Ônibus digital da UE e IA: quanta legislação especial a ordem europeia de dados pode tolerar?

O que o ônibus digital da UE realmente mudaria

O plano abrangente da UE sobre o tema digital vai muito além de uma mera "limpeza" da legislação digital europeia. Por trás da retórica de simplificação e redução da burocracia, esconde-se uma profunda intervenção na lógica fundamental da ordem europeia de dados. Em vez de simplesmente harmonizar formulários ou simplificar as obrigações de reporte, a Comissão está a mexer com princípios essenciais do Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) e de outros regimes digitais. Ao mesmo tempo, tenta adaptar o quadro jurídico da inteligência artificial (IA) e da economia de dados para que as empresas europeias e internacionais possam trabalhar de forma mais ampla e fácil com dados pessoais.

Do ponto de vista econômico, isso representa uma mudança estratégica: de uma regulamentação estritamente orientada para os direitos fundamentais e neutra em relação à tecnologia, para uma abordagem mais voltada para políticas tecnológicas, que trata a IA como uma indústria privilegiada do futuro. Assim, a legislação abrangente não apenas cria clareza, mas também uma vantagem assimétrica para certos modelos de negócios – especialmente para as empresas que se beneficiam de economias de escala na coleta de dados e no treinamento de grandes modelos. Isso reestrutura os incentivos e a dinâmica de poder nos mercados de dados.

No seu cerne está o novo artigo 88c proposto para o RGPD, acompanhado de emendas relativas a dados sensíveis, obrigações de informação, proteção de dados em dispositivos finais e regras sobre cookies. O regulamento abrangente é, portanto, um projeto político-econômico: define quem pode desenvolver IA, com que riscos e custos legais, quem tem acesso a quais recursos de dados e cujo modelo de negócio é facilitado ou dificultado pela regulamentação. O debate sobre se isto constitui uma "zona jurídica especial ilimitada" para a IA não é, portanto, meramente jurídico, mas também diretamente relevante para a política industrial e de concorrência.

Neutralidade tecnológica versus privilégio da IA: Erosão de um princípio fundamental do RGPD

O RGPD foi deliberadamente concebido para ser tecnologicamente neutro. Não se refere a tecnologias específicas, mas sim ao tratamento de dados pessoais, independentemente de ser realizado por algoritmos simples, software clássico ou sistemas de IA altamente complexos. Este princípio garante que riscos semelhantes aos direitos fundamentais sejam regulamentados de forma semelhante. A Lei Omnibus está a minar gradualmente este princípio.

O artigo 88c visa qualificar explicitamente o desenvolvimento e a operação de sistemas de IA como um interesse legítimo, nos termos do artigo 6.º, n.º 1, alínea f), do RGPD. Isto confere ao contexto da IA ​​um tratamento especial próprio e específico da tecnologia. De uma perspetiva económica, isto significa que uma tecnologia específica – a IA – goza de privilégios legais, embora os seus riscos sejam frequentemente superiores aos dos métodos convencionais de tratamento de dados. A adesão à Lei da IA ​​resolve apenas parcialmente esta questão, uma vez que os níveis de proteção não são idênticos e a própria Lei da IA ​​baseia-se no risco, e não de forma abrangente nos dados pessoais.

Além disso, a definição de IA é extremamente ampla. Se praticamente qualquer forma avançada de análise automatizada de dados pode ser interpretada como um sistema de IA nos termos da Lei de IA, o Artigo 88c amplia o escopo do privilégio muito além das aplicações clássicas de "IA GenAI" ou aprendizado profundo. Na prática, as empresas poderiam declarar quase qualquer processamento automatizado e intensivo em dados como IA para se beneficiarem de um tratamento jurídico mais favorável. A linha divisória entre o processamento de dados "normal" e o "processamento de IA" torna-se tênue, e essa ambiguidade é economicamente atraente: reduz os custos de conformidade e a vulnerabilidade jurídica para os agentes em posição adequada.

O resultado seria uma vantagem tecnológica de facto que mina a natureza neutra e orientada para os direitos fundamentais do RGPD. Isto tem consequências de longo alcance para a ordem de mercado no mercado único digital: aqueles que são "IA" e que conseguem comprovar isso juridicamente de forma credível obteriam um acesso mais fácil aos dados, menos incerteza jurídica e custos de aplicação da lei potencialmente mais baixos.

Minimização de dados sob pressão: quando a massa se torna legítima

Um ponto particularmente crítico da lei abrangente diz respeito ao tratamento de dados sensíveis – como informações sobre saúde, opiniões políticas, origem étnica ou orientação sexual. Essas categorias de dados estão sujeitas a uma proibição rigorosa de processamento sob o GDPR, com apenas algumas exceções bem definidas. A lei abrangente agora introduz exceções adicionais, citando o treinamento e a operação de sistemas de IA como justificativas específicas.

