Nos últimos anos, os sistemas de Inteligência Artificial (IA) têm se desenvolvido rapidamente e se estabelecido como uma das inovações mais promissoras e, ao mesmo tempo, desafiadoras do mundo contemporâneo. A IA, ramo da ciência da computação que utiliza algoritmos para simular a capacidade humana de reconhecer problemas, analisar dados e tomar decisões, tem desempenhado um papel de grande relevância e chamado a atenção da comunidade científica (Wimmer, 2019) e da sociedade como um todo.

No entanto, a despeito do potencial positivo, o avanço acelerado da IA tem suscitado preocupações em diversas áreas, incluindo a concorrência comercial, haja vista que a capacidade da IA de coletar, processar, armazenar e analisar grandes volumes de dados pode favorecer as empresas dominantes no mercado e dificultar, ainda mais, a entrada de novos concorrentes (Athayde; Guimarães, 2019) que, em regra, não dispõem dos mesmos recursos para elevados investimentos em tecnologia.

Com o avanço da tecnologia e a crescente necessidade de se estabelecer limites à concorrência no mercado digital, a União Europeia (UE), ocupante de uma posição de pioneirismo e protagonismo nesse debate, já conta com um robusto pacote de regulamentação, e, no dia 13 de março deste ano, o Parlamento Europeu decidiu, por maioria de votos, aprovar o projeto do AI Act (regulamento da União Europeia o qual estabelece regras em matéria de inteligência artificial) que, cumpre ressaltar, contempla, em sua redação, um equilíbrio entre a proteção de direitos fundamentais e a promoção da inovação e já tem contribuído, mesmo antes de ser aprovado, para o fortalecimento e amadurecimento desse tema no Brasil.

É importante ressaltar que, embora esse debate da IA se desdobre em diversas dimensões, o foco deste artigo será limitado ao contexto do direito concorrencial com o objetivo de verificar, ainda que preliminarmente, se essa regulação tenderá a promover ou a inibir a inovação.

Para tanto, serão explorados alguns desafios acerca do avanço da Inteligência Artificial, de modo a verificar quais as perspectivas para uma regulação brasileira de IA adequada e se há a necessidade de se buscar uma atualização da legislação antitruste, haja vista que o direito da concorrência tradicional que pune os cartéis ou os abusos de posição dominante já não tem sido suficiente para regular, com eficácia, o mercado digital e, com o avanço da IA, esse desafio tem se agravado (Reis, 2023) cada vez mais.

A partir da compreensão de como essas mudanças têm impactado o mercado, as estruturas de poder e os próprios direitos e as garantias constitucionais da sociedade, será realizada uma breve análise a respeito da viabilidade dessa regulação como uma ferramenta eficaz ou não para coibir práticas anticompetitivas no mercado digital, sem que isso promova um desestímulo à inovação.

Inicialmente, cumpre esclarecer que o papel fundamental do antitruste é evitar abusos do poder econômico e garantir que as empresas atuem em um ambiente de livre concorrência, protegido de práticas anticompetitivas, causadas por qualquer mecanismo. Nesse sentido, a legislação e as políticas correspondentes têm como objetivo proteger e, ao mesmo tempo, fortalecer a dinâmica competitiva, que supõe ser o mecanismo mais efetivo para promover a eficiência na produção, impulsionar a inovação tecnológica e estimular a criação de novos produtos (Farina, 1994). Na prática, o direito da concorrência visa a combater a formação de monopólios que possam prejudicar essa dinâmica e, consequentemente, afetar negativamente os interesses dos indivíduos (concorrentes e/ou consumidores).

Nesse cenário, com o avanço constante e acelerado da IA, novos desafios e novas questões complexas têm sido colocados no campo do antitruste que, quando criado, não estava sequer inserido em uma conjuntura contexto digital. O ambiente virtual, a aplicação de algoritmos e sistemas de IA introduziram novos elementos que têm demandado uma análise cuidadosa para garantir que essa inovação inserida nas práticas comerciais não agrave ainda mais as situações de violações legais às políticas antitrustes.

