A disseminação da IA generativa em atividades profissionais e empresariais trouxe o debate jurídico da já denominada alucinação algorítmica: a geração, por sistemas de IA, de informações incorretas ou sem lastro em dados confiáveis, apresentadas como se fossem verdadeiras.
O tema já mobiliza doutrina, tribunais e o próprio Congresso Nacional, e vem sendo tratado por especialistas de diversas áreas (vide Boletim AASP n. 3243, que discutiu os contornos dessa responsabilização no exercício da advocacia e de outras profissões técnicas.
Para o mercado de seguros, esse não é um debate distante. Ele impacta diretamente três frentes de atuação já disciplinadas pela Lei n. 15.040/2024: o conhecimento do risco na subscrição, a regulação e liquidação de sinistros e a estruturação das coberturas de responsabilidade civil.
Antes de chegar a essas três frentes, porém, vale situar como a responsabilidade civil por erro de IA vem se estruturando, de forma geral, no ordenamento brasileiro – independentemente do setor ou da atividade em que o dano ocorra.
Como se estrutura, hoje, a responsabilidade civil por alucinação de IA no Brasil.
O Brasil ainda não tem lei específica sobre responsabilidade civil por danos causados por inteligência artificial. Na ausência dela, a responsabilização se apoia no arcabouço já vigente:
- Responsabilidade subjetiva geral (Código Civil, artigos 186 e 927, caput): comete ato ilícito quem, por ação ou omissão voluntária, negligência ou imprudência, causa dano a outrem, ficando obrigado a repará-lo. É o regime de base para apurar a culpa de quem opera ou se apoia na ferramenta de IA sem a diligência devida.
- Responsabilidade objetiva por risco da atividade (CC, artigo 927, parágrafo único): quando a atividade normalmente desenvolvida pelo autor do dano implica, por sua natureza, risco para os direitos de outrem, o dever de reparar independe de culpa. A doutrina vem discutindo a aplicação desse dispositivo a atividades de desenvolvimento e fornecimento de sistemas de IA de maior risco.
- Regime de defeito do produto ou do serviço (CDC, artigos 12, 14 e 17): quando a informação equivocada gerada pela IA integra o fornecimento de um produto ou serviço a consumidor, aplica-se a responsabilidade objetiva do fornecedor por defeito, com as excludentes próprias desse regime.
A literatura de direito civil que se dedica ao tema (vide Revista Brasileira de Direito Civil RBDCivil, v. 21, 2019) aponta duas dificuldades centrais nessa aplicação: i) a impossibilidade de atribuir personalidade jurídica à própria IA, o que faz a responsabilização recair sempre sobre uma pessoa humana ou jurídica na cadeia – desenvolvedor, fornecedor, operador profissional ou usuário final; ii) a opacidade dos sistemas mais complexos (o problema da "caixa-preta"), que dificulta reconstruir o processo decisório do algoritmo e, com isso, comprovar nexo causal e culpa pelos meios probatórios tradicionais.
Diante dessa lacuna legislativa, o Projeto de Lei n. 2.338/2023 (Marco Legal da IA) propõe um modelo de responsabilidade escalonado pelo grau de risco do sistema: responsabilidade objetiva para sistemas classificados como de alto risco, e presunção de culpa – com inversão do ônus da prova – para os demais casos, cabendo ao fornecedor demonstrar que o sistema operou dentro dos parâmetros técnicos esperados. O projeto foi aprovado pelo Senado Federal em 10 de dezembro de 2024 e, até a presente data, segue em tramitação na Câmara dos Deputados, sob análise de Comissão Especial, sem data definida para votação final.
Esse movimento tem paralelo na experiência europeia: a União Europeia aprovou a Diretiva (UE) 2024/2853, que trata softwares e sistemas de IA como produtos sujeitos ao regime de responsabilidade objetiva por defeito, e recuou, em 2025, da proposta específica de diretiva sobre responsabilidade civil por IA – que cogitava uma inversão mais ampla do ônus da prova –, retirando-a formalmente de seu programa de trabalho.
O ponto comum a esses movimentos, no Brasil e no exterior, é que a alucinação algorítmica não vem sendo tratada como uma categoria jurídica autônoma, mas enquadrada dentro dos regimes de responsabilidade já existentes – subjetivo ou objetivo, conforme a natureza da atividade e o grau de risco do sistema –, com o ônus da prova calibrado pela capacidade técnica e pelo grau de controle exercido por cada agente da cadeia: desenvolvedor, fornecedor, operador profissional e usuário final. É essa estrutura geral que baliza, também, a leitura do tema sob a ótica do contrato de seguro.
