Sociedade em legaltech: o que o contrato social não resolve — vesting, PI, LGPD e responsabilidade por IA

Alessandro C. Lavorante, Prof. Me. USP · OAB/SP

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Um advogado de direito societário, outro com foco em tecnologia e propriedade intelectual, e um desenvolvedor back-end cofundam uma legaltech. O plano é sólido: usar redes neurais para automatizar revisão contratual, vender por assinatura para pequenos escritórios, escalar com a Lei Complementar nº 182/2021 (Marco Legal das Startups). Dividem as quotas em três partes iguais. Dezoito meses depois, quando a série A (primeira rodada relevante de investimento externo) está perto, um deles sai. O contrato social diz apenas que “os sócios contribuirão com seus conhecimentos e habilidades”. Não diz de quem são os modelos treinados com 50 mil decisões judiciais, nem quem detém os direitos sobre os datasets (conjuntos de dados anotados), nem como se organiza internamente a governança de dados exigida pela Lei nº 13.709/2018 (LGPD). Este é o segundo artigo de uma série sobre governança de startups para o digital.adv.br. O primeiro, Seu Sócio Pediu para Sair, tratou da saída do cofundador desenvolvedor em contextos de software genérico. Legaltechs habitam paisagem mais densa. Não existe apenas código: existem artefatos de IA treinados com dados sensíveis, pipelines que processam informações de pessoas físicas, riscos de responsabilidade profissional quando o modelo alucina (produz respostas factualmente falsas) e a obrigação de cumprir, ao mesmo tempo, regras da OAB e da ANPD. Nós sabemos que nenhum cofundador quer parar a sprint (ciclo curto de trabalho intenso, geralmente de duas semanas) para ler sobre sete vetores de risco. Mas é justamente essa resistência que transforma desentendimentos gerenciáveis em processos judiciais longos e caros. Percorremos cada vetor nas páginas que seguem, começando pelo mais conhecido e avançando até o que poucos cofundadores sequer consideram.

1. Vesting, cliff e o descompasso entre prática e jurisprudência

A lógica do vesting é, a nosso ver, elegante. O sócio-fundador recebe alocação de quotas inteira no dia em que a empresa é constituída, mas essa alocação fica travada por um cliff — período, tipicamente de um ano, em que nenhuma cota se consolida. Após o cliff, as cotas começam a se consolidar progressivamente ao longo de um período maior, em geral de quatro anos [1]. Se o fundador sai no mês sete, a empresa pode recomprar tudo a preço simbólico. Se sai depois de dois anos, recompra apenas o que ainda não se consolidou. Até aí, razoável. No Brasil, o ecossistema adotou essa arquitetura com entusiasmo. Guias de consultoria para startups recomendam vesting como ponto de partida [2][3]. O STJ, por sua vez, firmou em setembro de 2024 o Tema Repetitivo nº 1.226, estabelecendo que stock options (opções de compra de ações) têm natureza mercantil para fins tributários, afastando a incidência de contribuições previdenciárias [4][5]. A tese não imuniza contra todo e qualquer enquadramento trabalhista, mas legitimou indiretamente o arcabouço de vesting no direito corporativo brasileiro. Contudo — e é aqui que a conversa muda de tom —, não há precedentes vinculantes do STJ ou dos tribunais estaduais especificamente sobre cliff, sobre recompra acelerada em caso de partida prematura, ou sobre as condições de bad leaver (saída desfavorável, em que o sócio perde benefícios previstos no acordo) [6][7]. Traduzindo: o ecossistema adotou o mecanismo, o STJ legitimou as stock options, mas ninguém testou judicialmente o que acontece quando o cliff é acionado e o fundador discorda. Estamos construindo sobre areia jurisprudencial. Em litígio com um ex-sócio, um juiz brasileiro poderá aplicar o padrão de boa-fé objetiva e, talvez, flexibilizar o cliff porque o considera abusivo. Em legaltechs, a situação se agrava: um sócio que sai por infração disciplinar apurada pela OAB, por comprometimento de contas de clientes ou por vazamento de datasets sensíveis não é apenas alguém que saiu antes da hora. É alguém que levou consigo um risco regulatório concreto. A Lei Complementar nº 182/2021 reforçou a legitimidade de acordos parassociais (contratos entre os sócios que complementam o contrato social e regulam questões não previstas nele) no ecossistema de startups [8] — embora a Lei das Sociedades Anônimas (Lei nº 6.404/1976) já os admitisse no contexto das S.A. Ainda assim, a LC 182 não regulou vesting ou cliff diretamente. Fica a cargo do acordo de sócios detalhar, com clareza cirúrgica: como funciona o cliff, quais eventos disparam recompra acelerada, e qual é a fórmula de cálculo. Em legaltechs, entendemos que o acordo deveria incluir condições específicas: sanção disciplinar pela OAB como evento de bad leaver, violação substancial de confidencialidade sobre clientes ou datasets, e conexão a incidente de segurança que exponha dados pessoais. O vesting protege contra a saída prematura. Mas nada diz sobre o que fica quando alguém vai embora. E em legaltechs, o que fica é complicado de um jeito que a maioria dos contratos não alcança.

