Debate no IBRAM mostrou como qualidade dos dados pode afetar ativos minerais, enquanto avanço de data centers amplia conexão entre inteligência artificial, energia e matérias-primas

Duas minas podem apresentar reservas, capacidade produtiva e perspectivas econômicas semelhantes, mas chegar a uma negociação em condições diferentes se uma delas possuir dados mais estruturados, sistemas integrados e maior maturidade digital.

O exemplo foi apresentado durante uma oficina sobre inovação e inteligência artificial no Congresso Internacional de Direito Minerário 2026, realizado pelo IBRAM nos dias 15 e 16 de setembro, em Brasília. O debate mostrou como a IA começa a produzir uma transformação em duas direções na mineração: altera a forma de operar, fiscalizar e avaliar ativos ao mesmo tempo em que aumenta a demanda pela infraestrutura física e pelas matérias-primas necessárias à expansão da capacidade computacional.

Participaram da discussão Agostina Martinez, do escritório argentino Beccar Varela; Renato Opice Blum, do Opice Blum; e Tainá Aguiar Junquilho, do Senado Federal. A moderação foi conduzida por Bruno Feigelson, do Lima Feigelson Advogados e da Lawgic.

Qualidade dos dados começa a entrar na avaliação das minas

Agostina Martinez apresentou a transformação a partir de uma situação ligada a operações de fusões e aquisições.

Considerando duas minas de cobre com características geológicas semelhantes, uma operação com informações históricas organizadas, sistemas integrados e infraestrutura digital mais madura pode oferecer vantagens relevantes para um potencial comprador.

Bases estruturadas facilitam processos de due diligence, reduzem o tempo necessário para analisar documentos e permitem aplicar ferramentas de inteligência artificial sobre informações acumuladas ao longo da vida do empreendimento.

Nesse cenário, a maturidade digital passa a complementar fatores tradicionalmente considerados na avaliação de um ativo mineral, como reservas, produção, infraestrutura, custos e perspectivas econômicas.

A consequência é que a organização de dados geológicos, ambientais, jurídicos, regulatórios e operacionais deixa de representar apenas um projeto interno de eficiência. Essa estrutura também pode interferir na percepção de risco e na análise econômica de uma operação.

IA modifica due diligence e trabalho jurídico

A adoção dessas ferramentas também começa a alterar o trabalho de escritórios de advocacia e departamentos jurídicos ligados à mineração.

Segundo Martinez, processos de due diligence que tradicionalmente exigiam longos períodos de revisão manual já podem ter parte da análise documental automatizada.

Isso não elimina a participação dos advogados. O trabalho passa a incluir a verificação das informações identificadas pelos sistemas, a validação de resultados e a análise dos pontos que dependem de interpretação e julgamento jurídico.

Durante a oficina, Bruno Feigelson apresentou uma abordagem baseada na combinação entre ferramentas disponíveis no mercado, aplicações desenvolvidas internamente e treinamento contínuo das equipes.

A discussão apontou para um modelo em que a inteligência artificial auxilia tarefas repetitivas e de grande volume, enquanto processos de maior risco permanecem sujeitos a controles internos e supervisão profissional.

ANM amplia uso de dados e monitoramento remoto

O avanço tecnológico também alcançou o lado regulatório.

Durante o painel, Martinez chamou atenção para o uso crescente de dados, sistemas automatizados e imagens de satélite pelos órgãos fiscalizadores.

Em abril deste ano, a Agência Nacional de Mineração instituiu uma diretriz de Monitoramento Remoto da Fiscalização. A iniciativa incorpora inteligência geoespacial, análise de dados e sistemas automatizados para identificar irregularidades, gerar alertas e direcionar ações fiscalizatórias.

Para a mineração, essa transformação pode aumentar a capacidade do poder público de cruzar informações sobre operações e identificar situações que demandem fiscalização presencial.

Ao mesmo tempo, o uso de tecnologia em processos regulatórios abre discussões sobre transparência, critérios de decisão e supervisão humana, principalmente quando uma medida administrativa pode produzir efeitos econômicos relevantes sobre um empreendimento.

Governança acompanha expansão da inteligência artificial

Renato Opice Blum concentrou parte da discussão nos riscos associados à adoção de ferramentas sem estruturas adequadas de governança.

A avaliação apresentada foi de que a governança de inteligência artificial precisa funcionar como processo contínuo, e não como uma política criada uma única vez.

Modelos podem apresentar informações incorretas, processar dados inadequadamente ou produzir resultados cuja origem seja difícil de explicar. Em áreas como Direito Minerário, compliance, licenciamento ambiental e regulação, esses riscos podem adquirir maior relevância.

Segurança cibernética e proteção das informações também entraram na discussão.

A utilização de IA, portanto, exige não apenas ferramentas tecnológicas, mas regras internas sobre quais informações podem ser processadas, quem pode utilizar determinados sistemas, como os resultados serão verificados e quais decisões precisam permanecer sob responsabilidade humana.

Data centers aproximam IA e mineração

A relação entre inteligência artificial e mineração também ocorre fora das operações minerais.