Conhecimento do risco: o uso de IA como dado relevante na subscrição.
A LCS elevou o questionário de avaliação de risco a elemento central da formação do contrato de seguro: o proponente é obrigado a responder com exatidão a tudo o que lhe for expressamente perguntado pela seguradora (art. 44), sob o dever de boa-fé objetiva que rege a declaração do risco (art. 13). A seguradora, por sua vez, perde a possibilidade de negar cobertura com base em fato que não constava do questionário.
Nesse desenho legal, o grau de exposição de um segurado – pessoa física ou jurídica – ao risco de erro por IA generativa passa a ser um dado potencialmente relevante para a subscrição de riscos de responsabilidade civil profissional, D&O e RC geral empresarial.
Perguntas objetivas sobre se e como sistemas de IA são utilizados na atividade segurada, com que grau de supervisão humana e quais mecanismos de verificação existem antes do uso da informação, tendem a compor esse questionário à medida que a exposição ao risco algorítmico se generaliza nas operações seguradas.
Regulação de sinistro: apuração técnica sob prazos rígidos.
A LCS disciplinou, pela primeira vez em nível legal, o procedimento de regulação e liquidação de sinistros (arts. 75 a 88). Cabe exclusivamente à seguradora conduzir essa apuração (art. 76), com prazo de 30 dias para se manifestar sobre a cobertura, contados da reclamação ou do aviso de sinistro, prorrogável até 120 dias em hipóteses de maior complexidade na apuração (art. 86, § 5º). A negativa de cobertura, quando ocorrer, precisa ser tecnicamente fundamentada, com indicação da cláusula aplicável e da relação de causalidade entre a causa alegada e o dano.
Um sinistro cuja causa alegada seja uma informação falsa gerada por IA tende a se enquadrar exatamente nessa hipótese de maior complexidade. A apuração exigirá do regulador identificar, com base técnica, se houve falha de verificação por parte de quem operou a ferramenta, defeito do sistema, ou funcionamento dentro dos parâmetros esperados da tecnologia – a mesma distinção que, como visto no tópico 1, ainda carece de critérios legais consolidados no Brasil e é hoje construída pela doutrina e pela jurisprudência caso a caso.
Cobertura de responsabilidade civil: onde o risco se materializa.
O nexo causal continua sendo o eixo da análise: a recusa de indenização só se sustenta havendo prova clara da relação entre a causa alegada e o sinistro. A discussão trazida pelos especialistas do Boletim AASP – sobre a previsibilidade da falha, a possibilidade de verificação humana e o grau de controle exercido por cada agente envolvido – converge com o que a regulação de sinistro, dentro da estrutura da LCS, terá que apurar em cada caso concreto envolvendo dano por alucinação algorítmica: profissional, empresa usuária ou fornecedor da tecnologia.
Caso o PL 2.338/2023 seja aprovado no modelo hoje em tramitação, o critério de distribuição do ônus da prova por grau de risco do sistema (responsabilidade objetiva para alto risco; presunção de culpa para os demais) tende a interagir diretamente com a apuração de cobertura em sinistros de RC e D&O ligados a uso de IA, complementando – sem substituir – a estrutura probatória já fixada pela LCS para a regulação de sinistro.
O alerta ao mercado
À medida que o uso de IA generativa se expande em atividades profissionais e corporativas, a responsabilidade civil por informações erradas geradas por esses sistemas deixa de ser tema hipotético e passa a integrar, de forma concreta, tanto a análise de risco na contratação quanto a apuração técnica na regulação de sinistros – dentro da moldura de prazos, boa-fé e fundamentação técnica que a Lei 15.040/2024 já impõe ao mercado segurador brasileiro, e sob um arcabouço geral de responsabilidade civil que, na ausência de lei específica, segue em construção pela doutrina, pela jurisprudência e pelo Marco Legal da IA ainda em tramitação.
Fontes consultadas
"Alucinação Algorítmica e a Responsabilidade Civil", Boletim AASP nº 3243 (2ª quinzena de agosto de 2026), com Antonio Marcos Gonçalves Abussafi, Roberta Pieroni Visconti e Tatiana Coutinho.
(20.08.2026)