O aspecto economicamente explosivo não reside tanto na mera abertura dos dados, mas sim na lógica subjacente da oferta: quanto mais intensivo e massivo for o processamento de dados, mais fácil será justificá-lo como necessário para o desenvolvimento de modelos de IA de alto desempenho. O princípio da minimização de dados – uso direcionado e mínimo de dados – é subvertido. A abundância de dados torna-se uma justificativa, e não uma ameaça.

Para modelos de negócios ávidos por dados, especialmente plataformas globais com gigantescas bases de usuários, isso representa uma vantagem estrutural. Aqueles que possuem bilhões de pontos de dados e os meios técnicos para absorvê-los e processá-los de forma abrangente em modelos podem explorar mais facilmente a narrativa da necessidade do que pequenas e médias empresas com conjuntos de dados limitados. O que é vendido como uma simplificação favorável à inovação, portanto, na prática, reforça as economias de escala e as externalidades de rede em favor de empresas que já dominam o mercado.

Ao mesmo tempo, surgem vulnerabilidades coletivas no que diz respeito aos riscos. Sistemas de IA treinados com dados sensíveis amplamente coletados são estruturalmente suscetíveis a vazamentos de dados, reidentificação e padrões discriminatórios. Embora a regulamentação abrangente exija "medidas técnicas e organizacionais adequadas", esses requisitos são deliberadamente formulados em termos amplos. Essa abertura tem um duplo efeito econômico: por um lado, permite abordagens flexíveis e inovadoras para a proteção técnica de dados; por outro, transfere a responsabilidade e os riscos de comprovação para provedores menores, que têm menos recursos para implementar de forma confiável conceitos complexos de proteção. Regulamentação Digital da UE: Clareza regulatória ou carta branca para corporações de IA ávidas por dados?

Redução da burocracia como pretexto para uma mudança radical no regime de proteção de dados – Por que a “lei omnibus digital” é muito mais do que uma simples lei de simplificação técnica

O projeto de "Regra Digital da UE" está sendo vendido pela Comissão Europeia como um projeto pragmático de simplificação: menos burocracia, mais coerência, maior competitividade no mercado único digital. A comunicação política é dominada pela narrativa da "simplificação" — uma palavra que quase inevitavelmente evoca associações positivas na política europeia. Na realidade, porém, não se trata apenas de uma revisão editorial, mas de uma intervenção profunda na lógica fundamental da proteção de dados e da regulamentação digital europeias como um todo.

O foco está no papel da inteligência artificial e nos modelos de negócios orientados por dados. A proposta abrangente vincula diversos atos legais – em particular o RGPD, a Lei de Inteligência Artificial, a Lei de Proteção de Dados e a Diretiva ePrivacy – de uma nova maneira, alterando o equilíbrio em favor do uso indiscriminado de dados. Sob o pretexto de criar segurança jurídica e facilitar a inovação, delineia-se um novo regime no qual o processamento de dados em larga escala para IA é privilegiado em vez de restringido. É precisamente aqui que começam as críticas massivas de advogados de proteção de dados, associações de consumidores e parte da comunidade acadêmica.

A análise do relatório da Spirit Legal para a Federação Alemã de Organizações de Consumidores (vzbv) lança luz sobre um conflito central na política digital europeia: pode a Europa ser simultaneamente um centro global de IA, uma verdadeira guardiã dos direitos fundamentais e uma protetora dos consumidores – ou a proteção de dados será silenciosamente sacrificada em prol da lógica geopolítica e industrial? A minuta do documento sugere que Bruxelas está preparada para flexibilizar a atual interpretação rigorosa do RGPD, pelo menos parcialmente, em favor de um regime de exceção favorável à IA. A questão crucial, portanto, é: trata-se de uma modernização necessária ou do início de uma "zona jurídica especial ilimitada" para a IA?

Artigo 88c e a lógica do tratamento preferencial: como a neutralidade tecnológica se transforma em lei tecnológica especial

No cerne do conflito está o novo Artigo 88c do RGPD. Ele visa classificar explicitamente o desenvolvimento, o treinamento e a operação de sistemas de IA como um "interesse legítimo" nos termos do Artigo 6(1)(f) do RGPD. À primeira vista, isso soa como um mero esclarecimento: as empresas de IA deveriam poder contar com uma base jurídica já estabelecida, sem ter que lidar com o consentimento ou disposições especiais em cada caso específico. No entanto, uma mudança paradigmática está ocorrendo no âmago da arquitetura jurídica.

Até agora, o RGPD foi concebido para ser tecnologicamente neutro. Ele não distingue entre "IA" e outros métodos de processamento de dados, mas sim vincula direitos e obrigações ao tipo de dados, ao contexto e ao risco para os titulares dos dados. O Artigo 88c romperia com esse princípio: a inteligência artificial teria acesso privilegiado aos dados pessoais. É precisamente aqui que entra o alerta de Hense e Wagner contra uma "zona jurídica especial ilimitada".