No contexto operacional, a aplicação de algoritmos e sistemas de IA oferece às empresas a capacidade de processar grandes volumes de dados, tomar decisões de maneira mais eficiente e influenciar as decisões dos próprios consumidores (usuários). Essas práticas trazem consideráveis benefícios em termos de eficiência e análise avançada, mas também suscitam preocupações em relação a possíveis comportamentos anticompetitivos, pois a capacidade dos algoritmos de processar informações complexas rapidamente pode levar a ações colusivas e, consequentemente, prejudicar a concorrência saudável no mercado (Athayde; Guimarães, 2019).

A utilização de algoritmos para fixação de preços de forma coordenada entre empresas concorrentes, por exemplo, é uma conduta que pode resultar em acordos implícitos de complexa detecção e agravar a formação de cartéis (Athayde; Guimarães, 2019).

Nesse sentido, Ezrachi e Stucke (2017) reconhecem a possibilidade de que ocorra um “conluio algorítmico tácito”, na medida em que as informações da concorrência no mercado digital passam a ser coletadas nos próprios sistemas de IA, o que possivelmente causará uma estabilização de preços não negociada expressamente entre os agentes que tende a prejudicar a concorrência e acarretar desvantagens ao consumidor.

Para esses autores, a detecção dessa situação requer a presença de três fatores específicos. Primeiramente, é necessário que o mercado seja concentrado e os produtos exibam homogeneidade, de modo a facilitar a identificação de padrões pelos sistemas. Em segundo lugar, é preciso que exista um mecanismo confiável de reação aos descontos dos concorrentes, com o objetivo de diminuição de seus lucros. Por fim, defendem que é crucial que a influência externa no mercado seja reduzida, as barreiras de entrada sejam elevadas e os agentes externos sejam impedidos de modificarem as condições de preço. Presentes esses fatores, possivelmente a competição será reduzida em razão de uma estabilização tácita dos preços (Ezrachi; Stucke, 2017).

Uma outra prática passível de ser considerada como anticompetitiva é a utilização de algoritmos de recomendação personalizada que resulta em comportamentos discriminatórios ou favorecimento de determinados produtos ou serviços em detrimento de outros. Com isso, limitam-se as escolhas dos consumidores e restringem ainda mais a concorrência (Athayde; Guimarães, 2019).

Com o avanço da IA, é possível, ainda, que robôs sejam capazes de superar humanos na obtenção de preços supracompetitivos, sem necessidade de comunicação direta e, com maior probabilidade, causar danos aos consumidores (Athayde; Guimarães, 2019), ou seja, é possível supor, de imediato, que sem um arcabouço legal sólido e efetivo que regule a IA no âmbito do antitruste, ocorra uma multiplicidade de práticas anticompetitivas a curto prazo tendente a gerar danos de difícil reparação.

Outro desafio para as autoridades antitruste, como já antecipado, é a própria detecção dessas práticas anticompetitivas por meio da utilização de algoritmos, pois podem ser difíceis de serem rastreadas e comprovadas, uma vez que as decisões são tomadas por sistemas automatizados, e não por pessoas. É necessário, portanto, desenvolver novas abordagens e ferramentas capazes de garantir algum nível de detecção desses algoritmos de IA que tendem a causar injustiças, abusos e ilegalidades.

A Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE), em 2017, emitiu um alerta contundente sobre o potencial comportamento anticompetitivo das empresas ao utilizarem algoritmos. Isso se deve à facilidade de alcançar acordos não formais, o que levanta preocupações significativas quanto à necessidade de regulamentação e fiscalização eficazes para mitigar o impacto negativo da colusão algorítmica no mercado.

É importante observar que a própria OCDE reconhece que o uso de algoritmos pode desencadear diversas outras falhas de mercado e afetar substancialmente a seleção e organização da informação em escala global. Portanto, muitos especialistas têm começado a considerar a possibilidade de reformas regulatórias na economia digital, uma vez que a governança desse setor tem sido predominantemente deixada ao mercado.

