REGISTRO DOI: 10.70773/revistatopicos/784683681
RESUMO
O presente artigo investiga, sob perspectiva crítico-constitucional, a tensão entre a crescente utilização de sistemas de inteligência artificial (IA) pela Administração Tributária brasileira e a preservação do devido processo legal, em suas dimensões formal e substantiva. Parte-se do pressuposto, evidenciado na literatura especializada, de que o Direito Tributário possui natureza de direito de massa, o que justifica o emprego de ferramentas tecnológicas voltadas à eficiência arrecadatória. No entanto, demonstra-se que a opacidade algorítmica, que é um fenômeno técnico-jurídico decorrente tanto da complexidade matemática dos modelos de aprendizado de máquina quanto do sigilo deliberado dos critérios fiscalizatórios, coloca em xeque garantias fundamentais como a motivação dos atos administrativos, o contraditório, a ampla defesa e a publicidade. A pesquisa, de natureza qualitativa e exploratória, valeu-se do método dedutivo e de revisão bibliográfica e documental, articulando o exame de iniciativas concretas como o Sistema de Seleção Aduaneira por Aprendizado de Máquina (SISAM), o cruzamento entre o Sistema Nacional de Gestão de Informações Territoriais (SINTER) e o Cadastro Imobiliário Brasileiro (CIB), bem como a Política de Inteligência Artificial publicada pela Receita Federal do Brasil em 2026. Conclui-se que a legitimidade do uso da IA na fiscalização tributária depende da observância do que se denomina devido processo legal tecnológico, exigindo-se transparência inteligível, supervisão humana qualificada, controle judicial efetivo e mecanismos de auditoria independente, sob pena de a busca pela eficiência arrecadatória converter-se em vetor de violação dos direitos fundamentais do contribuinte.
Palavras-chave: Devido processo legal tecnológico; Inteligência artificial; Direitos fundamentais do contribuinte.
ABSTRACT
This article investigates, from a critical constitutional perspective, the tension between the increasing use of artificial intelligence (AI) systems by the Brazilian Tax Administration and the preservation of due process of law in its formal and substantive dimensions. It is based on the assumption, evidenced in specialized literature, that Tax Law has the nature of a mass law discipline, which justifies the use of technological tools aimed at improving tax collection efficiency. However, it is demonstrated that algorithmic opacity - a technical-legal phenomenon resulting both from the mathematical complexity of machine learning models and from the deliberate secrecy surrounding supervisory criteria - calls into question fundamental guarantees such as the reasoning of administrative acts, adversarial proceedings, full defense rights, and publicity. The research, of a qualitative and exploratory nature, employed the deductive method and bibliographical and documentary review, articulating the examination of concrete initiatives such as the Customs Selection System by Machine Learning (SISAM), the integration between the National System for Territorial Information Management (SINTER) and the Brazilian Real Estate Registry (CIB), as well as the Artificial Intelligence Policy published by the Brazilian Federal Revenue Service in 2026. It is concluded that the legitimacy of the use of AI in tax enforcement depends on compliance with what is referred to as technological due process of law, requiring intelligible transparency, qualified human oversight, effective judicial review, and independent auditing mechanisms, under penalty of transforming the pursuit of tax collection efficiency into a vector for the violation of taxpayers’ fundamental rights.
Keywords: Technological due process of law; Artificial intelligence; Taxpayers’ fundamental rights.
1. INTRODUÇÃO
A transformação digital da Administração Pública constitui fenômeno global, no qual o Brasil tem-se mostrado protagonista no campo tributário. A Receita Federal, em parceria com o Serviço Federal de Processamento de Dados (SERPRO), consolidou amplo ecossistema digital que viabilizou mais de quarenta projetos ativos de inteligência artificial, abrangendo fiscalização, antifraude e atendimento ao contribuinte.
Por sua natureza de direito de massa, exigindo do Estado a aplicação da lei a milhões de situações análogas, o Direito Tributário torna especialmente sedutora a delegação de tarefas a sistemas algorítmicos. Nesse cenário, a inteligência artificial converte-se em instrumento apenas aparente de realização do princípio da eficiência administrativa (art. 37, CF). Os ganhos de produtividade fiscalizatória, inegáveis sob a ótica gerencial, não se confundem, porém, com a realização constitucionalmente legítima do princípio, que não é valor autônomo nem absoluto e há de ser ponderado com a legalidade, a moralidade, a publicidade, a impessoalidade e as garantias fundamentais do contribuinte.
Por essa razão, sustenta-se que o exame da legitimidade dos sistemas automatizados de fiscalização não pode ser conduzido a partir de uma dicotomia simplificada entre transparência e opacidade, mas exige a aferição gradual de qual modalidade e qual grau de explicabilidade são exigíveis em cada hipótese concreta.
O fenômeno da opacidade algorítmica, agravado pelas “caixas-pretas” do aprendizado de máquina, tensiona a motivação dos atos administrativos, o contraditório, a ampla defesa (art. 5º, LV, CF) e o próprio devido processo legal (art. 5º, LIV, CF).
O problema de pesquisa que orienta este estudo consiste em saber em que medida a utilização de sistemas de inteligência artificial pela Administração Tributária brasileira é compatível com o devido processo legal, considerando-se a natureza opaca dos algoritmos, a possibilidade de discriminação automatizada e o risco de inversão do ônus probatório?
A hipótese de trabalho sustenta que a legitimidade dessa utilização depende da implementação do que, a partir da formulação de Citron (2008), se denomina devido processo legal tecnológico, a exigir transparência inteligível, supervisão humana qualificada, possibilidade de revisão e canais efetivos de contestação.
O objetivo geral consiste em analisar criticamente os limites constitucionais à utilização da inteligência artificial pela Administração Fazendária brasileira. Para tanto, articulam-se cinco objetivos específicos: (i) examinar a evolução dogmática do devido processo legal; (ii) descrever o ecossistema tecnológico da fiscalização tributária, com ênfase no SISAM e na integração SINTER/CIB; (iii) investigar a opacidade algorítmica e seus impactos sobre a motivação dos atos administrativos; (iv) discutir a supervisão humana e o controle judicial das decisões automatizadas; e (v) avaliar a Política de IA da Receita Federal de 2026.
