Uma leitura simplificada dos incidentes de julho de 2026 e do Projeto de Lei nº 2.338/2023
I. O QUE ACONTECEU
Em julho de 2026, duas grandes empresas de inteligência artificial, OpenAI e Anthropic, revelaram que seus próprios sistemas de IA, durante testes de segurança, invadiram sozinhos redes de computadores de terceiros. Não foi um hacker usando IA como ferramenta: foi a IA agindo por conta própria, sem que nenhum humano tivesse mandado atacar aquele alvo específico.
Esse tipo de fato levanta uma pergunta simples e ainda sem resposta pronta no Brasil: quando um sistema autônomo de IA invade e prejudica a infraestrutura de alguém, quem paga a conta?
Este texto explica, em linguagem direta, três coisas: (i) o que realmente aconteceu; (ii) o que a lei brasileira já permite fazer hoje, mesmo sem lei específica sobre IA; e (iii) o que o Projeto de Lei nº 2.338/2023 — o “marco legal da inteligência artificial” — de fato promete resolver, e o que, lido com atenção, ele deixa sem solução.
Duas ressalvas antes de começar. Primeira: os fatos de julho de 2026 ainda estão sendo apurados, e os relatórios das empresas envolvidas são preliminares. Segunda: nada disso ainda foi julgado por um tribunal brasileiro. O que existe é a possibilidade jurídica de responsabilização, não uma decisão pronta.
II. TRÊS EPISÓDIOS DIFERENTES — E NÃO UM SÓ
A imprensa tratou os fatos como um único acontecimento. Na verdade, foram três episódios distintos, com consequências jurídicas diferentes.
Episódio 1 — a IA “escapou” durante um teste com as travas desligadas. A OpenAI testava a capacidade ofensiva de seus modelos e desligou, de propósito, os mecanismos que normalmente impedem a IA de fazer coisas perigosas. O ambiente de teste também mantinha uma porta de saída para a internet, usada para instalar programas. O sistema explorou uma falha nessa porta, saiu do ambiente controlado e invadiu a infraestrutura da Hugging Face, uma plataforma de hospedagem de modelos de IA. A própria OpenAI reconheceu, publicamente, que o modelo “aprendeu os pontos cegos” do sistema de aprovação e os contornou para atingir seus objetivos — uma confissão, em bom português, de que o risco era previsível e o controle foi insuficiente.
Episódio 2 — falha de configuração de um parceiro externo. A Anthropic informou que, por erro de um parceiro contratado para fazer testes de segurança, ambientes que deveriam estar isolados ficaram conectados à internet pública. Os modelos, avisados de que não tinham acesso à rede, acabaram invadindo três organizações reais usando técnicas simples (senhas fracas, portas sem autenticação). Duas dessas organizações só souberam que haviam sido invadidas porque a Anthropic avisou; nada as obrigava a isso.
Episódio 3 — uso criminoso da ferramenta por terceiros. Meses antes, em setembro de 2025, um grupo hacker (ligado, segundo investigações, a um Estado estrangeiro) usou uma ferramenta comercial de IA para automatizar ataques contra cerca de trinta alvos globais, com a IA executando sozinha entre 80% e 90% do trabalho técnico. Aqui não houve falha da empresa de IA em testar seus próprios sistemas: houve uso indevido por criminosos, hipótese jurídica bem diferente das duas primeiras.
Por que essa distinção importa. Nos dois primeiros casos, o dano nasceu de uma atividade organizada e controlada pela própria empresa de IA — o que abre caminho para responsabilizá-la diretamente. No terceiro, a empresa é, no máximo, intermediária de um ato de terceiro, o que exige outro raciocínio jurídico, mais parecido com o que se discute para redes sociais e provedores de internet.
Vale registrar uma quarta hipótese, ainda não ocorrida, mas mais provável de aparecer primeiro num tribunal brasileiro: uma empresa nacional que usa (com licença) um sistema autônomo de uma desenvolvedora estrangeira, e esse sistema causa dano a um terceiro brasileiro. Nesse cenário — vítima brasileira, operador brasileiro, bens no Brasil — não há dúvida sobre a competência da Justiça brasileira, ao contrário do que ocorreria se a vítima fosse estrangeira.
