupos de consórcios, grupos de convênio médico, sociedade de fato e sociedade irregular, dentre outros. Segundo a Lei Complementar nº 130/2009, o quadro social das cooperativas de crédito podia ser composto de pessoas físicas e jurídicas. Agora, com a Lei Complementar nº 196/2022, além das pessoas físicas e jurídicas, podem compor o quadro social das cooperativas de crédito os entes despersonalizados.

A inovação da Lei Complementar nº 196/2022 está em sintonia com a lei pela Lei nº 13.874/2019, que incluiu os fundos de investimento no Código Civil. Os fundos de investimento, que possuem natureza jurídica de condomínio de natureza especial, constituem hoje uma das formas mais emergentes de investimentos no Brasil. Os números de fundos de investimentos são incríveis. Não existe mais dúvida de que se trata de um investimento popular, basta analisar o seu crescimento nos últimos anos. Até maio de 2022, existiam mais de 27 mil fundos de investimento no Brasil, e novos fundos são criados mês a mês, segundo a Associação Brasileira das Entidades dos Mercados Financeiro e de Capitais (ANBIMA).

Em conclusão, a perspectiva para o crescimento do microcrédito no Brasil é grande a partir da Lei Complementar nº 196/2022, dando andamento à política de investimento no Brasil que a partir da Lei nº 13.874/2019 regularizou no Código Civil os fundos de investimento.

Arnaldo Rizzardo Filho, advogado

<a href="mailto:arnaldofilho@rizzardoadvogados.com.br">arnaldofilho@rizzardoadvogados.com.br</a>

Cooperativas de Crédito e Fundos de Investimento no Brasil

A web se apresenta como o mais novo agente econômico dos mercados. As novas tecnologias digitais estão transformando tudo em um recurso disponível: serviços, produtos, espaços, conexões e conhecimento. Tem sido chamada de “economia do compartilhamento”, “economia desagregada”, “economia peer-to-peer”, “a economia sob demanda”, “a economia de aplicativos”, “a economia de acesso” e também “a Uberização de tudo”. Empresas como Uber, 99 e Lyft estão conectando motoristas independentes com clientes. O mesmo faz a GetNinjas com os mais diversos tipos de prestadores de serviços (advogados, arquitetos, designer, tradutores, etc.), e a Triider com prestadores de serviços exclusivamente domésticos (hidráulico, eletricista, pinturas, fretes, montagem de móveis e etc.).&#13;
Mas, afinal de contas, há realmente “compartilhamento” em todas essas plataformas? A professora da Universidade de Quebec, Dra. Myriam Ertz, entende haver “pseudocompartilhamento”, ou seja, sistemas de circulação de recursos que não permitem que os consumidores mudem de sua função de consumidor atual para a de provedor. Como tal, encarna o paradigma da troca modernista em sua forma mais pura. Muitas organizações que entraram no mercado no início do boom da economia compartilhada, como empresas de compartilhamento de carros, imóveis e bicicletas, foram erroneamente enquadrados como parte da “economia compartilhada”, enquanto de fato negam aos consumidores a mudança. Esse erro de classificação tem sido amplamente discutido na literatura, que usa o conceito de “pseudocolaboração” para tratar o tema.&#13;
Essa mesma confusão é vista em relação aos termos peer-to-peers e peers-inc. Ora, a Uber se trata de um negócio de pares para pares, ou um negócio em que os pares são incorporador por um parceiro forte, proprietário da plataforma, que se remunera das altas comissões cobradas da intermediação com os clientes. Essa discussão é fundamental para, inclusive, se discutir se motoristas de aplicativos são autônomos ou verdadeiro empregados da plataforma. Ora, como poderia um motorista que presta serviços aos seus pares ser considerado empregado. A questão muda se se considerar que este motorista está incorporado em uma plataforma de propriedade de um empresário, que inclusive se remunera desta intermediação que faz entre motoristas e clientes.&#13;
Arnaldo Rizzardo Filho, advogado &#13;
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arnaldofilho@rizzardoadvogados.com.br