2. Propriedade intelectual do produto: modelos, datasets e pipelines

A propriedade intelectual de uma legaltech se distribui em camadas que o registro tradicional não alcança. Não existe apenas código-fonte. Existem modelos de machine learning (estruturas matemáticas que aprendem padrões a partir de dados e geram predições), datasets anotados manualmente (coleções de documentos jurídicos organizados e classificados por humanos), pipelines de processamento (sequências automatizadas que limpam, normalizam e enriquecem informações) e metadados sobre desempenho de treinamento. Quando um sócio sai, a pergunta deixa de ser “de quem é o código?” e passa a ser algo bem mais incômodo: “de quem é o modelo treinado com 50 mil decisões que colhemos de domínio público mas anotamos internamente?” O direito de propriedade intelectual brasileiro pensa em categorias estáveis. A Lei nº 9.609/1998 (Lei de Software) protege programas de computador. A Lei nº 9.610/1998 (Lei de Direitos Autorais) protege obras autorais. O código-fonte de uma rede neural pode, em tese, ser protegido como programa de computador. Mas o valor de um modelo treinado não está no código — está nos parâmetros numéricos que resultaram de semanas de treinamento, e esses parâmetros não se enquadram confortavelmente em nenhuma das duas leis [9]. Além disso, datasets compostos de decisões judiciais publicadas por tribunais não conferem a quem os compilou direito sobre as decisões em si, que são atos públicos. O que pode ser protegido é a forma de organização, a estrutura de anotação e os critérios de seleção — uma proteção mais próxima do direito sobre bases de dados do que da obra derivada em sentido estrito, e que depende de demonstração de originalidade na disposição ou nos critérios de classificação [10]. Essa ambiguidade é um presente para o ex-sócio mal-intencionado. Ele pode sair argumentando que contribuiu com conhecimento, não com ativo, e que o modelo é apenas consequência de algoritmos de domínio público. A solução contratual exige antecedência. Antes de qualquer treinamento — ou, no mínimo, no momento de entrada de cada novo sócio — o acordo deve conter cláusula explícita enumerando: propriedade sobre código-fonte, sobre modelos treinados e seus pesos (os parâmetros numéricos que definem o comportamento do modelo), sobre datasets, anotações e metadados, respeito a licenças abertas (como Creative Commons, sistema de licenciamento que permite uso e distribuição gratuitos sob certas condições), e restrições de uso após a saída do sócio [11]. Propriedade intelectual e vesting são problemas que, a rigor, existem desde que a primeira startup brasileira decidiu ter mais de um sócio. O vetor seguinte é mais recente e, a nosso ver, mais traiçoeiro — porque vem de fora da empresa, com força de lei.

