Projeto cria incentivos para empresas de IA, prevê recursos do FNDCT e estabelece critérios para tecnologias consideradas brasileiras.
A política de inteligência artificial no Brasil ganhou um novo capítulo nesta semana e colocou uma questão estratégica no centro do debate: como fazer com que o país não seja apenas consumidor de IA, mas também desenvolvedor de tecnologias próprias? Em 2 de setembro, a Comissão de Ciência, Tecnologia e Inovação da Câmara dos Deputados aprovou o Projeto de Lei 1.074/2026, que cria a Política Nacional de Fomento à Inteligência Artificial Brasileira, chamada de Pontaria. A proposta prevê incentivos fiscais, acesso a recursos públicos e critérios para identificar sistemas desenvolvidos no país. Entre as medidas está a destinação de pelo menos 10% dos recursos do Fundo Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, o FNDCT, para empresas que desenvolvam sistemas de IA. O texto ainda não virou lei e precisa avançar em outras etapas do Congresso. (Portal da Câmara dos Deputados)
O debate interessa diretamente a startups, empresas de tecnologia, universidades e centros de pesquisa. Mais do que criar um benefício tributário, a proposta pode influenciar quais projetos receberão capital, quais competências serão desenvolvidas no país e como o Brasil pretende construir autonomia tecnológica em uma área considerada estratégica.
O que muda para empresas se a política de IA brasileira virar lei
O ponto central do projeto é criar um ambiente mais favorável para empresas que desenvolvam inteligência artificial no Brasil. A proposta aprovada pela Comissão de Ciência, Tecnologia e Inovação prevê que pelo menos 10% dos recursos do FNDCT sejam destinados a empresas que desenvolvam sistemas de IA, além de benefícios fiscais para determinadas tecnologias certificadas como brasileiras. O texto também prevê desconto de até 20% de gastos relacionados ao desenvolvimento desses sistemas na apuração do lucro real e da base de cálculo da Contribuição Social sobre o Lucro Líquido, a CSLL. Os incentivos teriam duração de cinco anos a partir da entrada em vigor das regras. (Portal da Câmara dos Deputados)
Na prática, a medida tenta atacar um dos principais problemas de negócios inovadores: o custo e o risco de transformar pesquisa tecnológica em produto comercial. Desenvolver IA exige profissionais especializados, capacidade computacional, dados, infraestrutura, testes de segurança e ciclos constantes de aperfeiçoamento. Para uma startup em estágio inicial, esse conjunto de despesas pode dificultar a passagem entre uma prova de conceito e uma solução pronta para clientes. Um mecanismo de incentivo público não elimina o risco empresarial, mas pode reduzir parte do custo associado ao desenvolvimento tecnológico e tornar determinados projetos mais viáveis.
A proposta também procura criar uma diferenciação entre simplesmente utilizar ferramentas estrangeiras e desenvolver tecnologia com componentes estratégicos no país. Pelo texto aprovado, um sistema poderá ser considerado brasileiro se cumprir requisitos relacionados aos dados utilizados no treinamento, à infraestrutura de armazenamento e processamento, ao cumprimento da legislação brasileira e ao emprego de tecnologias e mão de obra nacionais. Os critérios ainda dependerão de regulamentação e de outras etapas legislativas, portanto não devem ser tratados como uma certificação já disponível para empresas. (ConvergenciaDigital)
Essa discussão ganha importância porque a infraestrutura necessária para IA está cada vez mais concentrada em grandes empresas globais. O Brasil possui capacidade científica e um mercado interno relevante, mas enfrenta desafios para ampliar computação, formação profissional, capital de risco e desenvolvimento de tecnologias próprias. Uma política pública pode ajudar a direcionar recursos para essas lacunas, desde que os mecanismos de seleção consigam privilegiar projetos tecnicamente consistentes e com potencial de impacto.
Por que o FNDCT e a pesquisa nacional são importantes para a inteligência artificial
A escolha do FNDCT como uma das fontes de apoio coloca a política de IA dentro de uma estrutura maior de financiamento à ciência, tecnologia e inovação. O fundo é utilizado para apoiar projetos de pesquisa e desenvolvimento em áreas consideradas estratégicas, e sua aplicação pode aproximar universidades, centros de pesquisa, startups e empresas. Para empreendedores, isso é relevante porque muitos projetos de IA começam como pesquisa científica antes de se transformar em produtos ou serviços.
