1 Introdução
O cliente chega ao escritório com uma pergunta simples e uma resposta que ninguém lhe dá. O banco negou o financiamento, a seguradora triplicou o prêmio, a empresa o descartou no primeiro filtro de currículos. Em nenhum dos três casos houve uma pessoa que olhasse para ele. Houve um sistema, uma nota e um "não".
A Lei 13.709/2018, a LGPD, quis responder a esse cenário com o art. 20, que assegura ao titular o direito de solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado e de obter informações claras sobre os critérios e procedimentos utilizados. A promessa é boa. A prática, nem tanto. Bancos, seguradoras e empregadores costumam opor o segredo comercial e industrial, ressalva que o próprio dispositivo admite, e o titular sai com uma frase genérica sobre "políticas internas de risco".
Este texto defende uma tese direta: o segredo comercial protege o código e os pesos do modelo, mas não protege a razão da decisão. Quem decide sobre a vida de alguém com base nos dados dessa pessoa deve dizer, em linguagem compreensível, quais fatores pesaram, em que sentido e o que poderia ter mudado o resultado. A partir disso, proponho critérios para aferir a suficiência da explicação e um roteiro de atuação para o advogado.
2 O art. 20 da LGPD: texto, veto e o que sobrou
Na redação original, o caput do art. 20 garantia ao titular o direito de solicitar a revisão, "por pessoa natural", de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetassem seus interesses, inclusive as destinadas a definir perfil pessoal, profissional, de consumo e de crédito ou aspectos de sua personalidade. A Medida Provisória 869/2018 suprimiu a referência à pessoa natural. Na conversão, a Lei 13.853/2019 chegou a reintroduzir a exigência em um novo § 3º ("a revisão de que trata o caput deste artigo deverá ser realizada por pessoa natural"), vetado pelo Presidente da República na Mensagem nº 288, de 8 de julho de 2019. As razões do veto afirmam que a revisão humana de toda decisão automatizada inviabilizaria os modelos de negócio de muitas empresas, notadamente das startups, e afetaria a análise de risco de crédito. O Congresso Nacional manteve o veto em sessão de 2 de outubro de 2019.
O resultado é um direito de revisão sem garantia expressa de que um ser humano participe dela. Há quem leia isso como autorização para que a revisão seja feita por outro algoritmo. Não me parece a melhor leitura. Revisar é reexaminar com possibilidade real de mudar o resultado, e uma segunda rodada do mesmo modelo sobre os mesmos dados não reexamina coisa alguma. O veto retirou a obrigatoriedade da pessoa natural em todos os casos, mas não esvaziou o conteúdo do verbo. Quando a revisão automatizada não for capaz de considerar o argumento trazido pelo titular, ela simplesmente não é revisão.
O § 1º impõe ao controlador o dever de fornecer, sempre que solicitadas, informações claras e adequadas a respeito dos critérios e dos procedimentos utilizados para a decisão automatizada, observados os segredos comercial e industrial. O § 2º prevê que, diante da recusa fundada nesses segredos, a autoridade nacional poderá realizar auditoria (hoje a Agência Nacional de Proteção de Dados, ANPD, denominação dada pela Medida Provisória 1.317/2025, convertida na Lei 15.352/2026) para verificar aspectos discriminatórios no tratamento.
Esse desenho revela algo que a prática esquece. A lei não diz que o segredo afasta a informação; diz que a informação será prestada "observados" os segredos. E, quando o controlador se fecha, a consequência prevista não é o silêncio, mas a auditoria. O segredo, portanto, desloca o destinatário de parte da informação (do titular para a autoridade), sem extinguir o dever.
