Regulação de IA em Saneamento e Recursos Hídricos

A inteligência artificial já transforma a gestão de saneamento e recursos hídricos no Brasil, mas a ausência de um marco regulatório específico cria riscos jurídicos relevantes para concessionárias, municípios e usuários.

O avanço da inteligência artificial no setor de saneamento básico

Quando analisamos o cenário atual do saneamento básico brasileiro, percebemos que a inteligência artificial deixou de ser uma promessa distante para se tornar uma ferramenta operacional concreta. Sistemas algorítmicos já auxiliam na detecção de vazamentos em redes de distribuição de água, no monitoramento da qualidade de efluentes tratados, na previsão de demanda hídrica e na otimização de processos em estações de tratamento. Concessionárias públicas e privadas investem em plataformas que utilizam aprendizado de máquina para reduzir perdas, antecipar falhas em infraestrutura e melhorar a eficiência energética das operações.

O Marco Legal do Saneamento Básico (Lei nº 14.026/2020) estabeleceu metas ambiciosas de universalização dos serviços até 2033, exigindo que 99% da população tenha acesso à água tratada e 90% à coleta e tratamento de esgoto. Para atingir esses objetivos dentro do prazo, as concessionárias recorrem cada vez mais a soluções tecnológicas automatizadas. Sensores inteligentes espalhados por redes de distribuição geram volumes massivos de dados que alimentam algoritmos de predição, permitindo intervenções preventivas em vez de meramente corretivas.

Entretanto, verificamos que essa incorporação tecnológica ocorre em um vácuo regulatório preocupante. Não existem normas específicas que disciplinem como algoritmos devem ser utilizados na gestão de recursos hídricos, quais parâmetros de transparência devem ser observados ou como garantir que decisões automatizadas não prejudiquem populações vulneráveis. A Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA) ainda não publicou diretrizes técnicas sobre o uso de IA no setor, e as agências reguladoras estaduais tampouco avançaram nessa matéria de forma significativa.

Quadro normativo aplicável e lacunas regulatórias

Na ausência de legislação setorial específica, a regulação da IA em saneamento e recursos hídricos depende de um mosaico normativo composto por diferentes instrumentos. O Marco Legal da IA no Brasil (Lei nº 2.338/2023, em tramitação e suas versões subsequentes) busca estabelecer princípios gerais para o uso de sistemas de inteligência artificial, incluindo transparência, explicabilidade e responsabilização. Contudo, suas disposições são genéricas e não contemplam as particularidades do setor de infraestrutura hídrica.

A Lei Geral de Proteção de Dados (Lei nº 13.709/2018) incide quando algoritmos processam dados pessoais de usuários dos serviços de saneamento, como informações de consumo residencial, dados cadastrais e padrões de utilização. O direito à revisão de decisões automatizadas, previsto no artigo 20 da LGPD, aplica-se quando um sistema de IA determina, por exemplo, o corte de fornecimento de água com base em análise algorítmica de inadimplência. Nessas situações, o titular dos dados pode solicitar explicações sobre os critérios utilizados e contestar a decisão.

A Política Nacional de Recursos Hídricos (Lei nº 9.433/1997) estabelece que a água é um bem de domínio público, dotado de valor econômico, e que a gestão dos recursos hídricos deve ser descentralizada e contar com a participação do poder público, dos usuários e das comunidades. Quando algoritmos passam a influenciar decisões sobre outorga de direito de uso, alocação de recursos em períodos de escassez ou priorização de abastecimento, surgem questões fundamentais sobre como conciliar a automação com os princípios de participação social e gestão democrática previstos nessa legislação.

Identificamos também a relevância do Código de Defesa do Consumidor (Lei nº 8.078/1990), aplicável às relações entre concessionárias e usuários dos serviços. Decisões automatizadas que afetem a prestação do serviço (como alterações na pressão de abastecimento, racionamento algorítmico ou cobrança baseada em estimativas de consumo geradas por IA) devem respeitar os direitos à informação adequada, à transparência e à proteção contra práticas abusivas.

Riscos da ausência de regulação específica

A falta de normas setoriais claras gera insegurança jurídica em múltiplas dimensões. Para as concessionárias, não há certeza sobre quais padrões de transparência e auditabilidade devem ser adotados ao implementar sistemas de IA em suas operações. Para os reguladores, inexistem métricas e metodologias padronizadas para avaliar se o uso de algoritmos atende aos requisitos de qualidade e continuidade dos serviços. Para os usuários, a opacidade dos sistemas automatizados dificulta o exercício de seus direitos, especialmente quando decisões algorítmicas afetam diretamente o acesso à água, bem essencial à vida e à dignidade humana.

A regulação da inteligência artificial no setor de saneamento não é apenas uma questão tecnológica, é uma exigência do direito fundamental ao acesso à água e ao meio ambiente equilibrado.

Desafios específicos na gestão algorítmica de recursos hídricos

Quando examinamos os casos concretos de aplicação de IA em recursos hídricos, verificamos que os desafios regulatórios assumem contornos próprios que exigem atenção especializada. Um dos pontos mais sensíveis é o uso de algoritmos na alocação de água em situações de escassez. Em períodos de crise hídrica, sistemas de IA podem ser utilizados para determinar quais áreas receberão abastecimento prioritário, qual o volume disponível para cada setor (residencial, industrial, agrícola) e como distribuir os recursos de forma otimizada. Essas decisões, quando delegadas a algoritmos, carregam implicações éticas e jurídicas profundas.