3. LGPD como risco societário

A LGPD outorga à ANPD discricionariedade ampla. O Regulamento (UE) 2016/679 (GDPR) exige avaliação de impacto (art. 35) quando há processamento que provavelmente apresente alto risco aos direitos dos titulares. A LGPD (art. 38), por sua vez, deixa a critério da própria ANPD decidir quando exigir um Relatório de Impacto à Proteção de Dados Pessoais — o RIPD, documento que mapeia riscos de privacidade de um produto ou serviço [12]. A ANPD lançou em novembro de 2025 um painel público de fiscalização mostrando suas interações com empresas [13]. Em paralelo, a agência tem operado com certa imprevisibilidade. Em julho de 2024, a ANPD publicou medida cautelar (Processo Administrativo nº 00261.001886/2024-51) determinando que a Meta suspendesse o uso de dados pessoais para treinamento de IA, sob multa diária de R$ 50 mil [14]. Mas levantamentos indicam que a ANPD ainda não multou sistematicamente empresas por violação de consentimento ou de direitos dos titulares [15][16]. A inconsistência não deveria tranquilizar ninguém — pelo contrário. Quando a fiscalização se intensificar, e ela se intensificará, os alvos mais vulneráveis serão precisamente as empresas que processam dados de terceiros em volume. Uma legaltech que trata dados de clientes de escritórios de advocacia — pessoas físicas cujas informações pessoais são matéria de processos judiciais — está nessa posição. Percebam o padrão que se repete. Assim como o vesting (seção 1) e a propriedade intelectual (seção 2), o risco da LGPD só se materializa de verdade quando alguém sai ou quando algo dá errado. Nenhum dos três cofundadores do nosso exemplo estava pensando em RIPD na noite em que assinou o contrato social. E era precisamente nisso que deveriam ter pensado. A governança de LGPD é assunto que sobrevém aos sócios como obrigação externa, muito depois de a empresa já estar constituída e operando. Ninguém, ao redigir o contrato social, lembra de nomear um encarregado de proteção de dados. Mas quando a ANPD bater na porta — e, cedo ou tarde, baterá —, a empresa pode enfrentar multa, exigência de RIPD e até ordem para interromper o processamento de dados (o que, para uma legaltech, equivale a desligar o produto). Se o sócio que cuidava da estratégia de dados saiu sem documentar a transferência de responsabilidade, o problema se multiplica [17]. A solução é converter LGPD de obrigação administrativa em cláusula societária. O acordo de sócios de uma legaltech deveria estabelecer: designação de um sócio como responsável por privacidade, com poder de veto sobre decisões de processamento de alto risco; obrigação de nomeação de encarregado de proteção de dados; condução de RIPD antes do lançamento de qualquer novo produto; e cálculo de indenização compartilhada em caso de multa da ANPD por falha comprovada de um dos sócios. Se um deles sai e se recusa a cooperar na transição, isso pode ser enquadrado como bad leaver [18]. A LGPD cria responsabilidade por dados. Mas uma legaltech não apenas guarda dados — ela os transforma em respostas. E quando a resposta está errada, o problema muda de natureza.

4. Responsabilidade por IA e erro profissional

Em 2023, um advogado em Nova York citou em petição seis precedentes. O juiz verificou. Nenhum existia — todos haviam sido fabricados por ChatGPT, uma alucinação de IA, como se diz no jargão [19]. Multa de US$ 5 mil. Em janeiro de 2024, no caso Park v. Kim, o Segundo Circuito da Corte de Apelações dos EUA indicou a advogada para procedimento disciplinar por citar precedente inexistente gerado por IA [20]. Em março de 2026, no caso Whiting v. City of Athens, o Sexto Circuito aplicou sanções superiores a US$ 100 mil a dois advogados por mais de duas dúzias de citações fabricadas ou deturpadas em peças recursais [21]. O padrão se acelera. Esses casos acontecem nos EUA porque o padrão de prova é alto e a profissão é regulada de forma agressiva. Mas legaltechs enfrentam duplo risco. De um lado, a responsabilidade civil: se um modelo de IA gera parecer viciado e o cliente sofre prejuízo, quem responde? A legaltech como fornecedora? O sócio que desenhou o modelo? O escritório que usou o produto sem revisão humana? De outro lado, a responsabilidade deontológica: embora a OAB não tenha regra tipificada sobre uso de IA, sua competência disciplinar genérica — especialmente os deveres de diligência e sigilo — permite, por interpretação, responsabilizar membros que entreguem trabalho gerado por IA sem validação ou sem comunicação ao cliente [22]. E se o sócio-advogado responsável pela supervisão das saídas do modelo sai antes de implantar auditoria de qualidade? A Opinião Formal nº 512 da American Bar Association (ABA), publicada em 2024, estabelece que advogados que usam IA generativa devem validar que a saída não é fictícia, comunicar ao cliente o uso de IA e manter documentação [23]. A OAB, por seu turno, aprovou em novembro de 2024 recomendações alinhadas ao padrão internacional [24]. Mas, no contexto de uma legaltech, a responsabilidade se dilui entre partes. Um contrato de venda do produto para escritórios costuma incluir cláusula de limitação de responsabilidade, transferindo ao usuário a obrigação de validação [25]. Mas se algo dá errado — um parecer alucinado que causa prejuízo ao cliente — o escritório pode acionar a legaltech em regresso. E aí começa a discussão interna: quem entre os sócios sabia do risco e não agiu? A recomendação contratual é tratar IA como risco societário alocado. O acordo de sócios deve designar um responsável formal pela qualidade das saídas de IA, exigir registros de auditoria de todas as respostas geradas acima de determinado limiar de confiança, manter seguro de responsabilidade civil específico para erro de IA, vincular compensação dos sócios a métricas de acurácia (criando incentivo contra a negligência), e prever mecanismo de redução punitiva de participação (negative equity ratchet) em caso de incidente grave com cliente [26]. Até aqui falamos de riscos jurídicos: vesting, propriedade intelectual, LGPD, alucinação de IA. São riscos que, bem ou mal, um advogado externo consegue mapear e mitigar. Os três vetores que seguem são diferentes — são riscos de negócio que os próprios sócios precisam entender, porque envolvem números, diluição e estratégia comercial. E é aí, a nosso ver, que a conversa entre cofundadores costuma descarrilhar.

