O Arcabouço Federal de IA Foi Reescrevido Duas Vezes: O que sobreviveu e por que nunca foi a citação que importava

Este artigo tem finalidade educacional e não constitui aconselhamento jurídico, regulatório ou de política pública. Servidores públicos devem consultar a assessoria jurídica de seu órgão, a área de governança de IA e os órgãos de supervisão pertinentes.

Este texto dá continuidade ao guia de terça-feira, AI Collaboration in Government and Public Sector. Aquele material aborda a prática: como profissionais do governo verificam resultados de IA em trabalhos de política pública, licitações e serviços ao cidadão. Este vai além, ao terreno regulatório que mudou enquanto a prática permaneceu a mesma.

Toda Citação de 2024 Está Agora Errada

Se você aprendeu sobre governança federal de IA em 2024, tudo o que aprendeu a citar já foi revogado.

A Ordem Executiva 14110, sobre IA Segura, Confiável e de Confiança, foi revogada em 20 de janeiro de 2025. Seus dois memorandos de implementação, OMB M-24-10 e M-24-18, foram revogados e substituídos em 3 de abril de 2025. A ordem que os regia e ambos os documentos operacionais desapareceram em menos de quinze meses.

Isso importa além da mera formalidade. Um programa de conformidade estruturado a partir de números de seção de um memorando específico teve de ser reconstruído duas vezes. Já uma equipe que internalizou o comportamento de verificação subjacente precisou apenas atualizar a documentação, nada mais. Essa diferença é o argumento central deste texto.

O Histórico de Mudanças

Data	O que mudou
30/10/2023	EO 14110 é emitida. OMB M-24-10 e M-24-18 vêm em seguida, em 2024, como diretrizes de implementação
20/01/2025	EO 14110 é revogada. EO 14179 determina a revisão de M-24-10 e M-24-18
03/04/2025	OMB emite M-25-21 e M-25-22, que revogam e substituem M-24-10 e M-24-18
23/07/2025	EO 14319 estabelece princípios de IA imparcial para licitações federais
11/12/2025	OMB M-26-04 implementa a EO 14319. No mesmo dia, é emitida a EO de preempção das leis estaduais
03/04/2026	Prazo da M-25-21: órgãos devem ter documentado práticas mínimas de gestão de risco para IA de alto impacto
02/06/2026	EO 14409 estabelece um regime voluntário para modelos de fronteira

O Que Realmente Rege o Uso de IA por Órgãos Federais Hoje

A OMB M-25-21, "Acelerando o Uso Federal de IA por meio de Inovação, Governança e Confiança Pública" (3 de abril de 2025) revoga e substitui, em seus termos, a M-24-10. O enfoque passou a privilegiar a aceleração, o papel do Chief AI Officer foi reformulado para promover a adoção em conjunto com a governança, em vez de assumir uma postura de mera fiscalização, e os CAIOs ganharam autoridade para dispensar práticas mínimas em aplicações específicas, mediante determinação de risco por escrito, recertificada anualmente.

Mas observe o que sobreviveu. A M-25-21 unificou as antigas categorias de impacto sobre segurança e sobre direitos em uma única definição de "IA de alto impacto", impondo a ela sete práticas mínimas de gestão de risco: testes pré-implantação, avaliação de impacto documentada, monitoramento contínuo, treinamento dos operadores, supervisão humana com mecanismo de segurança, via de recurso para pessoas afetadas e canal de retorno público. A avaliação de impacto deve abranger a adequação dos dados e os impactos sobre direitos civis, contar com um revisor interno independente que não tenha participado do desenvolvimento, e trazer a assinatura de quem aceita o risco. O uso de alto impacto que não estiver em conformidade deve ser descontinuado. Os órgãos tinham até 3 de abril de 2026 para documentar a implementação.

A OMB M-25-22 (mesma data) revoga e substitui a M-24-18, tratando de sourcing competitivo, prevenção de aprisionamento a fornecedores (vendor lock-in) por meio de portabilidade de dados e acompanhamento de desempenho.

A EO 14319 e a OMB M-26-04 (11 de dezembro de 2025) sobrepõem obrigações de licitação. Órgãos que adquirem grandes modelos de linguagem devem exigir contratualmente os princípios de IA imparcial, além de documentação do fornecedor cobrindo fichas de modelo e de dados, proveniência dos dados de treinamento, políticas de uso aceitável e casos de uso inadequado divulgados. A conformidade é relevante para elegibilidade e pagamento, com autoridade explícita de rescisão. As políticas de licitação tiveram de ser atualizadas até 11 de março de 2026.

