--- source_url: "https://blog.dynadok.com/ia/marco-legal-da-ia-pl-2338/" title: "Marco Legal da IA (PL 2338): o que muda para quem automatiza decisões com documentos" generated_at: 2026-11-02T11:32:54Z host: blog.dynadok.com type: post schema_types: [Article] generator: geostack/1.0.0 --- ## Structured data ```json { "@context": "https://schema.org", "@graph": [ { "@type": "Article", "@id": "https://blog.dynadok.com/ia/marco-legal-da-ia-pl-2338/#article", "url": "https://blog.dynadok.com/ia/marco-legal-da-ia-pl-2338/", "headline": "Marco Legal da IA (PL 2338): o que muda para quem automatiza decisões com documentos", "datePublished": "2026-11-02T11:00:00+00:00", "dateModified": "2026-10-16T12:59:59+00:00", "inLanguage": "pt-BR", "publisher": { "@type": "Organization", "name": "Blog Dynadok - Análise documental automatizada por I.A", "url": "https://blog.dynadok.com/" }, "description": "PL 2338 segue na Câmara em outubro de 2026. 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Resumir com IA [ ChatGPT ](#) [ Claude ](#) [ Perplexity ](#) [ Gemini ](#) Prompt copiado! É só colar no Gemini. ## Pontos-chave - O Plenário do Senado aprovou o substitutivo do PL 2338/2023 em 10 de dezembro de 2024, e a Câmara dos Deputados recebeu a proposta em 17 de março de 2025, segundo o monitor legislativo da LCF Consulting. - Em outubro de 2026, a ficha oficial da Câmara registra o PL 2338/2023 como “Aguardando Parecer do(a) Relator(a)” na Comissão Especial, em regime de prioridade. - O relator na Câmara, deputado Aguinaldo Ribeiro (PP-PB), afirmou em 24 de agosto de 2026 que a votação ficaria para depois das eleições de outubro. - O texto do Senado lista 12 hipóteses de alto risco, entre elas decisões sobre recrutamento, promoção e demissão de trabalhadores e a avaliação de elegibilidade a serviços e políticas públicas. - Pessoas afetadas por sistemas de alto risco ganham direito à explicação, à contestação e à revisão humana das decisões, segundo a Agência Senado. - As multas previstas chegam a R$ 50 milhões ou 2% do faturamento bruto por infração, mesmo teto que a LGPD já aplica. - Segundo a pesquisa PINTEC Semestral do IBGE, 41,9% das indústrias com 100 ou mais pessoas ocupadas usaram IA em 2024, contra 16,9% em 2022. ## O que é o Marco Legal da IA (PL 2338/2023) e em que pé ele está em outubro de 2026? O Marco Legal da IA é o nome dado ao Projeto de Lei 2338/2023, que, segundo a ementa registrada pela Câmara dos Deputados, trata do “desenvolvimento, o fomento e o uso ético e responsável da inteligência artificial”. O projeto, apresentado por Rodrigo Pacheco, organiza a regulação da IA pelo risco que cada sistema oferece às pessoas. O PL 2338/2023 adota camadas: sistemas de risco excessivo, como armas autônomas, são proibidos, e sistemas de alto risco são permitidos com governança, avaliação de impacto e supervisão humana. ### O que o Senado aprovou em dezembro de 2024? Calculadora de ROI## Quanto a validação manual custa para a sua empresa hoje? Ajuste 3 dados da sua operação e veja, na hora, quanto a conferência manual consome do seu caixa — e quanto volta para ele com a validação de documentos com IA. 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A regra geral entra em vigor 730 dias após a publicação. Regras sobre IA generativa, de propósito geral, aplicações proibidas e direitos autorais valem em 180 dias, e a organização dos órgãos reguladores vale de imediato, exceto as sanções. ### Onde o PL 2338 está na Câmara dos Deputados? A Câmara dos Deputados recebeu o PL 2338/2023 em 17 de março de 2025. Segundo a LCF Consulting, a Comissão Especial foi instalada em 20 de maio de 2025, sob a presidência da deputada Luísa Canziani (PSD-PR), com o deputado Aguinaldo Ribeiro (PP-PB) designado relator na mesma data. Em 16 de outubro de 2026, a ficha oficial da Câmara mostra “Aguardando Parecer do(a) Relator(a)”, com última ação em 2 de setembro de 2026. O calendário escorregou várias vezes. Em dezembro de 2025, as presidências da Câmara e do Senado empurraram a votação para fevereiro de 2026, segundo o desinformante. As votações previstas para 19 de maio de 2026 (comissão) e 27 de maio de 2026 (Plenário) não ocorreram. O projeto tem 37 proposições apensadas, e, se a Câmara alterar o texto, ele volta ao Senado antes da sanção. ## Por que o PL 2338 importa para empresas que usam IA para ler documentos? O PL 2338 importa porque é no back-office que documentos viram decisões: aprovar um cadastro, admitir um candidato, pagar um reembolso. Segundo o IBGE, 41,9% das indústrias com 100 ou mais pessoas ocupadas usaram IA em 2024, e 87,9% delas aplicaram a tecnologia na administração. Continue explorando### Mais sobre a *Dynadok* As páginas mais visitadas para você ver como transformamos documentos em decisões. [ **Calculadora de ROI** Quanto a validação manual custa hoje? 