5. Valuation, cap table e a ilusão da diluição controlada

Em março de 2026, a Harvey AI — uma legaltech de IA generativa para pesquisa jurídica — fechou rodada de US$ 200 milhões a uma avaliação de US$ 11 bilhões [27][28]. Em 2021, a Clio (plataforma de gestão para escritórios) atingiu US$ 1,6 bilhão [29]. A Enter, principal legaltech brasileira, captou US$ 35 milhões em Série A com Sequoia e Founders Fund em setembro de 2025 [30]. Esses números seduzem cofundadores de forma hipnótica. Mas constroem uma ilusão: a de que a diluição de participação é controlada e previsível. Não é. A avaliação mediana de empresas de SaaS (Software as a Service, modelo de venda de software por assinatura) gira em torno de 6,1 vezes a receita anualizada entre empresas listadas em bolsa, e 4,7 vezes entre pré-IPO [31]. A chamada “regra dos 40” articula que aplicações com crescimento rápido e alta retenção de clientes conseguem prêmio adicional [32]. Mas essas métricas são prospectivas. Quando uma legaltech usa SAFEs (Simple Agreement for Future Equity, instrumento que converte investimento em participação societária no futuro) ou notas convertíveis para captar seed, o contrato permite conversão automática numa rodada futura cuja data, desconto e avaliação são todos indefinidos [33]. O cap table (mapa de propriedade societária) vira um organismo vivo, mutável, carregado de passivos latentes. No contexto dos sócios, isso amplifica o conflito. Um advogado-sócio que viu sua participação inicial de 30% cair para 8% depois de duas rodadas pode sair argumentando que a estratégia de captação foi negligente. A recomendação contratual é manter no acordo de sócios uma obrigação de transparência do cap table: a cada rodada, divulgar avaliação, termos de conversão e impacto na participação de cada sócio. Sem isso, os sócios navegam no escuro [34]. A diluição é aritmética; não mente. Mas quando um sócio sai, ele leva consigo algo que não aparece em nenhuma planilha: conhecimento, relações e a capacidade de competir.