Quanto à metodologia, trata-se de pesquisa qualitativa, exploratória e aplicada, fundada no método dedutivo, com revisão bibliográfica e documental. O artigo está estruturado em seis seções, além desta introdução e das considerações finais, percorrendo: a reconstrução dogmática do devido processo legal; o paradigma da fiscalização algorítmica brasileira; o problema da opacidade e seus impactos sobre as garantias constitucionais; o devido processo legal tecnológico como resposta jurídica; e a análise crítica da Política de IA da Receita Federal de 2026.
2. O DEVIDO PROCESSO LEGAL
2.1. Origem Histórica e Evolução
A doutrina majoritária identifica a Magna Carta de 1215, outorgada pelo Rei João Sem Terra aos barões ingleses, como o documento em que se expressou pela primeira vez a ideia do devido processo legal (Figueiredo, 1997). A expressão due process of law, contudo, somente surgiria em 1354, durante o reinado de Eduardo III, no Statute of Westminster of the Liberties of London, sendo posteriormente reafirmada no Petition of Right (1627) e no Habeas Corpus Act (1640) (Calixto, 2016; Siqueira Castro, 2010).
Essa origem histórica não se confunde com o conteúdo liberal-iluminista que a cláusula viria a assumir séculos depois: nos seus primórdios, o instituto operava como garantia de estamento feudal, e somente com a transição para o constitucionalismo moderno se converteu em garantia universal do indivíduo em face do poder estatal (Siqueira Castro, 2010).
O grande florescimento do princípio ocorreria no Direito norte-americano, por meio da Quinta Emenda (1791), aplicável à União, e, sobretudo, da Décima Quarta Emenda (1868), que estendeu a cláusula aos Estados-membros.
No Brasil, embora a ideia do devido processo legal possa ser rastreada em textos constitucionais anteriores, foi a Constituição de 1988 que consagrou expressamente a cláusula no inciso LIV do artigo 5º, prevendo que “ninguém será privado da liberdade ou de seus bens sem o devido processo legal”. À cláusula geral somam-se as garantias procedimentais específicas do inciso LV (contraditório e ampla defesa, em “processo judicial ou administrativo”) e o dever de motivação do artigo 93, inciso IX.
2.2. Dimensão Formal e Substantiva
A doutrina distingue as dimensões formal (procedural due process) e substantiva (substantive due process) do devido processo legal. A versão formal refere-se às garantias processuais clássicas: comunicação adequada da imputação, juiz imparcial, oportunidade de defesa, produção de provas, contraditório, decisão fundamentada e direito a recurso. Já a versão substantiva impõe que as próprias normas e atos estatais respeitem critérios materiais de razoabilidade e proporcionalidade, podendo ser invalidados quando sacrifiquem desmesuradamente a liberdade ou a propriedade dos cidadãos (Calixto, 2016).
Na lição de Figueiredo (1997), o devido processo legal abriga, em sua extensão constitucional brasileira, a igualdade substancial e formal. Não basta, portanto, o respeito formal à legalidade; é mister que a aplicação concreta da lei, por juiz ou administrador, em procedimentos ou processos administrativos ou judiciais, observe as exigências materiais do devido processo.
A essa dupla dimensão soma-se a compreensão do devido processo legal como norma da espécie princípio, na acepção de Ronald Dworkin: padrão de observância obrigatória que decorre de uma exigência de justiça ou de equidade, e não de objetivos de política pública, razão pela qual sua aplicação não se sujeita à discricionariedade do julgador (Costa, 2018). Na teoria do Direito como integridade, o devido processo adjetivo exige que os tribunais e as instituições análogas empreguem procedimentos de prova, de descoberta e de revisão capazes de proporcionar um “justo grau de exatidão” nos julgamentos (Dworkin apud Costa, 2018). A formulação, transposta ao objeto deste artigo, oferece critério normativo diretamente aplicável à Administração Tributária algorítmica: também das decisões produzidas por sistemas automatizados se exige que os procedimentos adotados permitam reconstituir e aferir a exatidão do resultado.
2.3. Pressupostos: Estado Democrático de Direito, Controle Judicial e Razoabilidade
Calixto (2016) identifica três pressupostos indispensáveis ao devido processo legal: o Estado Democrático de Direito, o judicial review e os princípios da proporcionalidade e razoabilidade. O primeiro impõe que as leis emanem de órgãos representativos do poder popular e dele extraiam sua legitimidade, sendo a garantia incompatível com regimes totalitários. O segundo exige a possibilidade de controle judicial sobre os atos dos demais Poderes, sem o que a invocação da garantia perde seu sentido prático. O terceiro impõe a aferição da adequação entre meios e fins, da necessidade da medida e da relação custo-benefício do ato estatal.
A motivação das decisões administrativas é, segundo Figueiredo (1997), pedra fundamental do devido processo legal em sentido material, integrando-o de maneira inarredável ainda quando não esteja explícita no texto constitucional. A autora sustenta que a fundamentação das decisões administrativas decorre da interpretação sistemática da Constituição Federal, especialmente dos artigos 5º, incisos XXXV e LV, e 93, inciso X, sendo a explicitação das razões que conduzem o administrador à decisão um requisito inafastável de validade do ato.
Esse arcabouço dogmático constitui o parâmetro a partir do qual se deve aferir a legitimidade das decisões automatizadas no campo tributário.
3. O PARADIGMA DA FISCALIZAÇÃO ALGORÍTMICA NO BRASIL
3.1. Eficiência Administrativa, Direito de Massa e Tecnologia
A Administração Tributária, parcela da Administração Pública voltada à gestão da tributação, é essencial para o funcionamento do Estado, conforme reconhece o artigo 37, inciso XXII, da Constituição Federal.
Assim sendo, está sujeita ao princípio da eficiência administrativa insculpido no caput do mesmo dispositivo, significando dizer que a Administração há de produzir a maior quantidade de resultados com a menor utilização de meios.