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[Solicitar uma demonstração](https://dynadok.com/) A pesquisa TIC Empresas 2025, do Cetic.br/NIC.br, mostra a mesma direção no conjunto da economia: 17% das empresas brasileiras usaram alguma IA em 2025, ante 13% em 2024, e entre as grandes empresas a proporção chegou a 50%. Para Alexandre Barbosa, gerente do Cetic.br, os resultados “evidenciam maior escala de soluções de IA no mercado”. Entre as empresas que usam IA, a mineração de texto e a análise de linguagem escrita, base da leitura automática de documentos, subiu de 33% para 38%. IndicadorValorAno de referênciaFonteIndústrias (100+ pessoas) que usaram IA41,9%2024IBGE, PINTEC SemestralIndústrias (100+ pessoas) que usaram IA16,9%2022IBGE, PINTEC SemestralIndústrias que usam IA na administração87,9%2024IBGE, PINTEC SemestralEmpresas brasileiras que usaram alguma IA17%2025Cetic.br, TIC EmpresasGrandes empresas (250+ empregados) que usaram IA50%2025Cetic.br, TIC EmpresasEmpresas usuárias de IA com mineração de texto38%2025Cetic.br, TIC EmpresasContribuições à tomada de subsídios da ANPD sobre IA1242025ANPD, via Convergência DigitalFonte: IBGE (2025), Cetic.br/NIC.br (2026) e ANPD (2025), conforme a coluna de fonte. A escala multiplica o risco jurídico: uma regra errada em um sistema automatizado atinge todos os casos que passam por ele. A tabela H10 da TIC Empresas 2025 indica que 24% das empresas usuárias de IA aplicam a tecnologia em gestão de recursos humanos ou recrutamento, exatamente uma das áreas classificadas como alto risco no texto do Senado. ## O que o PL 2338 e a LGPD exigem de quem automatiza decisões com documentos? O PL 2338 e a LGPD exigem que a empresa saiba quais decisões o sistema toma, consiga explicá-las e ofereça revisão. A LGPD já vale; o PL 2338 só valerá depois de sancionado e passado o prazo de vigência. ### Quando uma decisão baseada em documentos vira alto risco no PL 2338? Uma decisão baseada em documentos vira alto risco no PL 2338 quando o uso final está em uma das hipóteses listadas. O texto do Senado inclui a “tomada de decisões sobre recrutamento, avaliação, promoção e demissão de trabalhadores”, a “avaliação de critérios para aferir a elegibilidade a serviços e políticas públicas”, a seleção de estudantes, diagnósticos médicos e o “reconhecimento de emoções por identificação biométrica”, entre 12 hipóteses. A lista é aberto-exemplificativa, e o SIA pode incluir novos casos. Dois detalhes pesam para a automação documental. A concessão de crédito não aparece na lista aprovada pelo Senado, e o texto afirma que sistemas usados como ferramentas intermediárias, que não influenciem decisões relevantes, não são de alto risco. Um sistema que só extrai dados de um RG tende a ficar fora; um sistema que reprova o candidato com base nesse RG tende a ficar dentro. ### O que o artigo 20 da LGPD já exige hoje? O artigo 20 da LGPD já exige revisão e transparência para decisões automatizadas. O caput garante ao titular o direito de “solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses”, incluídas decisões sobre perfil “de consumo e de crédito”. O § 1º obriga o controlador a fornecer “informações claras e adequadas a respeito dos critérios e dos procedimentos utilizados para a decisão automatizada”, ressalvados os segredos comercial e industrial. ExigênciaBaseSituação em out. 2026Quem respondeRevisão de decisão unicamente automatizadaLGPD, art. 20, caputEm vigorControlador dos dadosInformar critérios e procedimentos da decisãoLGPD, art. 20, § 1ºEm vigorControlador dos dadosAuditoria da ANPD sobre aspectos discriminatóriosLGPD, art. 20, § 2ºEm vigorANPDExplicação, contestação e revisão humana em alto riscoPL 2338/2023, texto do SenadoEm tramitação na CâmaraAgente de IAAvaliação de impacto algorítmico em alto riscoPL 2338/2023, texto do SenadoEm tramitação na CâmaraAgente de IAAvaliação preliminar de riscoPL 2338/2023, texto do SenadoFacultativa, salvo IA generativa e de propósito geralAgente de IAMulta de até R$ 50 