A EO de preempção das leis estaduais de dezembro de 2025 determina que o Departamento de Justiça (DOJ) opere uma Força-Tarefa de Litígio em IA para contestar leis estaduais de IA, e que o Departamento de Comércio identifique estatutos estaduais conflitantes, com elegibilidade a recursos de banda larga vinculada a isso. Exceções preservam a autoridade estadual sobre segurança infantil, infraestrutura de IA e licitações governamentais. Para um funcionário estadual ou municipal, a lei que rege o uso de IA em seu órgão pode estar sob contestação federal ativa justamente enquanto você tenta cumpri-la.

Os estados não desaceleraram. Dezesseis novos estatutos estaduais de IA foram promulgados nos oito meses seguintes à ordem de preempção. O Texas TRAIGA entrou em vigor em 1º de janeiro de 2026 com um porto seguro baseado no NIST AI RMF; o arcabouço de Utah vigora até o pôr do sol previsto para julho de 2027. Um profissional em um estado agora opera sob um conjunto de obrigações diferente do de um colega em outro estado, com a posição federal contestando ambos. O EveryAILaw acompanha o que está de fato em vigor.

A Citação Mudou. O Comportamento, Não.

Ao longo de uma ordem executiva revogada, dois memorandos revogados e uma mudança de governo, os deveres operacionais de quem usa a IA praticamente não se alteraram.

Releia essa lista de sete práticas e pergunte-se qual delas é nova. Testar antes da implantação. Documentar o que o sistema faz e com quais dados foi construído. Ter alguém que não o construiu revisando a avaliação. Assinar em nome próprio a aceitação do risco. Monitorar após a implantação. Treinar os operadores. Manter um humano no circuito, com autoridade para intervir. Dar às pessoas afetadas uma via de recurso.

Nada disso é novo. A M-24-10 não inventou a ideia de que você deveria checar o resultado antes que ele afetasse a elegibilidade de alguém a um benefício. Essas práticas sobreviveram à substituição do arcabouço porque nunca foram, de fato, produto do arcabouço em si.

Por Que Isso Deveria Mudar Onde Você Investe

A lição óbvia é escrever políticas que citem menos e descrevam mais. Isso é correto, mas superficial.

A lição mais profunda diz respeito a onde a capacidade realmente reside. Quando a diretriz é prescritiva, uma organização pode passar por uma auditoria sem que ninguém nela exerça julgamento: a regra especifica o que checar, e a conformidade é uma questão de segui-la. Quando a diretriz passa a privilegiar a aceleração, quando seu Chief AI Officer pode dispensar práticas mínimas para sua aplicação específica, e quando o que resta chega por meio de cláusulas contratuais e de uma preempção ainda não resolvida, nenhum documento diz a você o que verificar. Alguém precisa decidir.

Essa é uma capacidade comportamental, não documental. Ela não aparece em um organograma nem é estabelecida por um PDF de política. Ela se manifesta em saber se a pessoa que revisa um memorando redigido por IA percebe que a autoridade citada foi revogada há dezoito meses.

Essa é a premissa sobre a qual o PAICE (People + AI Collaboration Effectiveness) é construído: a de que a forma como uma pessoa trabalha com IA é um comportamento observável, e não uma declaração de conformidade com uma política. Sua dimensão Accountability carrega o peso mais alto exatamente pela razão que esse histórico ilustra. A pessoa que assina um resultado é responsável por ele, independentemente de qual arcabouço estava em vigor no momento da assinatura. A substituição de um arcabouço muda o que você cita. Não muda quem responde por isso.

A desregulamentação parece reduzir a exposição do indivíduo. É o contrário. Menos regras prescritivas no nível do órgão colocam mais peso sobre o comportamento de quem assina o resultado.

O Modo de Falha Que Isso Cria

Há uma armadilha específica nesse histórico, e vale a pena nomeá-la, porque a IA vai cair nela com toda a confiança.

A EO 14110 e a M-24-10 geraram um volume enorme de diretrizes, planos de implementação de órgãos, alertas de escritórios de advocacia para clientes e material de conferências enquanto estavam em vigor. Esse corpus está fortemente representado nos dados de treinamento dos modelos. A revogação é um evento único, e a revogação da M-24-10 é apenas uma frase dentro de um memorando. Há muito menos texto sustentando a correção do que sustentando o erro.