A doutrina tributária consolidou, nas últimas décadas, a compreensão de que o Direito Tributário ostenta natureza de “direito de massa”, no sentido de área jurídica em que o Estado necessita aplicar a lei, de modo perene, a milhares ou milhões de situações análogas. Essa realidade desafia a capacidade estatal de aplicação de normas gerais e abstratas a uma multiplicidade de casos semelhantes, gerando intenso estresse fiscalizatório (Cunha; Stamile; Grupenmacher, 2024).
É nesse contexto que a inteligência artificial se apresenta como ferramenta (necessária) de aparente realização da eficiência administrativa, ao permitir análises mais complexas e em velocidades inviáveis para a cognição humana.
3.2. O Sistema de Seleção Aduaneira por Aprendizado de Máquina (SISAM)
O SISAM é um sistema cognitivo inteligente aplicado à fiscalização na entrada e saída de bens comerciais em portos e aeroportos, em uso pela Receita Federal do Brasil desde 2014, constituindo o paradigma brasileiro de utilização de inteligência artificial com aprendizado de máquina decorrente de mineração de dados pela Administração Tributária (Cunha; Stamile; Grupenmacher, 2024).
O sistema aprende com o histórico de declarações de importação, suas liberações pelos auditores fiscais e suas retificações apresentadas pelos importadores e é alimentado pelo grande banco de dados da Receita Federal e tem o objetivo de ajudar a Receita Federal do Brasil (RFB) a reduzir o percentual de mercadorias verificadas no despacho aduaneiro de importação. Aliado a isso, ela ajuda a reduzir a evasão fiscal na importação e o descumprimento de exigências administrativas. (Jambeiro Filho, 2015)
O SISAM analisa em tempo real cada item de todas as declarações de importação registradas no Brasil e detecta infrações típicas do despacho aduaneiro, atuando em três níveis: organização de dados, apoio à decisão humana e, em determinadas situações, decisão automatizada.
De outro lado SISAM apresenta um aspecto crítico que é sua opacidade deliberada em relação aos contribuintes. Cunha, Stamile e Grupenmacher (2024) informam que o sistema se utiliza da teoria da decisão para selecionar casos com maior expectativa de retorno e da teoria dos jogos para ser imprevisível em relação ao adversário, mediante sorteios ponderados pela expectativa de retorno.
Esse desenho impede que o contribuinte possa, previamente, conhecer os critérios precisos de seleção.
3.3. A Integração SINTER/CIB e a Fiscalização Imobiliária Automatizada
Marco mais recente do paradigma algorítmico é a integração entre o Sistema Nacional de Gestão de Informações Territoriais (SINTER), regulamentado pelo Decreto nº 11.208/2022, e o Cadastro Imobiliário Brasileiro (CIB), apelidado de “CPF do imóvel”.
A Instrução Normativa RFB nº 2.275/2025 detalhou a operacionalização dessa integração, estabelecendo a obrigatoriedade de adoção do CIB em todos os atos e registros notariais e de imóveis, e determinando o compartilhamento eletrônico e imediato de dados com a Receita Federal.
Conforme analisa Barbosa (2025), a Receita Federal passará a utilizar IA para cruzar informações do SINTER e do CIB com as declarações de imposto de renda, identificando inconsistências relacionadas à posse e ao uso de imóveis. O sistema comparará a informação de endereço fornecida pelo contribuinte na Declaração de Ajuste Anual com os dados de titularidade registrados no CIB, gerando alertas automáticos quando o endereço residencial declarado não corresponder a imóvel de propriedade do declarante e inexistir contrato de locação ou de comodato formalizado.
As implicações tributárias decorrentes do cruzamento de informações são significativas. Para os proprietários, há fiscalização rigorosa quanto à eventual omissão de rendimentos de aluguel. Para os ocupantes, a não declaração dos valores pagos a título de aluguel na ficha de “Pagamentos Efetuados” pode ensejar retenção em malha fina.
Para as relações de comodato - extremamente comuns em arranjos familiares -, a ausência de contrato escrito cria presunção de existência de relação de aluguel não declarada, com a consequente exigência de produção, pelo contribuinte, de prova idônea para afastar tal presunção (Barbosa, 2025).
3.4. Outras Frentes do Controle Algorítmico Tributário
Além das frentes destacadas, o ecossistema algorítmico do Fisco federal compreende ainda o Projeto Analytics, voltado ao cruzamento massivo de dados para a detecção de fraudes tributárias e aduaneiras, os projetos AJNA e Muralha Inteligente na área aduaneira, modelos de linguagem (LLMs) de apoio à atividade jurídica, chatbots com IA generativa no atendimento ao contribuinte e a plataforma e-Financeira, que, com a popularização do Pix, conferiu à Receita Federal capacidade inédita de monitoramento em tempo real (Simões, 2025). O cruzamento dessas bases representa, na expressão do mesmo autor, um salto qualitativo no poder fiscalizatório do Estado por meio da tecnologia — avanço que deve ser permanentemente cotejado com as garantias constitucionais destinadas à tutela da esfera jurídica do contribuinte.
3.5. A Fiscalização Comportamental da Economia Digital
A essas frentes soma-se um deslocamento qualitativo do próprio objeto fiscalizado. O modelo historicamente documental, centrado em declarações, escriturações e cruzamentos contábeis posteriores aos fatos econômicos, passa a conviver com o monitoramento do comportamento econômico digital.
De fato, a Receita Federal constrói perfis baseados na coerência entre movimentação financeira, padrão operacional e presença econômica em plataformas digitais, aí incluídas as funcionalidades comerciais e de monetização das redes sociais, os marketplaces, as fintechs e os instrumentos da chamada creator economy (Rosa Júnior, 2026). O parâmetro de auditoria desloca-se, assim, da conformidade formal do documento para a compatibilidade estatística do comportamento com o perfil esperado do segmento econômico.
Duas características desse modelo interessam diretamente ao objeto deste artigo. A primeira é a continuidade, já que o risco fiscal deixa de depender de auditoria pontual e torna-se sistêmico, com detecção automática de anomalias comportamentais. A segunda é a invisibilidade, pois diversamente da fiscalização clássica, exteriorizada em autos e diligências, o monitoramento comportamental opera silenciosamente, sem que o contribuinte perceba que é continuamente analisado (Rosa Júnior, 2026).