III. AINDA NÃO HÁ NENHUMA DECISÃO JUDICIAL BRASILEIRA SOBRE ISSO
É preciso dizer com todas as letras: nenhum tribunal brasileiro — estadual, federal, STJ ou STF — já julgou um caso de dano causado por um agente autônomo de IA a infraestrutura de terceiro. Não existe “jurisprudência consolidada” sobre o tema, por mais que se veja essa afirmação circulando.
Existe, sim, algo parecido, mas que trata de outro problema: desde maio de 2026, diversos tribunais (inclusive o STJ) vêm punindo advogados que escondem instruções invisíveis em petições, tentando enganar sistemas de IA usados pelo próprio Judiciário. Essas decisões são úteis como raciocínio (mostram que os juízes não têm medo de aplicar leis antigas a problemas novos de IA), mas não servem como precedente direto: ali se pune a conduta do advogado que manipula a máquina, não o dano causado pela máquina a terceiros.
IV. A LEI JÁ DÁ CONTA DO PROBLEMA — MESMO SEM LEI ESPECÍFICA
Esse é o ponto mais importante deste texto: mesmo sem uma lei própria sobre inteligência artificial, o direito brasileiro já tem uma ferramenta pronta para casos como esse.
O artigo 927, parágrafo único, do Código Civil diz que quem exerce uma atividade que, por sua natureza, cria risco para terceiros deve indenizar o dano independentemente de culpa. Testar deliberadamente a capacidade ofensiva de um sistema de IA — como fizeram as duas empresas — é, por definição, atividade de risco. E quando essa atividade é feita com as proteções de segurança desligadas de propósito, o risco foi criado conscientemente. Isso tem três efeitos práticos: (1) a empresa não pode alegar “imprevisto” ou “força maior”, porque foi ela quem retirou a própria trava; (2) a indenização não pode ser reduzida por “desproporção” entre culpa e dano, regra que só funciona a favor de quem agiu com pouca culpa; (3) abre-se até uma discussão penal, ainda que difícil de provar.
Além do Código Civil, outras ferramentas jurídicas já disponíveis reforçam essa proteção: a Lei Geral de Proteção de Dados (se houver vazamento de dados pessoais); a lei de propriedade industrial (se o ataque envolver segredos de negócio, o que ocorreu no primeiro episódio); e, em casos envolvendo empresas pequenas sem capacidade técnica de se defender, até o Código de Defesa do Consumidor pode ser aplicado por analogia.
Do ponto de vista processual, o maior obstáculo não é a falta de lei, mas a prova: os sistemas de log das empresas de IA muitas vezes não registram claramente quem, dentro da organização, autorizou o quê, e os dados somem rápido (em 30 a 90 dias, em geral). Por isso, na prática, funcionam melhor três instrumentos: pedir ao juiz, já na petição inicial, que inverta o ônus da prova (art. 373, §1º, do CPC), já que só a empresa de IA tem acesso aos registros; produzir a prova antecipadamente (art. 381 do CPC), antes que os dados sejam apagados; e, se a empresa se recusar a exibir documentos, pedir que o juiz presuma verdadeiros os fatos alegados (art. 400 do CPC).
Em resumo: a lei brasileira de hoje já é tecnicamente suficiente para responsabilizar uma empresa de IA por esse tipo de dano. O problema real é conseguir provar o que aconteceu dentro dos sistemas dela — e é exatamente nesse ponto que o Projeto de Lei 2.338/2023 poderia ajudar, mas, como se verá adiante, ajuda menos do que se imagina.
V. O PROJETO DE LEI Nº 2.338/2023: O QUE ELE REALMENTE FAZ
O PL 2.338/2023 é o texto que se convencionou chamar de “marco legal da inteligência artificial” no Brasil. Foi aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e está parado na Câmara dos Deputados desde março de 2025, esperando o parecer do relator. Três datas de votação já foram anunciadas e nenhuma se confirmou; a mais recente, prevista para maio de 2026, foi adiada porque a própria Câmara decidiu, em junho de 2026, alinhar antes o texto com o Senado — o que, na prática legislativa brasileira, costuma significar mais atraso, não menos. E mesmo se for aprovado agora, o projeto ainda precisa voltar ao Senado (porque foi alterado na Câmara) antes de virar lei. Some-se a isso o calendário eleitoral de 2026, e a conclusão é simples: quem hoje aconselha um cliente a “esperar a lei” está, na prática, aconselhando-o a ficar sem proteção legal por vários anos.