Contudo, nessa fase, verifica-se que ainda há preocupações de que qualquer intervenção regulatória possa gerar impactos negativos sobre a concorrência, superando seus potenciais benefícios. Portanto, caso sejam consideradas soluções regulatórias, é fundamental que as preocupações em matéria de concorrência sejam um dos elementos prioritários a serem endereçados, e que outros fatores relacionados também sejam cuidadosamente avaliados.

Embora os riscos associados aos algoritmos sejam evidentes, esta é uma área de alta complexidade técnica e incertezas, em que tanto a falta de intervenção quanto o excesso de regulamentação podem acarretar custos significativos e, hoje atualmente, inestimáveis, para a sociedade, especialmente ao ser considerada a celeridade notável pela qual a IA se desenvolve. Dessa forma, quaisquer ações a serem adotadas, em um futuro próximo, deverão ser submetidas a uma avaliação aprofundada e a uma abordagem cautelosa, mesmo diante da urgência imposta por essa acelerada evolução tecnológica.

Nesse contexto desafiador, estudiosos lançam luzes sobre as diversas facetas das práticas anticompetitivas relacionadas a algoritmos. Ezrachi e Stucke (2015) categorizam em quatro tipos distintos as práticas de condutas anticompetitivas com algoritmos.

A primeira, conhecida como "The Messenger," envolve a automação de acordos humanos e é punível pela legislação antitruste atual, uma vez que requer a existência de um acordo formal entre as empresas. Na segunda categoria, chamada "Hub and Spoke," um algoritmo central coordena as ações das empresas, mas a concorrência ainda pode prevalecer, tornando a legislação antitruste eficaz. A terceira categoria, denominada "Predictable Agent," implica que as empresas utilizam algoritmos independentes com resultados previsíveis, mas a dificuldade reside na prova de intenções anticompetitivas, tornando desafiadora a aplicação da legislação antitruste. Por fim, na quarta categoria, "Autonomous Machine," os algoritmos autônomos tomam decisões independentes, apresentando o maior desafio, visto que não envolvem acordos humanos, tornando os conceitos de "acordo" e "intenção" obsoletos.

Além disso, é importante considerar que as práticas de colusão algorítmica podem ser ainda mais desafiadoras para as autoridades antitruste devido à complexidade e ao sigilo, até o momento, que cercam os algoritmos. A dificuldade de detecção e comprovação dessas práticas torna essencial a busca por soluções que garantam a concorrência justa e a proteção dos consumidores, como já sinalizado. Expandir a definição de "acordo" no contexto antitruste e estabelecer regras claras para o acesso a informações sigilosas são medidas que podem contribuir para enfrentar esse desafio crescente.

À medida que a tecnologia evolui, é crucial que as autoridades antitruste estejam preparadas para lidar com as complexidades e os desafios apresentados pela colusão algorítmica, a fim de garantir um ambiente de mercado competitivo e o mais equilibrado possível.

Nesse cenário de indefinições e incertezas, é possível concluir que a utilização da IA, em termos concorrenciais, poderá agravar fragilidades já existentes e criar novas vulnerabilidades. Assim, quais medidas poderão ser adotadas para lidar com essas avassaladoras mudanças no âmbito digital?

Com a evolução dessa tecnologia e a demanda por regras que combatam a concorrência desleal no mercado digital, a União Europeia (UE) tem desempenhado um papel de destaque, pois já possui um conjunto abrangente de regulamentação das plataformas digitais.

Desde maio de 2022, entrou em vigor o Digital Markets Act (DMA), regulamento que objetiva combater, previamente, as práticas anticoncorrenciais dos “gigantes da Internet” e corrigir os desequilíbrios e abusos decorrentes desse domínio no mercado digital europeu (Reis, 2023). O Parlamento europeu considerou que o elevado poder de mercado de grandes plataformas no mercado digital, além de enfraquecer a concorrência ao impedir a entrada de novos agentes, permite a execução de práticas comerciais desleais.

Em fevereiro de 2024, entrou em vigor o Digital Service Act (DSA), regulamento que objetiva tanto criar um espaço digital mais seguro, em que direitos fundamentais dos usuários (consumidores) sejam protegidos, quanto auxiliar as pequenas empresas da UE a se desenvolverem (Reis, 2023).