milhões ou 2% do faturamentoLGPD, art. 52, II, e PL 2338/2023LGPD em vigor; PL pendenteANPDFonte: elaboração própria com base na Lei nº 13.709/2018, na Agência Senado (2024) e na ficha de tramitação da Câmara dos Deputados (2026). A ANPD já trabalha na regulamentação do artigo 20. A Nota Técnica nº 12/2025/CON1/CGN/ANPD, de 15 de maio de 2025, consolidou a tomada de subsídios sobre decisões automatizadas, dentro do item 7 da Agenda Regulatória 2025-2026, segundo o escritório Lefosse. O conselheiro Arthur Sabbat afirmou que “foram recebidas 124 contribuições com pontos de alta complexidade e relevância”. Houve consenso sobre revisão humana em casos de alto risco, como crédito e emprego, e divergência sobre exigi-la em todas as decisões automatizadas. ## Como as empresas automatizam decisões com documentos hoje e onde estão as lacunas? As empresas automatizam decisões com documentos combinando leitura (OCR ou modelos de linguagem), regras de negócio e um ponto de aprovação, muitas vezes sem separar extração de decisão. Um fluxo típico de onboarding extrai nome, CPF e data, compara com uma base e devolve “aprovado” ou “reprovado”, sem registrar o porquê. Essa arquitetura funcionava enquanto o único requisito era velocidade. Com o artigo 20 da LGPD em vigor e o PL 2338 no horizonte, as lacunas viram passivo. As lacunas mais comuns nos fluxos atuais de decisão documental são estas: - O fluxo mistura extração e decisão em uma etapa só, e a empresa não consegue dizer se o sistema é ferramenta intermediária ou se decide sozinho. - A reprovação automática não guarda o motivo, então o controlador não consegue cumprir o § 1º do artigo 20 da LGPD quando o titular pede os critérios. - O canal de revisão não existe ou depende de e-mail genérico, sem prazo e sem registro do resultado da segunda análise. - O modelo de IA muda de versão sem registro, e a empresa não sabe qual regra estava ativa quando a decisão contestada foi tomada. - A revisão humana existe no papel, mas o analista apenas confirma o resultado da máquina, sem acesso ao documento original nem autonomia para reverter. - Ninguém mede vieses por perfil de documento, como fotos de baixa qualidade ou documentos de estados com layouts antigos, que podem reprovar grupos inteiros. Para sistemas de alto risco, o texto do Senado exige testes de confiabilidade, mitigação de vieses e registro automático de operação, segundo a Agência Senado. Para entender a diferença entre essas etapas, vale ler sobre [as três camadas da automação documental: extração, conferência e decisão](https://blog.dynadok.com/ia/extracao-x-conferencia-x-decisao-as-tres-camadas-da-automacao-documental/). ## Como preparar a automação documental para o Marco Legal da IA, passo a passo? A preparação para o Marco Legal da IA começa pelo que já é obrigatório (LGPD) e usa o texto do Senado como referência para o resto, em qualquer processo em que um documento leva a um “sim” ou “não”. 1. Inventarie todos os fluxos em que IA lê documentos. Liste o documento de entrada, o dado extraído, a regra aplicada e a decisão final, inclusive em automações criadas fora da TI. 2. Separe extração, conferência e decisão. Marque em cada fluxo onde a IA apenas extrai dados e onde ela aprova ou reprova. Essa separação define se o sistema é ferramenta intermediária ou se toma decisão relevante. 3. Classifique cada fluxo pelo risco, com critério escrito. Compare o uso final com as 12 hipóteses de alto risco do texto do Senado, como recrutamento e elegibilidade a serviços públicos. A avaliação preliminar é facultativa no texto aprovado, mas o próprio Senado a trata como “uma medida de boa prática”. 4. Registre o motivo de cada decisão automatizada. Guarde qual campo, qual regra e qual versão do modelo levaram ao resultado. Esse registro atende ao § 1º do artigo 20 da LGPD hoje e ao direito à explicação do PL 2338 amanhã. 5. Crie um canal real de revisão humana. Defina quem revisa, com acesso ao documento original e autonomia para reverter, e em que prazo. 6. Teste vieses por perfil de documento. Meça taxas de reprovação por tipo de documento, qualidade de imagem e origem, e investigue diferenças. O texto do Senado exige mitigação de vieses discriminatórios em alto risco. 7. Documente a avaliação de impacto dos fluxos de alto risco. Descreva riscos aos direitos das pessoas, benefícios, probabilidade de erro e medidas de mitigação. Essa documentação antecipa a avaliação de impacto algorítmico prevista no PL 2338. 