Todo contrato de IA precisa de uma porta de saída

Em agosto, recebi um e-mail com prazo. A Manus, plataforma de agentes de IA em que eu tinha conta, dava 12 dias para salvar tudo o que havia sido feito ali desde dezembro. Depois disso, os dados seriam apagados.

Segundo a própria empresa, não houve vazamento nem incidente de segurança. A Meta tinha comprado a Manus, e a China mandou desfazer o negócio. Na separação, quem usava o serviço pagou a conta de uma decisão geopolítica.

Em setembro, veio outro aviso, dessa vez da Sakana AI. A partir de 28 de outubro, a mesma assinatura vai render menos uso. O preço não muda. Quem não concordar, cancela antes da renovação.

Dois fornecedores, dois motivos, a mesma lição. Quem é dono dos dados quando o contrato acaba? Quem garante que o serviço não para no meio do caminho?

Três riscos que não estão no modelo

Quando avaliamos uma ferramenta de IA, olhamos para o modelo: se acerta, se é rápido, se custa pouco. Os dois casos mostram riscos que nenhum teste de desempenho revela.

O primeiro é o dos dados. Prompts, configurações, históricos e resultados podem sumir ou ficar presos no formato do fornecedor. Ter uma cópia não basta: ela precisa funcionar em outro lugar.

O segundo é o das condições. Preço, franquia e termos de uso mudam por aviso. E, quanto mais caro for sair, menor o poder de negociar. A pesquisa sobre computação em nuvem descreve esse mecanismo há anos: os custos de troca permitem ao fornecedor cobrar mais, ao menos no curto prazo. A organização fica presa quando substituir o serviço custa mais do que os benefícios da mudança (Opara-Martins; Sahandi; Tian, 2017).

O terceiro é o da continuidade. O serviço pode parar por decisões que você não controla: falência, venda, mudança de estratégia ou, como no caso da Manus, geopolítica. E os termos padrão costumam proteger mais o fornecedor do que o cliente. Um estudo analisou termos de uso de serviços digitais em nove setores. Em sete deles, mais da metade dos contratos permitia ao fornecedor remover conteúdo a seu exclusivo critério (Lagioia et al., 2022).

Os pesquisadores de nuvem também apontam o caminho. O plano de saída começa na avaliação do fornecedor, antes da assinatura. E o contrato deve prever a titularidade dos dados, o prazo e o formato de devolução e testes regulares da transferência (Opara-Martins; Sahandi; Tian, 2017).

O setor público já escreveu a regra

Ninguém precisa inventar a porta de saída. No governo federal, a Instrução Normativa SGD/ME nº 94/2022, que rege as contratações de tecnologia, já trata o fim do contrato como etapa planejada.

O art. 35 exige que a transição e o encerramento garantam a continuidade do negócio, a entrega das versões finais e da documentação, a transferência de conhecimento e a revogação dos acessos. O art. 17 obriga o fornecedor a ceder à Administração os direitos sobre o que foi produzido no contrato, “incluindo a documentação, os modelos de dados e as bases de dados”. E o art. 11 manda que o estudo técnico preliminar considere, desde o início, “a ampliação ou substituição da solução implantada”.

A norma obriga os órgãos federais. Para municípios e empresas, é um modelo pronto de boa prática.

Com IA, a lista de entregas cresce. Uma pesquisa brasileira, apresentada no Congresso da Sociedade Brasileira de Computação de 2026, comparou quatro plataformas de agentes. O caso real: contratos de um órgão estadual de administração penitenciária. As soluções diferiam na forma de guardar o andamento de cada tarefa e na visibilidade da lógica de decisão. A mais simples de montar era também a menos auditável (Zukeram et al., 2026). Na hora de sair, portanto, não basta devolver documentos: registros e o ponto em que cada tarefa parou também precisam vir junto.

A LGPD fecha a conta

Quando uma organização entrega dados pessoais a um fornecedor de IA, em regra ele atua como operador: trata os dados segundo as instruções de quem contratou (LGPD, art. 39). A responsabilidade não sai da mesa do contratante.

Terminado o tratamento, os dados devem ser eliminados, salvo as exceções da lei (art. 16). E quem causa dano ao tratar dados em violação à lei responde por ele (art. 42). Uma saída mal planejada, com cópias esquecidas e acessos ativos, é passivo, não detalhe operacional.

Cinco cláusulas de saída

Não é desconfiança do fornecedor. É o mesmo cuidado que qualquer gestor tem ao contratar um serviço essencial.

1. Exportação de dados e artefatos. Dados, prompts, configurações e resultados saem em formato aberto, com prazo definido, a qualquer momento do contrato. E a extração é testada, não apenas prometida.
2. Aviso prévio e saída sem multa. Mudança unilateral de preço, franquia ou termos exige aviso mínimo e dá direito de rescindir sem penalidade. A Sakana deu 30 dias. O ideal é que esse prazo esteja no contrato, e não na boa vontade do fornecedor.
3. Transição assistida. Ao fim do contrato, o serviço segue por um período, com documentação e transferência de conhecimento.
4. Eliminação comprovada e revogação de acessos. O fornecedor apaga os dados, entrega declaração de eliminação e encerra acessos e integrações.
5. Arquitetura portátil. Uma camada técnica que permite trocar de modelo ou de fornecedor sem reescrever o sistema, com um teste de saída ao menos uma vez por ano.

Antes de assinar

A pergunta sobre IA costuma ser qual modelo usar. A pergunta que protege a organização é outra: como eu saio daqui, se precisar?

Contrato de IA bem feito já nasce com a porta de saída desenhada.

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Seus contratos de IA têm essa porta? Qual cláusula falta no seu?

Seguimos.

Referências

BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).

BRASIL. Ministério da Economia. Instrução Normativa SGD/ME nº 94, de 23 de dezembro de 2022. Dispõe sobre o processo de contratação de soluções de TIC.

LAGIOIA, F. et al. AI in Search of Unfairness in Consumer Contracts: The Terms of Service Landscape. Journal of Consumer Policy, v. 45, n. 3, 2022.

OPARA-MARTINS, J.; SAHANDI, R.; TIAN, F. A Holistic Decision Framework to Avoid Vendor Lock-in for Cloud SaaS Migration. Computer and Information Science, v. 10, n. 3, 2017.

ZUKERAM, R. et al. A Comparative Evaluation of AI Agent Orchestration Frameworks for Regulated Environments. In: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 46., 2026, Gramado. Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH).

Sobre o caso Manus: Canaltech, 12/08/2026.