O Fisco passa a cotejar não apenas o que foi declarado, mas “aquilo que algoritmos entendem que ele deveria ter declarado” (Rosa Júnior, 2026), fórmula que antecipa a construção algorítmica de presunções em desfavor do contribuinte.
4. O FENÔMENO DA OPACIDADE ALGORÍTMICA E SEUS NÍVEIS
4.1. Conceito e Níveis de Opacidade
A opacidade algorítmica refere-se à falta de transparência, compreensibilidade ou visibilidade sobre como sistemas de inteligência artificial e algoritmos complexos tomam decisões ou chegam a conclusões específicas. Também conhecida como o problema da “caixa-preta”, essa característica impede que humanos entendam o raciocínio exato por trás de um resultado (Bizzotto, 2023).
Cunha, Stamile e Grupenmacher (2024) identificam dois níveis centrais de opacidade algorítmica. O primeiro, de natureza mais superficial, ocorre quando o funcionamento do algoritmo é plenamente conhecido por seus programadores e pela própria Administração Tributária, mas permanece inacessível ao contribuinte em razão de cláusulas contratuais de confidencialidade firmadas com as desenvolvedoras do sistema ou por deliberada estratégia institucional de sigilo. Nessa hipótese, a obscuridade decorre menos de impossibilidade técnica e mais de uma opção jurídica, econômica ou administrativa de restrição ao acesso às informações.
O segundo nível, substancialmente mais sensível e complexo, manifesta-se quando nem mesmo a Administração Pública é capaz de compreender integralmente o processo decisório desenvolvido pelo sistema algorítmico. Isso ocorre especialmente em modelos baseados em machine learning, nos quais a máquina estabelece autonomamente correlações, padrões e inferências a partir do tratamento massivo de dados, produzindo resultados cuja lógica interna se torna, em grande medida, inacessível até mesmo aos seus operadores.
É precisamente nesse contexto que se consolida o fenômeno da “caixa-preta”, em que o algoritmo é alimentado com determinados dados de entrada para a obtenção de um resultado específico, sem que se consiga reconstruir, de forma clara e verificável, o itinerário lógico percorrido pelo sistema para alcançar a conclusão apresentada (Cunha; Stamile; Grupenmacher, 2024).
Em perspectiva dogmática, a opacidade algorítmica não inaugura um problema inteiramente novo no Direito Tributário, mas intensifica, potencializa e perpetua dificuldades históricas relacionadas à transparência administrativa, à motivação dos atos estatais e ao controle do exercício do poder fiscal. A diferença reside na escala, na velocidade e na complexidade técnica com que tais problemas passam a se manifestar, circunstância que exige respostas normativas e institucionais proporcionalmente mais sofisticadas, sobretudo à luz das garantias constitucionais do devido processo legal, da ampla defesa e do contraditório.
4.2. Riscos: Vieses, Discriminação e Amplificação de Desigualdades
Para além da opacidade, os sistemas de IA aprendem a partir de dados históricos, que refletem padrões de desigualdade existentes. Isso pode levar à sobreposição fiscal injusta sobre determinados grupos vulneráveis, como as microempresas, os profissionais autônomos e os contribuintes de menor capacidade contributiva, gerando o que se denomina “ilusão da neutralidade” algorítmica (Pasetti, 2025).
A replicação desses padrões históricos é particularmente grave no campo tributário, em que o erro algorítmico pode resultar em autuações indevidas, retenção de restituições e inscrição em dívida ativa, com graves consequências patrimoniais.
4.3. Inversão do Ônus Probatório e Assimetria Informacional
Quando uma autuação fiscal é baseada em “inconsistência detectada por sistema”, sem a devida explicitação dos critérios e da lógica que conduziram a tal conclusão, instaura-se assimetria informacional entre Fisco e contribuinte. Como sintetizam Simões (2025) e Barbosa (2025), a consequência é uma inversão do ônus da prova, na qual o cidadão é compelido a provar sua inocência perante uma acusação maquínica.
O exemplo da fiscalização imobiliária por meio do cruzamento SINTER/CIB ilustra com clareza esse risco. Uma situação de comodato legítima, mas não formalizada documentalmente, pode ser erroneamente interpretada pelo algoritmo como locação dissimulada, cabendo ao contribuinte produzir prova idônea para desconstituir a presunção gerada pelo sistema.
Essa inversão não parece ter foros de juridicidade, pois faz recair integralmente sobre o particular o ônus de demonstrar a inexistência do fato gerador, em desconformidade com a estrutura clássica da relação jurídico-tributária e com as garantias do contraditório e da ampla defesa.
A fiscalização comportamental descrita na seção 3.5 potencializa esse quadro, uma vez que o desvio em relação ao perfil estatístico do segmento converte-se em presunção operativa contra o contribuinte, sem que os parâmetros de construção do perfil sejam conhecidos, publicizados ou contestáveis (Rosa Júnior, 2026).
5. IMPACTOS DA FISCALIZAÇÃO ALGORÍTMICA SOBRE AS GARANTIAS DO CONTRIBUINTE
5.1. A Motivação dos Atos Administrativos Como Exigência Substancial
Conforme exposto na seção 2, a motivação integra de modo inarredável o devido processo legal em sentido material, sendo sua pedra fundamental (Figueiredo, 1997). A motivação consiste, nas palavras da autora, na explicitação das razões que levam o administrador a decidir de uma maneira ou de outra, diante de determinada situação, pressupostos e fatos.
A fiscalização algorítmica, em sua versão opaca, mostra-se incompatível com essa exigência. Como observa Barbosa (2025), a simples notificação de que “foi identificada uma inconsistência” não satisfaz o dever de motivação.
O Superior Tribunal de Justiça, no julgamento do Recurso Especial nº 1.907.044/GO, reforçou a necessidade de motivação clara e suficiente nos atos administrativos como forma de garantir o controle e a defesa do administrado. Esse entendimento deve ser estendido às decisões algorítmicas: se a motivação insuficiente vicia o ato praticado por agente humano, com maior razão vicia o ato cuja lógica decisória nem sequer é acessível ao interessado.