Plataformas digitais e pseudocompartilhamento

Agosto de 2026 marca os 50 anos da morte do ex-presidente Juscelino Kubitschek. É momento, portanto, de o país reverenciar a memória desse que foi um dos maiores – senão o maior – estadista da história do Brasil.Mais de seis décadas após ter concluído o mandato na Presidência da República (1956-1961) seu legado permanece intacto, graças à seriedade, coragem, competência e visão estratégica com as quais transformou o país.JK assumiu em um período politicamente conturbado, porém não se afastou de seu ideal de promover o desenvolvimento econômico e social em ritmo acelerado, priorizando a eliminação dos gargalos da economia. Para tanto, debruçou-se sobre metas que deveriam ser definidas e implementadas em estreita harmonia entre si, de que modo que os investimentos em determinados setores pudessem se refletir positivamente na dinâmica de outros.&nbsp;A chave do sucesso da gestão JK foi o Plano Nacional de Desenvolvimento, ou Plano de Metas, conjunto de objetivos a serem atingidos nos cinco anos de seu mandato, ao qual se acresceu a construção da nova capital federal, Brasília, pensada como vetor de desenvolvimento do Centro-Oeste e também, através da lei 3.173 de 06.06.1957, criou a Zona Franca de Manaus buscando o desenvolvimento da Amazonia e mostrando sua preocupação estratégica com a interiorização do desenvolvimento. &nbsp;Como espinha dorsal do plano, alocou os recursos financeiros em três áreas prioritárias – energia, transporte e infraestrutura – e assim criou as condições para a transformação do país.&nbsp;Nos cinco anos do governo JK, o Brasil viu seu PIB crescer, em média, mais de 8% ao ano (o mesmo desempenho admirado da China de hoje) e cerca de 52% acima da média mundial à época (hoje estamos 36% abaixo da média mundial, ladeira abaixo). Nesse período, a produção industrial nacional cresceu 80%, alavancando a transformação estrutural da economia. Brasília, mais que o centro do poder, impulsionou o Centro-Oeste, região mais expressiva do agronegócio que hoje responde por 26% do PIB nacional, 49% do total das exportações brasileiras e 119% do saldo da balança comercial brasileira. Tudo semeado no Governo JK e sendo colhido até hoje.Juscelino não foi um político de promessas, mas um gestor de realizações. Das 31 metas de seu Plano, mais de 80% foram cumpridas integralmente. O slogan “Cinco décadas em cinco anos” não foi mera retórica.Depois do governo Juscelino, o Brasil passou pela ditadura militar de mais de duas décadas, se redemocratizou, enfrentou períodos de irrefreada inflação, teve dois presidentes da República afastados do cargo por impeachment, instituiu a reeleição para cargos do Executivo, superou desafios, mas os governantes das últimas décadas não assimilaram as lições deixadas por JK.As desigualdades regionais se acentuaram. O país cresce menos do que a taxa média mundial e sua renda per capita ocupa a 74ª posição do planeta. Os indicadores sociais mostram uma triste realidade. O IDH (Índice de Desenvolvimento Humano) caiu da 73ª posição em 2002 para o atual 84º lugar e no coeficiente Gini, que mede a distribuição de renda, o Brasil é o sétimo pior país, estagnado há décadas entre as 10 nações mais mal avaliadas. Na Educação, estamos entre a 67ª e 74ª posição em Matemática, segundo o PISA, em ranking de 81 países. Ocupamos apenas a 30ª posição no IRBES (Índice de Retorno de Bem-Estar à Sociedade), com altíssima carga tributária e péssima retribuição em serviços públicos essenciais.Campeão o Brasil é apenas na vergonhosa estatística de homicídios intencionais, registrando 33 mil mortes por ano. Além disso, levantamento da Transparência Internacional mostra que há 106 países com setor público mais honesto que o brasileiro. Em 2002, eram apenas 45, o que evidencia a degradação ética e de honestidade em nosso país. A corrupção se instalou de vez e, com ela, o equivalente entre 2,5% a 4% do PIB escorre pelo ralo todos os anos (FGV-IBRE).Certamente, não é esse o país que JK imaginou. Tampouco é a nação que os brasileiros merecem. Juscelino fez a sua parte. Falta seguirem seu exemplo.&nbsp;*Samuel Hanan é engenheiro com especialização nas áreas de macroeconomia, administração de empresas e finanças, empresário, e foi vice-governador do Amazonas (1999-2002). Autor dos livros “Brasil, um país à deriva”, “Caminhos para um país sem rumo” e “Amazônia Brasileira, preservar para viver, responsabilidade mundial”. Site:&nbsp;https://samuelhanan.com.br&nbsp;