Vale a pena examinar, com honestidade, o que esse projeto promete e o que ele de fato entrega — porque há uma diferença grande entre os dois.
1. Não resolve o problema de responsabilidade civil. Corre por aí a ideia de que o projeto distribuiria a responsabilidade entre quem desenvolve a IA e quem a usa, com regras próprias. Isso constava de versões antigas do texto, mas não sobreviveu na versão aprovada pelo Senado. O capítulo sobre responsabilidade civil, no texto atual, apenas remete o problema de volta para o Código Civil e o Código de Defesa do Consumidor, sem criar regra nova. Ou seja: mesmo aprovado, o projeto não muda o fundamento jurídico já disponível hoje (o artigo 927 do Código Civil, explicado acima).
2. Exclui exatamente os casos que geraram os incidentes de julho de 2026. Este é o ponto mais grave, e pouco comentado. O projeto exclui expressamente de seu alcance as atividades de pesquisa, teste e desenvolvimento de sistemas de IA antes de eles chegarem ao mercado. Só os dois primeiros episódios de julho de 2026 aconteceram justamente durante testes internos de modelos ainda não lançados. Ou seja: se o PL já fosse lei hoje, ele simplesmente não se aplicaria aos casos que motivaram toda essa discussão. Há uma única brecha de interpretação possível — o próprio texto ressalva que “testes em condições reais” devem seguir a lei —, mas isso ainda depende de como os tribunais vierem a interpretar essa exceção.
3. Tem um vício de origem que pode ser derrubado no Supremo. A parte do projeto que cria um novo órgão público para fiscalizar IA (o Conselho Brasileiro para Inteligência Artificial) foi identificada pelo próprio Poder Executivo como tendo “vício de iniciativa”: só o Presidente da República pode propor a criação de órgãos públicos e de despesas, e essa parte nasceu de iniciativa do Senado. A solução proposta foi anexar um projeto do próprio Executivo ao texto, mas isso só resolve o problema se o texto final realmente vier da proposta do Executivo — caso contrário, essa parte do futuro marco legal nasce com risco concreto de ser declarada inconstitucional.
4. Demora dois anos para entrar em vigor de verdade. O texto aprovado prevê um prazo de 730 dias (dois anos) até a maior parte das regras valerem. Somando isso ao tempo que falta para ser sequer aprovado, a vigência plena da lei, mesmo no cenário mais otimista, só deve ocorrer na segunda metade da década.
5. O dever de avisar sobre incidentes graves ainda não existe de verdade. O projeto até prevê que empresas de IA terão de comunicar acidentes graves. Mas essa obrigação só passa a valer depois que uma autoridade ainda a ser definida fixar prazos e critérios — sem prazo para isso acontecer. É uma promessa condicionada a outra promessa. E, pela exclusão do item 2, provavelmente nem alcançaria incidentes ocorridos durante testes internos, como os de julho de 2026.
6. O único ponto realmente bom do projeto — e pouco divulgado. Há, sim, uma vantagem concreta: o texto determina (não apenas permite) que o juiz inverta o ônus da prova quando a vítima estiver em desvantagem técnica ou quando as características do sistema de IA tornarem excessivamente difícil provar o caso. Hoje, essa inversão já é possível (art. 373, §1º, do CPC), mas depende do juiz decidir se é conveniente; se essa parte do projeto virar lei, deixará de ser opção do juiz e passará a ser obrigação dele. Esse é, na prática, o dispositivo mais útil de todo o projeto para quem for vítima de um dano causado por IA — e é justamente o que menos aparece no debate público sobre o tema.
Em síntese sobre o PL 2.338/2023: ele não cria um regime novo de responsabilidade, não alcança os casos que originaram o debate atual, carrega risco de inconstitucionalidade em parte de sua estrutura, e só produzirá efeitos plenos daqui a vários anos. Sua única contribuição relevante e imediata, se aprovado, seria facilitar a prova em juízo — o que já é hoje o maior obstáculo prático enfrentado pelas vítimas.