Para que o contribuinte possa exercer plenamente seu direito de defesa, é imperativo que conheça as razões precisas que fundamentaram a autuação, o que inclui o acesso à lógica do algoritmo ou, no mínimo, a um relatório detalhado e compreensível de seu funcionamento no caso concreto (Barbosa, 2025).
Sem o amplo conhecimento dessas nuances, a decisão automatizada degenera em ato sem motivação substantiva, ferindo a estrutura nuclear do Estado de Direito.
5.2. Contraditório, Ampla Defesa e a Impossibilidade de Defesa Eficaz Contra Decisões Opacas
A garantia do contraditório e da ampla defesa, prevista no artigo 5º, inciso LV, da Constituição Federal, pressupõe que o litigante tenha conhecimento dos fundamentos da pretensão deduzida em seu desfavor.
Figueiredo (1997) destaca que a ampla defesa exige defesa técnica, acompanhamento da prova produzida e direito à revisibilidade, elementos que pressupõem a inteligibilidade dos critérios decisórios.
A fiscalização algorítmica opaca compromete severamente essa estrutura ao sonegar do contribuinte o espectro mínimo para sua boa e eficaz defesa. Com efeito, a assimetria informacional gerada pela IA impede a contestação eficaz dos dados, transformando o procedimento administrativo em arena assimétrica em que o particular deve afastar presunções geradas por sistema cuja lógica ele desconhece.
Sintetizando, a ausência de inteligibilidade da própria razão de decidir esvazia o conteúdo do direito de defesa, pois quando um contribuinte é auditado ou tem a restituição retida sem conhecer os fundamentos que motivaram tal medida, há ruptura na lógica republicana da Administração Pública (Simões, 2025).
5.3. Publicidade, Transparência e o Devido Processo Legal Procedimental
O artigo 37, caput, da Constituição Federal consagra a publicidade como princípio reitor da Administração Pública. Dele decorre o dever de transparência administrativa, corolário do princípio republicano.
Entretanto, transparência não é, via de regra, parâmetro da fiscalização algorítmica, uma vez que os critérios de seleção fiscal, parâmetros de risco e decisões automatizadas não são publicizados nem auditáveis pelos contribuintes, contrariando o princípio da publicidade e o direito à explicação previsto na legislação de proteção de dados (Pasetti, 2025).
Harada (2025) levanta questão dogmática relevante ao indagar a quem reclamar quando a máquina, por exemplo, promove desenquadramento automático de sociedade uniprofissional com base em interpretação enviesada do contrato social.
De fato, litigar com uma máquina não programada para receber impugnações e recursos compromete o devido processo legal, o contraditório e a ampla defesa. Harada (2025) adverte, em tom crítico, que os cultores do uso da inteligência artificial devem ter sabedoria para disciplinar de forma completa o devido processo digital.
5.4. A LGPD e o Direito à Explicação nas Decisões Automatizadas
A Lei nº 13.709/2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) - estabelece, em seu artigo 20, que o titular dos dados tem direito a solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses. O parágrafo primeiro impõe ao controlador o dever de fornecer, sempre que solicitadas, informações claras e adequadas a respeito dos critérios e dos procedimentos utilizados para a decisão automatizada, observados os segredos comercial e industrial.
No âmbito da Administração Tributária, vinculada aos princípios da legalidade, da motivação, do contraditório e da ampla defesa, a incidência do artigo 20 impõe garantias procedimentais reforçadas na adoção de soluções automatizadas (Cunha; Stamile; Grupenmacher, 2024).
Para contrabalançar a expansão da aplicação da IA na fiscalização tributária e até mesmo na instrução probatória de processos sancionadores, o artigo 20 da LGPD funciona como mecanismo de controle democrático sobre a automação estatal, assegurando que o contribuinte não seja reduzido a um mero objeto de cálculos algorítmicos, mas mantenha sua condição de sujeito de direitos perante a Administração.
A operacionalização do direito à revisão em sede administrativa pressupõe, primeiramente, o dever de transparência ativa por parte do Fisco, que deve informar ao titular quando uma decisão tenha sido tomada unicamente com base em tratamento automatizado, bem como fornecer informações claras e adequadas sobre os critérios e procedimentos utilizados.
Por fim, a efetiva aplicação do artigo 20 da LGPD nos processos administrativos automatizados demanda a adoção de governança algorítmica estruturada pelos órgãos públicos, com a elaboração de relatórios de impacto à proteção de dados, a implementação de mecanismos de explicabilidade dos sistemas de inteligência artificial, a capacitação dos servidores envolvidos e a previsão expressa de canais para o exercício do direito de revisão. Tal postura está alinhada não apenas à LGPD, mas também a iniciativas regulatórias mais amplas, como o Projeto de Lei nº 2.338/2023, que dispõe sobre o marco regulatório da inteligência artificial no Brasil.
Assim, o dispositivo em análise transcende a função de simples regra protetiva, configurando-se como fundamental a uma Administração Pública digital comprometida com a dignidade da pessoa humana, a não discriminação algorítmica e a accountability dos sistemas automatizados utilizados na consecução do interesse público.
6. O DEVIDO PROCESSO LEGAL TECNOLÓGICO COMO RESPOSTA JURÍDICA
6.1. Conteúdo e Exigências do Devido Processo Legal Tecnológico
Diante dos riscos identificados no emprego de sistemas automatizados pela Administração Pública, ganha relevo o conceito de devido processo legal tecnológico (technological due process), formulado por Danielle Keats Citron (2008). A autora propõe um novo modelo destinado a resgatar e adaptar as garantias processuais fundamentais consolidadas ao longo do século XX à realidade da automação estatal contemporânea. Para tanto, Citron estrutura um modelo de controle de qualidade de inspiração inquisitorial, assim compreendido porque incumbe ao próprio Poder Público testar ativamente a correção dos sistemas que emprega, acompanhado de um conjunto de mecanismos inovadores voltados a assegurar a transparência, a prestação de contas (accountability) e a precisão das regras incorporadas aos sistemas automatizados de tomada de decisão pública.