3 Os princípios do art. 6º como chave de leitura
O art. 20 não vive sozinho. O art. 6º da LGPD lista princípios que condicionam todo tratamento, e quatro deles iluminam o problema. A transparência (inciso VI) assegura informações claras, precisas e facilmente acessíveis sobre a realização do tratamento, ressalvados os segredos comercial e industrial. O livre acesso (inciso IV) garante consulta facilitada sobre a forma do tratamento. A não discriminação (inciso IX) proíbe tratamento para fins discriminatórios ilícitos ou abusivos. A responsabilização e prestação de contas (inciso X) exige que o agente demonstre a adoção de medidas eficazes de cumprimento.
O último é decisivo. Se cabe ao controlador demonstrar que cumpre a lei, cabe a ele demonstrar que sua decisão automatizada não discrimina e que sua explicação é verdadeira. A lógica do ônus se inverte de modo natural: não é o titular que deve adivinhar o que o modelo fez, é o controlador que deve provar o que ele fez. Bruno Bioni (2019) já chamava atenção para os limites do consentimento como fundamento único da proteção de dados; o art. 20 é justamente um dos pontos em que a lei abandona a ficção de que o titular controla tudo e lhe confere, em troca, um direito de contestação.
4 Crédito: do escore ao Cadastro Positivo
O crédito é o terreno mais maduro do debate no Brasil, e isso se deve ao Superior Tribunal de Justiça. No REsp 1.419.697/RS, julgado pela Segunda Seção sob o rito dos recursos repetitivos (Tema 710), relator o Ministro Paulo de Tarso Sanseverino, em 12 de novembro de 2014, o Tribunal reconheceu a licitude do sistema de escore de crédito (credit scoring) como método estatístico de avaliação de risco, mas fixou limites: devem ser respeitados a privacidade e a transparência das relações negociais, não podem ser utilizadas informações sensíveis ou excessivas, e o consumidor tem direito a esclarecimentos sobre as fontes dos dados e as informações pessoais valoradas. O desrespeito a esses limites, configurando abuso de direito (art. 187 do Código Civil), pode ensejar responsabilidade objetiva e solidária por danos morais quando forem usadas informações excessivas ou sensíveis ou quando houver comprovada recusa indevida de crédito pelo uso de dados incorretos ou desatualizados.
A orientação foi condensada na Súmula 550 do STJ: "A utilização de escore de crédito, método estatístico de avaliação de risco que não constitui banco de dados, dispensa o consentimento do consumidor, que terá o direito de solicitar esclarecimentos sobre as informações pessoais valoradas e as fontes dos dados considerados no respectivo cálculo."
Note-se o que o STJ fez, anos antes da LGPD. Ele separou o algoritmo (que pode ficar protegido) dos dados pessoais usados e das fontes (que precisam ser revelados). É exatamente a separação que proponho estender ao art. 20.
A Lei 12.414/2011, a Lei do Cadastro Positivo, reformulada pela Lei Complementar 166/2019, que dispensou a autorização prévia para a abertura do cadastro, reforça esse caminho. Entre os direitos do cadastrado, o art. 5º assegura conhecer os principais elementos e critérios considerados para a análise de risco, resguardado o segredo empresarial (inciso IV), e solicitar ao consulente a revisão de decisão realizada exclusivamente por meios automatizados (inciso VI). Foi, aliás, no art. 5º, IV, que o STJ apoiou a licitude do escore no Tema 710. O legislador do crédito, portanto, já reconhecia a explicação dos "principais elementos e critérios" como compatível com o segredo. Seria incoerente que a LGPD, lei geral e posterior, oferecesse menos.
Somem-se o art. 6º, III, do Código de Defesa do Consumidor, que garante informação adequada e clara, e o art. 43, que assegura acesso às informações existentes em cadastros e registros. O consumidor que teve crédito negado por um modelo tem, assim, um feixe normativo convergente a seu favor.
5 Seguro: precificação, subscrição e o risco da proxy
No seguro, o algoritmo trabalha em duas frentes. Na subscrição, decide se aceita o risco; na precificação, decide quanto ele custa. Ambos os usos são legítimos em si. O seguro é, por definição, uma atividade de discriminação de riscos, e distinguir o motorista com histórico de sinistros daquele sem histórico não ofende ninguém.