O problema é agravado pela definição extremamente ampla de IA na Lei de IA. Segundo a lei, praticamente qualquer software que utilize certas técnicas — desde aprendizado de máquina até sistemas baseados em regras — para reconhecer padrões, fazer previsões ou apoiar a tomada de decisões é considerado um sistema de IA. Combinado com o Artigo 88c, isso poderia permitir que quase qualquer processamento de dados sofisticado fosse declarado relevante para IA. Isso cria um forte incentivo para que as empresas "rotulem" sua infraestrutura como sistemas de IA para fins regulatórios, a fim de acessar a estrutura legal privilegiada.

Isso transforma um caso aparentemente restrito e específico de IA em uma porta de entrada para uma flexibilização sistemática dos requisitos de proteção de dados. A neutralidade tecnológica do RGPD — até então uma importante salvaguarda contra legislação específica para determinadas tecnologias — seria comprometida. Juridicamente, uma categoria tecnológica cujos limites já são difíceis de definir na prática obteria uma vantagem estrutural sobre outras formas de processamento de dados. Em um ambiente onde cada vez mais processos são otimizados algoritmicamente, isso representa nada menos que uma virada regulatória para todo o futuro do capitalismo de dados na Europa.

Como o princípio "quanto mais dados, maior a probabilidade de serem permitidos" cria uma estrutura de incentivos perigosa para as grandes empresas de tecnologia

A proposta abrangente torna-se particularmente controversa na medida em que interfere na lógica existente de minimização de dados e limitação de finalidade. O RGPD baseia-se na ideia de que apenas a quantidade de dados pessoais estritamente necessária para uma finalidade específica pode ser coletada e processada. Esse princípio foi explicitamente concebido como um contraponto à coleta ilimitada de dados e à criação de perfis.

A abordagem abrangente, pelo menos na prática, inverte essa lógica no contexto da IA. Sua justificativa sugere que grandes conjuntos de dados têm um peso particular na justificação do processamento quando usados ​​para treinar modelos de IA. Os revisores interpretam isso como uma estrutura de incentivo perversa: quanto mais extensos, diversos e massivos forem os dados coletados, mais fácil será justificar seu uso para IA. A coleta massiva de dados, a criação de perfis e a fusão de diversas fontes poderiam, portanto, ser legitimadas sob o pretexto de otimização da IA.

Do ponto de vista econômico, essa estrutura favorece sistematicamente os participantes que já possuem conjuntos de dados gigantescos e são capazes de agregar ainda mais dados em larga escala – principalmente empresas de plataforma sediadas nos EUA. Quanto mais usuários, mais dados de interação, mais pontos de conexão, mais forte o suposto "interesse legítimo" em inserir esses dados em fluxos de IA. Pequenas e médias empresas (PMEs) que não possuem volumes de dados semelhantes nem infraestrutura comparável permanecem em desvantagem. A arquitetura omnibus, portanto, atua como um multiplicador de escala para os participantes já dominantes.

Além disso, há outro aspecto crítico: o argumento de que grandes conjuntos de dados aumentam a precisão e a imparcialidade dos sistemas de IA é, por vezes, usado acriticamente como justificativa. De uma perspectiva econômica, é verdade que o desempenho e a robustez dos modelos geralmente aumentam com mais dados. No entanto, esse ganho de eficiência tem como custo o aumento das assimetrias de informação, a concentração de poder e o risco de reprodução de padrões pessoais e sociais. A proposta ignora amplamente o fato de que a minimização de dados e a limitação de finalidade não foram consagradas no RGPD por acaso, mas sim como resposta precisamente a esses desequilíbrios de poder.

Por que o enfraquecimento da proteção de categorias especiais de dados pessoais cria um risco sistêmico

Categorias especiais de dados pessoais – como dados relativos à saúde, origem étnica, opiniões políticas, crenças religiosas ou orientação sexual – estão sujeitas a uma proibição rigorosa de tratamento ao abrigo do RGPD, com exceções estritamente definidas. A proposta abrangente amplia a possibilidade de utilização desses dados no contexto do desenvolvimento e funcionamento da IA, introduzindo uma nova exceção. Esta exceção justifica-se pela necessidade de dados abrangentes para prevenir preconceitos e discriminação.

Na prática, porém, isso equivale a uma normalização do uso de dados altamente sensíveis sem um fortalecimento correspondente das opções de controle disponíveis para os afetados. A ideia de que características sensíveis às vezes parecem "sem problemas" desde que não possam ser diretamente rastreadas até indivíduos identificáveis ​​ou funcionem principalmente como variáveis ​​estatísticas em um conjunto de dados de treinamento é particularmente problemática. Mas mesmo conjuntos de dados aparentemente anônimos ou pseudonimizados podem permitir inferências sobre grupos, meios sociais ou minorias e reforçar padrões discriminatórios.