JK, o exemplo que a morte não sepultou

A advocacia empresarial está deixando de ser organizada exclusivamente em torno de processos, pareceres e horas faturáveis. A combinação entre Legal Design, Legal Operations e Inteligência Artificial está deslocando o centro da atividade jurídica para algo mais amplo: a capacidade de transformar informação jurídica em decisão empresarial de qualidade.Para empresas, isso muda a pergunta fundamental. Já não basta saber se determinada conduta é juridicamente possível. É preciso compreender quanto custa decidir, quanto tempo a decisão consome, quais riscos produz, quem precisa compreendê-la e como convertê-la em uma ação operacionalmente executável. A tecnologia acelera esse movimento, mas também aumenta o preço do erro.Da advocacia artesanal à advocacia orientada por sistemasA advocacia tradicional foi construída sobre uma lógica predominantemente artesanal: o advogado recebe um problema, pesquisa, interpreta a norma, produz uma peça ou opinião e entrega uma resposta ao cliente. Esse modelo continua indispensável para questões complexas, mas encontra limitações quando o departamento jurídico precisa administrar milhares de contratos, demandas repetitivas, documentos, indicadores, fluxos de aprovação e riscos simultaneamente.É nesse espaço que surge o Legal Operations, compreendido como uma abordagem de gestão das operações jurídicas baseada em processos, tecnologia, dados, métricas, governança e integração com as demais áreas da organização.O Legal Design, por sua vez, enfrenta outro problema: o conhecimento jurídico frequentemente é produzido em uma linguagem que dificulta sua utilização por quem precisa tomar decisões. Contratos extensos, políticas internas, pareceres e fluxos regulatórios podem ser juridicamente corretos e, ainda assim, administrativamente ineficientes.A Inteligência Artificial acrescenta uma terceira dimensão. Ela permite pesquisar, classificar, resumir, comparar, estruturar e produzir informação jurídica em velocidade anteriormente difícil de alcançar. Mas velocidade não equivale a confiabilidade.A Ordem dos Advogados do Brasil já reconheceu institucionalmente essa transformação. Em 2024, o Conselho Federal aprovou recomendação específica sobre o uso de IA generativa na prática jurídica, ressaltando a necessidade de observância do Estatuto da Advocacia, do Código de Ética, da LGPD e de outros parâmetros aplicáveis. &nbsp;Em 2026, a OAB avançou para um Plano Nacional de Integração da Inteligência Artificial na Advocacia, acompanhado de iniciativas voltadas à capacitação, governança e segurança tecnológica.O movimento também alcançou diretamente a agenda institucional de Legal Ops e controladoria jurídica dentro da própria OAB.O verdadeiro problema não é substituir o advogadoExiste uma tese sedutora segundo a qual a IA substituirá parte significativa do trabalho jurídico. Existe também a tese oposta, segundo a qual a singularidade do raciocínio jurídico tornaria a tecnologia apenas uma ferramenta auxiliar.Ambas são insuficientes.A primeira confunde automatização de tarefas com substituição da responsabilidade profissional. A segunda subestima a capacidade da tecnologia de alterar profundamente a estrutura econômica da prestação de serviços jurídicos.A contribuição de Herbert Simon para a compreensão da racionalidade limitada é especialmente útil nesse ponto: decisões organizacionais não são tomadas em condições de informação perfeita. O problema empresarial frequentemente não é ausência de inteligência, mas excesso de informação, restrição temporal e incapacidade de processar todas as variáveis relevantes.A IA pode reduzir parte desse custo cognitivo. Não elimina, porém, a necessidade de julgamento.Daniel Kahneman demonstrou, em Thinking, Fast and Slow, como processos cognitivos rápidos podem produzir decisões eficientes, mas também erros sistemáticos. Na advocacia algorítmica, o risco ganha uma camada adicional: a organização pode atribuir aparência de objetividade a uma resposta produzida por uma máquina.