Em 14 de junho de 2023, foi aprovado pelo Parlamento Europeu o primeiro regulamento de Inteligência Artificial do mundo, o denominado “AI Act”. Em 8 de dezembro de 2023, o Parlamento Europeu e o Conselho chegaram a um acordo político sobre esse regulamento e, em 13 de março de 2024, ele foi aprovado por maioria de votos do Parlamento Europeu, mas organizações ainda terão um período de transição variável para implementação das medidas de conformidade exigidas (European..., 2023).

Dentre os motivos expostos no processo de aprovação, foi reconhecido que a utilização da IA pode melhorar previsões, otimizar operações, alocar recursos de forma mais eficiente e personalizar serviços, resultando em benefícios para a sociedade e o meio ambiente, além de proporcionar vantagens competitivas para as empresas e para a economia da Europa. Assim, é possível concluir que o principal objetivo dessa regulação é exigir o uso responsável, equilibrado e ético dos sistemas de IA justamente para garantir a sustentabilidade dos benefícios trazidos por essa inovação (Rivelli; Silveira, 2023).

Dragoș Tudorache, membro do Parlamento Europeu, explica que o "AI Act" visa proteger os cidadãos e, ao mesmo tempo, fomentar a inovação, garantindo que não haja impactos negativos na criatividade e no avanço da inteligência artificial na Europa (Ziady, 2023).

No Brasil, a discussão em torno da regulação das plataformas digitais tem ganhado cada vez mais ênfase. Nesse contexto de incentivo “regulatório” das plataformas digitais, é notória uma atuação inicial do Poder Judiciário, uma vez que as iniciativas do Supremo Tribunal Federal (STF) e Tribunal Superior Eleitoral (TSE) para combater as “fake news” afetou diretamente o progresso do projeto de lei que visa regular essas plataformas em escala nacional (Berardo; Baqueiro; Matos, 2022).

Conforme informações obtidas em divulgação de evento realizado pela Autoridade Nacional de Proteção de Dados (2023), em relação às tentativas de regulação da IA no Brasil, foi proposto, em 2020, na Câmara dos Deputados, o Projeto de Lei nº 21/2020 que se propõe estabelecer o marco legal para o desenvolvimento e uso da IA pelo poder público, pelas empresas, por entidades diversas e pelas pessoas físicas.

Acreditando na influência da UE, as discussões a respeito do tema se intensificaram a partir de 2022, momento em que foi formada, no Senado Federal, uma Comissão de Juristas (CJSUBIA) responsável por subsidiar a elaboração da minuta do substitutivo do Projeto de Lei nº 21/2020 (Brasil, 2020), levando em consideração o conteúdo do referido projeto, bem como dos PLs 5.051/2019 (Brasil, 2019) e 872/2021 (Brasil, 2021).

Com a criação da CJSUBIA, houve um avanço significativo desse debate no Brasil, “pois a partir dela foram realizadas diversas audiências públicas com mais de 50 (cinquenta) especialistas, em formato multissetorial, com a participação de representantes do poder público, setor empresarial, sociedade civil e comunidade científico-acadêmica” (ANPD, 2023, p. 1).

Em maio de 2023, a CJSUBIA concluiu seus trabalhos com a elaboração de um Relatório Final, que continha um anteprojeto de lei, posteriormente transformado no atual PL nº 2.338/2023. De um lado, esse projeto estabelece direitos para proteger as pessoas impactadas pelos sistemas de IA, de outro, define um arranjo institucional de fiscalização e supervisão, cria condições de previsibilidade acerca da sua interpretação e confere segurança jurídica para a inovação e o desenvolvimento tecnológico. Contudo, em que pese o esforço do legislador em conciliar a “inovação” com os direitos e as garantias individuais, o cenário de regulação ou não ainda gera muitas dúvidas e preocupações, sobretudo em razão da falta de transparência existentes e que ainda podem ser provocadas e agravadas por esses sistemas de IA (ANPD, 2023).

A fim de contribuir com o debate público, em julho de 2023, a Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) publicou uma análise preliminar do PL nº 2.338/2023 (ANPD, 2023) e, em linhas gerais, identificou diversos pontos de interação com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), em especial, no que diz respeito à tutela de direitos, à classificação de sistemas de IA de alto risco e aos mecanismos de governança.