A premissa central da teoria é a de que as garantias clássicas do devido processo legal não desaparecem com a automação, mas precisam ser reinterpretadas e operacionalizadas de forma compatível com a lógica algorítmica. Isso significa que a mera transferência de uma competência decisória humana para um sistema computacional não tem o condão de suprimir os direitos processuais do administrado; ao contrário, ela impõe ao Poder Público o ônus adicional de demonstrar que o sistema incorpora, de forma estruturada e auditável, as mesmas salvaguardas que seriam exigidas de um agente humano.
Ancorado na doutrina de Citron (2008), é possível sistematizar o conteúdo do devido processo legal tecnológico em quatro exigências fundamentais e interdependentes: (i) explicabilidade das decisões automatizadas, que impõe ao Estado o dever de tornar inteligíveis, em linguagem acessível ao cidadão comum, os critérios, variáveis e pesos utilizados pelo algoritmo para produzir determinado resultado, exigência que encontra respaldo, no ordenamento jurídico brasileiro, no art. 20, §1º, da LGPD e no princípio da motivação; (ii) supervisão humana qualificada, assegurando que o contribuinte tenha o direito a uma revisão de seu caso por agente fiscal humano dotado de competência técnica e jurídica, de modo a corrigir distorções, vieses ou erros sistemáticos do sistema4; (iii) possibilidade efetiva de revisão das decisões, que assegura ao titular dos dados e ao administrado o direito de contestar a decisão automatizada perante instância dotada de autonomia real, com acesso a informações suficientes para formular sua impugnação; e (iv) auditorias independentes dos sistemas, que exigem a submissão periódica dos algoritmos decisórios a avaliações externas capazes de identificar falhas técnicas, desvios discriminatórios e inconformidades com os parâmetros legais estabelecidos, em consonância com a competência fiscalizatória atribuída à autoridade nacional pelo art. 20, §3º, da LGPD.
A ausência de qualquer dessas exigências compromete a integridade do modelo e reduz a legalidade administrativa a uma fachada formal desprovida de substância protetiva.
Com efeito, de nada adianta prever em abstrato o direito à revisão se o cidadão não dispõe de informações suficientes para exercê-lo; tampouco basta declarar a existência de supervisão humana se o servidor responsável carece de capacitação técnica para questionar o output do sistema ou se os prazos e volumes de trabalho inviabilizam uma análise genuinamente crítica. Da mesma forma, auditorias puramente internas ou conduzidas pelos próprios fornecedores dos sistemas carecem da independência necessária para identificar e corrigir falhas estruturais.
A efetividade do devido processo legal tecnológico, portanto, não é um resultado automático da adoção das ferramentas formais, mas uma conquista que depende do comprometimento institucional com cada um dos seus elementos constitutivos.
O devido processo legal tecnológico não constitui garantia fundamental nova, a demandar reforma constitucional ou reconhecimento de direito implícito autônomo. Trata-se de projeção atualizadora da própria cláusula do artigo 5º, inciso LIV, da Constituição Federal, cuja trajetória histórica, reconstruída na seção 2, revela precisamente essa plasticidade de garantia estamental feudal a garantia universal do indivíduo, e desta à garantia do administrado perante o poder computacional do Estado. Seu fundamento normativo decorre, assim, da interpretação sistemática do inciso LIV com as garantias do inciso LV do artigo 5º, com o dever de motivação extraído do artigo 93, inciso IX, com os princípios da publicidade e da impessoalidade do artigo 37, caput, e, no plano infraconstitucional, com o artigo 20 da LGPD. O qualificativo “tecnológico” não cria conteúdo novo: explicita o modo de incidência das garantias preexistentes quando a função decisória é total ou parcialmente exercida por sistema automatizado.
Diante dessa natureza derivam consequências dogmáticas relevantes. A primeira é que o devido processo legal tecnológico conserva a dupla dimensão da cláusula matriz; em sentido formal, assegura ao contribuinte as posições jurídicas procedimentais tais como ciência, motivação inteligível, contraditório e recorribilidade perante a decisão automatizada; em sentido substantivo, submete a própria escolha estatal de adotar sistema opaco ao teste de proporcionalidade, de modo que o emprego de ferramenta cuja lógica decisória não pode ser reconstruída somente se legitima quando adequado, necessário e proporcional em sentido estrito ao fim fiscalizatório perseguido. A segunda consequência é que, por se tratar de garantia já vigente, sua exigibilidade independe da aprovação de marco legal específico: o Projeto de Lei nº 2.338/2023 densifica e operacionaliza o instituto, mas sua ausência não autoriza a Administração a decidir de forma automatizada sem as salvaguardas correspondentes.
Essa dimensão substantiva não é estranha ao Direito Tributário brasileiro. No Recurso Extraordinário nº 374.981/RS, de relatoria do Ministro Celso de Mello, o Supremo Tribunal Federal invocou expressamente o substantive due process of law para afastar as chamadas sanções políticas - meios gravosos e indiretos de coerção estatal destinados a compelir o contribuinte inadimplente ao pagamento do tributo -, assentando que restrições fundadas em exigências que transgridam os postulados da razoabilidade e da proporcionalidade não podem ser impostas ao contribuinte (Brasil, 2005). Se a vedação ao excesso já limita os instrumentos tradicionais de coerção fiscal, com maior razão limita o emprego de sistemas automatizados opacos na atividade fiscalizatória: o que muda é o meio tecnológico, não o parâmetro constitucional de controle.
É essa dimensão substantiva que permite responder à indagação formulada na introdução acerca do grau de explicabilidade exigível em cada hipótese. A exigência não é unívoca, mas gradual e proporcional à intensidade da intervenção na esfera jurídica do particular. Em atos de mera triagem ou seleção para conferência, como a distribuição de declarações entre canais de despacho realizada pelo SISAM, admite-se opacidade estratégica quanto aos critérios de seleção, sob pena de frustração da própria função fiscalizatória, desde que a seleção não produza, por si, efeito restritivo de direito.