É aqui que surge a primeira grande tensão: quanto mais eficiente se torna a produção de informação jurídica, maior pode ser a necessidade de governança sobre essa informação.Legal Design como infraestrutura de decisãoLegal Design não deve ser reduzido a tornar documentos "bonitos".Seu valor empresarial está em diminuir a distância entre norma, compreensão e comportamento.Um contrato pode ser juridicamente sofisticado e operacionalmente ruim. Uma política de compliance pode possuir dezenas de páginas e não alterar nenhuma conduta. Um parecer pode demonstrar excelência dogmática e, entretanto, deixar o diretor executivo sem saber qual decisão tomar.O Legal Design procura inverter essa lógica.Em vez de perguntar apenas "como escrever juridicamente melhor?", pergunta-se: como estruturar a informação jurídica para que a pessoa correta compreenda o risco e consiga agir corretamente?Essa mudança aproxima o Direito da ciência comportamental. Se indivíduos possuem atenção limitada, sofrem com excesso de informação e recorrem a heurísticas para decidir, a arquitetura da informação jurídica passa a integrar a própria arquitetura de governança.Nesse sentido, uma cláusula contratual não é apenas texto. É uma interface decisória.Um fluxo de aprovação não é apenas procedimento administrativo. É mecanismo de controle de risco.Um dashboard jurídico não é apenas representação gráfica. É instrumento de alocação de atenção gerencial.A IA cria produtividade, mas também cria uma nova superfície de riscoA utilização empresarial de IA jurídica exige uma arquitetura de controle.A LGPD estabelece que o tratamento de dados pessoais, inclusive em meios digitais, deve proteger direitos fundamentais de liberdade, privacidade e livre desenvolvimento da personalidade. &nbsp;Para escritórios e departamentos jurídicos, isso ganha especial relevância porque documentos podem conter dados pessoais, informações estratégicas, segredos empresariais e comunicações protegidas por sigilo profissional.O Código de Ética da OAB estabelece que o advogado deve guardar sigilo sobre os fatos conhecidos no exercício profissional, qualificando o sigilo como dever de ordem pública. &nbsp;O Estatuto da Advocacia, por sua vez, atribui responsabilidade ao advogado pelos atos praticados com dolo ou culpa no exercício profissional.Portanto, inserir documentos confidenciais em uma ferramenta de IA sem avaliar arquitetura tecnológica, tratamento de dados, controles de acesso, retenção, finalidade e condições contratuais do fornecedor não é simplesmente uma decisão tecnológica. É uma decisão jurídica e de governança.O problema pode ser resumido em cinco riscos:- risco de confiabilidade, quando a IA produz informação incorreta ou referências inexistentes;- risco de confidencialidade, quando informações protegidas são expostas inadequadamente;- risco regulatório, quando o tratamento de dados ou a utilização tecnológica viola normas aplicáveis;- risco de responsabilidade profissional, quando o resultado automatizado é utilizado sem revisão adequada;- risco decisório, quando gestores confundem velocidade computacional com qualidade jurídica.A própria OAB tem destacado riscos como imprecisão, vieses, exposição de dados e referências inexistentes, reforçando que a utilização de IA não transfere a responsabilidade profissional para a tecnologia.Legal Operations: quando o jurídico passa a ser uma unidade estratégicaA transformação mais profunda talvez não esteja na ferramenta, mas no modo de administrar o departamento jurídico.O Legal Operations introduz uma pergunta que a advocacia tradicional frequentemente evitou: qual é o desempenho operacional da função jurídica?Isso envolve medir, conforme a realidade da organização, indicadores como tempo de resposta, volume de demandas, custo por atividade, cumprimento de prazos, ciclo contratual, reincidência de problemas, distribuição de trabalho, exposição a riscos e qualidade das informações utilizadas pela administração.A consequência é importante.O jurídico deixa de ser percebido apenas como centro de custos ou área de contenção de problemas e passa a participar da arquitetura econômica da empresa.Isso não significa transformar Direito em mera planilha. Significa reconhecer que uma decisão juridicamente correta também precisa ser administrável.A pesquisa de Thomson Reuters e Georgetown Law sobre o mercado jurídico norte-americano de 2025 identificou justamente