A Necessidade e Caminhos para a Interoperabilidade Regulatória e Técnica da IA
Estamos em um momento crítico no desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), onde um desafio de governança emergente pode sufocar a inovação e criar divisões digitais globais. O atual cenário de governança da IA assemelha-se a um emaranhado de regulações fragmentadas, padrões técnicos e não técnicos, e estruturas que dificultam e encarecem a implantação global de sistemas de IA.
O Cenário Fragmentado da Governança da IA
O ambiente atual de governança global da IA é caracterizado por abordagens regulatórias divergentes entre as principais economias. A União Europeia (UE) se posicionou como pioneira com seu Ato de IA, que implementa um sistema de classificação de risco vinculativo que proíbe certas aplicações de IA e impõe obrigações rigorosas a sistemas de alto risco. Em contraste, o Reino Unido adota uma abordagem setorial, evitando nova legislação em favor de capacitar reguladores existentes a aplicar princípios transversais adaptados a indústrias específicas como saúde e finanças. Já os Estados Unidos carecem de uma legislação federal abrangente sobre IA, resultando em uma mistura caótica de leis estaduais e diretrizes federais não vinculativas. Estados como Colorado promulgaram leis com padrões de “dever de cuidado” para prevenir discriminação algorítmica, enquanto outros aprovaram diversas regulamentações setoriais.
A recente mudança na liderança federal dos EUA complicou ainda mais a situação, com a Ordem Executiva de 2025 da administração Trump substituindo orientações anteriores e focando em “sustentar e aprimorar a liderança da IA nos EUA”. A China adota uma abordagem diferente, combinando diretrizes éticas dirigidas pelo estado com leis rígidas que visam tecnologias específicas como a IA generativa. Ao contrário das estruturas ocidentais que enfatizam direitos individuais, as regulamentações da China se concentram em alinhar o desenvolvimento da IA com a segurança nacional e os valores governamentais.
Iniciativas de direito suave adicionam outra camada de complexidade ao cenário de governança da IA. Datasets recentes capturam mais de 600 programas de direito suave de IA e 1400+ padrões de IA e relacionados em organizações como IEEE, ISO, ETSI e ITU. Embora alguns esforços, como a ISO 42001 e os Princípios da IA da OCDE, tenham ganhado considerável tração, o número de leis suaves concorrentes criou ônus significativos de conformidade para organizações que buscam desenvolver ou implantar seus sistemas de IA de maneira global e responsável.
Por que a Interoperabilidade Regulatória e Técnica da IA é Importante
A fragmentação cria sérios problemas para a inovação, segurança e acesso equitativo às tecnologias de IA. Quando um algoritmo de saúde desenvolvido em conformidade com as rigorosas regras de governança de dados da UE pode potencialmente violar leis estaduais dos EUA que permitem a coleta mais ampla de dados biométricos, ou enfrentar revisões obrigatórias de segurança para exportação para a China, a implantação global de sistemas de IA benéficos torna-se cada vez mais complicada. Os custos econômicos são substanciais. Segundo as descobertas de 2023 da APEC, estruturas interoperáveis poderiam aumentar os serviços de IA transfronteiriços em 11-44% anualmente. Regras complexas e incoerentes de IA impactam desproporcionalmente startups e pequenas e médias empresas que carecem de recursos para navegar em regimes de conformidade fragmentados, dando, essencialmente, uma vantagem injusta às grandes empresas.
Além dos aspectos econômicos, a fragmentação técnica perpetua ecossistemas fechados. Sem interfaces padronizadas para comunicação entre IA, a maioria dos sistemas permanece isolada dentro de fronteiras corporativas, impedindo a interoperabilidade entre agentes de IA ou entre agentes e plataformas. Essa falta de interoperabilidade sufoca a concorrência, a escolha do usuário, a inovação baseada em bordas e a confiança em sistemas de IA. Quando regras de segurança, equidade e privacidade variam dramaticamente entre jurisdições, os usuários não podem confiar com segurança em aplicações de IA, independentemente de onde foram desenvolvidas. Estabelecer princípios regulatórios e técnicos compartilhados garante que usuários em diferentes mercados possam confiar em aplicações de IA além-fronteiras.