8. Revise contratos com fornecedores de IA. Garanta acesso a logs, versões de modelo e trilha de auditoria, porque a responsabilidade perante o titular continua com a empresa que decide. O passo mais barato e mais negligenciado é o quarto: uma decisão que guarda o próprio motivo atende a explicação, contestação e auditoria. O blog da Dynadok detalha o tema em [LGPD e segurança da informação na validação documental com IA](https://blog.dynadok.com/implantacao/lgpd-e-seguranca-da-informacao-na-validacao-documental-com-ia-guia-completo/). ## Que modelo de automação documental escolher diante do PL 2338? O modelo de automação documental mais seguro diante do PL 2338 deixa a IA extrair e conferir, mas mantém a decisão relevante sob regra explícita e revisão humana nos casos duvidosos. CritérioDecisão totalmente automáticaIA com revisão humana nos casos duvidososIA só extrai e confere, humano decideEnquadramento provável no PL 2338Alto risco, se o uso final estiver na listaAlto risco, com supervisão humana previstaTende a ser ferramenta intermediáriaAtende ao art. 20 da LGPDSó se registrar critérios e oferecer revisãoSim, se o motivo da decisão for registradoArt. 20 não se aplica à decisão humanaCapacidade de explicar a decisãoBaixa sem log de regra e versãoAlta, com motivo e documento à vistaAlta, mas depende do analistaVelocidade e escalaMáximaAlta, humano só nas exceçõesMenor, humano em todos os casosCusto de adequaçãoAlto: logs, avaliação de impacto e canal de revisãoMédioBaixoFonte: elaboração própria com base na Agência Senado (2024), na Lei nº 13.709/2018 e na Nota Técnica nº 12/2025 da ANPD. O modelo do meio equilibra escala e conformidade: a IA resolve os casos claros e envia ao analista os casos com divergência. O papel do analista nesse desenho está descrito em [human-in-the-loop na validação documental](https://blog.dynadok.com/ia/o-que-e-human-in-the-loop-na-validacao-documental-e-por-que-humanos-seguem-essenciais/). ## Quais erros mais expõem a empresa a sanções na automação de decisões? Os erros que mais expõem a empresa a sanções na automação de decisões são os que impedem explicar, revisar ou provar o que o sistema fez. A LGPD já prevê multa de até 2% do faturamento, limitada a R$ 50 milhões por infração, e o PL 2338 repete esse teto. - Esperar a aprovação do PL 2338 para agir: a LGPD está em vigor, e o titular já pode pedir revisão e critérios de uma decisão automatizada hoje. - Tratar “revisão” como reprocessamento pela mesma IA: o PL 2338 fala em revisão humana considerando o contexto e o risco, e a mesma máquina repetindo o erro não atende ao espírito do texto. - Invocar segredo comercial para não explicar nada: o § 2º do artigo 20 permite que a ANPD audite a decisão em busca de aspectos discriminatórios quando a empresa recusa informações. - Classificar o sistema como ferramenta intermediária sem prova: se a extração alimenta uma reprovação automática, o argumento cai, e o fluxo pode ser enquadrado como alto risco. - Ignorar o histórico de versões: sem saber qual modelo decidiu, a empresa não consegue reproduzir a decisão contestada nem defender o resultado. - Deixar a responsabilidade só no contrato com o fornecedor: nas relações de consumo, o Mattos Filho lembra que o texto do Senado remete ao Código de Defesa do Consumidor, e o fornecedor de tecnologia não responde sozinho perante o cliente final. Paula Guedes, pesquisadora do Núcleo Legalite da PUC-Rio, previu que “a Câmara vai ser um novo desafio, uma nova luta, talvez mais intensa”. O texto pode mudar, mas explicação e revisão estão na LGPD e no PL 2338. ## Como a Dynadok apoia uma automação documental auditável? A Dynadok identifica, extrai e valida documentos em vários formatos e layouts, de imagens a PDFs, e afirma reduzir até 95% do tempo gasto com validação manual, segundo a própria Dynadok. A plataforma combina LLMs, OCR, visão computacional e RAG, integra-se por API e se adapta às regras e aos processos que cada empresa já usa. A Dynadok separa a leitura e a conferência do documento da regra de negócio do cliente, o que ajuda a mostrar onde a IA atua como ferramenta intermediária e onde há decisão. A empresa declara seguir os princípios da LGPD, como minimização de dados, segurança, rastreabilidade e controle de acesso, com opção de manter os dados na nuvem da Dynadok ou na infraestrutura do cliente. Chrystiano