Empresas podem obter incentivos fiscais com seus investimentos em IA

Entre 60% e 80% do valor do investimento realizado em inteligência artificial pode ser excluído do lucro na apuração do IRPJ e da CSLL. (Foto: Freepik)

Quase dois bilhões de reais serão gastos pelas instituições financeiras neste ano em projetos relacionados com IA, analytics e Big Data, de acordo com estudo realizado pela Febraban (Federação Brasileira de Bancos). “Parte desse investimento pode ser aproveitado para obtenção de incentivos fiscais no âmbito da Lei do Bem. Entre 60% e 80% do valor pode eventualmente ser excluído do lucro na apuração do IRPJ e da CSLL. Muitas empresas ainda não se deram conta disso”, destacou Nelita Donatti, sócia de tributos da EY Brasil, em painel realizado na Febraban Tech. Essa legislação, de número 11.196/2005, estabelece incentivos fiscais para empresas que operam em regime de lucro real e que investem em atividades de pesquisa e desenvolvimento em inovação tecnológica realizadas no país. Esses incentivos permitem que as empresas deduzam parte do investimento em PD&I (pesquisa, desenvolvimento e inovação) do IRPJ (Imposto de Renda da Pessoa Jurídica) e da CSLL (Contribuição Social sobre o Lucro Líquido).

Ainda segundo a Lei do Bem, para fins do incentivo fiscal em PD&I, inovação tecnológica é a concepção de novo produto ou processo de fabricação, bem como agregação de novas funcionalidades ou características ao produto ou processo que implique melhorias incrementais e efetivo ganho de qualidade ou produtividade, resultando em maior competitividade no mercado.

“Não precisa necessariamente ser algo inovador para o mercado, bastando que seja para a empresa”, observou a executiva. “O primeiro passo é desafiar cada uma das áreas a avaliar o quanto desse investimento em IA pode ser aproveitado nesse contexto do incentivo fiscal. Muitas vezes, o TI já tem mapeado ou identificado dados diversos como ganho de produtividade ou de mudança de processo gerado pela IA, mas não sabe que essas informações podem gerar esse impacto fiscal positivo para a organização”, completou.

A IA pode ser enquadrada em PD&I de três formas. A primeira em pesquisa básica dirigida, que abrange a obtenção de conhecimentos relacionados à compreensão de novos fenômenos, com o objetivo de desenvolver produtos, processos ou sistemas inovadores. Também é possível enquadrá-la no desenvolvimento experimental, que se refere a trabalhos sistemáticos baseados em conhecimentos pré-existentes, a fim de comprovar a viabilidade técnica de novos produtos, processos, sistemas e serviços, além de aperfeiçoar os já existentes. Por fim, em pesquisa aplicada, a IA pode ser citada pelas empresas como forma de adquirir novos conhecimentos, visando ao desenvolvimento ou aprimoramento de produtos, processos e sistemas.

Governança para aproveitar o potencial dos incentivos

“Há naturalmente uma discussão sobre a efetividade desses investimentos, o que será levado em conta na análise realizada pelo Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação, que disponibiliza e faz a análise dos formulários enviados pelas empresas para obtenção dos incentivos regulamentados pela Lei do Bem”, disse Nelita.

Por isso, é importante que a empresa já conte com uma governança voltada para isso, sabendo ao certo as atividades que estão sendo desenvolvidas, os recursos usados nelas, incluindo o desafio que está sendo superado. “Muita coisa pode ser incentivada. Há empresas com laboratórios de pesquisa em IA, o que, além da dedicação dos profissionais, exige a compra de equipamentos específicos. Essas horas remuneradas dos pesquisadores e a aquisição do material necessário também podem ser incentivadas”, completou.

Dois casos práticos mencionados pela executiva elucidam como enquadrar a IA na Lei do Bem. O primeiro diz respeito ao uso da IA em plataformas de investimento personalizadas. O desafio dessa utilização está na personalização do setor financeiro para atender a demandas específicas dos investidores por meio da implementação de plataformas customizáveis com tecnologia avançada. Os resultados que podem ser apresentados são economia de recursos e aumento do engajamento dos clientes e da eficiência das equipes.

Já o segundo ocorre com a utilização da IA para cobranças eficientes de obrigações financeiras em aberto. Nesse caso, o desafio está na necessidade de modernizar os processos de cobrança e de aumentar a capacidade de processamento por meio de um sistema para processar milhões de contratos, o que inclui um aplicativo de renegociação do débito. Os resultados são economia de recursos e recuperação de milhões em atrasos, melhorando a saúde financeira da organização.