O problema surge quando a variável usada não mede o risco, mas o representa por aproximação. CEP, padrão de consumo, horário de compras e rede de contatos podem funcionar como substitutos (proxies) de raça, renda ou condição de saúde. O modelo não "sabe" a cor da pele do segurado, mas sabe onde ele mora, e o efeito pode ser idêntico. Frank Pasquale (2015) mostrou como a opacidade dos algoritmos de finanças e reputação dificulta enxergar esse tipo de efeito; Sandra Wachter, Brent Mittelstadt e Luciano Floridi (2017) mostraram que mesmo o direito europeu oferecia uma proteção mais estreita do que se supunha.
Aqui a explicação cumpre papel diverso. Não basta dizer que o prêmio subiu por causa do "perfil". É preciso indicar quais variáveis o compõem, para que se possa verificar se alguma delas opera como proxy de característica protegida. A recusa de contratar ou a precificação abusiva, sem justificativa compreensível, pode configurar prática abusiva (art. 39 do CDC) e violação do princípio da não discriminação da LGPD. Se a seguradora alega segredo, a solução é a do § 2º do art. 20: auditoria, e não silêncio.
6 Emprego: o filtro invisível
O recrutamento automatizado é talvez o campo mais preocupante, porque o candidato rejeitado raramente sabe que foi um sistema que o rejeitou. Triagem de currículos, análise de vídeo, testes de personalidade e ranqueamento por "aderência cultural" eliminam pessoas antes de qualquer contato humano.
A Lei 9.029/1995 proíbe, em seu art. 1º, a adoção de qualquer prática discriminatória e limitativa para efeito de acesso à relação de trabalho, ou de sua manutenção, por motivo de sexo, origem, raça, cor, estado civil, situação familiar, deficiência, reabilitação profissional, idade, entre outros. A CLT, no art. 373-A, II, veda recusar emprego, promoção ou motivar a dispensa em razão de sexo, idade, cor, situação familiar ou estado de gravidez, salvo quando a natureza da atividade for notória e publicamente incompatível. Nada nessas normas exige intenção discriminatória: o resultado basta. Um modelo treinado com o histórico de contratações de uma empresa que sempre contratou homens jovens aprenderá a preferir homens jovens, e a empresa responderá pelo efeito, ainda que ninguém tenha programado o preconceito.
A explicação, nesse campo, tem dupla função. Permite ao candidato saber por que foi excluído e permite ao Judiciário, ao Ministério Público do Trabalho e à ANPD verificar se o critério tem relação com a função. Um empregador que não consegue explicar por que seu sistema descartou alguém dificilmente conseguirá provar que não discriminou.
7 O direito comparado: GDPR, SCHUFA e Dun & Bradstreet
O art. 22 do Regulamento (UE) 2016/679, o GDPR, estabelece que o titular tem o direito de não ficar sujeito a uma decisão tomada exclusivamente com base no tratamento automatizado, incluindo a definição de perfis, que produza efeitos na sua esfera jurídica ou o afete significativamente de forma similar. Combinado com os arts. 13, 14 e 15, que exigem informações úteis relativas à lógica subjacente, o dispositivo formou a base do debate sobre um "direito à explicação" no continente.
Em 7 de dezembro de 2023, no caso C-634/21 (SCHUFA Holding, também conhecido como "scoring"), o Tribunal de Justiça da União Europeia decidiu que a própria geração automatizada de um valor de probabilidade sobre a capacidade de um indivíduo cumprir compromissos de pagamento constitui "decisão individual automatizada" quando esse valor desempenha papel determinante na decisão do terceiro que contrata, conceda ele o crédito ou não. A importância é evidente: a agência de crédito não pode se esconder atrás do banco, nem o banco atrás da agência.