Tainá Aguiar Junquilho destacou durante a oficina a estrutura física necessária para desenvolver e executar sistemas de IA.

Data centers dependem de servidores, semicondutores, sistemas de refrigeração, redes de transmissão e grande infraestrutura energética. Esses equipamentos, por sua vez, estão inseridos em cadeias produtivas que utilizam diferentes recursos minerais.

A expansão da capacidade computacional cria, portanto, uma conexão entre a corrida global pela inteligência artificial e as cadeias de minerais críticos e estratégicos.

Quanto maior a necessidade de processamento, maior também se torna a relevância de construir data centers, ampliar redes elétricas e garantir cadeias capazes de fornecer os materiais utilizados nessa infraestrutura.

Redata inclui treinamento e inferência de modelos de IA

Essa relação ganhou um novo componente regulatório durante a mesma semana do Congresso.

A Lei nº 15.504, sancionada em 15 de setembro de 2026, instituiu o Regime Especial de Tributação para Serviços de Datacenter (Redata). A legislação inclui expressamente entre os serviços abrangidos computação em nuvem, processamento de alto desempenho, treinamento e inferência de modelos de inteligência artificial.

O regime estabelece condições para projetos de instalação, modernização ou ampliação de serviços de data center no País. Entre as exigências previstas estão compromissos relacionados ao atendimento do mercado interno, sustentabilidade, energia e investimentos em pesquisa, desenvolvimento e inovação.

A medida reforça um dos pontos discutidos na oficina: ampliar a capacidade brasileira em inteligência artificial não depende apenas do desenvolvimento de software. Também exige infraestrutura computacional, energia e investimentos físicos.

Minerais críticos ganham nova política no Brasil

No dia seguinte, outra mudança regulatória aproximou ainda mais as duas agendas.

A Lei nº 15.506, de 16 de setembro, instituiu a Política Nacional de Minerais Críticos e Estratégicos (PNMCE) e criou o Conselho Nacional para Industrialização de Minerais Críticos e Estratégicos (CIMCE). A legislação prevê ações voltadas à pesquisa, lavra, beneficiamento, transformação e industrialização dessas cadeias.

O governo também publicou o Decreto nº 13.118, que regulamentou a estrutura do CIMCE e instituiu um grupo de assessoramento sobre minerais críticos e estratégicos.

Assim, duas agendas abordadas no Congresso receberam novos marcos praticamente ao mesmo tempo: infraestrutura digital e data centers, de um lado, e desenvolvimento das cadeias de minerais críticos e estratégicos, de outro.

A conexão coloca uma questão adicional para o Brasil. Além de fornecer matérias-primas, o País pode buscar ampliar sua presença em processamento mineral, infraestrutura computacional, pesquisa e outras etapas de maior valor agregado.

Marco geral de IA continua na Câmara

Enquanto políticas relacionadas à infraestrutura avançaram, o marco geral de inteligência artificial continua em discussão no Congresso Nacional.

O PL 2.338/2023 foi aprovado pelo Senado e remetido à Câmara dos Deputados em março de 2025. Na Câmara, a proposta tramita em regime de prioridade e recebeu novos projetos apensados ao longo de 2026.

Como a tramitação ainda não foi concluída, o desenho final das regras brasileiras para desenvolvimento, utilização e fiscalização de sistemas de inteligência artificial permanece sujeito a alterações.

Para a mineração, a futura legislação poderá ter efeitos sobre diferentes usos da tecnologia, desde processos corporativos e jurídicos até sistemas empregados em operações e atividades submetidas à regulação setorial.

Capacitação vira parte da gestão de risco

Apesar da evolução das ferramentas, os participantes da oficina convergiram sobre a necessidade de capacitação permanente.

A velocidade de desenvolvimento dos modelos exige que advogados, equipes técnicas e executivos aprendam não apenas a utilizar os sistemas, mas também a identificar limitações e validar seus resultados.

Na mineração, o desafio é ampliado pela combinação entre informações altamente técnicas, investimentos de longo prazo, exigências ambientais e intensa regulação.

O uso de inteligência artificial sobre dados inadequados ou pouco estruturados pode limitar os ganhos esperados e introduzir novos riscos. Por isso, organização das informações e qualificação das equipes aparecem como etapas anteriores à adoção em maior escala.

Dados passam a ocupar espaço ao lado da geologia

O exemplo das duas minas sintetiza uma das principais conclusões do debate.

A geologia continua sendo elemento central para definir o valor de qualquer ativo mineral. No entanto, dados organizados, integração entre sistemas e capacidade de transformar informações históricas em conhecimento começam a ganhar relevância nas análises operacionais e econômicas.

No sentido oposto, o crescimento da inteligência artificial depende de uma estrutura material composta por energia, data centers, equipamentos e cadeias minerais.

A relação funciona, portanto, nas duas direções: a mineração fornece parte da infraestrutura física que sustenta a inteligência artificial, enquanto a IA começa a modificar a maneira como minas são analisadas, operadas, fiscalizadas e negociadas.

Fonte: Congresso Internacional de Direito Minerário 2026 — IBRAM; Agência Nacional de Mineração; Presidência da República; Câmara dos Deputados; Senado Federal