Mincoff, Diretor Executivo de Experiência e Permanência da Vitru Educação, relata no site da Dynadok que a maior parte das inscrições foi validada pela IA, e apenas uma exigiu apoio humano. **Leia também no blog da Dynadok:** - [E se a IA errar? Como funciona o controle de qualidade da validação da Dynadok](https://blog.dynadok.com/ia/e-se-a-ia-errar-como-funciona-o-controle-de-qualidade-da-validacao-da-dynadok/) - [Como otimizar a avaliação de documentos de fornecedores? Automatize a análise!](https://blog.dynadok.com/fornecedores/avaliacao-documentos-fornecedores/) - [Recrutamento em volume: como validar documentos de candidatos antes da contratação](https://blog.dynadok.com/ia/recrutamento-em-volume-como-validar-documentos-de-candidatos-antes-da-contratacao/) - [Automação da validação de procurações e documentos de representação legal](https://blog.dynadok.com/juridico/automacao-da-validacao-de-procuracoes-e-documentos-de-representacao-legal/) - [Deepfake em documentos: o que muda na detecção de fraudes](https://blog.dynadok.com/ia/deepfake-em-documentos-o-que-muda-na-deteccao-de-fraudes/) ## Perguntas frequentes sobre o Marco Legal da IA (PL 2338) ### O PL 2338/2023 já é lei? Não. Em 16 de outubro de 2026, o PL 2338/2023 aguarda o parecer do relator na Comissão Especial da Câmara dos Deputados. Se a Câmara mudar o texto, ele volta ao Senado antes da sanção. Nenhum dispositivo está em vigor. ### Quando o Marco Legal da IA deve ser votado na Câmara? Não há data oficial. O relator Aguinaldo Ribeiro (PP-PB) afirmou em 24 de agosto de 2026 que a votação do PL 2338 ficaria para depois das eleições de outubro. Desde novembro de 2025, várias datas previstas foram perdidas, segundo o monitor legislativo da LCF Consulting. ### Quem é o relator do PL 2338 na Câmara? O relator do PL 2338/2023 na Câmara é o deputado Aguinaldo Ribeiro (PP-PB), designado em 20 de maio de 2025. A Comissão Especial sobre Inteligência Artificial é presidida pela deputada Luísa Canziani (PSD-PR). No Senado, o relator foi o senador Eduardo Gomes (PL-TO). ### Quanto tempo as empresas terão para se adaptar depois da sanção? O texto aprovado pelo Senado prevê vigência geral de 730 dias após a publicação. Regras sobre IA generativa, IA de propósito geral, aplicações proibidas e direitos autorais valem em 180 dias. A organização dos órgãos reguladores vale de imediato, exceto as sanções. A Câmara pode alterar esses prazos. ### Concessão de crédito é alto risco no PL 2338? Não no texto aprovado pelo Senado. A lista de 12 hipóteses de alto risco divulgada pela Agência Senado não menciona crédito. A lista é aberto-exemplificativa e pode crescer. Decisões automatizadas de crédito já estão cobertas hoje pelo artigo 20 da LGPD, que cita o perfil de crédito. ### Usar IA para triar currículos e documentos de candidatos é alto risco? Sim, pelo texto do Senado. O PL 2338 classifica como alto risco a tomada de decisões sobre recrutamento, avaliação, promoção e demissão de trabalhadores. Empresas que usam IA para reprovar candidatos com base em documentos precisarão de avaliação de impacto algorítmico, supervisão humana e medidas contra vieses. ### Extrair dados de um documento com IA já torna o sistema de alto risco? Não necessariamente. O texto do Senado afirma que sistemas usados como ferramentas intermediárias, que não influenciem decisões relevantes, não são de alto risco. A extração de dados tende a ficar fora, desde que não alimente uma aprovação ou reprovação automática em área listada como alto risco. ### O que é a avaliação preliminar de risco no PL 2338? A avaliação preliminar é a análise feita pelo próprio agente de IA para definir o grau de risco do sistema antes de levá-lo ao mercado. No texto do Senado, ela é obrigatória só para IA generativa e de propósito geral. Nos demais casos é facultativa e tratada como “uma medida de boa prática”. ### O que é avaliação de impacto algorítmico? A avaliação de impacto algorítmico é o estudo obrigatório para sistemas de alto risco no PL 2338. Ela examina riscos aos direitos fundamentais, benefícios, probabilidade e gravidade de consequências adversas e medidas de mitigação. Segundo a Agência Senado, as conclusões devem ser públicas, em base mantida pela autoridade competente. ### Quais direitos o PL 2338 dá a quem é afetado por uma decisão de IA? Toda pessoa afetada tem direito à informação prévia sobre a interação com IA, à privacidade e à não