Em 27 de fevereiro de 2025, no caso C-203/22 (Dun & Bradstreet Austria), o Tribunal foi além e, interpretando o art. 15, n. 1, alínea h, do GDPR (acesso a informações úteis sobre a lógica subjacente), tratou diretamente do conteúdo da explicação. Afirmou que o titular tem direito a uma explicação do procedimento e dos princípios efetivamente aplicados para usar seus dados pessoais na obtenção do resultado, de forma concisa, transparente, inteligível e acessível. Esclareceu que a simples comunicação de uma fórmula matemática complexa ou a descrição exaustiva de cada etapa do algoritmo não satisfaz o dever, pois não seria compreensível. E, quanto ao segredo comercial, decidiu que o controlador que o invoca deve submeter as informações protegidas à autoridade de controle ou ao tribunal competente, a quem cabe ponderar os direitos em jogo e determinar a extensão do acesso.
O paralelo com o § 2º do art. 20 da LGPD é quase literal. A diferença é que, no Brasil, ainda não se consolidou o entendimento de que o segredo transfere a análise para um terceiro imparcial em vez de simplesmente encerrar a conversa. A jurisprudência europeia oferece um caminho hermenêutico seguro para que nossos tribunais façam essa leitura.
8 O PL 2338/2023 e o horizonte regulatório
O Projeto de Lei 2338/2023, aprovado pelo Senado Federal em 10 de dezembro de 2024 e, em outubro de 2026, ainda aguardando parecer do relator na Comissão Especial da Câmara dos Deputados, pretende instituir o marco regulatório da inteligência artificial no Brasil. Na versão aprovada pelo Senado, o texto adota uma abordagem baseada em risco e inclui entre os sistemas de alto risco (art. 17) os usados no recrutamento, na triagem, na filtragem e na avaliação de candidatos e nas decisões sobre promoção e desligamento (inciso III), bem como na avaliação da capacidade de endividamento ou na classificação de crédito (inciso V). Prevê ainda, para a pessoa afetada por esses sistemas, direitos à explicação e à revisão humana das decisões.
Enquanto o projeto não for convertido em lei, não se pode tratá-lo como direito vigente. Mas ele cumpre função interpretativa: mostra que o legislador brasileiro caminha para exigir explicação substantiva, e não meramente formal. Interpretar o art. 20 da LGPD de forma restritiva, a esta altura, seria remar contra a corrente que o próprio Congresso indica.
9 O que é uma explicação suficiente: critérios propostos
A expressão "informações claras e adequadas" precisa de conteúdo. Sem ele, qualquer parágrafo padronizado passará por explicação. Proponho cinco critérios, que podem ser aplicados pelo advogado na notificação, pela ANPD na fiscalização e pelo juiz na sentença.
O primeiro é a individualização. A explicação deve dizer respeito à decisão tomada sobre aquele titular, e não ao funcionamento genérico do sistema. Informar que "o modelo considera renda, histórico e comportamento" é descrever o produto; explicar a decisão é dizer quais desses fatores pesaram negativamente no caso concreto.
O segundo é a identificação dos fatores determinantes e de sua direção. O titular deve saber quais dados pessoais foram usados, de que fontes vieram (como já exige a Súmula 550) e se cada fator principal contribuiu a favor ou contra. Não é necessário revelar pesos numéricos exatos.
O terceiro é a contrafactualidade. Uma boa explicação indica o que precisaria ser diferente para que o resultado mudasse. Wachter, Mittelstadt e Russell (2018) propuseram as explicações contrafactuais justamente como forma de esclarecer decisões sem abrir a "caixa-preta". Para o titular, isso vale mais que qualquer fórmula: saber que a negativa decorreu de um apontamento desatualizado permite corrigi-lo.
O quarto é a inteligibilidade. A explicação deve ser compreensível por uma pessoa média, sem formação técnica, como decidiu o TJUE em Dun & Bradstreet. Despejar código-fonte ou estatística ininteligível equivale a não explicar.