uma transformação dos modelos de negócios das bancas, impulsionada por mudanças nas expectativas dos clientes, competição e tecnologias baseadas em IA.A síntese: a advocacia empresarial como arquitetura de decisãoA oposição entre tecnologia e advocacia humana é, portanto, uma falsa dicotomia.A tecnologia é especialmente eficiente naquilo que pode ser estruturado, repetido, pesquisado, classificado ou comparado. O advogado permanece essencial naquilo que exige interpretação contextual, julgamento, estratégia, negociação, responsabilidade e compreensão das consequências humanas e institucionais de uma decisão.Michel Foucault mostrou como sistemas de classificação, documentação e observação podem funcionar como instrumentos de organização do poder. Na empresa digital, dados jurídicos e sistemas de IA também reorganizam poder: quem controla a informação passa a influenciar quais riscos são percebidos, quais problemas recebem atenção e quais decisões parecem justificáveis.Por isso, a transformação da advocacia não deve ser medida apenas pelo número de tarefas automatizadas.A questão estratégica é outra: quem controla a arquitetura pela qual a organização transforma informação jurídica em decisão?Como bem aponta Northon Salomão de Oliveira, “a verdadeira transformação digital da advocacia não ocorre quando a máquina passa a produzir informação jurídica, mas quando a organização aprende a converter informação jurídica em decisões melhores, mais rápidas e responsáveis.”Essa é a tese que permite superar tanto o tecnofetichismo quanto o conservadorismo profissional.O que empresas e departamentos jurídicos devem fazerA implementação responsável dessa nova advocacia exige, no mínimo:1. Mapear processos jurídicos, identificando tarefas repetitivas, gargalos e atividades de maior valor intelectual.2. Separar automação de julgamento, estabelecendo quais atividades podem ser automatizadas e quais exigem revisão profissional obrigatória.3. Criar governança de IA, com regras sobre ferramentas autorizadas, dados, segurança, revisão humana, documentação e responsabilização.4. Aplicar Legal Design aos processos críticos, especialmente contratos, políticas internas, compliance e comunicação de riscos.5. Construir indicadores de Legal Operations, conectando desempenho jurídico a custos, tempo, risco e resultados empresariais.6. Treinar profissionais jurídicos e gestores, porque a tecnologia sem competência organizacional apenas acelera processos mal desenhados.7. Revisar fornecedores tecnológicos, considerando proteção de dados, confidencialidade, segurança, propriedade intelectual e responsabilidades contratuais.A experiência regulatória do Poder Judiciário brasileiro reforça essa necessidade. A Resolução CNJ nº 615/2025 estabeleceu diretrizes específicas para desenvolvimento, utilização e governança de soluções de IA, incluindo princípios de transparência, não discriminação, devido processo, fundamentação, prestação de contas e responsabilização.Embora o regime seja dirigido ao Judiciário, sua lógica institucional oferece uma lição relevante para a governança empresarial: quanto maior o impacto da tecnologia sobre decisões relevantes, maior deve ser a qualidade dos mecanismos de supervisão.ConclusãoA advocacia empresarial da economia digital não será definida pela quantidade de documentos que o advogado consegue produzir, mas pela qualidade das decisões que sua estrutura jurídica consegue viabilizar.Legal Design reorganiza a comunicação. Legal Operations reorganiza os processos. A Inteligência Artificial reorganiza a capacidade de processamento. A governança jurídica precisa reorganizar a responsabilidade.A síntese não é uma advocacia sem advogados, nem uma advocacia protegida contra a tecnologia. É uma advocacia na qual tecnologia, processos, dados e julgamento profissional são integrados sob critérios de responsabilidade.O escritório ou departamento jurídico que compreender essa mudança antes dos demais não estará apenas adotando novas ferramentas. Estará redesenhando sua posição dentro da empresa.Na economia digital, a vantagem competitiva do jurídico não estará em produzir mais informação. Estará em reduzir a distância entre informação, compreensão, risco e decisão.