discriminação. Em sistemas de alto risco, o PL 2338 acrescenta o direito à explicação sobre a decisão, o direito de contestá-la e o direito à revisão humana, considerando o contexto e o risco associado. ### Qual é a multa prevista no PL 2338? O texto do Senado prevê multa de até R$ 50 milhões ou 2% do faturamento bruto do grupo ou conglomerado por infração. Também prevê advertência, proibição de tratar determinados dados e suspensão parcial ou total, temporária ou permanente, do desenvolvimento, fornecimento ou operação do sistema de IA. ### Quem vai fiscalizar o Marco Legal da IA? Pelo texto do Senado, a ANPD é a autoridade competente e coordena o Sistema Nacional de Regulação e Governança de IA (SIA). O SIA reúne órgãos reguladores setoriais, entidades de autorregulação e certificação, o Conselho de Cooperação Regulatória (Cria) e o Comitê de Especialistas e Cientistas (Cecia). ### O que é o PL 6.237/2025 e qual a relação com o PL 2338? O PL 6.237/2025 é o projeto do Executivo que também institui o SIA. Ele foi enviado para evitar um possível vício de iniciativa, porque a criação de órgãos é prerrogativa do presidente da República. Segundo a Barbieri Advogados, a Câmara apensou o PL 6.237/2025 ao PL 2338/2023 em 19 de março de 2026. ### O artigo 20 da LGPD exige revisão feita por uma pessoa? Não expressamente. O artigo 20 da LGPD garante a revisão de decisões unicamente automatizadas, mas a Lei 13.853/2019 retirou a exigência de que a revisão fosse feita por pessoa natural. O PL 2338 tenta preencher essa lacuna ao prever o direito à revisão humana em sistemas de alto risco. ### A empresa pode recusar a explicação alegando segredo comercial? Pode limitar a explicação, mas não fica imune. O § 1º do artigo 20 da LGPD ressalva os segredos comercial e industrial. Se a empresa recusar as informações com base nesse segredo, o § 2º autoriza a ANPD a realizar auditoria para verificar aspectos discriminatórios no tratamento automatizado. ### O que a ANPD já publicou sobre decisões automatizadas? A ANPD publicou a Nota Técnica nº 12/2025/CON1/CGN/ANPD em 15 de maio de 2025, com a consolidação da tomada de subsídios sobre IA e decisões automatizadas. A consulta recebeu 124 contribuições, e o tema integra o item 7 da Agenda Regulatória 2025-2026 da ANPD. ### Quem responde se a IA de um fornecedor errar na análise de documentos? A empresa que usa a decisão responde perante o titular. Segundo o Mattos Filho, o texto do Senado aplica o Código de Defesa do Consumidor nas relações de consumo e o Código Civil fora delas. O contrato com o fornecedor de IA define o direito de regresso, não a responsabilidade perante o cliente final. ### O PL 2338 proíbe decisões totalmente automatizadas? Não. O PL 2338 proíbe apenas usos de risco excessivo, como armas autônomas e sistemas que exploram vulnerabilidades. Decisões automatizadas em áreas de alto risco são permitidas, mas exigem supervisão humana, avaliação de impacto algorítmico e direitos de explicação, contestação e revisão para as pessoas afetadas. ### O que fazer agora, antes da aprovação do Marco Legal da IA? Comece pela LGPD, que já está em vigor. Inventarie os fluxos com IA, separe extração de decisão, registre o motivo de cada decisão automatizada e crie um canal de revisão humana. Esses controles atendem ao artigo 20 hoje. ### Como acompanhar a tramitação oficial do PL 2338? A tramitação oficial do PL 2338/2023 está na ficha da proposição no site da Câmara dos Deputados, que registra situação, órgão, regime e cada ação legislativa com data. O projeto tramita em regime de prioridade e, depois da Comissão Especial, ainda precisa passar pelo Plenário da Câmara. ## Conclusão O Marco Legal da IA ainda não é lei: em outubro de 2026, o PL 2338/2023 aguarda parecer na Comissão Especial da Câmara. Para quem automatiza decisões com documentos, esperar é o erro mais caro, porque o artigo 20 da LGPD já exige revisão e critérios claros, com multa de até R$ 50 milhões por infração. Separar extração de decisão, registrar o motivo e garantir revisão humana resolve as duas frentes. Para ver como montar esse fluxo na sua operação, [solicite uma demonstração da Dynadok](https://dynadok.com). ## Como citar este artigo ABNT: DYNADOK. Marco Legal da IA (PL 2338): o que muda para quem automatiza decisões com documentos. Blog Dynadok, 16 out. 2026. Disponível em: https://blog.dynadok.com/ia/marco-legal-da-ia-pl-2338/. Acesso em: 16 out. 2026. APA: