Os investimentos em inteligência artificial deixaram de ser tratados como projetos experimentais nas empresas brasileiras e passaram a integrar o orçamento operacional de forma permanente. Essa mudança estrutural nos balanços corporativos reflete a velocidade com que a adoção de modelos preditivos, APIs de processamento de linguagem natural, plataformas de aprendizado de máquina e serviços de ajuste fino de modelos se espalhou pelo setor produtivo, criando uma nova categoria de despesa que já exige atenção especial de gestores financeiros e jurídicos.
Os números que sustentam esse movimento são expressivos. Segundo dados do Gartner, os gastos globais com inteligência artificial atingiram US$ 1,5 trilhão em 2025 e a projeção é de que ultrapassem US$ 2 trilhões em 2026. Esse volume não se limita à corrida por infraestrutura de processamento. Ele revela a incorporação definitiva da inteligência artificial como camada operacional das organizações em diferentes setores.
No Brasil, a IDC estima que o país responderá por US$ 4,2 bilhões dos gastos com inteligência artificial em 2026, equivalente a 41,7% de todo o mercado latino-americano. A posição consolidada como maior mercado da região reforça que a adoção deixou de ser pontual para se tornar estrutural. O IBGE confirma essa tendência pelo lado da adoção: o percentual de empresas industriais com 100 ou mais funcionários que utilizam inteligência artificial saltou de 16,9% em 2022 para 41,9% em 2024, a maior taxa de crescimento entre todas as tecnologias digitais avançadas investigadas pela pesquisa.
O dado que começa a pressionar os gestores financeiros com ainda mais intensidade vem de dentro da própria cadeia tecnológica. Bryan Catanzaro, vice-presidente de aprendizado profundo aplicado da NVIDIA — fabricante de processadores usados em inteligência artificial —, afirmou que, dentro de sua equipe, o custo de computação de inteligência artificial já supera com folga o custo dos funcionários. O diretor de tecnologia da Uber revelou ter esgotado o orçamento anual de inteligência artificial da empresa em apenas algumas semanas, a ponto de precisar replanejar toda a estrutura de custos da área. Esses relatos indicam que a inteligência artificial migrou definitivamente da linha de pesquisa e desenvolvimento para a linha de custo operacional recorrente.
Em setores como fintechs, healthtechs, marketplaces e empresas de software como serviço analítico, esses gastos deixaram de ser laboratoriais há anos. Nesses casos, a inteligência artificial é o produto, é a operação e, em muitos casos, a única razão pela qual o serviço entregue ao cliente funciona. A distinção é relevante porque a natureza jurídica de cada dispêndio com inteligência artificial determina o regime de creditamento tributário aplicável, especialmente no que se refere ao PIS e à Cofins.
A questão que começa a circular nos bastidores jurídicos tem fundamento direto na legislação brasileira. O Superior Tribunal de Justiça, ao interpretar o artigo 3º, inciso II, das Leis 10.637/2002 e 10.833/2003, fixou o Tema 779, definindo insumo como tudo aquilo que é essencial ou relevante para a atividade econômica. Sob essa ótica, investimentos em inteligência artificial poderiam se enquadrar no conceito de insumo para fins de crédito de PIS e Cofins, desde que preenchidos determinados requisitos técnicos.
A análise, porém, não é uniforme. Serviços contratados de terceiros — como APIs, ajuste fino de modelos, monitoramento e processamento em nuvem — enquadram-se diretamente no artigo 3º, inciso II, da Lei 10.833/2003 como potenciais insumos. Já as licenças de plataformas de software como serviço para aprendizado de máquina transitam em zona de disputa entre insumo e intangível, com precedentes divergentes no Conselho Administrativo de Recursos Fiscais, o CARF. A infraestrutura de hardware própria segue o regime de creditamento por depreciação, nos termos do artigo 3º, inciso VII, da mesma lei. Os gastos com pessoal interno de inteligência artificial permanecem expressamente vedados pelo artigo 3º, parágrafo 2º, inciso I.
Há ainda uma armadilha jurídica documentada. Os créditos tributários sobre adequação à Lei Geral de Proteção de Dados encontraram resistência na jurisprudência administrativa e federal sob o argumento de que a norma não impõe dispêndio específico, apenas enuncia princípios gerais. Transposto para o cenário da inteligência artificial, esse raciocínio é igualmente problemático: se a tese for sustentada em argumentos genéricos como vantagem competitiva ou modernização do negócio, ela tende a ser rejeitada. Por outro lado, se for construída na essencialidade operacional comprovável — ou seja, sem o modelo de inteligência artificial o produto não existe —, a tese ganha força.
Um precedente do CARF ajuda a estruturar o argumento. O conselho, que historicamente negava creditamento de PIS e Cofins sobre gastos com propaganda e marketing, promoveu uma inflexão ao estabelecer uma distinção qualitativa: os valores despendidos em marketing de performance, diretamente correlacionados ao incremento de faturamento, foram reconhecidos como essenciais e indispensáveis à atividade econômica das empresas de vendas online, atraindo o conceito de insumo na linha do Tema 779. Já os gastos com marketing de branding, por não guardarem nexo direto e mensurável com a geração de receita, permaneceram fora do alcance do creditamento.
Esse critério pode ser integralmente aplicado ao caso da inteligência artificial. Se a ferramenta é empregada para ampliar qualidade, volume ou margem das vendas, melhorar precificação, conversão ou retenção de clientes, sua função se confunde com a própria atividade-fim da empresa, e o crédito é devido. Se, ao contrário, a inteligência artificial opera em rotinas administrativas desconectadas da operação — como gestão de e-mails internos, suporte de escritório ou automações de retaguarda sem nexo com a receita —, o enquadramento como insumo enfraquece e o crédito tende a ser negado.
A recomendação prática para as empresas é começar a documentar agora a essencialidade granular de cada ferramenta de inteligência artificial utilizada. É preciso mapear quais ferramentas são removíveis sem comprometer a entrega do produto ou serviço — essas provavelmente não geram crédito — e quais sustentam efetivamente a operação — essas sustentam a tese de creditamento. A diferença entre as duas narrativas pode valer milhões em crédito recuperável.
Há também uma camada estratégica adicional que poucos perceberam. A interpretação que prevalecer agora, ainda sob o regime de PIS e Cofins, vai pavimentar a régua interpretativa da Contribuição sobre Bens e Serviços, a CBS, prevista na Lei Complementar 214/2025. Quem chegar primeiro ao contencioso ajuda a desenhar o sistema tributário sucessor. Com o Brasil projetando crescimento de 13% no mercado de tecnologia da informação em 2026 e os gastos regionais com inteligência artificial estimados para crescer até oito vezes entre 2025 e 2029, a massa de dispêndios corporativos que orbita essa discussão tributária cresce na mesma velocidade. Uma tese de vanguarda dentro de um regime em extinção, com efeitos que se projetam sobre o regime sucessor, em um cenário de números que já justificam por si só a atenção que a questão merece.