O próprio CNPq mantém atualmente uma chamada específica para Recursos Humanos em Áreas Estratégicas, conhecida como RHAE IA. O programa apoia projetos de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação que insiram pesquisadores em empresas inovadoras e startups dedicadas a soluções de inteligência artificial, alinhadas às missões da Nova Indústria Brasil e ao Plano Brasileiro de Inteligência Artificial. As inscrições estão abertas até 9 de outubro de 2026, mostrando que já existem instrumentos públicos direcionados à aproximação entre conhecimento científico e mercado. (Serviços e Informações do Brasil)
A Finep também mantém mecanismos de apoio relacionados a IA e computação. Uma chamada do programa Mais Inovação Brasil voltada a empresas tem prazo para envio de propostas até 30 de setembro de 2026 e contempla temas como inteligência artificial, nuvem e tecnologias da informação e comunicação, utilizando recursos da própria Finep e do FNDCT. Esse tipo de instrumento é importante porque permite que empresas busquem apoio antes mesmo de uma eventual aprovação definitiva da nova política, desde que atendam às regras específicas de cada edital.
O desafio, portanto, não é apenas colocar dinheiro no setor, mas construir uma cadeia de inovação capaz de transformar financiamento em resultados. Uma startup precisa de pesquisadores, infraestrutura, clientes para testar soluções, proteção de propriedade intelectual e capacidade de escalar. Uma universidade precisa encontrar caminhos para transferir conhecimento sem comprometer a pesquisa básica. E o governo precisa estabelecer critérios que evitem que recursos públicos sejam direcionados apenas para projetos que utilizam a palavra IA como elemento de marketing.
A política também pode ter impacto na formação de profissionais. Sistemas avançados de inteligência artificial exigem especialistas em ciência de dados, engenharia de software, matemática, segurança, computação de alto desempenho e áreas específicas de aplicação. Ao estimular projetos empresariais ligados à pesquisa, o país pode criar oportunidades para que pesquisadores trabalhem diretamente na solução de problemas produtivos, reduzindo uma distância histórica entre academia e empresas.
O que empreendedores precisam observar antes de investir em uma estratégia de IA nacional
Apesar do potencial, a aprovação na comissão não significa que os benefícios já estejam disponíveis. O projeto ainda precisa passar por outras etapas legislativas e, caso seja aprovado definitivamente e sancionado, dependerá de regulamentação para definir diversos critérios. Isso é especialmente importante para empresas interessadas na futura certificação de uma “IA Brasileira”, porque requisitos técnicos, percentuais e procedimentos de fiscalização ainda precisarão ser detalhados.
Para empreendedores, a melhor estratégia neste momento é acompanhar a tramitação e organizar a documentação tecnológica da empresa. Projetos que pretendem buscar financiamento público devem conseguir explicar claramente qual problema resolvem, qual tecnologia está sendo desenvolvida, qual estágio de maturidade foi alcançado e quais recursos ainda são necessários. Também é importante separar desenvolvimento tecnológico real de simples integração de ferramentas prontas, especialmente se a empresa pretende futuramente se enquadrar em critérios de nacionalidade tecnológica.
Outro ponto relevante é a origem dos dados. A proposta estabelece que os sistemas considerados brasileiros deverão utilizar dados de treinamento que reflitam linguagem, cultura, história ou contexto nacional, dentro dos percentuais que ainda serão definidos em regulamentação. Isso abre espaço para empresas desenvolverem aplicações adaptadas às características brasileiras, desde modelos voltados ao português e aos serviços públicos até soluções específicas para agro, indústria, saúde, educação e finanças. Ao mesmo tempo, o uso de dados precisa respeitar as normas brasileiras de proteção de dados e demais regras aplicáveis.
O cenário também reforça a importância de acompanhar oportunidades existentes no ecossistema de inovação. O CNPq mantém chamadas de parceria internacional em pesquisa e tecnologia, enquanto programas da Finep apoiam empresas em diferentes níveis de desenvolvimento. A Estratégia Brasileira para a Transformação Digital, coordenada pelo MCTI, também coloca inovação, competitividade, produtividade e desenvolvimento econômico entre seus objetivos, mostrando que a discussão sobre IA faz parte de uma agenda digital mais ampla. (Serviços e Informações do Brasil)
Para uma startup, isso significa que a política pública pode ser encarada como parte de uma estratégia maior, e não como fonte garantida de recursos. O empreendedor precisa avaliar mercado, tecnologia, equipe e sustentabilidade financeira independentemente da existência de incentivos. Caso a Pontaria avance, empresas tecnológicas poderão encontrar novas oportunidades, mas a seleção continuará dependendo da qualidade dos projetos e das regras que forem efetivamente aprovadas.
A discussão sobre uma política nacional de fomento à inteligência artificial mostra que a próxima disputa tecnológica não será apenas por usuários, mas também por capacidade de desenvolver conhecimento e infraestrutura. Para o Brasil, criar condições para que pesquisadores, startups e empresas trabalhem juntos pode fortalecer a autonomia tecnológica e gerar soluções adaptadas aos desafios locais. Para quem empreende, o recado é igualmente claro: acompanhar políticas de inovação, editais e investimentos públicos pode ser tão importante quanto acompanhar as próprias tendências do mercado. Se o projeto avançar, a combinação entre pesquisa, capital e aplicação prática poderá abrir uma nova etapa para a inteligência artificial brasileira.