Dynadok. (2026, 16 de outubro). Marco Legal da IA (PL 2338): o que muda para quem automatiza decisões com documentos. Blog Dynadok. https://blog.dynadok.com/ia/marco-legal-da-ia-pl-2338/ ## Referências BAIRO GONZALEZ. Bill 2338/2023: where Brazil’s AI framework stands in 2026. Bairo Gonzalez, 4 out. 2026. Disponível em: https://bairogonzalez.com/en/in-the-world/ia/pl-2338-brazil-ai-legal-framework-2026/. Acesso em: 16 out. 2026. BARBIERI, Maurício Lindenmeyer. Regulamentação da inteligência artificial no Brasil em 2026. Barbieri Advogados, 2026. Disponível em: https://www.barbieriadvogados.com/regulamentacao-inteligencia-artificial-brasil/. Acesso em: 16 out. 2026. BRASIL. Câmara dos Deputados. PL 2338/2023: ficha de tramitação. Brasília: Câmara dos Deputados, 2026. Disponível em: https://www.camara.leg.br/proposicoesWeb/fichadetramitacao?idProposicao=2487262. Acesso em: 16 out. 2026. BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Brasília: Presidência da República, 2018. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil\_03/\_ato2015-2018/2018/lei/l13709compilado.htm. Acesso em: 16 out. 2026. BRASIL. Senado Federal. Senado aprova regulamentação da inteligência artificial; texto vai à Câmara. Agência Senado, 10 dez. 2024. Disponível em: https://www12.senado.leg.br/noticias/materias/2024/12/10/senado-aprova-regulamentacao-da-inteligencia-artificial-texto-vai-a-camara. Acesso em: 16 out. 2026. CETIC.BR. TIC Empresas 2025: H10, empresas que utilizaram tecnologias de inteligência artificial, por tipo de aplicação. São Paulo: NIC.br, 2026. Disponível em: https://cetic.br/en/tics/pesquisa/2025/empresas/H10/. Acesso em: 16 out. 2026. DANTAS, Glenda. Votação do marco da inteligência artificial é adiada para 2026. Desinformante, 19 dez. 2025. Disponível em: https://desinformante.com.br/votacao-do-marco-da-ia-fica-para-2026-em-meio-a-impasses-politicos-e-criticas-ao-texto. Acesso em: 16 out. 2026. DYNADOK. Validação automática de documentos com inteligência artificial. Dynadok, 2026. Disponível em: https://dynadok.com. Acesso em: 16 out. 2026. GROSSMANN, Luís Osvaldo. ANPD dá prioridade à regulação de decisões automatizadas por IA. Convergência Digital, 20 maio 2025. Disponível em: https://convergenciadigital.com.br/governo/anpd-avanca-na-regulacao-de-decisoes-automatizadas-por-ia/. Acesso em: 16 out. 2026. IBGE. De 2022 a 2024, percentual de empresas industriais utilizando inteligência artificial subiu de 16,9% para 41,9%. Agência de Notícias IBGE, 24 set. 2025. Disponível em: https://agenciadenoticias.ibge.gov.br/agencia-noticias/2012-agencia-noticias/noticias/44551-de-2022-a-2024-percentual-de-empresas-industriais-utilizando-inteligencia-artificial-subiu-de-16-9-para-41-9. Acesso em: 16 out. 2026. LCF CONSULTING. PL 2338/2023: situação atual do Marco Legal da Inteligência Artificial. Monitor Legislativo, 2026. 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Quantas páginas de documentos sua equipe confere por mês? 20.000 5 mil100 mil Considere o volume mensal de páginas que sua equipe precisa receber, organizar, conferir, validar e atualizar nos sistemas. Não sabe o total? Estime: documentos recebidos no mês × média de páginas por documento. Processa **100 mil páginas ou mais** por mês? [Converse com um especialista](https://dynadok.com/) para um plano sob medida. Quanto tempo leva para conferir 1 página? 5 min 1 min10 min Inclua o ciclo completo: abrir o documento, extrair dados, conferir regras, registrar o resultado e devolver pendências. Estudos de mercado apontam de 3 a 10 minutos por página — se nunca mediu, mantenha os 5 min, uma média conservadora. Quanto ganha quem faz essa conferência? R$ 3.500 R$ 1.500R$ 15.000 Digite apenas o salário mensal de quem confere esses documentos hoje (ex.: analista, assistente administrativo), sem encargos. A calculadora acrescenta sozinha os encargos e benefícios, multiplicando por 1,7 — aproximadamente o custo real de um funcionário para a empresa. Calcular minha economiaO resultado é gerado depois do cálculo e atualizado sempre que você mudar os dados. Você mudou os dados. Clique em **Recalcular** para atualizar o resultado. ## O resultado da sua calculadora de ROI aparece aqui Ajuste os dados da operação e clique em **“Calcular minha economia”** para ver uma prévia feita com os números do seu cenário. **1.** Informe os dados **2.** Calcule a prévia **3.