Pergunte a um assistente de IA de uso geral o que rege o uso de IA por órgãos federais, e há uma chance real de que ele descreva a EO 14110 e a M-24-10 como vigentes, com referências de seção corretamente formatadas. Nenhum dos dois instrumentos está em vigor.

O que torna isso perigoso é que a falha é sutil, não óbvia. Boa parte do conteúdo substantivo permaneceu, então um memorando redigido por IA que cite a M-24-10 vai descrever requisitos que, em sua maioria, ainda são reais, sob uma citação que está morta, usando um nome de categoria ("IA que afeta direitos") que não aparece mais no documento vigente. Um revisor que apenas verifica se o conteúdo "soa certo" vai aprová-lo. Um revisor que verifica se a autoridade citada ainda existe, não.

Um resultado pode ser substantivamente razoável, internamente consistente, bem-citado, e ainda assim estar apoiado em uma autoridade legal que foi revogada. Esse é o problema de verificação em sua forma mais concreta, e nenhuma quantidade de documentação de política o resolve. Só uma pessoa que verifica resolve.

Tornando "Isso Ainda Está em Vigor?" Uma Pergunta Barata

A verificação falha quando é cara. Se confirmar que uma ordem executiva ainda está em vigor exige ler um aviso do Federal Register e raciocinar sobre o que ela substituiu, a maioria das pessoas vai pular essa etapa e confiar na citação de aparência confiante.

Esse é o problema que o EveryAILaw existe para resolver, e é por isso que o construímos como dados estruturados, e não como artigos. Todo instrumento carrega um status explícito. Instrumentos revogados e substituídos não são silenciosamente apagados; a EO 14110 é registrada como revogada, com a data e o que a substituiu, de modo que a resposta a "isso ainda está vigente?" seja uma consulta, e não um projeto de pesquisa. A referência acompanha 63 regulamentos, 9 padrões e arcabouços, e 212 dispositivos em 43 jurisdições, além de um registro de exclusões que documenta quais leis foram avaliadas e deliberadamente deixadas de fora.

O esquema por trás disso é o mesmo argumento em outro registro. O ObligationFirst trata obrigações estáveis como âncoras e dispositivos específicos como os elementos que as implementam, em vez de tomar o estatuto como unidade primária. Organizando os dados dessa forma, o histórico deste texto se torna administrável em vez de caótico: os dispositivos são exatamente a camada que mudou constantemente, as obrigações são a camada que não mudou. Os testes pré-implantação não deixaram de ser exigidos porque o memorando que os exigia foi revogado.

As interfaces são gratuitas e não exigem autenticação, o que é relevante para o modo de falha descrito acima:

Links permanentes estáveis para citação, de modo que um memorando possa apontar para everyailaw.com/regulation/us-eo-14319/ em vez de uma paráfrase
Um JSON API estático em everyailaw.com/api/v1/, cobrindo regulamentos, dispositivos, obrigações, jurisdições, autoridades, padrões e evidências
Um feed recently_changed no endpoint em preparação, listando o que foi adicionado ou atualizado nos últimos 30 dias
Um servidor MCP com 14 ferramentas, para que o assistente que redige seu memorando possa consultar o corpus diretamente, em vez de recorrer à memória dos dados de treinamento

Esse último item é o contraponto direto. A razão pela qual um modelo cita a M-24-10 com confiança é que ele está respondendo com base em memória, na qual o instrumento revogado está sobrerrepresentado. Dê a ele uma ferramenta que consulte o status atual, e o modo de falha praticamente se fecha. Deixa de ser um problema de memória e passa a ser uma consulta.

O EveryAILaw Pro é a interface paga voltada a equipes que precisam de monitoramento de mudanças, em vez de consultas pontuais. Está em teste de mercado: a assinatura e a emissão de chaves já estão ativas, enquanto as ferramentas exclusivas do Pro — webhooks, perfis salvos, registro de auditoria e meta de nível de serviço — ainda estão sendo implementadas e não estão disponíveis para chamadas. A referência gratuita acima está completa e utilizável hoje, e o JSON API continua gratuito e sem exigência de autenticação, independentemente disso.

Nenhuma dessas ferramentas elimina o julgamento humano. Uma consulta diz a você que um instrumento foi revogado; não diz se a análise construída sobre ele ainda se sustenta. Essa continua sendo uma decisão do revisor. O que a ferramenta faz é eliminar a desculpa de que verificar era caro demais.

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ObligationFirst - O esquema centrado em obrigações: obrigações estáveis como âncoras, dispositivos como implementações
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