Além disso, a ANPD demonstrou apoio ao fomento à inovação, incluindo a proposta de criação de ambientes de regulação experimental, conhecidos como "sandboxes regulatórios", desde que sejam concebidos com o propósito de promover a inovação responsável.

Apesar disso, conforme notícia veiculada pelo Senado Federal (Brasil, 2024), o diretor de Relações Governamentais da Associação Brasileira das Empresas de Software (Abes), Marcelo Almeida, criticou o fato de somente 5% do conteúdo deste projeto de lei tratar de inovação e desenvolvimento. Ele defende que o fato de 95% tratar de direitos e obrigações poderá “contribuir para a paralisia do avanço tecnológico”. Miguel Matos, presidente do Conselho de Comunicação Social do Congresso Nacional, favorável à aprovação do projeto, confirma a percepção de que a matéria prioriza a proteção de dados pessoais e os direitos fundamentais.

Conforme consta, ainda, na análise preliminar realizada pela ANPD, o PL nº 2.338/2023 estabelece uma regulação baseada em riscos e uma modelagem regulatória baseada em direitos. Partindo da premissa de que "não há um trade-off entre a proteção de direitos e liberdades fundamentais, a valorização do trabalho e a dignidade da pessoa humana em relação à ordem econômica e à criação de novas cadeias de valor", o projeto busca harmonizar esses elementos, de acordo com a Constituição Federal (Hustinx, 2017 apud ANPD, 2023, p. 2; Gellert, 2017 apud ANPD, 2023, p. 2).

Essa escolha de política regulatória ao estabelecer uma importante aproximação com a normativa brasileira de proteção de dados pessoais, que também busca compatibilizar a abordagem baseada em direitos (rights-based approach) com a abordagem baseada em risco (risk-based approach), parece estar tomando uma direção acertada (Hustinx, 2017 apud ANPD, 2023; Gellert, 2017 apud ANPD, 2023).

Nesse contexto, a ANDP conclui que o PL 2.338/2023 proíbe sistemas de IA de risco excessivo, define quais sistemas são considerados de alto risco e estabelece obrigações em relação a esses sistemas, ao mesmo tempo em que prevê direitos para as pessoas naturais afetadas pelo funcionamento desses sistemas. Portanto, representa um importante passo na regulamentação da inteligência artificial no Brasil, pois busca encontrar um equilíbrio entre a proteção de direitos individuais e a promoção da inovação responsável.

Atualmente, apesar de o PL 2.338/2023 estar em processo avançado de votação, a professora Dora Kaufman (Brasil, 2024, p. 40), especialista em IA, entende que ele ainda “não está maduro para ser votado”.

Nesse contexto de ascensão dos sistemas de IA e da consequente necessidade de definir os seus contornos éticos e legais, a transparência emerge como um dos principais pilares para uma regulação eficaz, pois, indubitavelmente, desempenhará um papel crítico na administração de riscos.

Acerca do conceito de transparência, o Instituto Igarapé explanou, conforme consta no Relatório Final da CJSUBIA (Brasil, 2022, p. 787), que “o conceito de transparência é extremamente amplo”, e destacou que

a abertura implica em dois esforços distintos, direcionados a diferentes públicos: de um lado, a explicabilidade desses sistemas para um público amplo e leigo, principalmente aqueles que serão impactados pela ferramenta, e, do outro lado, a capacidade de serem auditados de modo independente por especialistas (Brasil, 2022, p. 787).

Para o Instituto de Pesquisa em Direito e Tecnologia do Recife (IP.rec) e o Centro de Ensino e Pesquisa em Inovação da Escola de Direito da Fundação Getúlio Vargas (CEPI/FGV), a transparência, “mais do que exaustiva, […] deve ser precisa, concreta e aplicável” (Brasil, 2022, p. 241).