** Libere o resultado Prévia da sua operaçãoIdentificamos alto potencial de economia 77% mais barato por mês que a operação manual Estimativa de **R$ 526.400** de volta ao seu caixa por ano Resultado completo**Economia mensal detalhada** Resultado completo**Comparativo de custos** Resultado completo**Impacto operacional** ### Libere o resultado completo Preencha seus dados para ver a economia mensal em reais, o comparativo de custos e as horas liberadas na sua equipe. Seu nome Telefone E-mail corporativo Empresa Sua necessidade (opcional) Ver meu resultado completo Seus dados ficam seguros. Um especialista da Dynadok pode entrar em contato para ajudar na sua análise. Sua economiaEconomia anual estimada R$ 526.400 Equivale a **R$ 43.867** por mês Estimativa conservadora ROI estimado (mensal) 343% A cada R$ 1 investido no plano, cerca de R$ 4,43 deixam de ser gastos na operação manual. Redução do custo operacional 77% Você deixa de gastar cerca de 8 de cada 10 reais que o trabalho mecânico de conferência consome hoje. ### Sua operação manual ESTIMADA hoje Profissionais 10 profissionais dedicados ao trabalho mecânico de conferência (~80% do esforço) Custo manual R$ 56.667 custo mensal com esses profissionais (salário + provisão) Horas gastas 1.333 h horas gastas por mês em conferência manual mecânica Como chegamos nesse número Com um tempo médio de 5 minutos por página, um profissional valida cerca de 12 páginas por hora. Em uma jornada de 7 horas, são 84 páginas por dia — e, em 20 dias úteis, cerca de 1.680 páginas por mês. Como sua operação processa 20.000 páginas por mês, o volume equivale ao trabalho de aproximadamente 12 profissionais. Nesta avaliação, consideramos que cerca de 80% desse esforço é trabalho operacional mecânico — o equivalente a 10 profissionais e 1.333 horas por mês. São esses números que usamos em todo o resultado. Com a Dynadok, todo o trabalho operacional — mecânico, repetitivo e manual — passa a ser feito pela IA. Isso libera cerca de 80% do time para outras frentes; os demais deixam a conferência página a página e passam a atuar apenas na validação final e no tratamento de exceções. ### Comparativo de custos Operação manual hoje Custo mensal do trabalho mecânico R$ 56.667 Operação com a Dynadok Plano por páginas processadas R$ 12.800 Economia mensal Valor que permanece no caixa R$ 43.867 ### O que você libera com a Dynadok Horas liberadas 1.333 h horas de trabalho manual liberadas por mês (cerca de 80% do esforço atual) Time liberado 10 profissionais liberados para outras frentes — os demais atuam só na validação final e em exceções ### Ganhos além da economia A redução de custo é só uma parte. Validar documentos com a IA da Dynadok também transforma a operação: **Validações até *10x mais rápidas***O que hoje leva horas passa a ser feito em minutos ou segundos, acelerando a resposta ao seu cliente. **Mais precisão, *menos falhas humanas***Regras claras e validações automatizadas reduzem erros em tarefas repetitivas e não conformidades. **Processamento *em escala***Valide grandes volumes, em qualquer formato ou layout, sem aumentar o time na mesma proporção. **Time focado *no estratégico***Sua equipe sai das tarefas manuais e passa a cuidar de análises e decisões que fazem o negócio crescer. Estimativa ilustrativa da calculadora de ROI. Jornada de 7 h/dia em 20 dias úteis (140 h/mês) por profissional e fator de provisão de 1,7 sobre o salário base. A economia compara o custo da mão de obra dedicada ao trabalho mecânico de conferência (cerca de 80% do esforço total; os demais profissionais seguem na validação final e em exceções) com o custo do plano Dynadok para o mesmo volume de páginas. Estimativa conservadora da calculadora de ROI da validação documental com IA, baseada nas premissas de operação: ciclo completo de validação documental por página, jornada de 7 h/dia em 20 dias úteis (140 h/mês) por profissional e fator de provisão de 1,7 sobre o salário base (encargos e benefícios). A economia compara o custo da mão de obra dedicada ao trabalho mecânico de conferência — cerca de 80% do esforço total, já que os demais profissionais seguem atuando na validação final e no tratamento de exceções — com o custo do plano Dynadok para o mesmo volume de páginas. Os valores variam conforme volume e complexidade — solicite uma análise personalizada para números exatos da sua operação. Compartilhe Gostou deste artigo? 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