Legal Design, Legal Operations e Inteligência Artificial: a reinvenção da advocacia empresarial na economia digital

A responsabilidade civil da inteligência artificial já deixou de ser uma questão futurista. Sistemas algorítmicos participam de decisões de crédito, seleção de pessoas, publicidade, atendimento, segurança, diagnóstico, gestão de riscos e produção de conteúdo. Quando uma decisão automatizada causa dano, a pergunta jurídica não é apenas quem programou a máquina, mas quem criou, disponibilizou, contratou, supervisionou ou decidiu confiar nela.O problema ganhou dimensão empresarial porque a IA distribui a capacidade de decisão por uma cadeia econômica complexa. Desenvolvedor, fornecedor, integrador, administrador e usuário corporativo podem participar de momentos distintos do mesmo processo causal. A dificuldade jurídica está em transformar essa cadeia tecnológica em uma cadeia inteligível de deveres, riscos e responsabilidades.A tese central deste artigo é que a IA não elimina a responsabilidade humana: ela desloca a responsabilidade para a arquitetura de decisão que permite que a máquina produza efeitos juridicamente relevantes.O fundamento jurídico da responsabilidade por inteligência artificialO Direito brasileiro já dispõe de instrumentos importantes para enfrentar danos relacionados à IA, mesmo antes de um marco legal específico. O Código Civil estabelece, nos arts. 186 e 927, a responsabilidade decorrente do ato ilícito e admite responsabilidade independentemente de culpa quando a atividade, por sua natureza, implicar risco para direitos de terceiros.Isso impede uma conclusão simplista: a ausência de uma lei específica sobre inteligência artificial não significa ausência de responsabilidade.Ao contrário, a questão passa a ser de enquadramento. Dependendo da relação jurídica, podem incidir simultaneamente ou alternativamente regras de responsabilidade civil geral, responsabilidade objetiva pelo risco da atividade, Código de Defesa do Consumidor, proteção de dados pessoais, normas trabalhistas, regulação setorial e deveres contratuais.A LGPD acrescenta uma dimensão particularmente relevante. O art. 20 assegura ao titular o direito de solicitar revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado que afetem seus interesses, inclusive em matéria de perfil pessoal, profissional, de consumo e de crédito.Portanto, uma empresa que utiliza IA não administra apenas tecnologia. Administra decisões juridicamente relevantes produzidas ou influenciadas por tecnologia.A verdadeira questão: quem controla o risco?A tese tradicional poderia sustentar que a responsabilidade deve acompanhar aquele que criou o algoritmo. A lógica é intuitiva: quem desenvolve a tecnologia conhece sua arquitetura, seus limites e seus possíveis defeitos.Mas essa solução se torna insuficiente quando o sistema é incorporado a uma operação empresarial completamente diferente daquela para a qual foi originalmente desenvolvido.Um modelo pode ser tecnicamente adequado e, ainda assim, tornar-se perigoso em determinado contexto de utilização. Um sistema concebido para auxiliar decisões pode ser transformado, pela organização, em mecanismo praticamente automático de decisão. Um administrador pode ignorar alertas, alterar parâmetros, alimentar o sistema com dados inadequados ou simplesmente atribuir autoridade excessiva ao algoritmo.Surge, então, a antítese: responsabilizar sempre o desenvolvedor poderia criar uma espécie de irresponsabilidade organizacional do usuário.A solução juridicamente mais consistente exige reconstruir a cadeia causal.O desenvolvedor responde por defeitos relacionados ao desenvolvimento, segurança, informações fornecidas e deveres que lhe sejam juridicamente atribuíveis. O fornecedor ou integrador pode responder por falhas próprias de integração, informação ou segurança. A empresa usuária responde pelos riscos decorrentes da forma como implementa, supervisiona e utiliza a tecnologia. O administrador, por sua vez, pode responder conforme seus próprios deveres legais, contratuais e de gestão, especialmente quando decisões pessoais de governança tenham contribuído para o dano.Não existe, portanto, uma responsabilidade civil abstratamente "da IA". Existe responsabilidade dos agentes humanos e empresariais que estruturam o ambiente no qual a IA produz efeitos.Da responsabilidade pelo código à responsabilidade pela arquitetura de decisãoEssa mudança é decisiva para a Administração.Uma organização tradicionalmente controla processos por meio de pessoas, hierarquias, manuais e controles internos. Com IA, parte da decisão passa a ser incorporada ao sistema tecnológico.O algoritmo pode selecionar candidatos, estabelecer prioridades, identificar suspeitas de fraude, recomendar concessão de crédito, determinar preços ou produzir avaliações de desempenho.A decisão deixa de estar localizada exclusivamente em um indivíduo.Ela passa a existir em uma arquitetura composta por:- dados utilizados para treinamento ou operação;- modelo algorítmico;- parâmetros definidos;- software e integrações;- finalidade empresarial;- supervisão humana;- regras internas;- decisões gerenciais;- ambiente regulatório;- mecanismos de monitoramento.