A Receita Federal levou à Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) uma discussão sobre o uso de inteligência artificial com mecanismos de proteção da privacidade. O encontro internacional, realizado em 20 de outubro de 2026, reuniu mais de 130 participantes de administrações tributárias e organismos internacionais.
O centro do debate foram as chamadas tecnologias de preservação da privacidade, conhecidas pela sigla PETs. Essas ferramentas são estudadas para permitir o uso de dados em aplicações tecnológicas sem ampliar, na mesma proporção, os riscos de exposição, transferência indevida ou identificação de informações individuais.
Segundo a Receita Federal, a iniciativa brasileira destacou especialmente o aprendizado federado. A técnica permite que modelos de inteligência artificial sejam treinados em diferentes instituições, mantendo os dados originais nos ambientes onde foram produzidos.
Como funciona o aprendizado federado
Em um modelo convencional de desenvolvimento de sistemas, grandes volumes de informação podem ser reunidos em uma base central para treinar algoritmos. No aprendizado federado, a lógica é diferente: cada instituição utiliza seus próprios dados localmente para contribuir com o treinamento, sem necessariamente enviar os registros individuais a uma estrutura única.
Na prática, o sistema trabalha com os resultados do treinamento realizado em diferentes ambientes, e não com a transferência integral das bases utilizadas. A técnica pode ser relevante para administrações tributárias porque órgãos fiscais lidam com informações pessoais, empresariais e financeiras que exigem cuidados específicos de segurança.
O aprendizado federado não elimina a necessidade de controles técnicos, jurídicos e administrativos. A proteção depende também da forma como os modelos são desenvolvidos, das regras de acesso, da segurança dos ambientes computacionais e da governança aplicada ao uso da inteligência artificial. Ainda assim, a tecnologia é considerada uma alternativa para ampliar a colaboração entre instituições sem centralizar todos os dados sensíveis.
Cooperação entre Receita, Serpro e universidades
A Receita Federal informou que desenvolve estudos sobre o tema em parceria com o Serpro e instituições acadêmicas. A cooperação busca avaliar como soluções de inteligência artificial podem ser aplicadas à administração tributária preservando as informações individuais utilizadas nos processos de análise e treinamento.
O interesse está relacionado ao desafio de conciliar eficiência tecnológica e proteção de dados. Sistemas capazes de identificar padrões e apoiar atividades do Fisco podem depender de grandes conjuntos de informações. Ao mesmo tempo, a utilização desses dados precisa respeitar limites de segurança e privacidade, especialmente quando envolve contribuintes e empresas.
O debate internacional permite comparar experiências e discutir critérios comuns para o desenvolvimento de ferramentas destinadas ao setor público. A participação brasileira também coloca a administração tributária do país em uma agenda mais ampla sobre inovação, segurança da informação e responsabilidade no uso de sistemas automatizados.
Governança de inteligência artificial no Fisco
A discussão ocorre no contexto do marco institucional de inteligência artificial da Receita Federal, estabelecido pela Portaria RFB nº 647, de 5 de fevereiro de 2026. O ato integra os esforços do órgão para organizar o desenvolvimento e a utilização de soluções baseadas em inteligência artificial dentro da administração tributária.
Além do encontro sobre tecnologias de privacidade, o Brasil participa de uma iniciativa da OCDE voltada ao mapeamento de projetos tecnológicos desenvolvidos por administrações fiscais. O levantamento ajuda a identificar aplicações em andamento e os principais desafios enfrentados pelos órgãos responsáveis pela arrecadação e fiscalização.
Para o contribuinte, a discussão tem impacto potencial na forma como serviços públicos poderão incorporar inteligência artificial. A adoção de ferramentas desse tipo tende a exigir transparência sobre sua finalidade, proteção contra acessos indevidos e mecanismos de supervisão capazes de reduzir erros e usos incompatíveis com as regras estabelecidas.
A Receita Federal não informou, no comunicado sobre o encontro, um cronograma para implantação de uma solução específica baseada em aprendizado federado. Por enquanto, o tema permanece no campo dos estudos, da cooperação técnica e do debate internacional sobre como utilizar dados estratégicos sem comprometer a privacidade.