Do ponto de vista econômico, tal regulamentação amplia o conjunto de matérias-primas para modelos de IA, adicionando informações particularmente valiosas e profundas. Dados de saúde, preferências políticas, perfis psicológicos – todos esses dados têm enorme relevância monetária nos setores de publicidade, seguros, finanças e mercado de trabalho. Quem obtiver acesso a esses dados em larga escala poderá desenvolver modelos significativamente mais granulares e, portanto, mais lucrativos. A combinação da natureza sensível dos dados com seu potencial econômico cria um risco duplo: para a autonomia individual e para a estrutura coletiva da democracia e da coesão social.

Especialmente no contexto da IA, o risco de vieses sistêmicos é alto. Modelos treinados com dados sensíveis não apenas reproduzem informações, mas também julgamentos de valor implícitos e estereótipos. As "medidas técnicas e organizacionais apropriadas" propostas para limitar os efeitos negativos permanecem vagas na minuta. Isso cria uma zona cinzenta: por um lado, dados altamente sensíveis são disponibilizados para o treinamento de IA, enquanto, por outro, faltam padrões claros e aplicáveis ​​para salvaguardas e controles. Em tal arquitetura, os atores com superioridade tecnológica e alta tolerância ao risco são os mais beneficiados.

Erosão pelas vias indiretas: Recitais em vez de textos padronizados e enfraquecimento da fiscalização

Outra crítica importante dos especialistas diz respeito à mudança metodológica de mecanismos de proteção essenciais, que passaram do texto juridicamente vinculativo da lei para as notas explicativas não vinculativas. O que aparenta ser um detalhe técnico no âmbito da técnica jurídica tem consequências práticas significativas para a aplicabilidade da lei.

Os considerandos servem principalmente como diretrizes interpretativas; não são normas jurídicas diretamente aplicáveis. Se salvaguardas essenciais — como procedimentos de exclusão, obrigações de informação ou restrições à extração de dados da web — estiverem consagradas principalmente neles, em vez de em artigos claramente formulados, isso limita significativamente as opções disponíveis para as autoridades de proteção de dados. As violações tornam-se mais difíceis de processar, as multas e as ordens baseiam-se em fundamentos menos claros e as empresas podem argumentar que se tratam meramente de "auxílios interpretativos".

Para o processamento massivo de dados relacionado à IA, essa estrutura funciona como um convite para expandir o escopo das regulamentações. Particularmente no caso da extração de dados da web de informações publicamente acessíveis — por exemplo, de redes sociais, fóruns ou sites de notícias — existe um risco significativo de que os afetados não sejam informados nem tenham uma oportunidade real de exercer seus direitos. Se a principal barreira contra tais práticas for apenas mencionada nos considerandos, mas não consagrada no próprio texto legal, a proteção de dados na prática se reduz a uma mistura de legislação não vinculativa e boa vontade das corporações.

Do ponto de vista econômico, isso altera a estrutura de custos: empresas que coletam dados de forma agressiva e treinam modelos de IA se beneficiam da ambiguidade legal, pois as autoridades reguladoras tendem a se abster de agir ou precisam aguardar longas decisões judiciais. Os riscos legais são, portanto, adiados e reduzidos; no curto prazo, isso cria vantagens competitivas para fornecedores particularmente tolerantes ao risco. No cenário competitivo, a integridade e a conformidade tendem a ser penalizadas, enquanto ultrapassar limites parece recompensador – um caso clássico de incentivos perversos da regulação.

Por que um padrão separado e bem definido para dados de treinamento de IA poderia equilibrar melhor os objetivos conflitantes?

Como alternativa à legitimação generalizada baseada no "interesse legítimo", os especialistas propõem uma base jurídica específica e independente para o treinamento de sistemas de IA. De uma perspectiva econômica, isso representaria uma tentativa de resolver o conflito entre promover a inovação e proteger a privacidade, não por meio de um enfraquecimento geral da proteção de dados, mas sim por meio de condições específicas e rigorosas.

Essa base jurídica especial poderia conter diversas barreiras de proteção:

Em primeiro lugar, poderia consagrar um requisito de verificação rigoroso, estipulando que as empresas só podem acessar dados pessoais se for comprovado que um resultado equivalente não pode ser alcançado com dados anonimizados, pseudonimizados ou sintéticos. Isso incentivaria o investimento em métodos de anonimização de dados, geração de dados sintéticos e privacidade desde a concepção. A direção da inovação mudaria da coleta de dados sem controle para a criatividade técnica na gestão da minimização de dados.

Em segundo lugar, tal padrão poderia impor normas técnicas mínimas para evitar vazamento de dados. Os modelos de IA não devem reproduzir ou tornar reconstruível qualquer informação pessoalmente identificável a partir de seus dados de treinamento em suas saídas. Isso requer não apenas filtros simples, mas decisões arquitetônicas robustas, como privacidade diferencial, mecanismos de controle de saída e processos de avaliação rigorosos. A lógica econômica aqui seria clara: investir em arquiteturas de modelos que protejam dados pessoais reduz os riscos de responsabilidade a longo prazo e fortalece a confiança.