O quinto é a revisabilidade efetiva. A explicação deve vir acompanhada de um canal de contestação capaz de alterar o resultado, com resposta em prazo razoável. Se o titular aponta um dado errado e a "revisão" ignora o apontamento, o art. 20 foi descumprido, ainda que formalmente se tenha rodado o modelo de novo.
Quanto ao segredo comercial, a regra que extraio do sistema é esta: ele justifica não revelar o código, a arquitetura e os pesos do modelo, mas nunca justifica não revelar os dados pessoais usados, suas fontes e a razão da decisão. Quando a explicação útil exigir acesso a elemento protegido, o caminho é a análise por terceiro imparcial (a ANPD, nos termos do § 2º, ou o juízo, com decretação de sigilo e, se preciso, perícia), e não a negativa pura.
10 Orientações práticas para a advocacia
Na atuação concreta, o primeiro passo é o requerimento extrajudicial, dirigido ao encarregado de dados (art. 41 da LGPD) do controlador, com fundamento nos arts. 18 e 20 da LGPD, no art. 43 do CDC e, no crédito, no art. 5º da Lei 12.414/2011. Convém pedir expressamente os dados pessoais usados, as fontes, os principais fatores que levaram ao resultado e a revisão da decisão, com prazo. O pedido documentado será a prova de que o titular buscou a via administrativa e de que o controlador se omitiu ou respondeu de forma genérica.
Diante da recusa ou da resposta evasiva, abrem-se duas frentes complementares. A primeira é a reclamação à ANPD, com pedido de auditoria nos termos do § 2º do art. 20, e, em matéria de consumo, a reclamação aos órgãos de defesa do consumidor. A segunda é a via judicial, com pedido de obrigação de fazer (exibição da explicação e revisão da decisão), cumulado, quando houver dano, com indenização. No crédito, o Tema 710 do STJ admite o dano moral quando houver uso de informações excessivas ou sensíveis ou comprovada recusa indevida de crédito por dados incorretos ou desatualizados; a mera atribuição de nota baixa, sem essa prova, não basta.
No processo, é recomendável requerer a inversão do ônus da prova (art. 6º, VIII, do CDC, e art. 42, § 2º, da LGPD, que a admite quando verossímil a alegação, quando houver hipossuficiência para fins de produção de prova ou quando essa produção for excessivamente onerosa para o titular) e, quando houver alegação de segredo, propor a tramitação em segredo de justiça e a perícia técnica sobre o modelo, em vez de aceitar a negativa como ponto final. Na esfera trabalhista, o candidato excluído pode valer-se da Lei 9.029/1995, e a prova da discriminação por resultado pode ser construída com dados estatísticos sobre o perfil dos aprovados e rejeitados.
Do lado das empresas, a recomendação é simétrica: documentar o modelo, testar periodicamente se há impacto desproporcional sobre grupos protegidos, elaborar relatório de impacto à proteção de dados (art. 38 da LGPD) e preparar, desde o início, explicações individualizadas e um canal de revisão com participação humana nas decisões de maior impacto. Quem já tem isso pronto dificilmente perderá uma ação; quem não tem dificilmente conseguirá se defender.
11 Conclusão
O veto à revisão por pessoa natural enfraqueceu o art. 20, mas não o tornou letra morta. Lido com os princípios do art. 6º, com o CDC, com a Lei do Cadastro Positivo e com a jurisprudência do STJ sobre escore de crédito, o dispositivo assegura ao titular um direito substantivo: saber, em linguagem compreensível, quais dados seus foram usados, de onde vieram, quais fatores determinaram a decisão e o que poderia mudá-la, além de obter uma revisão capaz de alterar o resultado.
O segredo comercial protege o modelo, não a razão da decisão. Quando os dois se confundem, a lei brasileira, como o Tribunal de Justiça da União Europeia em Dun & Bradstreet, aponta para um terceiro imparcial que examine o que o titular não pode ver. Crédito, seguro e emprego são as portas de entrada da vida econômica, e nenhuma delas deveria se fechar sem que alguém, pessoa ou empresa, seja capaz de dizer por quê.
