A Lei do Bem (Lei nº 11.196/2005) é o principal incentivo fiscal federal para empresas no regime de Lucro Real que realizam pesquisa tecnológica e desenvolvimento de inovação tecnológica. O uso do benefício é automático, desde que atendidos os requisitos legais, contábeis e técnicos, incluindo a obrigação anual de prestação de informações ao MCTI.
Quando o tema envolve software, dados e inteligência artificial, o desafio central costuma estar menos na existência de atividades tecnológicas e mais na caracterização objetiva do que, de fato, pode ser considerado inovação tecnológica para fins da Lei do Bem.
Em produtos digitais, o ciclo de desenvolvimento frequentemente combina evolução contínua, manutenção e melhorias incrementais com esforços experimentais genuínos. Separar esses elementos, e documentá-los de forma consistente, é o principal ponto de atenção para reduzir risco regulatório.
O que a Lei do Bem considera inovação tecnológica
A regulamentação da Lei do Bem define inovação tecnológica como a concepção de novo produto ou processo, ou a agregação de novas funcionalidades ou características que resultem em melhorias incrementais e em ganho efetivo de qualidade ou produtividade, com impacto na competitividade.
O conceito de pesquisa tecnológica e desenvolvimento experimental envolve trabalho sistemático, baseado em conhecimento existente, voltado à demonstração de viabilidade técnica ou ao aperfeiçoamento mensurável de soluções já conhecidas.
Em software, dados e IA, isso significa que o enquadramento depende menos do rótulo da tecnologia utilizada e mais da natureza do esforço técnico envolvido, especialmente da existência de incerteza técnica, hipóteses concorrentes, testes e validações.
Em quais áreas a Embrapii atua
Os projetos apoiados pela Embrapii se concentram principalmente em áreas como manufatura avançada, tecnologias da informação e comunicação, saúde, energia, biotecnologia e agronegócio, refletindo demandas industriais com maior intensidade tecnológica e potencial de aplicação prática.
Essa diversidade permite que empresas de diferentes setores encontrem Unidades com competências alinhadas aos seus desafios específicos.
Por que software, dados e IA geram mais dúvidas no enquadramento
Fronteira entre engenharia rotineira e desenvolvimento experimental
Atividades como correções, atualizações de versão, refatorações, integrações padrão, ajustes de performance e mudanças de interface tendem a ser classificadas como engenharia de produto e sustentação.
Já esforços que se aproximam de P&D costumam envolver problemas técnicos sem solução evidente no início, exigindo experimentação estruturada e avaliação de alternativas.
“Novo para a empresa” não equivale a inovação tecnológica
A adoção interna de tecnologias amplamente conhecidas, mesmo que inéditas para a organização, não caracteriza automaticamente inovação tecnológica. A legislação exige ganho técnico demonstrável, e não apenas novidade organizacional ou mercadológica.
IA aplicada nem sempre é P&D
Projetos de inteligência artificial frequentemente se concentram na aplicação de algoritmos conhecidos, no treinamento com dados próprios e no ajuste de parâmetros. Esses esforços podem ser relevantes para o negócio, mas só tendem a se sustentar como P&D quando existe um desafio técnico não trivial, como restrições severas de custo e latência, problemas de qualidade de dados, requisitos específicos de robustez, explicabilidade ou integração crítica a sistemas produtivos.
Resultados não lineares e dependentes de dados
Em IA e analytics, os resultados são probabilísticos e sensíveis ao contexto dos dados. Por isso, a demonstração de ganho efetivo depende de métricas claras, comparação com baseline e evidências de que o desempenho alcançado não era previsível a priori.
O que costuma gerar questionamentos na análise dos projetos
Na prática, alguns pontos aparecem de forma recorrente como fonte de dúvida ou glosa:
- descrições genéricas, focadas em funcionalidades e não no problema tecnológico,
- ausência de incerteza técnica explícita,
- falta de método, hipóteses ou alternativas avaliadas,
- confusão entre desafio tecnológico e objetivo de mercado,
- inexistência de datas claras de início, evolução e conclusão das atividades,
- uso excessivo de termos amplos sem detalhamento técnico.
Esses fatores costumam fragilizar o enquadramento mesmo quando houve esforço técnico relevante.
Critérios práticos para caracterizar P&D em software e IA
Alguns elementos, quando presentes e bem registrados, tornam o enquadramento mais consistente:
- definição clara da incerteza técnica enfrentada,
- descrição das hipóteses e das abordagens alternativas consideradas,
- execução sistemática, com planejamento e registro das etapas,
- experimentação, protótipos, provas de conceito ou testes controlados,
- métricas objetivas de desempenho e comparação com baseline,
- evidência de ganho mensurável, como melhoria de qualidade, produtividade, confiabilidade ou custo.
Projeto como unidade básica e vínculo dos dispêndios
Além do mérito técnico, um ponto crítico está na forma como os projetos são organizados e contabilizados. O enquadramento tende a ser mais defensável quando cada projeto de P&D é tratado como unidade básica, com controle analítico de custos e despesas associado a ele.
Inconsistências entre o que é descrito tecnicamente e os dispêndios declarados, especialmente em recursos humanos e serviços de terceiros, são uma das principais fontes de risco na aplicação da Lei do Bem.
Documentação técnica: onde o risco mais se materializa
Em software, dados e IA, o problema raramente é a inexistência de P&D, mas sim a ausência de evidências estruturadas. Um padrão mínimo de documentação costuma incluir:
- descrição do problema técnico e do baseline,
- registro dos experimentos realizados e seus resultados,
- versionamento de código, modelos e conjuntos de dados,
- critérios de aceitação e trade-offs técnicos considerados,
- indicação clara do que foi desenvolvido em cada exercício fiscal.
Quando a documentação faz parte do próprio processo de desenvolvimento, o enquadramento deixa de depender de narrativas genéricas e passa a ser sustentado por fatos técnicos verificáveis.
O número de empresas que utilizam a Lei do Bem e o volume de investimentos reportados têm crescido nos últimos anos, o que aumenta a necessidade de padronização interna e de maior rigor na caracterização dos projetos. Para organizações com portfólios extensos de software, dados e IA, isso reforça a importância de governança técnica e fiscal desde a concepção dos projetos.
A aplicação da Lei do Bem a software, dados e inteligência artificial é viável, mas exige disciplina na separação entre rotina de engenharia e desenvolvimento experimental. O ponto central está em demonstrar, com métricas e evidências técnicas, a existência de incerteza, experimentação e ganho efetivo. Empresas que estruturam projetos, controles e documentação desde o início reduzem significativamente o risco regulatório e aumentam a previsibilidade no uso do incentivo.
