A tributação de robôs, inteligência artificial e dados depende de uma questão anterior à criação de qualquer imposto: definir onde está o valor gerado pela economia digital. A contagem de máquinas, processamento ou tokens pode ser simples, mas não mostra necessariamente a renda, a riqueza ou a capacidade econômica envolvida.
A avaliação é de Caio Malpighi, advogado tributarista no Vieira Rezende Advogados, especialista em Direito Tributário pelo Instituto Brasileiro de Direito Tributário (IBDT), onde também é professor-assistente.
O problema da substituição do trabalho
A proposta de tributar robôs foi defendida por Bill Gates quase dez anos atrás. Com o avanço da inteligência artificial sobre tarefas intelectuais e físicas, ele passou a incluir na discussão o uso da AI e os tokens consumidos por modelos generativos para processar informações.
O ponto central está no tratamento diferente dado a trabalho e capital. Nos Estados Unidos e no Brasil, empresas que contratam trabalhadores recolhem tributos sobre a folha. Quando substituem pessoas por máquinas operadas por inteligência artificial, podem deixar de pagar esses encargos e, em muitos casos, deduzir rapidamente o investimento. Isso também pode reduzir a tributação sobre o lucro.
Estudos indicam que o desenho dos sistemas tributários frequentemente favorece o capital em relação ao trabalho e pode estimular um nível de automação superior ao economicamente eficiente. A automação pode elevar a produtividade, reduzir custos e criar novas atividades, mas também deslocar trabalhadores e diminuir a participação do trabalho na renda.
Por isso, a questão não é apenas criar um novo tributo, mas decidir se o sistema deve ser neutro diante da escolha entre pessoas e máquinas ou se a forma de tributar acaba influenciando essa substituição.
Limites de robôs, tokens e dados
Definir o que seria um robô para fins tributários já apresenta dificuldades. O mesmo número de tokens pode corresponder a usos muito diferentes: substituir um departamento ou auxiliar um médico na interpretação de um exame. Modelos que entregam utilidade semelhante também podem consumir volumes distintos de processamento.
A tributação dos dados acrescenta outros obstáculos. Informações são usadas em conjunto com softwares, know-how, algoritmos e outros ativos intangíveis. Um dado pouco valioso isoladamente pode adquirir grande importância quando combinado e processado em escala. Seu custo de obtenção não revela necessariamente a renda futura, e muitas vezes não existe mercado comparável.
Serviços aparentemente gratuitos também envolvem uma troca. O usuário recebe conteúdo ou acesso a uma ferramenta de AI, enquanto a plataforma obtém informações que pode agregar, processar e monetizar. Resta definir se o valor deve ser capturado no lucro da atividade, na renda consumida pelos usuários ou no patrimônio das grandes companhias.
Renda, consumo e patrimônio
Na tributação da renda, é difícil medir quanto do lucro decorre dos dados e atribuir esse resultado à jurisdição correta. Nem todo elemento de valor é reconhecido contabilmente como ativo intangível.
A tributação do consumo parece mais simples porque não exige calcular a contribuição de cada dado para o lucro. O objeto seria a transação com o consumidor. No Brasil, o IBS e a CBS foram concebidos com base ampla, capaz de alcançar operações com bens imateriais e serviços e, em determinadas situações, contraprestações que não sejam feitas em dinheiro.
Mesmo assim, surge uma dificuldade: quando o acesso a uma plataforma ou agente de AI é gratuito e o usuário fornece dados, qual é o valor da troca? Pode ser o serviço recebido, os dados entregues ou nenhum valor de mercado identificável, já que a informação só se torna útil depois de combinada com a tecnologia e a base de dados da plataforma.
No patrimônio, seria necessário definir o ativo tributável, quem o controla, onde está localizado e quanto vale em determinado momento. Essas perguntas são complexas até para intangíveis tradicionais e ficam ainda mais difíceis diante de dados reproduzíveis, não exclusivos e, em alguns casos, disponíveis em domínio público.
Adaptação sem sobrecarga
A criação do moderno imposto de renda das empresas ocorreu nos Estados Unidos, no início do século XX, em resposta à concentração de riqueza e poder por grandes corporations, como ferrovias, petrolíferas e siderúrgicas. As Big Techs provocam hoje discussões de tom semelhante.
Entre as alternativas estão tributar dados, processamento ou tokens; ampliar a tributação do consumo; rever a divisão dos lucros tributáveis entre países; e corrigir efeitos da automação e da inteligência artificial. A economia digital já é alcançada, em parte, pelos tributos existentes. Um novo imposto pode corrigir distorções, mas também elevar custos e, se houver repasse, aumentar a regressividade.
Para Caio Malpighi, o sistema tributário tende a se adaptar às novas formas de geração de riqueza. O desafio é fazer essa adaptação sem transformar a tributação em uma penalidade à inovação.