Referências
BIONI, Bruno Ricardo. Proteção de dados pessoais: a função e os limites do consentimento. Rio de Janeiro: Forense, 2019. 314 p.
BRASIL. Lei nº 8.078, de 11 de setembro de 1990. Dispõe sobre a proteção do consumidor e dá outras providências. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l8078compilado.htm. Acesso em: 29 out. 2026.
BRASIL. Decreto-Lei nº 5.452, de 1º de maio de 1943. Aprova a Consolidação das Leis do Trabalho. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/decreto-lei/del5452.htm. Acesso em: 29 out. 2026.
BRASIL. Lei nº 9.029, de 13 de abril de 1995. Proíbe a exigência de atestados de gravidez e esterilização, e outras práticas discriminatórias, para efeitos admissionais ou de permanência da relação jurídica de trabalho. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l9029.htm. Acesso em: 29 out. 2026.
BRASIL. Lei nº 12.414, de 9 de junho de 2011. Disciplina a formação e consulta a bancos de dados com informações de adimplemento. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2011-2014/2011/lei/l12414.htm. Acesso em: 29 out. 2026.
BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm. Acesso em: 29 out. 2026.
BRASIL. Lei nº 13.853, de 8 de julho de 2019. Altera a Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2019-2022/2019/lei/l13853.htm. Acesso em: 29 out. 2026.
BRASIL. Lei Complementar nº 166, de 8 de abril de 2019. Altera a Lei Complementar nº 105, de 10 de janeiro de 2001, e a Lei nº 12.414, de 9 de junho de 2011. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/lcp/lcp166.htm. Acesso em: 29 out. 2026.
BRASIL. Presidência da República. Mensagem nº 288, de 8 de julho de 2019. Razões de veto ao Projeto de Lei de Conversão nº 7, de 2019 (MP nº 869/2018). Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2019-2022/2019/msg/vep/vep-288.htm. Acesso em: 29 out. 2026.
BRASIL. Senado Federal. Projeto de Lei nº 2338, de 2023. Dispõe sobre o uso da Inteligência Artificial. Disponível em: https://www25.senado.leg.br/web/atividade/materias/-/materia/157233. Acesso em: 29 out. 2026.
BRASIL. Superior Tribunal de Justiça. Recurso Especial nº 1.419.697/RS. Segunda Seção. Relator: Min. Paulo de Tarso Sanseverino. Julgado em 12 nov. 2014. DJe 17 nov. 2014. (Tema Repetitivo 710).
BRASIL. Superior Tribunal de Justiça. Súmula nº 550. Segunda Seção, julgado em 14 out. 2015, DJe 19 out. 2015.
PASQUALE, Frank. The black box society: the secret algorithms that control money and information. Cambridge: Harvard University Press, 2015.
UNIÃO EUROPEIA. Regulamento (UE) 2016/679 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 27 de abril de 2016 (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados). Disponível em: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj. Acesso em: 29 out. 2026.
UNIÃO EUROPEIA. Tribunal de Justiça. Acórdão de 7 de dezembro de 2023, processo C-634/21, SCHUFA Holding (Scoring). ECLI:EU:C:2023:957.
UNIÃO EUROPEIA. Tribunal de Justiça. Acórdão de 27 de fevereiro de 2025, processo C-203/22, Dun & Bradstreet Austria. ECLI:EU:C:2025:117.
WACHTER, Sandra; MITTELSTADT, Brent; FLORIDI, Luciano. Why a right to explanation of automated decision-making does not exist in the General Data Protection Regulation. International Data Privacy Law, v. 7, n. 2, p. 76-99, 2017.
WACHTER, Sandra; MITTELSTADT, Brent; RUSSELL, Chris. Counterfactual explanations without opening the black box: automated decisions and the GDPR. Harvard Journal of Law & Technology, v. 31, n. 2, p. 841-887, 2018.
