A inteligência artificial como ativo e como risco

Sistemas de inteligência artificial podem aumentar a eficiência, apoiar novos produtos e fortalecer a posição competitiva de uma empresa. Ao mesmo tempo, podem depender de dados sem origem claramente documentada, licenças incompatíveis, fornecedores externos ou declarações de desempenho que não foram suficientemente comprovadas.

Por isso, a inteligência artificial começa a receber atenção específica em processos de due diligence.

Análise publicada pela Reuters em junho de 2026 apontou que investidores e compradores vêm ampliando a investigação sobre dados de treinamento, modelos de terceiros, propriedade intelectual, conformidade regulatória e práticas de governança. O texto também identificou uma tendência de inclusão de declarações e garantias contratuais específicas sobre IA. 

A análise retrata uma tendência do mercado transacional, sobretudo internacional. Ela não deve ser apresentada como uma obrigação jurídica uniforme ou como padrão obrigatório para todas as operações realizadas no Brasil.

O primeiro passo é conhecer a arquitetura

Uma diligência adequada começa pela compreensão de como a solução funciona.

É necessário identificar se a empresa desenvolve modelos próprios, utiliza modelos de terceiros, conecta diferentes serviços por interfaces ou apenas incorpora funcionalidades de IA oferecidas por outros fornecedores.

Essa arquitetura influencia a distribuição dos riscos. Uma empresa pode controlar diretamente seu código, mas depender integralmente de um modelo externo para oferecer a funcionalidade principal de seu produto.

Origem e direitos sobre os dados

Os dados podem ser um dos ativos mais relevantes da solução e, ao mesmo tempo, uma de suas principais fontes de exposição.

A diligência deve examinar:

• de onde os dados vieram; 
• para quais finalidades foram coletados; 
• quais direitos permitem seu uso; 
• se existem dados pessoais ou informações confidenciais; 
• como são tratados pedidos de exclusão ou correção; 
• se há documentação sobre treinamento, teste e validação. 

A simples posse de um conjunto de dados não significa que a empresa detenha todos os direitos necessários para utilizá-lo no treinamento ou aprimoramento de sistemas.

Modelos, softwares e licenças

Também é necessário mapear os componentes tecnológicos empregados.

Modelos de código aberto podem possuir obrigações específicas. Serviços contratados podem restringir determinadas utilizações. Interfaces e plataformas externas podem alterar suas condições, preços ou recursos.

A diligência precisa avaliar se as licenças são compatíveis com o produto oferecido e se a operação depende de fornecedor cuja substituição seria tecnicamente difícil ou economicamente desproporcional.

Propriedade intelectual e segredo de negócio

O valor de uma solução de IA nem sempre está apenas no modelo.

Pode estar na combinação entre dados, processos internos, ajustes, integrações, experiência dos usuários e conhecimento especializado. Cada um desses elementos pode receber formas diferentes de proteção.

Por isso, é relevante verificar contratos com desenvolvedores, colaboradores, consultores e fornecedores, bem como regras sobre confidencialidade, cessão de direitos e proteção de segredos empresariais.

Declarações sobre desempenho

Promessas relacionadas à precisão, redução de custos, ausência de vieses ou automação completa precisam ser avaliadas com cautela.

A due diligence deve verificar se as afirmações comerciais possuem documentação técnica que as sustente e se as limitações conhecidas são apresentadas de forma adequada.

Uma declaração excessiva pode gerar conflitos contratuais, questionamentos de consumidores, problemas regulatórios e perda de confiança.

Registros de governança

Políticas, avaliações de risco, atas de aprovação, testes, relatórios de incidentes e registros de revisão demonstram como a empresa administra seus sistemas.

A ausência de documentação não prova, por si só, que a solução é inadequada. Entretanto, aumenta a dificuldade de confirmar informações e pode elevar a percepção de risco durante uma negociação.

Governança documentada permite diferenciar uma prática ocasional de um processo empresarial controlado.

Reflexos nos documentos da operação

Os resultados da diligência podem influenciar:

• declarações e garantias; 
• obrigações anteriores ao fechamento; 
• indenizações;  
• condições de pagamento; 
• responsabilidades por incidentes; 
• exigências de correção; 
• direito de auditoria. 

Quando os riscos de IA são relevantes, cláusulas genéricas sobre tecnologia e propriedade intelectual podem não oferecer detalhe suficiente para distribuir responsabilidades.

Gestão estratégica antes da transação

A preparação documental não deve começar apenas quando a empresa decide vender um ativo, buscar investimento ou celebrar uma parceria.

Inventários, contratos organizados, registros de dados e avaliações periódicas também melhoram a gestão cotidiana. Eles facilitam decisões sobre fornecedores, novos produtos, expansão e alocação de recursos.

A due diligence de IA transforma a tecnologia em objeto de análise jurídica, técnica e estratégica. Seu objetivo não é impedir a inovação, mas permitir que o valor atribuído ao sistema seja acompanhado de informações verificáveis sobre seus riscos e fundamentos.