Desde agosto, a Europa passou a exigir diversas obrigações para os desenvolvedores de inteligência artificial, sobretudo os fornecedores dos chamados modelos de finalidade geral (general-purpose AI models), tais como os desenvolvidos pela Open AI e Anthropic. Treinados com grandes volumes de dados e capazes de executar tarefas variadas, esses modelos servem de infraestrutura tecnológica para desenvolver soluções em setores tão diversos quanto o jurídico, o financeiro e o industrial.  Em síntese, a regulação europeia estabelece que os desenvolvedores de AI deverão observar regras sobre documentação de treinamento, avaliação de riscos e prestação de informações, sob pena de restrições à disponibilização do seu modelo no mercado e multas de até € 35 milhões ou 7% do faturamento mundial anual, conforme a natureza da infração. Em outras palavras, para quem desenvolve essa tecnologia, documentar o treinamento, avaliar riscos e prestar informações passou a integrar o custo de colocá-la no mercado.  No Brasil, o Marco Legal da AI (PL 2.338/2023) – já aprovado pelo Senado e que tramita na Câmara dos em regime de prioridade, com votação prevista para 2027 – é inspirado na abordagem europeia e, se virar lei, exigirá mudanças que alcançam tanto os fabricantes de modelos quanto as empresas que incorporam AI às suas operações. A premissa que orienta o PL é simples: quanto maior o risco de uma aplicação de AI, maiores as exigências para desenvolvê-la e utilizá-la. Para o empreendedor, a primeira pergunta será qual função a tecnologia desempenha e quais consequências pode produzir.  O projeto distribui responsabilidades entre três tipos de agentes: desenvolvedores, distribuidores e aplicadores. (Uma empresa pode ocupar mais de uma posição, como ocorre com quem desenvolve uma ferramenta e também a emprega na prestação de serviços.) Essa divisão exigirá ajustes na forma como as empresas contratam fornecedores de AI, pois quem utiliza um modelo de terceiros continuará responsável pelas obrigações decorrentes de sua aplicação. Para cumpri-las, precisará assegurar, em contrato, acesso às informações técnicas e a cooperação do fornecedor. O risco acompanha o uso e o compliance A proposta trabalha com três situações: (i) usos de risco excessivo, que são proibidos; (ii) aplicações de alto risco, submetidas a exigências reforçadas; e (iii) os demais sistemas, sujeitos às regras gerais.  Entre as proibições, estão o uso de AI para explorar vulnerabilidades e induzir comportamentos prejudiciais; prever riscos criminais com base em traços pessoais ou comportamentos passados; operar sistemas de armas autônomas; e realizar identificação biométrica remota, em tempo real, em espaços públicos, ressalvadas exceções legais..  O alto risco abrange aplicações em áreas como recrutamento, educação, saúde e serviços essenciais, consideradas as condições, o contexto e a finalidade prevista do projeto. Na prática, uma ferramenta que apenas organiza currículos receberá tratamento diferente de outra que avalia candidatos e interfere em sua seleção.  Para desenvolver ou distribuir sistemas de alto risco, será necessário manter registros de governança e da operação, testar a segurança, adotar medidas contra vieses discriminatórios e fornecer informações que permitam interpretar os resultados. Para quem os aplica, haverá deveres de documentação, avaliação do desempenho e registro da supervisão humana, respeitados o papel de cada agente e as flexibilizações previstas em regulamentação. Desenvolvedores e aplicadores deverão avaliar os impactos algorítmicos, antes da sua colocação no mercado e ao longo do seu ciclo de vida, divulgando suas conclusões, preservados os segredos comerciais e industriais. Também deverão ser assegurados mecanismos de explicação, contestação e revisão de decisões, inclusive por intervenção humana nas condições previstas no projeto. Isso terá reflexos na arquitetura do produto, no atendimento e na definição de quem pode intervir quando o sistema produzir um resultado prejudicial. Para os demais sistemas, as obrigações serão mais leves, mas continuarão existindo. O projeto assegura informação sobre a interação com AI, proteção de dados e não discriminação, além de exigir segurança. Um chatbot de atendimento, portanto, poderá demandar ajustes de transparência e controles internos, mesmo sem enquadramento como alto risco. Modelos de linguagem e AI generativa Quem desenvolve sistemas de propósito geral e generativos terá uma camada específica de obrigações. É o caso de modelos de linguagem capazes de atender a diferentes finalidades, cujo desenvolvedor deverá documentar o desenvolvimento e realizar avaliação preliminar dos riscos esperados, inclusive do potencial risco sistêmico.  Se houver risco sistêmico, há exigências adicionais antes da disponibilização comercial, como documentação dos testes e dos riscos remanescentes, governança dos dados, publicação de resumo dos dados de treinamento e instruções técnicas para os demais agentes. Oferecer a tecnologia por API ou sob licença de código aberto não afasta, por si só, essas obrigações. Para quem constrói produtos sobre modelos de terceiros, a consequência será exigir fornecedores capazes de sustentar sua conformidade. O projeto prevê cooperação dos desenvolvedores que disponibilizam sistemas por API ou outras formas de integração. Na prática, o acesso às informações necessárias deverá fazer parte da negociação comercial entre desenvolvedores, distribuidores e aplicadores. Outro ponto sensível está nos direitos autorais. O texto exige a publicação de sumário dos conteúdos protegidos utilizados no desenvolvimento, permite que titulares proíbam usos comerciais e prevê remuneração, nas condições estabelecidas, preservada a negociação direta, inclusive gratuita. Para empresas que treinam ou ajustam modelos, a origem e as permissões de uso dos dados passarão a pesar ainda mais no orçamento e na escolha das bases. Quem definirá os detalhes? A aplicação nacional das regras acima será articulada pelo Sistema Nacional de Regulação e Governança de Inteligência Artificial (SIA), coordenado pela ANPD, com participação dos reguladores setoriais. O projeto também cria um conselho de cooperação regulatória e um comitê de especialistas e cientistas, voltado à orientação e supervisão técnica e científica. A intenção é harmonizar as regras, preservando as competências de quem já regula cada mercado. Essa estrutura importa porque parte relevante das exigências dependerá de regulamentação, inclusive classificações de alto risco, procedimentos e critérios diferenciados para pequenas empresas e startups.  O descumprimento poderá levar a multas de até 2% do faturamento bruto no Brasil, limitadas a R$ 50 milhões por infração, além de suspensão do desenvolvimento, do fornecimento ou da operação. A adaptação terá prazos distintos, a regra geral prevê 730 dias após a publicação, enquanto as proibições e as obrigações específicas de sistemas de propósito geral e generativos começarão após 180 dias. Para as empresas, preparar-se significa mapear os usos de AI, identificar seu papel em cada produto, revisar fornecedores e incorporar documentação e gestão de riscos ao desenvolvimento.  Udo Seckelmann é advogado e sócio do departamento de Gambling & Crypto do escritório Bichara e Motta Advogados. Pedro Heitor e Raphael Cvaigman são advogados do departamento de Gambling & Crypto do mesmo escritório.