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Sanções administrativas e IA: o caso da ANTT
A discussão sobre inteligência artificial na Administração Pública costuma oscilar entre dois extremos. De um lado, há quem veja a tecnologia como solução quase automática para todos os gargalos do Estado. De outro, há quem a trate como ameaça inevitável às garantias individuais. O caso da fiscalização do piso mínimo de frete pela Agência Nacional de Transportes Terrestres (ANTT) mostra que nenhuma dessas posições é suficiente.
O problema não está em fiscalizar, tampouco em utilizar tecnologia. O Estado pode e deve aprimorar seus mecanismos de controle, especialmente em setores regulados. A dificuldade surge quando a busca por eficiência reduz exigências próprias do Direito Administrativo Sancionador, como a legalidade estrita, a especial necessidade de motivação, transparência, contraditório, ampla defesa e análise específica do caso concreto.
A fiscalização automática do piso mínimo de frete é um dos exemplos mais relevantes dessa nova etapa. A partir do cruzamento de dados constantes em documentos fiscais e operacionais, especialmente o MDF-e, a ANTT passou a identificar automaticamente supostas inconsistências no pagamento do frete. Não é apenas uma inovação operacional, mas uma mudança na forma como o Estado exerce o poder de punir.
A dificuldade na automatização
A Resolução ANTT 5.867/2020 revela que o cálculo do piso mínimo é mais complexo do que a comparação entre o valor declarado em um documento fiscal e uma tabela. A norma distingue tipos de carga, número de eixos, carga lotação, operações de alto desempenho, pedágio, retorno vazio, custos fixos e variáveis, além de itens que não integram o cálculo do piso.
A Nota Técnica 2025.001 do MDF-e alterou o layout e as regras de validação do documento, incluindo exigências relacionadas ao produto predominante, às informações de pagamento, ao CIOT e aos componentes do pagamento do contrato. Em termos práticos, o documento fiscal passou a carregar informações mais úteis à fiscalização regulatória.
Esse movimento pode ser compreensível do ponto de vista administrativo. O problema surge quando se confunde o preenchimento de campos com a reconstrução da realidade econômica da operação. Uma contratação de transporte não é apenas um conjunto de tags no MDF-e. Ela envolve peculiaridades comerciais, logísticas e jurídicas que nem sempre aparecem com clareza na estrutura formal do documento fiscal.
Fretes de retorno, operações fracionadas, subcontratações, carga lotação, cargas de grande volume ou valor, divergências no preenchimento, composições veiculares específicas e peculiaridades de rota podem alterar a interpretação da operação. Um sistema automático pode detectar uma divergência. Isso não significa que tenha compreendido uma infração.
É aqui que está o limite do modelo atual. Trata-se de uma automação eficiente para encontrar inconsistências, mas insuficiente para compreender contextos. Em direito administrativo sancionador, essa diferença é decisiva. O auto de infração não pode ser a simples consequência de uma equação. Ele precisa ser o resultado de uma imputação motivada, verificável e individualizada.
O Plano Anual de Fiscalização de 2026 da ANTT ajuda a compreender essa transformação. No transporte rodoviário de cargas, o documento prevê fiscalização do pagamento eletrônico de frete e da Política Nacional de Pisos Mínimos. Também define a fiscalização eletrônica como aquela realizada sem intervenção humana direta, por algoritmos predefinidos ou ferramentas de IA. Apesar disso, em teoria, cada autuação seria revisada com um servidor, que seria capaz de dar maior atenção às peculiaridades do caso concreto.
Haveria, então, um equilíbrio entre incremento da eficiência fiscalizatória e manutenção da qualidade da fiscalização. Os números, porém, revelam a dificuldade prática desse binômio. O mesmo plano prevê mais de 35 milhões de fiscalizações no transporte rodoviário de cargas em 2026.
De seu lado, a Coordenação de Fiscalização Eletrônica conta com 66 servidores. O dado não explica, isoladamente, como cada processo será conduzido, mas indica dificuldade material para que cada ocorrência seja examinada com a profundidade exigida de um ato sancionador.
A revisão humana não pode ser protocolar. Não basta que um sistema gere um alerta e que um servidor valide o resultado em lote, sem real possibilidade de compreender a operação, revisar os dados, discordar da conclusão ou determinar diligências. Se a intervenção humana se tornar apenas formal, ela não materializa o devido processo administrativo.