É essa arquitetura que deve se tornar objeto de governança.A União Europeia oferece uma demonstração particularmente expressiva dessa transformação. O AI Act estabelece obrigações específicas para fornecedores e responsáveis pela implantação de sistemas de IA de alto risco, incluindo gestão de riscos, documentação, registros, monitoramento e supervisão humana. Para os responsáveis pela implantação, exige medidas técnicas e organizacionais adequadas e atribuição de supervisão a pessoas com competência, treinamento e autoridade necessários.O modelo europeu é relevante não porque deva ser simplesmente importado pelo Brasil, mas porque revela uma mudança conceitual: governança tecnológica começa a ser tratada como componente da responsabilidade jurídica.O administrador diante da decisão algorítmicaO administrador não se transforma em programador porque utiliza inteligência artificial. Tampouco deve ser responsabilizado automaticamente por qualquer erro produzido por uma ferramenta tecnológica.Entretanto, a delegação tecnológica não equivale à transferência integral da responsabilidade decisória.Se um conselho de administração aprova a utilização de determinado sistema em atividade sensível, se a diretoria determina que suas recomendações serão seguidas automaticamente ou se gestores deixam de implementar mecanismos razoáveis de supervisão, existe uma dimensão organizacional que não pode ser escondida atrás da expressão "foi o algoritmo".Essa conclusão possui forte consequência econômica.A empresa que utiliza IA sem conhecer seus limites pode reduzir custos no curto prazo e aumentar sua exposição jurídica no longo prazo. O ganho de eficiência tecnológica pode ser destruído por indenizações, sanções regulatórias, perda reputacional, litígios, interrupção operacional e deterioração da confiança.A economia da IA, portanto, contém uma equação frequentemente negligenciada: automatizar uma decisão também significa automatizar parte do risco associado a essa decisão.O problema da caixa-preta e a prova do danoUm dos maiores desafios da responsabilidade civil algorítmica está na prova.Em uma decisão humana, o autor do ato pode ser identificado e questionado sobre suas razões. Em sistemas complexos, a cadeia causal pode envolver modelos estatísticos, dados de treinamento, fornecedores externos, componentes de terceiros e parâmetros cuja interação não é intuitivamente compreensível.A própria Comissão Europeia identificou, em sua proposta de Diretiva sobre responsabilidade civil da IA, dificuldades relacionadas à complexidade, autonomia e opacidade dos sistemas, especialmente para vítimas que precisam demonstrar culpa e causalidade. A proposta buscava adaptar as regras probatórias diante dessas características. Ela, contudo, foi posteriormente retirada em 6 de outubro de 2025, de modo que não deve ser tratada como legislação vigente da União Europeia.A experiência europeia continua relevante como laboratório regulatório, mas a cautela é essencial: proposta legislativa não é direito positivo.No Brasil, a questão probatória deverá continuar sendo enfrentada a partir dos instrumentos processuais e materiais disponíveis, sem presumir automaticamente que todo resultado adverso de um algoritmo constitui defeito ou ato ilícito.O novo Marco da Inteligência Artificial brasileiroO debate legislativo brasileiro já avançou significativamente.O PL 2.338/2023 foi aprovado pelo Senado e remetido à Câmara dos Deputados em março de 2025. O texto aprovado contempla, entre outros temas, classificação de riscos, governança, avaliação de impacto, supervisão e responsabilidade civil.O texto legislativo é especialmente importante para as empresas porque procura distribuir deveres entre diferentes participantes do ciclo de vida da IA, aproximando responsabilidade, governança e gestão de riscos.Isso revela uma tendência jurídica importante: a responsabilidade tende a ser menos compreendida como reação posterior ao dano e mais como mecanismo de prevenção estruturada do risco tecnológico.Essa mudança também altera a função do departamento jurídico.O jurídico que apenas examina contratos depois da contratação da ferramenta de IA chega tarde ao problema. A análise deveria começar antes da aquisição ou desenvolvimento do sistema, identificando finalidade, risco, dados utilizados, fornecedores, possibilidade de auditoria, mecanismos de supervisão, incidentes previsíveis e distribuição contratual de responsabilidades.Governança de IA como instrumento de prevençãoPara empresas, uma política racional de governança de inteligência artificial deveria considerar, no mínimo:- identificação dos sistemas utilizados e de suas finalidades;- classificação dos riscos jurídicos e operacionais;- definição clara de responsabilidades internas;- avaliação da qualidade e pertinência dos dados;- supervisão humana proporcional ao risco;- registro de decisões e incidentes relevantes;- auditoria e monitoramento periódico;- mecanismos de revisão e contestação;- controle de fornecedores e terceiros;- cláusulas contratuais sobre responsabilidade, segurança e transparência;- treinamento dos profissionais responsáveis pela operação.A experiência europeia reforça essa direção ao exigir, para sistemas de alto risco, mecanismos de gestão de riscos, documentação, registros, monitoramento pós-mercado e estrutura de responsabilidades da administração.Não se trata de burocratizar a inovação.Trata-se de reconhecer que controle interno é também infraestrutura jurídica da inovação.Um caso hipotético: quando o algoritmo recomenda e o gestor decideImagine uma empresa que utiliza IA para classificar candidatos a determinado cargo. O sistema atribui pontuações e recomenda quais candidatos devem avançar.Depois de algum tempo, identifica-se que determinados grupos recebem sistematicamente avaliações inferiores.A empresa poderia afirmar que o problema pertence exclusivamente ao desenvolvedor.Mas essa resposta seria insuficiente.