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title: "Lei do Bem aplicada a software, dados e IA: desafios na caracterização de inovação tecnológica - Gröwnt"
description: Entenda como desenhar governança, evidências e controles de P&D na Lei do Bem para reduzir risco fiscal e sustentar o benefício em auditorias.
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# [Lei do Bem aplicada a software, dados e IA: desafios na caracterização de inovação tecnológica - Gröwnt](https://page.grownt.tech/blog-da-grownt-consultoria-e-inovação-pesquisa-e-desenvolvimento-de-sistemas-ltda/lei-do-bem-aplicada-a-software-dados-e-ia)

 Escrito por [Annelize Pires](https://page.grownt.tech/blog-da-grownt-consultoria-e-inovação-pesquisa-e-desenvolvimento-de-sistemas-ltda/author/annelize-pires) | Mar 17, 2026 3:00:00 AM

A Lei do Bem (Lei nº 11.196/2005) é o principal incentivo fiscal federal para empresas no regime de Lucro Real que realizam pesquisa tecnológica e desenvolvimento de inovação tecnológica. O uso do benefício é automático, desde que atendidos os requisitos legais, contábeis e técnicos, incluindo a obrigação anual de prestação de informações ao MCTI.   
Quando o tema envolve software, dados e inteligência artificial, o desafio central costuma estar menos na existência de atividades tecnológicas e mais na caracterização objetiva do que, de fato, pode ser considerado inovação tecnológica para fins da Lei do Bem. 

Em produtos digitais, o ciclo de desenvolvimento frequentemente combina evolução contínua, manutenção e melhorias incrementais com esforços experimentais genuínos. Separar esses elementos, e documentá-los de forma consistente, é o principal ponto de atenção para reduzir risco regulatório. 

## O que a Lei do Bem considera inovação tecnológica

A regulamentação da Lei do Bem define inovação tecnológica como a concepção de novo produto ou processo, ou a agregação de novas funcionalidades ou características que resultem em melhorias incrementais e em ganho efetivo de qualidade ou produtividade, com impacto na competitividade.   
O conceito de pesquisa tecnológica e desenvolvimento experimental envolve trabalho sistemático, baseado em conhecimento existente, voltado à demonstração de viabilidade técnica ou ao aperfeiçoamento mensurável de soluções já conhecidas. 

Em software, dados e IA, isso significa que o enquadramento depende menos do rótulo da tecnologia utilizada e mais da natureza do esforço técnico envolvido, especialmente da existência de incerteza técnica, hipóteses concorrentes, testes e validações. 

## Em quais áreas a Embrapii atua

Os projetos apoiados pela Embrapii se concentram principalmente em áreas como **manufatura avançada, tecnologias da informação e comunicação, saúde, energia, biotecnologia e agronegócio**, refletindo demandas industriais com maior intensidade tecnológica e potencial de aplicação prática. 

Essa diversidade permite que empresas de diferentes setores encontrem Unidades com competências alinhadas aos seus desafios específicos. 

## Por que software, dados e IA geram mais dúvidas no enquadramento

**Fronteira entre engenharia rotineira e desenvolvimento experimental** 

Atividades como correções, atualizações de versão, refatorações, integrações padrão, ajustes de performance e mudanças de interface tendem a ser classificadas como engenharia de produto e sustentação.   
Já esforços que se aproximam de P&D costumam envolver problemas técnicos sem solução evidente no início, exigindo experimentação estruturada e avaliação de alternativas. 

**“Novo para a empresa” não equivale a inovação tecnológica** 

A adoção interna de tecnologias amplamente conhecidas, mesmo que inéditas para a organização, não caracteriza automaticamente inovação tecnológica. A legislação exige ganho técnico demonstrável, e não apenas novidade organizacional ou mercadológica. 

**IA aplicada nem sempre é P&D** 

Projetos de inteligência artificial frequentemente se concentram na aplicação de algoritmos conhecidos, no treinamento com dados próprios e no ajuste de parâmetros. Esses esforços podem ser relevantes para o negócio, mas só tendem a se sustentar como P&D quando existe um desafio técnico não trivial, como restrições severas de custo e latência, problemas de qualidade de dados, requisitos específicos de robustez, explicabilidade ou integração crítica a sistemas produtivos. 

**Resultados não lineares e dependentes de dados** 

Em IA e analytics, os resultados são probabilísticos e sensíveis ao contexto dos dados. Por isso, a demonstração de ganho efetivo depende de métricas claras, comparação com baseline e evidências de que o desempenho alcançado não era previsível a priori. 

## O que costuma gerar questionamentos na análise dos projetos

Na prática, alguns pontos aparecem de forma recorrente como fonte de dúvida ou glosa: 

- descrições genéricas, focadas em funcionalidades e não no problema tecnológico, 

- ausência de incerteza técnica explícita, 

- falta de método, hipóteses ou alternativas avaliadas, 

- confusão entre desafio tecnológico e objetivo de mercado, 

- inexistência de datas claras de início, evolução e conclusão das atividades, 

- uso excessivo de termos amplos sem detalhamento técnico. 

Esses fatores costumam fragilizar o enquadramento mesmo quando houve esforço técnico relevante. 

## Critérios práticos para caracterizar P&D em software e IA

Alguns elementos, quando presentes e bem registrados, tornam o enquadramento mais consistente: 

- definição clara da incerteza técnica enfrentada, 

- descrição das hipóteses e das abordagens alternativas consideradas, 

- execução sistemática, com planejamento e registro das etapas, 

- experimentação, protótipos, provas de conceito ou testes controlados, 

- métricas objetivas de desempenho e comparação com baseline, 

- evidência de ganho mensurável, como melhoria de qualidade, produtividade, confiabilidade ou custo. 

## Projeto como unidade básica e vínculo dos dispêndios

Além do mérito técnico, um ponto crítico está na forma como os projetos são organizados e contabilizados. O enquadramento tende a ser mais defensável quando cada projeto de P&D é tratado como unidade básica, com controle analítico de custos e despesas associado a ele.   
Inconsistências entre o que é descrito tecnicamente e os dispêndios declarados, especialmente em recursos humanos e serviços de terceiros, são uma das principais fontes de risco na aplicação da Lei do Bem. 

## Documentação técnica: onde o risco mais se materializa

Em software, dados e IA, o problema raramente é a inexistência de P&D, mas sim a ausência de evidências estruturadas. Um padrão mínimo de documentação costuma incluir: 

- descrição do problema técnico e do baseline, 

- registro dos experimentos realizados e seus resultados, 

- versionamento de código, modelos e conjuntos de dados, 

- critérios de aceitação e trade-offs técnicos considerados, 

- indicação clara do que foi desenvolvido em cada exercício fiscal. 

Quando a documentação faz parte do próprio processo de desenvolvimento, o enquadramento deixa de depender de narrativas genéricas e passa a ser sustentado por fatos técnicos verificáveis.

O número de empresas que utilizam a Lei do Bem e o volume de investimentos reportados têm crescido nos últimos anos, o que aumenta a necessidade de padronização interna e de maior rigor na caracterização dos projetos. Para organizações com portfólios extensos de software, dados e IA, isso reforça a importância de governança técnica e fiscal desde a concepção dos projetos. 

A aplicação da Lei do Bem a software, dados e inteligência artificial é viável, mas exige disciplina na separação entre rotina de engenharia e desenvolvimento experimental. O ponto central está em demonstrar, com métricas e evidências técnicas, a existência de incerteza, experimentação e ganho efetivo. Empresas que estruturam projetos, controles e documentação desde o início reduzem significativamente o risco regulatório e aumentam a previsibilidade no uso do incentivo. 

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