A inteligência artificial na área tributária precisa separar interpretação, cálculo e revisão para produzir resultados verificáveis. Essa foi a orientação de Guilherme Braidotti Filgueiras, sócio da LacLaw, no Tax Summit - Roadshow, realizado em 27 de outubro, no Prodigy Santos Dumont, no Rio de Janeiro. Para o palestrante, chegar a um número não basta: é necessário demonstrar quais documentos, períodos e regras sustentam a apuração.
Na palestra sobre a anatomia de um agente tributário, no palco Tax Innovation, Filgueiras apresentou uma organização do trabalho em etapas especializadas. A proposta é substituir o pedido genérico a um chatbot por um processo no qual cada entrega possa ser conferida antes de alimentar a seguinte.
O risco de aceitar uma resposta sem conferir a origem
Filgueiras relatou que uma empresa de capital aberto escriturou R$ 30 milhões com base em jurisprudência inventada pelo GPT. Segundo ele, o problema foi corrigido antes da divulgação do resultado. O caso foi apresentado como relato do palestrante, sem identificação da companhia ou documentação para verificação independente.
O alerta encontra contexto no IMTT — Índice de Maturidade Tecnológica em Tax, da Confeb, de 2026: entre as empresas representadas pelos 190 respondentes, 93% não tinham governança oficial de IA e 53% não possuíam aplicações de IA em uso recorrente. Os números ajudam a dimensionar a distância entre experimentar a tecnologia e incorporá-la a processos controlados.
Quem interpreta não deve fazer a conta sozinho
Na arquitetura defendida por Filgueiras, o agente recebe instruções específicas e pode executar tarefas, em vez de apenas responder a perguntas. Mas o modelo de linguagem não deve assumir diretamente a quantificação tributária.
Segundo ele, os cálculos precisam ser executados por programas ou calculadoras. Em seu exemplo, um programa em Python criado com auxílio de IA extrai os números das EFDs; não é o modelo de linguagem que realiza essa extração diretamente.
A divisão proposta reúne quatro cuidados:
- Especialização: separar interpretação da tese, definição do método, extração de dados e revisão.
- Cálculo determinístico: executar as contas por código, com regras explícitas.
- Fontes identificáveis: restringir consultas a bases selecionadas, observando vigência e versões.
- Validação em camadas: conferir resultados intermediários e manter aprovação humana.
Essa distinção também orienta os testes do motor tributário antes de uma atualização: o resultado precisa ser comparado com critérios definidos, não aceito apenas porque o sistema o produziu.
EFD e créditos exigem contexto, não apenas arquivos
Filgueiras propôs usar agentes para validar conceitualmente a EFD Contribuições antes de submetê-la ao PVA da Receita Federal. Para retificações, recomendou uma base com o leiaute aplicável ao período, considerando as atualizações do manual.
Na revisão de créditos de PIS e Cofins, afirmou que o agente precisa conhecer a empresa, a função do insumo, o momento da aquisição e o tratamento normativo. O exemplo mostra por que enviar um arquivo e pedir o valor final não substitui a definição prévia do método.
Segundo o palestrante, seu sistema também reconstrói a escrituração e compara o resultado com o original. Quando encontra divergências, interrompe o fluxo para investigar se a falha está na escrituração ou no próprio sistema. A lógica se aproxima do cuidado de conciliar ERP e EFD antes de ajustar diferenças fiscais.
Revisores independentes não retiram a responsabilidade humana
Filgueiras descreveu agentes adversariais encarregados de contestar o trabalho anterior sem acesso à conversa que o originou. O objetivo, segundo ele, é preservar uma revisão cética, seguindo a lógica de que quem executa não deve ser o único a conferir.
É uma aplicação da separação entre execução e revisão das mudanças fiscais. Para a equipe tributária, a implicação é exigir memória de cálculo, origem dos dados e registro das validações antes de aprovar a entrega. Mesmo com vários agentes, ressaltou Filgueiras, a responsabilidade pela EFD permanece com quem a assina e transmite.
Este conteúdo foi produzido com apoio de inteligência artificial e revisado pela equipe editorial da Live University.