Nesse sentido, na 8ª reunião da CJSUBIA por videoconferência, Courtney Lang (Brasil, 2022, p. 20) destaca que é “importante notar que a transparência não é um fim, e, sim, um meio pelo qual podemos lidar com a responsabilidade e o empoderamento de sistemas”. Portanto, a necessidade de compreender como esses sistemas operam e tomam decisões se torna premente à medida que os horizontes do conhecimento humano e, consequentemente, os limites da tomada de decisões significativas continuam a se expandir rapidamente.

É inquestionável que esse empoderamento tecnológico proporcionado pela IA afeta diretamente a vida das pessoas e empresas públicas e privadas e em diversas áreas como educação, saúde, finanças, concorrência, dentre outras. Contudo, para que esse impacto seja positivo e seguro, é indispensável que a transparência desses sistemas seja suficiente para permitir a supervisão humana, a mitigação de danos e a responsabilização adequada e equânime. Em outras palavras, é essencial que haja mecanismos que possibilitem o rastreamento, bem como a explicação de como uma decisão, por meio do uso dessa tecnologia, foi alcançada.

Mireille Hildebrandt (Brasil, 2022) argumenta que, embora não sejam necessárias a clareza e a compreensão das pessoas sobre todos os intrincados funcionamentos internos dos sistemas de IA, é fundamental a supervisão correta desses sistemas para que eventual contestação seja viabilizada.

Para Hilbebrandt (Brasil, 2022), essa possibilidade de supervisão não apenas tende a oferecer uma maior segurança sobre os sistemas em si, mas também a desempenhar um relevante papel na identificação e na correção de eventuais problemas éticos ou legais que possam surgir nas decisões e conteúdo por eles produzidos. A proposta é que, embora a eliminação total dos riscos seja inviável, é essencial antecipá-los, registrá-los e garantir uma segurança robusta, que esteja em contínuo aperfeiçoamento.

Apesar da importância e da aparente necessidade da regulação, sobretudo para esses fins mencionados, inúmeros desafios são e serão apresentados, uma vez que os sistemas de IA são notoriamente complexos e difíceis de se compreender. Encontrar o equilíbrio entre abrir espaço para a inovação tecnológica e, ao mesmo tempo, proteger os direitos constitucionais como a livre concorrência, por exemplo, emerge como o principal desafio nesse contexto. A complexidade inerente dos sistemas de IA, com suas redes neurais profundas e algoritmos sofisticados, muitas vezes, desafia até mesmo os especialistas da área, tornando a tarefa de regulamentação ainda mais desafiadora.

Dora Kaufman (Brasil, 2022) destacou que propostas de regulamentação, em todo o mundo, têm contemplado uma modalidade de auditoria, mas observou que essas regulamentações carecem de detalhes práticos sobre como implementá-las. Acrescenta que essa deficiência possa estar associada ao fato de que os sistemas de IA se modificam quando da entrada de novos dados. Considerando isso, ela (Brasil, 2022, p. 424) sugere que o foco de uma auditoria deve ser nas “variáveis iniciais, que são os parâmetros decididos pelos desenvolvedores” e que tentar entender a complexidade técnica dos algoritmos de IA tende a ser ineficaz.

Nessa perspectiva, o Laboratório de Políticas Públicas e Internet (Lapin), conforme consta do Relatório Final da CJSUBIA (Brasil, 2022), manifesta que “a inteligibilidade de sistemas de IA não deve consistir necessariamente em uma descrição precisa e detalhada de como os algoritmos funcionam”, pois eventualmente será “um excedente informacional que pode ser inútil ou até prejudicial”.

Almeida (2022, p. 115) enfatizou a necessidade de “estabelecer práticas para auditoria e regras para tornar os sistemas mais transparentes”. A transparência, de fato, desempenhará um papel vital na construção da confiança do público em relação à tecnologia. Quanto mais compreensíveis esses sistemas forem, maior será o nível de confiabilidade.

Em síntese, a regulamentação, baseada no pilar fundamental da transparência, tenderá a contribuir para um ambiente tecnológico de riscos reduzidos e incentivo à utilização responsável desses sistemas. Contudo, em face da complexidade inerente, pode não ser realista esperar um elevado nível de compreensão técnica dos usuários, mas a transparência desses sistemas é crucial para, em alguma medida, estarem disponíveis as informações mínimas necessárias que viabilizarão o controle necessário, seja de um viés discriminatório (na perspectiva comercial), seja de uma prática anticompetitiva.