A priorização algorítmica pode reproduzir ou amplificar desigualdades históricas no acesso ao saneamento. Se um sistema de IA é treinado com dados que refletem padrões de investimento desiguais (regiões periféricas historicamente subatendidas, por exemplo), suas recomendações podem perpetuar essa distribuição injusta, direcionando recursos preferencialmente para áreas com melhor infraestrutura e maior retorno econômico. Esse fenômeno, conhecido como viés algorítmico, exige mecanismos regulatórios de auditoria e correção que ainda não foram desenvolvidos para o setor.

Outro desafio relevante diz respeito ao monitoramento ambiental automatizado. Algoritmos de IA são utilizados para analisar dados de qualidade da água em tempo real, detectar eventos de contaminação e acionar protocolos de resposta. Quando um sistema automatizado falha em identificar um episódio de poluição (falso negativo) ou gera alertas desnecessários que interrompem o abastecimento (falso positivo), surgem questões complexas sobre responsabilidade civil. Quem responde pelo dano: a concessionária que operava o sistema, o desenvolvedor do algoritmo, o integrador tecnológico ou o órgão regulador que aprovou seu uso?

Governança de dados no setor hídrico

Os sistemas de IA no saneamento dependem de grandes volumes de dados para funcionar adequadamente. Isso inclui dados hidrológicos (vazões, níveis de reservatórios, precipitação), dados de infraestrutura (estado das redes, histórico de manutenção), dados de consumo (padrões de uso residencial e industrial) e dados ambientais (qualidade da água, indicadores de poluição). A governança desses dados, incluindo questões de propriedade, compartilhamento, qualidade e segurança, constitui um pilar fundamental para qualquer framework regulatório.

Observamos que muitos desses dados são gerados por infraestruturas públicas concedidas à iniciativa privada. A definição sobre quem detém a titularidade dessas informações, como elas podem ser utilizadas por algoritmos proprietários e quais obrigações de compartilhamento existem com o poder concedente e com a sociedade é essencial para evitar a concentração informacional que pode comprometer a capacidade regulatória do Estado e a participação social na gestão dos recursos.

Caminhos para uma regulação adequada

Diante desse cenário, entendemos que a construção de um framework regulatório para IA em saneamento e recursos hídricos deve observar alguns princípios fundamentais. Em primeiro lugar, a proporcionalidade: a intensidade da regulação deve ser proporcional ao risco que cada aplicação representa. Algoritmos utilizados para otimização energética de estações de bombeamento apresentam riscos diferentes daqueles que determinam o corte de fornecimento de água a consumidores inadimplentes ou a alocação de recursos em crises hídricas.

Em segundo lugar, a transparência algorítmica adaptada ao setor. Concessionárias que utilizam IA em decisões que afetam diretamente os usuários devem ser obrigadas a documentar os critérios utilizados pelos algoritmos, disponibilizar explicações compreensíveis sobre como as decisões são tomadas e garantir mecanismos efetivos de contestação. As agências reguladoras, por sua vez, precisam desenvolver capacidade técnica para auditar esses sistemas, o que demanda investimento em formação de pessoal e desenvolvimento de ferramentas de fiscalização adequadas.

A participação social na governança algorítmica é outro elemento indispensável. Os comitês de bacia hidrográfica, previstos na Política Nacional de Recursos Hídricos como instâncias de gestão participativa, devem ser incluídos nos processos de decisão sobre implementação de sistemas de IA que afetem a gestão dos recursos em suas respectivas bacias. A automação não pode servir de pretexto para reduzir a participação democrática na gestão da água.

Por fim, consideramos essencial que os contratos de concessão e os marcos regulatórios incluam cláusulas específicas sobre o uso de IA. Essas cláusulas devem prever obrigações de transparência, requisitos de auditabilidade, mecanismos de responsabilização em caso de falhas algorítmicas e garantias de que a automação não comprometerá a universalização e a qualidade dos serviços. A ANA e as agências reguladoras estaduais têm papel central na elaboração dessas diretrizes, que devem ser construídas em diálogo com os diversos atores do setor.

Responsabilidade civil e accountability algorítmica

Um aspecto que merece atenção especial é a definição de responsabilidade quando sistemas de IA causam danos no contexto dos serviços de saneamento. O ordenamento jurídico brasileiro já dispõe de instrumentos relevantes: a responsabilidade objetiva do fornecedor de serviços (Código de Defesa do Consumidor), a responsabilidade ambiental (Lei nº 6.938/1981) e a responsabilidade civil do Estado e de concessionárias de serviços públicos (artigo 37, § 6º, da Constituição Federal).

Contudo, a cadeia de desenvolvimento e operação de sistemas de IA envolve múltiplos agentes (desenvolvedores, integradores, operadores, reguladores), o que pode dificultar a identificação do responsável em caso de dano. Entendemos que a responsabilidade objetiva da concessionária perante o usuário deve ser preservada independentemente do uso de IA, cabendo à concessionária o direito de regresso contra o fornecedor da tecnologia quando o defeito algorítmico for a causa do dano.

A criação de mecanismos de registro e rastreabilidade das decisões algorítmicas (logs de auditoria) é fundamental para viabilizar a apuração de responsabilidades. Esses registros devem ser mantidos por prazo compatível com os prazos prescricionais aplicáveis e estar disponíveis para fiscalização pelas agências reguladoras e pelo Ministério Público quando necessário.

As informações deste artigo são de caráter informativo e não substituem consulta jurídica individualizada.

As informações deste artigo são de caráter informativo e não substituem consulta jurídica individualizada.