Em terceiro lugar, o padrão poderia estipular uma limitação rigorosa de finalidade para os dados de treinamento de IA. Dados coletados ou usados ​​para um propósito específico de treinamento de IA não poderiam ser facilmente utilizados em outros contextos ou para novos modelos. Isso restringiria a prática generalizada de tratar conjuntos de dados coletados como um recurso permanente para diversos desenvolvimentos. As empresas precisariam, então, manter conjuntos de dados claramente segmentados e documentar de forma transparente os caminhos de uso.

Tal estrutura legal especializada não é uma carta branca, mas sim uma autorização qualificada. Ela poderia estruturar a tensão entre a inovação em IA e a proteção dos direitos fundamentais, em vez de obscurecê-la com uma cláusula geral. Embora isso possa ser menos "enxuto" politicamente, seria significativamente mais sólido do ponto de vista do Estado de Direito, porque o conflito seria codificado abertamente e não oculto por camadas de interpretação.

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Grupos vulneráveis ​​e a biografia digital: por que crianças e jovens correm o risco de se tornarem cobaias para o capitalismo de IA

Um aspecto particularmente sensível diz respeito à proteção de menores e outros grupos vulneráveis. Crianças e jovens já geram enormes quantidades de rastros digitais – em redes sociais, em ambientes de jogos, em plataformas educacionais e em aplicativos de saúde. Esses dados compõem uma biografia digital altamente detalhada, muitas vezes para toda a vida. No contexto do treinamento e da personalização da IA, surge a questão de até que ponto esses dados podem ser incorporados a modelos sem um consentimento específico, informado e reversível.

Os especialistas defendem o consentimento explícito dos pais sempre que dados de menores forem usados ​​para treinamento de IA. Além disso, propõem que jovens adultos, ao atingirem a maioridade, tenham o direito incondicional de proibir o uso futuro de seus dados em modelos existentes. Isso significaria que não apenas o processamento futuro dos dados, mas também o uso anterior dos dados em modelos treinados teriam que ser corrigidos – na medida do possível tecnicamente.

Do ponto de vista econômico, isso é inconveniente, mas crucial. Os dados de menores são particularmente atraentes para aplicações de IA porque permitem o reconhecimento precoce de padrões, a criação de perfis a longo prazo e a publicidade direcionada por anos (ou até décadas). Nos mercados de consumo, educação e publicidade, esses longos horizontes temporais são extremamente valiosos. Se esses dados forem usados ​​sem regulamentação como base de treinamento, as corporações obterão uma vantagem de dados praticamente impossível de superar. A geração mais jovem se tornaria, portanto, um recurso sistemático para um modelo de negócios de IA de longo prazo sem jamais ter tomado uma decisão consciente e informada.

Ao mesmo tempo, existe o risco de que erros, preconceitos ou períodos infelizes na vida digital permaneçam permanentemente presentes nos modelos — por exemplo, se atividades online anteriores influenciarem indiretamente carreiras, empréstimos ou condições de seguro. Mesmo que os modelos operem oficialmente de forma "anônima", correlações em nível de grupo podem ter efeitos a longo prazo nas oportunidades educacionais e de emprego de certos grupos sociais. Aqueles que crescem em um ambiente social problemático têm, estatisticamente, maior probabilidade de se encontrarem em perfis de risco negativos. Portanto, a falta de salvaguardas robustas para menores perpetua a desigualdade social de forma algorítmica.

A retórica política de "soberania digital para a próxima geração" permanece vazia quando o próprio grupo que estará exposto ao futuro ecossistema digital está sendo atualmente inserido em fluxos de dados de IA praticamente sem proteção. De uma perspectiva econômica, a conveniência de curto prazo para os provedores de IA — acesso irrestrito a dados valiosos — acarreta custos sociais de longo prazo que vão muito além de violações de dados individuais. A questão é se as sociedades democráticas estão preparadas para fazer das histórias de vida de seus jovens cidadãos uma matéria-prima primordial para a indústria de IA.

Confiança como fator de produção: por que a fragilidade da proteção de dados representa um risco econômico para a economia digital europeia

No debate público, a proteção de dados é frequentemente retratada como um obstáculo à inovação. Os dados empíricos, porém, mostram um cenário diferente. Pesquisas representativas conduzidas pela Federação Alemã de Organizações de Consumidores (vzbv) demonstram que a confiança é um pré-requisito fundamental para o uso de serviços digitais pela grande maioria dos consumidores. Quando 87% dos entrevistados afirmam que a confiança é um requisito essencial para o uso de serviços digitais, fica evidente: sem uma estrutura legal confiável e meios eficazes de controle, não é possível o surgimento de um mercado viável para aplicações complexas e que demandam grande volume de dados.