É necessário investigar quem escolheu o sistema, quem definiu sua finalidade, quais dados foram utilizados, quais testes foram realizados, quais parâmetros foram adotados, quem monitorava resultados, quais alertas existiam e quem decidiu transformar a recomendação algorítmica em critério efetivo de seleção.O ponto jurídico central não está apenas no erro matemático.Está na decisão organizacional de confiar naquele erro possível.A responsabilidade civil como mecanismo de governançaAqui emerge uma distinção que considero fundamental: responsabilidade pela ferramenta e responsabilidade pelo contexto de utilização.O fornecedor pode controlar a arquitetura técnica. A empresa controla o ambiente organizacional. O administrador controla determinadas decisões estratégicas. O usuário pode controlar a inserção de informações e a finalidade concreta.Quanto maior for o poder de controle sobre o risco, maior tende a ser a relevância jurídica desse controle para a análise da responsabilidade, sempre respeitados o regime legal aplicável, a causalidade, o dano e os demais pressupostos da responsabilidade civil.Essa lógica também evita dois extremos perigosos.O primeiro é responsabilizar automaticamente o desenvolvedor por qualquer resultado negativo.O segundo é permitir que empresas utilizem sistemas opacos e atribuam ao algoritmo a função de verdadeiro escudo jurídico.Nenhum dos dois modelos é satisfatório.Como bem aponta Northon Salomão de Oliveira, "a responsabilidade algorítmica começa onde a organização decide transformar uma possibilidade tecnológica em uma decisão com efeitos sobre pessoas".O impacto econômico para empresas e gestoresA questão não é meramente jurídica.Uma governança inadequada de IA pode produzir quatro categorias de custo.Custo jurídico: indenizações, litígios, sanções e despesas de defesa.Custo operacional: interrupção de sistemas, correção de modelos, substituição de fornecedores e reconstrução de processos.Custo reputacional: perda de confiança de consumidores, empregados, investidores e parceiros.Custo estratégico: necessidade de abandonar ou redesenhar uma tecnologia que havia sido incorporada à estrutura decisória da organização.Por isso, o cálculo empresarial correto não deve perguntar apenas quanto custa implementar controles de IA.Deve perguntar quanto custa não saber por que uma decisão automatizada foi tomada quando alguém exigir explicações.A responsabilidade como arquitetura de confiançaA grande transformação provocada pela inteligência artificial no Direito Privado não consiste simplesmente em criar uma nova modalidade de dano.O que muda é a estrutura da causalidade.A decisão pode ser produzida por uma cadeia na qual nenhum indivíduo isoladamente controla todo o processo. O Direito, então, precisa abandonar a expectativa de encontrar sempre um único autor visível do dano e passar a examinar a arquitetura de responsabilidades existente entre desenvolvimento, fornecimento, integração, implantação, supervisão e utilização.O debate brasileiro sobre o PL 2.338/2023 demonstra precisamente essa tentativa de construir um regime que combine inovação, proteção de direitos, segurança e responsabilidade.A Administração precisa acompanhar essa transformação antes que os tribunais sejam obrigados a fazê-lo caso a caso.Conclusão: quem decide por meio da IA continua decidindoA inteligência artificial pode executar uma decisão, sugerir uma decisão ou até produzir autonomamente determinado resultado. Mas a organização que escolhe incorporá-la aos seus processos continua responsável por estruturar o ambiente no qual aquela decisão produzirá consequências.O novo paradigma da responsabilidade civil da IA, portanto, não deve procurar uma máquina culpada. Deve identificar quem criou, controlou, distribuiu, aceitou ou deixou de controlar o risco juridicamente relevante.Para empresas, administradores e desenvolvedores, a consequência é objetiva: inteligência artificial deve deixar de ser tratada exclusivamente como ativo tecnológico e passar a ser administrada também como ativo jurídico e fonte potencial de risco institucional.A organização preparada para a economia algorítmica não será necessariamente aquela que utilizar mais IA. Será aquela capaz de demonstrar, quando questionada, quem decidiu utilizá-la, para qual finalidade, sob quais controles, com quais limites e mediante qual estrutura de responsabilidade.Esse é o ponto em que tecnologia deixa de ser apenas eficiência e passa a ser governança.

O Método das Startups

Arnaldo Rizzardo Filho

Do ensino médio a R$ 1,2 bilhão: a construção da FlyBy | Café com ADM #510

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