Caminhos para a Interoperabilidade da IA
Felizmente, existem quatro caminhos promissores para avançar tanto a interoperabilidade regulatória quanto técnica. Esses caminhos não exigem regulamentos globais completamente uniformes, mas sim um foco na criação de coerência que permita interações transfronteiriças de IA, respeitando as prioridades nacionais. Primeiro, os governos devem incorporar padrões e estruturas globais em suas regulamentações domésticas. Em vez de desenvolver regulamentações do zero, os formuladores de políticas podem referenciar padrões internacionais estabelecidos, como a ISO/IEC 42001, em sua regulamentação doméstica. Essa abordagem de incorporação por referência, como as práticas no sistema de normas harmonizadas da UE, cria um alinhamento natural nos mecanismos de conformidade, permitindo ainda a personalização nacional.
Segundo, precisamos de padrões técnicos abertos para comunicação entre IA. Enquanto APIs corporativas podem oferecer soluções de curto prazo, verdadeiros padrões abertos, desenvolvidos por corpos multistakeholder como IEEE, W3C ou ISO/IEC, criariam um campo de jogo nivelado. Os governos podem incentivar a adoção por meio de políticas de aquisição ou benefícios fiscais.
Terceiro, a experimentação de estruturas de interoperabilidade em setores de alto impacto validaria abordagens antes da implementação mais ampla. Sandbox regulatórios multilaterais – como aqueles estabelecidos entre o Reino Unido, Emirados Árabes Unidos e Cingapura – fornecem ambientes seguros para testar abordagens de interoperabilidade regulatória e técnica entre fronteiras. Desenvolver ferramentas de medição que mapeiem relacionamentos entre diferentes estruturas de interoperabilidade pode identificar sobreposições e lacunas, criando conexões entre principais sistemas regulatórios e técnicos.
Finalmente, construir casos econômicos e comerciais mais fortes para a interoperabilidade estimulará a vontade política. Integrar disposições de governança da IA em acordos comerciais, como o Capítulo de Comércio Digital do USMCA, cria mecanismos para coerência regulatória enquanto promove o comércio digital. Estruturas regionais como APEC e ASEAN reconheceram essa abordagem, incentivando as economias a buscar interoperabilidade regulatória para prevenir a fragmentação do mercado.
O Caminho a Seguir
Alcançar a interoperabilidade regulatória e técnica não acontecerá da noite para o dia, nem surgirá espontaneamente apenas das forças de mercado. O incentivo natural dos incumbentes é proteger seus silos de IA de invasões. O que é necessário é uma abordagem em rede e multistakeholder que inclua governos, indústria, sociedade civil e organizações internacionais trabalhando juntos em objetivos específicos e alcançáveis. Iniciativas internacionais oferecem locais promissores para a coordenação multistakeholder. Esses esforços devem evitar buscar perfeita uniformidade e, em vez disso, focar em criar coerência que permita que sistemas e serviços de IA funcionem entre fronteiras sem fricção desnecessária. Assim como padrões internacionais de envio permitem o comércio global, a interoperabilidade da IA pode criar uma base para inovação, respeitando as diferenças legítimas nas abordagens nacionais de governança.
A alternativa – um cenário de IA profundamente fragmentado – não apenas desaceleraria a inovação, mas também consolidaria o poder de jogadores dominantes e aprofundaria as divisões digitais. O momento para uma ação concertada sobre a interoperabilidade da IA é agora, enquanto as abordagens de governança ainda estão evoluindo. Ao buscar a interoperabilidade regulatória e técnica em conjunto, podemos trilhar um caminho onde a IA cumpre sua promessa como uma tecnologia que beneficia a humanidade além-fronteiras, em vez de aprofundar as divisões existentes.