O RGPD desempenha atualmente um papel duplo. Por um lado, limita certos modelos de negócio a curto prazo ou obriga as empresas a incorrer em custos adicionais. Por outro lado, funciona como uma âncora institucional de confiança: mais de 60% dos consumidores afirmam confiar mais em empresas que demonstram cumprir as normas europeias de proteção de dados. Essa confiança não é um vago "sentimento", mas um fator económico real. Ela determina se os utilizadores estão dispostos a divulgar informações sensíveis, testar novos serviços ou confiar em sistemas baseados em dados em situações do dia a dia — por exemplo, nos setores da saúde ou das finanças.

Se essa âncora for enfraquecida devido à impressão de que a proteção de dados está sendo gradualmente diluída e princípios fundamentais sacrificados em favor dos interesses da IA, haverá consequências. No curto prazo, o uso de dados pode ser facilitado para algumas empresas. No médio prazo, porém, o ceticismo em relação a todo o ecossistema aumenta. Os usuários reagem com comportamentos de evitação, estratégias evasivas, redução consciente de dados ou recorrendo a ferramentas particularmente restritivas. A confiança, uma vez perdida, é difícil de recuperar – e os custos para isso são maiores do que o esforço necessário para aderir a uma estrutura legal robusta e consistente desde o início.

Isso tem uma implicação estratégica para a economia digital europeia: vantagens competitivas sobre as plataformas americanas não podem ser obtidas apenas pelo volume de dados e pela coleta agressiva de dados – outros países já estão muito à frente nesse aspecto. O caminho realista para a diferenciação reside na confiabilidade, transparência, responsabilidade e na integração credível de serviços que utilizam grande volume de dados em uma estrutura regulatória baseada em valores. A abordagem abrangente, que na prática sinaliza o oposto, mina justamente a força que a Europa poderia ter desenvolvido na competição global.

Efeitos assimétricos: Por que a lei omnibus fortalece as grandes empresas de tecnologia e enfraquece as PMEs europeias?

Uma crítica fundamental é que as medidas de flexibilização regulatória planejadas beneficiam estruturalmente, sobretudo, grandes empresas de plataformas com grande volume de dados – aquelas comumente chamadas de "Big Tech". A lógica econômica subjacente é simples: empresas que já possuem vastas quantidades de dados, operam uma infraestrutura global para coleta e processamento de dados e mantêm equipes especializadas em conformidade podem explorar estrategicamente brechas e exceções regulatórias sem enfrentar riscos existenciais. Para pequenas e médias empresas (PMEs), o cálculo é bem diferente.

Reconhecer o treinamento e a operação de IA como um "interesse legítimo" exige processos complexos de ponderação: os interesses da empresa devem ser avaliados em relação aos direitos e liberdades dos afetados. Grandes corporações possuem departamentos jurídicos para fundamentar tais considerações com documentação elaborada e poder de mercado para absorver possíveis multas como um risco calculado a longo prazo. Empresas menores, por outro lado, enfrentam a escolha entre evitar cautelosamente usos de dados mais arriscados, porém potencialmente relevantes para a competitividade, ou aventurar-se em áreas cinzentas sem a expertise jurídica necessária.

Além disso, existe o efeito de rede: se o uso de dados em larga escala para treinamento de IA for facilitado, naturalmente aqueles que já possuem grandes quantidades de dados serão os mais beneficiados. Cada pacote de dados adicional aprimora seus modelos, aumenta a atratividade de seus serviços e, por sua vez, amplifica o fluxo de mais usuários e dados. Como resultado, o equilíbrio de mercado se desloca ainda mais em favor de um número menor de plataformas globais. Os provedores europeus que tentam competir com abordagens menos intensivas em dados, porém mais amigáveis ​​à privacidade, encontram-se em uma posição cada vez mais defensiva.

O objetivo politicamente divulgado de fortalecer as empresas europeias e expandir a soberania digital contradiz, portanto, os efeitos reais das regulamentações. A desregulamentação que beneficia principalmente aqueles que já estão no topo aumenta a concentração de poder em vez de limitá-la. Para a política industrial e territorial europeia, isso significa que o que é vendido como "alívio" pode se transformar em dependência estrutural de infraestruturas estrangeiras de dados e inteligência artificial. A soberania não se conquista com regras frouxas, mas sim com a capacidade de construir alternativas próprias, confiáveis ​​e competitivas.

Como demonstra o debate Omnibus, a política digital europeia encontra-se dividida entre os interesses industriais e os direitos fundamentais

A suspeita de que o Digital Omnibus foi amplamente criado sob a influência do governo dos EUA e de empresas de tecnologia americanas aponta para a dimensão geopolítica do debate. Na corrida global pela IA, os fluxos de dados, o acesso a modelos e as infraestruturas de nuvem são recursos estratégicos. Para os EUA, cuja economia digital se beneficia enormemente da exploração de dados de usuários europeus, um quadro jurídico europeu mais flexível é de grande interesse.