Já nos atos que constituem crédito tributário, aplicam penalidade, retêm restituição ou restringem direito do contribuinte, a explicabilidade é exigível em grau máximo, sendo que a decisão deve ser imputável a agente humano identificável e acompanhada de motivação que permita reconstruir, em linguagem acessível, os critérios concretamente determinantes do resultado. Entre os dois extremos, o grau de transparência devida cresce na medida em que cresce o gravame, critério que oferece ao aplicador parâmetro operativo para o controle administrativo e judicial dos sistemas automatizados.
6.2. Controle Judicial das Decisões Automatizadas
O controle judicial constitui pressuposto indispensável do devido processo legal, conforme assentado na seção 2. No contexto algorítmico, esse controle torna-se ainda mais relevante.
Como sustenta Barbosa (2025), compete ao Poder Judiciário exercer o controle de legalidade e constitucionalidade sobre essa nova modalidade de atuação fiscal, abrangendo tanto a análise do caso concreto quanto a avaliação da própria validade do sistema de fiscalização, com o objetivo de verificar se os algoritmos respeitam os princípios constitucionais, se não são discriminatórios e se garantem a transparência e a motivação adequadas.
A atuação judicial será decisiva para moldar os limites da fiscalização tributária na era digital, impedindo que a busca por eficiência se sobreponha aos direitos fundamentais (Barbosa, 2025). Para tanto, é indispensável que os sistemas de IA sejam desenhados de modo a permitir auditoria técnica, com produção de logs detalhados de seu raciocínio que possibilitem ao magistrado compreender a lógica decisória aplicada ao caso concreto.
Harada (2025) tece crítica adicional, pondo em dúvida a capacidade do sistema de precedentes brasileiro de oferecer parâmetros estáveis para esse controle, em razão de oscilações jurisprudenciais que comprometem a previsibilidade.
A advertência acima reforça a necessidade de balizas legislativas claras, transparentes e capazes de orientar tanto a Administração quanto o Judiciário.
6.3. Marco Regulatório
O Projeto de Lei nº 2.338/2023 estabelece o marco legal para o desenvolvimento e uso da Inteligência Artificial no Brasil, estruturando a regulação a partir da classificação dos sistemas conforme o grau de risco, com vedação das práticas de risco excessivo e obrigações reforçadas, entre elas explicabilidade, supervisão humana e auditoria para as aplicações de alto risco, categoria na qual a fiscalização tributária automatizada tende a se enquadrar.
Para assegurar a conformidade, a proposta cria o Sistema Nacional de Regulação e Governança de Inteligência Artificial, liderado pela Autoridade Nacional de Proteção de Dados. O projeto prevê, ainda, sanções administrativas e regras de responsabilidade civil.
A aprovação do projeto é desejável na perspectiva aqui sustentada, porquanto positivaria em sede legal exigências mínimas do devido processo legal tecnológico, que hoje estão dispersas em normas infralegais.
Por outro lado, no âmbito dos Tribunais brasileiros, o Conselho Nacional de Justiça, pela Resolução nº 332/2020, que dispõe sobre ética, transparência e governança na produção e no uso de inteligência artificial prevê, em seus artigos 8º, 11 e 19, exigências de explicabilidade, publicidade dos modelos utilizados e auditabilidade.
A ratio dessa norma, voltada às decisões judiciais parcialmente automatizadas, parece replicável às decisões administrativas total ou parcialmente automatizadas (Cunha; Stamile; Grupenmacher, 2024).
7. A POLÍTICA DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL DA RECEITA FEDERAL DE 2026: ANÁLISE CRÍTICA
Em 30 de março de 2026, a Receita Federal do Brasil publicou sua Política de Inteligência Artificial, apresentada pelo subsecretário de Gestão Corporativa na Organização das Nações Unidas durante o 2026 ECOSOC Special Meeting on International Cooperation in Tax Matters.
7.1. Pilares Declarados: Autonomia Humana, Soberania de Dados e Responsabilidade
A Política estabelece a preservação da autonomia humana como um de seus pilares centrais. Embora a IA seja utilizada como ferramenta de apoio, a Receita Federal explicita que decisões administrativas e atos legais são de competência exclusiva de servidores públicos. Nenhum sistema de IA pode condicionar, substituir ou vincular o exercício das competências legais da administração tributária e aduaneira (Brasil, 2026).
No campo da proteção de dados, a Política proíbe expressamente que fornecedores ou terceiros utilizem dados tributários de cidadãos brasileiros para treinar, calibrar ou aprimorar modelos comerciais de IA, priorizando ambientes tecnológicos sob governança técnica integral. A norma também veda o uso de IA para manipulação subliminar, pontuação ou classificação social e vigilância em massa, vedações que lhe conferem caráter marcadamente protetivo dos direitos fundamentais (Brasil, 2026).
Outro elemento inovador é a criação da figura do Curador de Inteligência Artificial Generativa, agente específico responsável por monitorar continuamente erros, vieses e alucinações; avaliar a qualidade, coerência e precisão das respostas; e assegurar que os sistemas operem dentro de parâmetros éticos e institucionais (Brasil, 2026).
7.2. Transparência, Explicabilidade e Capacitação
A Política reforça o compromisso com a transparência, prevendo que os sistemas devem ser capazes de explicar, de forma compreensível, os critérios e processos que conduzem a determinado resultado, priorizando soluções que permitam auditoria técnica e institucional. A explicabilidade, segundo o documento, não é tratada como requisito técnico opcional, mas como elemento central da legitimidade do uso da IA no setor público (Brasil, 2026).
O documento institui ainda um plano permanente de capacitação em IA, voltado a garantir que os servidores compreendam o funcionamento dos modelos, seus limites, os riscos associados e o papel humano insubstituível na tomada de decisão (Brasil, 2026).
7.3. Avanços e Limites da Política Frente Ao Paradigma Constitucional
A Política representa avanço significativo na direção do devido processo legal tecnológico. A previsão expressa de centralidade do ser humano, soberania de dados, vedação a vigilância em massa e exigência de explicabilidade dialoga com as exigências constitucionais expostas neste artigo. A figura do Curador de IA Generativa, ao monitorar vieses e erros, oferece resposta concreta ao problema da discriminação algorítmica.