Portanto, a regulamentação, em termos de transparência, objetiva que os algoritmos sejam rastreáveis, acessíveis e explicáveis dentro dos limites legais e éticos, de modo que, a título de exemplo, os segredos comercial e industrial não sejam desprotegidos por esse nível de transparência.

A implementação de regulamentações jurídicas que orientem e limitem o comportamento das empresas dominantes pode ser vista como uma medida efetiva para, inclusive, proteger a própria inovação, o que, em um primeiro momento, pode parecer contraditório, mas acredita-se que somente assim será viável garantir a concorrência justa e equitativa, de modo a expandir as oportunidades da própria inovação, além de proteger direitos e garantias fundamentais dos indivíduos.

Estudos têm explorado questões como a definição de "acordo" e "intenção" no contexto da IA, bem como a responsabilidade dos desenvolvedores e dos usuários de algoritmos em casos de infrações competitivas. Essas pesquisas são fundamentais para compreender os desafios enfrentados pelas autoridades antitruste e possibilitar o desenvolvimento de estratégias eficazes de regulamentação, capazes de ir além de construções superficiais e principiológicas (Frazão, Ana; Mulholland, Caitlin, 2023).

Assim, como o antitruste nasceu em uma realidade completamente distinta do contexto tecnológico atual, o estabelecimento de limites ao avanço da IA também tem se apresentado como uma resposta necessária e urgente a essa nova necessidade, pois a própria inovação depende de um terreno de livre concorrência para existir, na medida em que a busca é por uma “largada” equânime para todos os “competidores”.

Em contrapartida, a regulamentação de IA também pode ser vista como um limitador da inovação quando aplicada de forma excessivamente restritiva, o que pode, inclusive, desencorajar empresas a investirem em pesquisas e desenvolvimento de soluções baseadas em IA, levando a um ambiente de menor inovação nesse segmento. Sobre esse ponto, cumpre destacar que, de acordo com pesquisa publicada na revista Exame, estimam-se investimentos em IA que podem alcançar US$ 200 bilhões até 2025 a nível global, em decorrência dos potenciais ganhos de produtividade gerados por sua eficiência (Lopes, 2023).

Todavia, a falta de regulamentação ou regulamentação insuficiente (com ausência de sanções adequadas) pode permitir que empresas utilizem a IA de forma anticompetitiva, resultando em abuso de poder e limitação da concorrência. A ausência de limites adequados pode favorecer, inclusive, a criação de barreiras à entrada de novos concorrentes e prejudicar a diversidade e a própria inovação no mercado.

A busca pelo equilíbrio entre a promoção da inovação e a necessidade de regulação da IA é crucial. O Poder Público deve adotar uma abordagem cautelosa que leve em consideração tanto os benefícios quanto os riscos da IA para a concorrência. É necessário garantir que as regulamentações sejam claras, flexíveis e capazes de acompanhar, dentro do possível, o ritmo acelerado dessa evolução tecnológica, mas que não ignore a necessária responsabilização em caso de violações legais.

Uma estratégia que pode ser eficaz, além da criação de uma lei geral de IA, seria o incentivo à criação de uma comissão permanente envolvendo autoridades antitruste, especialistas em IA e integrantes da indústria, a fim de definir diretrizes e políticas que sejam sensíveis aos variados contextos e às particularidades dos setores em que a IA é aplicada. Além da criação dessas novas políticas, é imprescindível uma atualização dos normativos tradicionais do direito concorrencial, a fim de compatibilizá-los com a nova realidade e construir um arcabouço sólido sobre essa relevante questão.

A regulamentação da IA, bem como os normativos que devem ser atualizados devem considerar não apenas os efeitos imediatos, mas também as possíveis consequências para a concorrência e inovação. Isso requer uma abordagem que leve em consideração fatores, como o poder de mercado das empresas, a natureza dos dados utilizados pelos algoritmos e o impacto potencial no bem-estar social.