Um acordo abrangente que enfraquece os padrões europeus de proteção de dados reduz indiretamente as barreiras à transferência de dados, à colaboração em formação e à integração de dados europeus em modelos globais de IA. Mesmo que as regras formais de transferência — por exemplo, no âmbito de acordos transatlânticos sobre dados — permaneçam em vigor, uma flexibilização das salvaguardas intraeuropeias reduz a pressão política e regulatória para que essas transferências sejam efetivamente tratadas de forma restritiva.

Ao mesmo tempo, a Europa está enviando um sinal ambivalente para outras regiões do mundo. O RGPD (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados) tem sido frequentemente considerado uma referência global; inúmeros países basearam suas leis de proteção de dados nele. Se agora se torna evidente que a própria UE está disposta a flexibilizar princípios fundamentais em favor dos interesses da indústria de IA (Inteligência Artificial), isso enfraquece sua liderança normativa. Outros países podem concluir que as estruturas rigorosas de proteção de dados estão sendo sacrificadas em prol das realidades econômicas – com a consequência de que os padrões globais de proteção como um todo estão se deteriorando.

De uma perspectiva político-poderosa, a Europa enfrenta, portanto, um dilema: se aderir a um quadro rígido de direitos fundamentais, corre o risco de ficar em desvantagem competitiva a curto prazo na corrida da IA. Se abandonar gradualmente esse rigor, poderá ganhar um pouco mais de flexibilidade, mas perderá a sua identidade como protetora da autodeterminação digital. O Acordo Omnibus Digital, tal como está atualmente concebido, tenta resolver este dilema através da ambivalência: exteriormente, defende valores fundamentais, mas, na prática, cria lacunas e exceções que permitem, efetivamente, a utilização generalizada de dados. Do ponto de vista económico, contudo, isto não conduz à clareza, mas sim a um sistema híbrido em que a incerteza se torna a norma.

Dois caminhos para a economia digital da Europa e suas consequências a médio e longo prazo

Para avaliar o impacto econômico do ônibus digital, vale a pena delinear dois cenários gerais: uma implementação do projeto em grande parte em continuidade com a versão atual e uma variante na qual as principais críticas são abordadas e o rumo é visivelmente corrigido.

No primeiro cenário, o treinamento e a operação de IA seriam amplamente reconhecidos como um interesse legítimo, dados sensíveis seriam incorporados com mais frequência aos fluxos de treinamento sob salvaguardas vagas, e as salvaguardas essenciais seriam mencionadas apenas nas notas explicativas. No curto prazo, algumas empresas europeias — especialmente aquelas com conjuntos de dados já extensos — poderiam se beneficiar, pois os riscos legais seriam percebidos como mitigados. Os investidores veriam novas oportunidades de crescimento em certos segmentos, particularmente nas áreas de modelos generativos, publicidade personalizada, saúde e aplicações de FinTech.

A médio prazo, porém, os efeitos colaterais descritos inicialmente se intensificariam: efeitos de concentração favorecendo empresas de plataformas globais, declínio da confiança do usuário, aumento de conflitos sociais sobre o uso discricionário de dados e crescente pressão sobre legisladores e reguladores para corrigir retroativamente os desenvolvimentos problemáticos. A incerteza jurídica não desapareceria, apenas mudaria de rumo: em vez de proibições individuais e claras, haveria inúmeras disputas sobre casos limítrofes, nos quais os tribunais teriam que estabelecer precedentes por anos. Isso criaria um risco para as empresas, sujeito a interpretações voláteis – o suposto alívio se mostraria ilusório.

No cenário alternativo, a regulamentação abrangente ainda visaria à simplificação e harmonização, mas seria refinada em áreas-chave. O Artigo 88c seria reduzido a uma base jurídica específica e bem definida para o treinamento de IA, reafirmando explicitamente a minimização de dados, a limitação da finalidade e os direitos do titular dos dados. Dados sensíveis só poderiam ser utilizados sob condições claras e rigorosas, e as salvaguardas essenciais seriam incorporadas ao texto do regulamento, em vez de estarem ocultas nos considerandos. Ao mesmo tempo, o legislador criaria instrumentos específicos para apoiar as PMEs no uso de dados em conformidade com o RGPD – por exemplo, por meio de diretrizes padronizadas, certificações ou arquiteturas de referência técnica.