A tecnologia pode aumentar a capacidade fiscalizatória do Estado. Mas, se o processo administrativo não acompanhar esse aumento, a Administração autuará em escala industrial, enquanto o administrado continuará obrigado a se defender caso a caso, muitas vezes sem acesso claro ao caminho decisório que produziu a sanção.
O sistema pode ser fortalecido com IA?
A inteligência artificial pode ser uma evolução importante em relação ao modelo atual. Não para substituir servidores ou automatizar a lavratura de autos de infração, mas para qualificar a análise administrativa. A boa IA, nesse contexto, não é aquela que pune mais rápido, mas a que oferece subsídios para que os agentes fiscalizadores sejam mais produtivos e errem menos.
Modelos de detecção de anomalias poderiam identificar padrões reais de risco, separando erro documental isolado de condutas sistemáticas de subcontratação irregular ou subremuneração. Sistemas de NLP poderiam auxiliar na leitura de contratos, ordens de serviço, justificativas operacionais, observações fiscais e defesas administrativas, apontando elementos que recomendem análise humana mais aprofundada.
Ferramentas de classificação poderiam agrupar casos semelhantes, indicar autos com maior probabilidade de falso positivo e funcionar como filtro de qualidade. Antes da lavratura oficial, a tecnologia apontaria ao servidor quais informações precisam ser conferidas e quais peculiaridades podem afastar a conclusão inicial.
A IA também poderia ter função preventiva. Se determinada operação aparenta estar abaixo do piso mínimo, o sistema poderia alertar contratante e transportador antes da consolidação da irregularidade, permitindo correção de informações, complementação documental ou revisão do valor contratado.
Para que isso seja legítimo, alguns requisitos são indispensáveis. O primeiro é transparência. O administrado precisa compreender quais dados foram utilizados, de quais bases vieram, quais parâmetros foram aplicados e qual raciocínio levou à indicação de infração. A Administração não pode substituir a motivação do ato por uma referência genérica ao sistema.
O segundo é auditabilidade e explicabilidade. Todo ato sancionador apoiado em automação ou IA deve deixar rastros verificáveis. Deve ser possível reconstruir o caminho decisório, identificar a versão do modelo utilizado, conferir os dados de entrada, avaliar a regra de enquadramento e compreender a conclusão administrativa.
O terceiro é revisão humana real. Pelo menos no estágio atual de maturidade tecnológica e institucional, nenhum auto de infração deveria ser lavrado oficialmente sem que um servidor pudesse examinar o caso concreto, discordar do sistema, determinar diligências, corrigir dados e arquivar alertas indevidos. A intervenção humana deve ocorrer antes da sanção, não apenas no julgamento de defesa posterior.
O quarto é participação do setor regulado e controle permanente de qualidade. Transportadores, embarcadores, autônomos, cooperativas, seguradoras, operadores logísticos e especialistas em tecnologia precisam participar da construção dos critérios de fiscalização. A Agência também deve medir falsos positivos, falsos negativos, autos cancelados, padrões de erro e impactos econômicos do modelo.
Tecnologia a serviço do devido processo administrativo
A ANTT talvez esteja diante de uma oportunidade institucional relevante. A fiscalização do piso mínimo de frete pode se tornar um laboratório de modernização regulatória no Brasil. Isso exige reconhecer que o modelo atual ainda não satisfaz parâmetros adequados de devido processo legal quando transforma cruzamentos automáticos de dados em sanções administrativas em massa.
Não se deve defender uma Administração analógica, incapaz de utilizar os dados que possui. A inteligência artificial pode tornar a fiscalização mais justa, precisa e preventiva. Pode separar erro de fraude, inconsistência formal de infração material, caso simples de situação complexa, permitindo que servidores concentrem sua energia nos processos que realmente exigem juízo humano qualificado.
Porém, a IA só cumprirá esse papel se for implementada com transparência, governança e responsabilidade. Se for usada apenas para aumentar a velocidade da punição, repetirá e ampliará os problemas do modelo atual. O futuro do Direito Administrativo Sancionador não pode ser uma máquina que multa mais rápido. Precisa ser um Estado que fiscaliza melhor.