Dessa forma, ao estabelecer limites e restrições adequadas, a regulamentação da IA poderá incentivar a inovação ao criar um ambiente mais equitativo. Empresas menores e startups que utilizam a IA em seus processos de negócios podem se beneficiar de um ambiente regulatório que impeça práticas anticompetitivas de empresas dominantes e que rotineiramente abusam desse domínio.

Portanto, a regulamentação da IA, se bem definida e executada, harmonizada com os princípios da concorrência, poderá estimular, ao invés de limitar, a inovação, resultando em benefícios para a sociedade como um todo que já está sendo inserida em um contexto repleto de nuances incertas, complexas e desafiadoras.

Nesse sentido, Frazão (2024) alerta que a omissão regulatória pode ter consequências desastrosas, o que reforça a necessidade de um modelo regulatório da IA. Contudo, é fundamental uma regulação adaptável a diversos cenários, resiliente diante de eventos inesperados e que também seja capaz de evitar ou conter inovações predatórias, exploratórias ou violadoras dos direitos fundamentais.

Diante das análises realizadas, torna-se evidente a necessidade premente de uma regulação robusta para a IA que esteja alinhada não apenas com as demandas legítimas da inovação, mas também com os preceitos do direito concorrencial. O equilíbrio entre fomentar o progresso tecnológico e proteger a livre concorrência emerge como um desafio prioritário, especialmente diante das potenciais ameaças concorrenciais advindas do uso indiscriminado desses sistemas que refletem na sociedade como um todo.

A complexidade intrínseca da IA, aliada à sua rápida evolução, impõe um cenário desafiador para a identificação e o controle de práticas anticompetitivas. Nesse contexto, é imperativo que a regulação estabeleça diretrizes que sejam traduzidas em deveres e obrigações claros, para além dos princípios e das boas práticas de governança. Tal abordagem tende a proporcionar não apenas uma maior segurança jurídica, mas também a balizar a atuação das empresas, de modo a prevenir abusos de poder econômico potencializados por essa tecnologia.

A ênfase na criação de uma regulamentação sólida, transparente e confiável, sobretudo no que tange às aplicações de alto risco, segue a recomendação da Comissão Europeia. A abordagem baseada em níveis de risco, que pondera a probabilidade e gravidade dos potenciais riscos para os usuários, destaca-se como uma estratégia sensata. Ao privilegiar setores sensíveis, essa abordagem tende a permitir um direcionamento mais eficaz dos esforços regulatórios, com foco nas áreas em que os impactos negativos sejam mais significativos.

No relatório final elaborado pela CJSUBIA (Brasil, 2022), é destacado que, para Lang (Brasil, 2022, p. 162), é necessária a participação dos “acionistas” na definição sobre o que constitui um “sistema de alto risco de IA”. Segundo Lang (Brasil, 2022, p. 163), “a decisão da IA é de alto risco quando pode haver um resultado negativo, indesejado em termos de segurança, liberdade, discriminação e de direitos humanos”. Essa perspectiva enfatiza a relevância de envolver os diversos atores na tomada de decisões, a fim de garantir uma definição mais assertiva de critérios para sistemas de IA de alto risco.

É fundamental que as discussões em torno dessa regulação persistam, continuem amadurecendo, incorporem diversas perspectivas e considerem as necessidades dos diferentes atores envolvidos. O objetivo desse marco legal deve não somente combater abusos, mas também promover um ambiente propício à entrada de novos agentes e investimentos, com a finalidade de estimular ainda mais a inovação.

Dessa forma, ao adotar uma abordagem humana participativa e abrangente, é possível construir uma base normativa que não apenas acompanhe o avanço acelerado da IA, mas também que oriente o seu desenvolvimento de maneira ética, justa e compatível com os princípios de livre concorrência e inovação responsável.

Por fim, é relevante destacar que, como os elementos das plataformas digitais apresentam distinções significativas em relação aos mercados tradicionais, será fundamental que a legislação antitruste evolua em paralelo com a proposta de regulação abrangente da IA.

Essa sincronia será essencial não só para tratar sobre a temática de forma mais aprofundada, mas também para prevenir uma multiplicidade de práticas anticompetitivas a curto prazo.