A curto prazo, esse cenário seria mais inconveniente para alguns modelos de negócios; certos projetos de IA com uso intensivo de dados precisariam ser redesenhados ou equipados com arquiteturas de dados diferentes. A longo prazo, no entanto, um ecossistema mais estável e baseado na confiança poderia se desenvolver, no qual a inovação não prospera na sombra de áreas cinzentas da lei, mas sim seguindo diretrizes claras e confiáveis. Para os fornecedores europeus, isso representaria uma oportunidade de desenvolver um perfil como fornecedor de "IA confiável" com garantias verificáveis ​​– um perfil cada vez mais requisitado tanto no mercado consumidor quanto no B2B.

Por que um debate aberto sobre o conflito central entre inovação e direitos fundamentais é agora necessário

Com o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) em debate no Conselho Europeu e no Parlamento Europeu, a responsabilidade pelas correções já não recai exclusivamente sobre a Comissão. Atores da sociedade civil, grupos de defesa do consumidor e defensores da proteção de dados deixaram claro que consideram a proposta uma ameaça sistémica ao modelo europeu de proteção de dados. Os decisores políticos enfrentam a escolha de levar estas objeções a sério ou de as marginalizar sob pressão de grupos de pressão.

Do ponto de vista econômico, a tentação de enviar sinais de alívio de curto prazo às empresas é grande – especialmente em um momento em que a UE é criticada na corrida global da IA ​​por ser excessivamente burocrática e focada demais em regulamentação. No entanto, seria um erro estratégico sacrificar o cerne do modelo de sucesso europeu na esfera digital por causa dessa crítica: a combinação de liberalização de mercado, proteção dos direitos fundamentais e liderança normativa. Um mercado único digital formalmente harmonizado, mas comprovadamente desregulamentado na prática, não garantiria investimentos nem aceitação pública a longo prazo.

Em vez disso, o que se faz necessário é um debate político explícito sobre o quadro permissível para o uso de dados em IA. Isso inclui reconhecer que a inovação em setores com uso intensivo de dados não pode ser ilimitada sem corroer liberdades fundamentais. Requer também a compreensão de que a proteção de dados pode ser não apenas um fator de custo, mas também uma vantagem competitiva quando combinada com políticas industriais e de inovação sólidas. Essa abordagem exige mais do que esclarecimentos superficiais na proposta abrangente; exige uma decisão consciente por um modelo europeu de IA que difira da lógica do capitalismo de dados desenfreado.

O futuro digital da Europa não será decidido pela questão de se a IA está "ativada" – mas sim de como

Por que o ônibus digital, em seu formato atual, é mais arriscado do que ter a coragem de adotar uma estrutura de dados de IA mais rigorosa e clara

O pacote digital da UE é mais do que um simples conjunto de simplificações técnicas. É um teste decisivo para saber se a Europa está preparada para enfraquecer os seus próprios compromissos em matéria de proteção de dados em prol de um progresso supostamente mais rápido na IA. O tratamento preferencial planeado para o processamento de dados por IA através do artigo 88.º-C, a desvalorização relativa dos princípios da minimização de dados e da limitação da finalidade, o enfraquecimento da proteção de dados sensíveis e a transferência de salvaguardas importantes para os considerandos não são detalhes menores, mas sim expressões de uma decisão política fundamental.

Do ponto de vista econômico, há fortes indícios de que essa linha de ação fortalece principalmente aqueles que já detêm poder, dados e infraestrutura, ao mesmo tempo que enfraquece as PMEs europeias, os consumidores e as instituições democráticas. A confiança é subestimada como fator de produção, a regulamentação é mal interpretada como um fardo e as verdadeiras vantagens competitivas de um ecossistema digital baseado em valores são desperdiçadas. Concessões de curto prazo para empresas de IA são, portanto, obtidas ao preço de riscos de longo prazo para a estabilidade social, a ordem competitiva e a soberania digital da Europa.

Uma estratégia alternativa, mais ambiciosa, não se concentraria em acelerar a IA a qualquer custo, mas sim em regras claras, rigorosas e, ao mesmo tempo, compatíveis com a inovação para o uso de dados, processos de treinamento e direitos individuais. Ela proporcionaria proteção especial a menores e outros grupos vulneráveis, evitaria favorecer as grandes empresas de tecnologia por meio de brechas legais e trataria a confiança pública como um recurso estratégico. Acima de tudo, reconheceria que, em uma economia digitalizada, os direitos fundamentais não são parâmetros negociáveis, mas sim a infraestrutura sobre a qual se constrói toda forma legítima de criação de valor.

O Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD), na sua forma atual, caminha na direção oposta. Se o Parlamento e o Conselho o aprovarem sem alterações, isso representará uma virada não só jurídica, mas também econômica e política: a Europa renunciaria a parte do seu papel de referência global em gestão de dados responsável e baseada em direitos fundamentais, aproximando-se de um modelo em que o desenvolvimento da inteligência artificial serve principalmente para legitimar a exploração de dados em constante expansão. O debate em torno do RGPD não é, portanto, um mero detalhe técnico, mas sim uma arena crucial onde será definida a ordem digital que a Europa pretende representar no século XXI.

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