Entretanto, ainda persistem limitações relevantes. A Política é norma infralegal, podendo ser revogada ou alterada unilateralmente pela própria Administração; carece-se de marco legal robusto, função que poderia ser desempenhada pela aprovação do Projeto de Lei nº 2.338/2023.
De outro lado, os mecanismos de auditoria descritos são predominantemente internos, sem previsão clara de auditoria independente externa, condição apontada por Pasetti (2025) como essencial para evitar a manutenção de fachada de legalidade sem substância.
Ainda, a previsão de que “a IA apoia, mas não decide” deve ser confrontada com a realidade operacional do SISAM, que possui capacidade técnica de selecionar declarações para canais de conferência de forma automática, com aplicação de teoria dos jogos voltada a manter imprevisibilidade em relação ao universo de fiscalizados (Cunha; Stamile; Grupenmacher, 2024). A compatibilização entre a autonomia humana proclamada na Política e a operação concreta de sistemas com poder decisório efetivo demanda regulamentação infralegal complementar e mecanismos de aferição prática.
Ademais, a transparência prevista pela Política é interna e técnica, voltada à auditoria pelos próprios órgãos da Administração, permanecendo aberta a questão da transparência externa, dirigida ao contribuinte fiscalizado, e da inteligibilidade das motivações das decisões automatizadas no procedimento administrativo.
A fiscalização comportamental examinada na seção 3.5 tensiona, ainda, a vedação de pontuação ou classificação social e de vigilância em massa proclamada pela própria Política. A construção silenciosa e contínua de perfis econômicos a partir do comportamento digital do contribuinte - risco que a doutrina identifica como possível conversão do sistema tributário em mecanismo permanente de vigilância econômica (Rosa Júnior, 2026) - aproxima-se materialmente daquilo que a norma declara proibir. Enquanto instrumento de triagem, o perfil comportamental pode legitimar-se, mas se convertido em fundamento de autuação ou de restrição de direito sem motivação inteligível, ultrapassa o limite constitucional.
Por fim, registra-se a inexistência, até o momento, de controle externo efetivo sobre sistemas como o SISAM, o que evidencia o descompasso entre a política declarada e a prática institucional consolidada.
8. CONSIDERAÇÕES FINAIS
A pesquisa desenvolvida ao longo deste artigo permitiu constatar que a transformação digital da Administração Tributária brasileira constitui processo consolidado e sem retorno, cujos benefícios em termos de produtividade fiscalizatória, de precisão na seleção de casos e de detecção de ilícitos são empiricamente demonstráveis.
Mas tais ganhos não autorizam que a inovação tecnológica se desenvolva à margem das garantias constitucionais. Como se demonstrou, a eficiência arrecadatória não constitui valor absoluto e há de ser ponderada com os direitos fundamentais do contribuinte à transparência, ao devido processo legal, ao contraditório, à ampla defesa e à privacidade.
A opacidade algorítmica, especialmente em sua manifestação como “caixa-preta” do aprendizado de máquina, configura desafio frontal a esse arcabouço dogmático.
Demonstrou-se que o devido processo legal, em suas dimensões formal e substantiva, exige motivação inteligível, defesa efetiva e controle judicial das decisões estatais - exigências diretamente tensionadas por sistemas como o SISAM e a integração SINTER/CIB, concebidos sob graus deliberados de opacidade. Dessa tensão decorrem riscos concretos de discriminação algorítmica e de inversão do ônus probatório, que comprometem a estrutura clássica do procedimento administrativo tributário, especialmente em desfavor dos contribuintes mais vulneráveis.
A esses riscos o ordenamento já oferece resposta normativa, pois o artigo 20 da LGPD e as quatro exigências do devido processo legal tecnológico - explicabilidade, supervisão humana qualificada, possibilidade efetiva de revisão e auditorias independentes - constituem balizas mínimas de legitimação constitucional do uso de IA pela Administração Tributária, apenas parcialmente absorvidas pela Política de Inteligência Artificial da Receita Federal de 2026, que avança na proclamação de princípios, mas mantém auditoria predominantemente interna, transparência dirigida aos próprios órgãos e dependência de marco legal ainda pendente.
Em síntese, a hipótese de trabalho restou confirmada, de modo que a legitimidade do uso da inteligência artificial pela Administração Tributária brasileira depende da implementação concreta do devido processo legal tecnológico, conjugando transparência inteligível, supervisão humana qualificada, controle judicial efetivo e mecanismos de auditoria independente.
A tarefa que se impõe ao legislador, à Administração e ao Judiciário consiste em construir governança para a IA tributária que seja simultaneamente inovadora e garantista, sob pena de a busca pela eficiência arrecadatória converter-se, paradoxalmente, em vetor de erosão do próprio Estado Democrático de Direito que a tributação se destina a financiar.
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1 Doutora em Serviço Social, pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo PUC-SP (2006). Mestre em Serviço Social, pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo PUC-SP (1994). Professora do Mestrado em Direito da Univem. ID Lattes: http://lattes.cnpq.br/0997384517372803. Orcid iD https://orcid.org/0000-0002-6140-4645
2 Doutor em Ciências Sociais pela UNESP-Marília, Mestre em Direito pelo UNIVEM, Professor do Mestrado em Direito da Univem. ID Lattes: http://lattes.cnpq.br/4733327632656696
3 Especialista em Tributos Municipais (Uniara, 2014). Pós-graduando em Educação do Ensino Superior (Anhanguera). Mestrando em Direito e Estado na Era Digital (Univem). Professor de Direito Tributário da Faculdade de Direito da Anhanguera Assis. Orcid: https://orcid.org/0009-0004-8232-2288
4 Analisando o tema no Poder Judiciário, Streck (2025) pondera: “Ou seja, o que era para ser um auxílio aos juízes acaba por se transformar ele próprio no decisor principal. Os juízes-humanos, a reboque e sobrecarregados de mais e mais processos, aceitariam mansamente as decisões dos juízes-robôs, fundamentados no falso (ou enviesado) sistema de precedentes. O discurso está posto: se não concordar com a decisão do robô, não há saída, pois está fundamentado em repercussão geral.