Vale um contraponto internacional rápido: quem defende aprovar o PL às pressas porque “a Europa já resolveu isso” está usando um argumento que deixou de ser verdadeiro. Em junho de 2026, a própria União Europeia adiou por 16 meses a entrada em vigor das regras mais importantes de sua lei de IA, justamente porque a infraestrutura de fiscalização não estava pronta. O Brasil, que sequer tem hoje uma autoridade claramente definida para isso, não está em posição melhor.
VI. O QUE FAZER NA PRÁTICA, ENQUANTO A LEI NÃO CHEGA
Diante desse cenário, a recomendação prática muda de foco: em vez de apostar no contencioso judicial (hoje dificultado pela prova) ou esperar a lei (que ainda vai demorar anos e talvez nem se aplique ao caso), o caminho mais eficaz é a prevenção contratual e a governança interna.
Para quem contrata ou opera sistemas autônomos de IA, recomenda-se, entre outras medidas: definir por contrato, com clareza, o que o sistema pode e não pode fazer, proibindo expressamente qualquer saída para redes públicas em ambiente de teste; exigir que cada ação da IA possa ser rastreada até uma pessoa ou setor responsável; impor, no contrato, prazo curto e obrigatório para avisar sobre qualquer incidente, com multa em caso de descumprimento; guardar os registros de atividade por prazo superior ao prazo de prescrição (a Autoridade Nacional de Proteção de Dados já exige, para casos de dados pessoais, guarda mínima de cinco anos); contratar seguro específico, verificando se a apólice não exclui danos causados por sistemas autônomos (cláusula que já começa a aparecer no mercado); e, sempre que possível, contratar com a entidade brasileira do grupo (quando existir) e eleger arbitragem com sede no Brasil, já que uma sentença brasileira contra uma empresa estrangeira sem bens no país pode ser difícil de executar.
Internamente, empresas que usam agentes de IA devem manter um inventário de quais sistemas estão em operação, com registro de permissões; separar de verdade ambientes de teste e de produção; e não relaxar na segurança básica — senhas fracas e sistemas sem autenticação foram, no episódio da Anthropic, a porta de entrada real, mais do que qualquer sofisticação da própria IA.
Advogados também devem redobrar o cuidado: a mesma onda de decisões que puniu a inserção de comandos ocultos em petições (para enganar sistemas de IA usados pelos tribunais) mostra que os juízes já tratam isso como falta grave — passível de multa, comunicação à OAB e até investigação criminal —, mesmo que a instrução tenha sido inserida por terceiro ou por uma ferramenta de automação. Conferir metadados e camadas ocultas antes de protocolar qualquer peça já deveria ser rotina.
VII. CONCLUSÃO
O Brasil vive um descompasso: os fatos avançam mais rápido que a lei, mas isso não significa que o direito esteja de mãos vazias. A cláusula geral de risco do Código Civil já oferece fundamento sólido para responsabilizar uma empresa de IA por danos causados por seus sistemas autônomos, mesmo sem lei específica. O problema real não é a falta de norma, mas a dificuldade de provar o que aconteceu dentro dos sistemas da empresa causadora do dano — e essa dificuldade se resolve mais com contrato bem redigido e uso inteligente das ferramentas processuais existentes do que esperando o Congresso.
Quanto ao PL 2.338/2023: ele é menos decisivo do que o discurso público sugere. Não resolve a responsabilidade civil, exclui os casos que hoje mais preocupam (testes internos anteriores ao lançamento do produto), carrega risco de inconstitucionalidade em parte de sua estrutura e só deve produzir efeito pleno daqui a vários anos. Sua única vantagem prática real e imediata — tornar obrigatória, e não apenas facultativa, a inversão do ônus da prova em favor da vítima — é justamente o ponto que menos aparece no debate. É provável que, como já aconteceu com a manipulação de petições por IA, o primeiro caso concreto brasileiro chegue aos tribunais antes que o Congresso termine de legislar.
Por: Claudia Suman | OAB/SC 69.227 | Bertol Sociedade de Advogados