6. Non-compete pós-saída: o advogado-sócio versus o cofundador tech

A OAB impõe uma camada regulatória muito específica sobre advogados-sócios. O Código de Ética da OAB, em seu art. 5º, consagra a liberdade de exercício profissional [35]. Na prática, isso significa que um advogado, ao sair de uma sociedade, mantém o direito de advogar — independentemente do que diga qualquer contrato. A interpretação dominante na doutrina e nos tribunais ético-disciplinares é de que cláusulas de não concorrência absolutas são inválidas, por confronto com a liberdade de exercício — embora não haja dispositivo legal que declare sua nulidade em texto expresso. Restrições podem existir, porém, se forem limitadas em tempo (dois anos, por exemplo), em espaço (São Paulo, digamos) e em escopo (contratos para mercado imobiliário, por hipótese) [36]. No contexto de uma legaltech, essa regra cria assimetria relevante. O advogado-sócio que sai pode, na melhor das hipóteses, se vincular a uma restrição branda: não solicitar clientes da legaltech por 18 meses. O desenvolvedor-sócio, por sua vez, pode enfrentar restrição mais severa: não trabalhar em qualquer software de IA para o mercado jurídico por três anos. Parece proteger a empresa, mas cria risco de litígio. A FTC norte-americana aprovou em abril de 2024 regra restringindo non-competes de forma ampla, embora a medida tenha sido judicialmente contestada e seu alcance final permaneça incerto [37]. O Reino Unido aplica testes de razoabilidade rigorosos [38]. A melhor prática para legaltechs é diferenciar o tratamento. Para advogados-sócios: restrição temporal e geográfica moderada, com ênfase no dever de confidencialidade e na continuidade de representação de clientes já estabelecidos. Para desenvolvedores-sócios: restrição mais forte sobre propriedade intelectual futura, mas com janela clara de liberação. E, nos dois casos, deixar explícito que a obrigação de não concorrência está subordinada à liberdade de exercício profissional garantida por lei [39]. A não concorrência tenta conter o dano depois que o sócio já saiu. O próximo vetor tenta evitar que alguém queira sair, distribuindo participação de modo que todos sintam a divisão como justa. A ideia é sedutora. O problema é que a junta comercial não aceita planilhas dinâmicas como contrato social.

7. Equity dinâmica: o slicing pie que o direito brasileiro ainda não digeriu

Mike Moyer concebeu há mais de uma década um modelo chamado Slicing Pie: em vez de cofundadores receberem alocação fixa desde o início, cada contribuição (capital, trabalho, propriedade intelectual) é avaliada continuamente, e a participação se ajusta de forma dinâmica. A metodologia ganhou adeptos internacionais, mas uma busca por litígios mundiais sobre Slicing Pie revela algo notável: não há sequer um caso judicialmente resolvido [40]. Sob o direito brasileiro, isso esbarra numa barreira concreta. Uma sociedade limitada tem quotas que devem constar do contrato social e ser registradas na junta comercial. Ajustes à equity dinâmica só ganham eficácia contra terceiros após alterações formais do contrato social [41]. Isso significa que, entre os sócios, um acordo de Slicing Pie pode funcionar como compromisso parassocial. Mas se surgir disputa com credor, investidor ou autoridade fiscal, o que vale é o que está registrado na junta — e o Slicing Pie, por definição, nunca está. A Lei Complementar nº 182/2021 legitimou maior complexidade contratual em startups, mas não disciplinou equity dinâmica [42]. Mas é preciso distinguir: o que o acordo parassocial cria são direitos obrigacionais entre os sócios — uma promessa de ajuste. A transferência efetiva de quotas, essa sim, exige alteração contratual registrada na junta comercial. Um Slicing Pie opera, portanto, como compromisso obrigacional de cessão futura, não como transferência automática de participação. A viabilidade depende da estrutura escolhida para dar efeito real a esse compromisso: opções de compra vinculadas a marcos, voto obrigatório em assembleia para ratificar ajustes periódicos, ou depósito em garantia de quotas com liberação condicionada. Qualquer dessas estruturas é complexa de operar e frágil se os sócios deixarem de formalizar as alterações [43]. O Slicing Pie pode funcionar no dia a dia — todos sentem a divisão como justa. Mas nós já vimos esse filme: o que funciona entre amigos cofundadores às duas da manhã nem sempre sobrevive ao escritório de advocacia às dez da manhã. Todos esses problemas — vesting, propriedade intelectual, LGPD, diluição, não concorrência, equity dinâmica — existem em qualquer startup. Mas numa legaltech há um agravante que costuma ser esquecido: o advogado-sócio tem, por dever profissional, a obrigação de entender esses mecanismos. Se não os entende, a responsabilidade não diminui; aumenta. E o último vetor que percorremos mostra por quê: quando uma legaltech decide vender para a Europa, a complexidade regulatória dá um salto de ordem.

8. Governança de IA no acordo de sócios: provider vs. deployer sob o EU AI Act

A União Europeia aprovou em 2024 o Regulamento (UE) 2024/1689, conhecido como EU AI Act — o primeiro regulamento de amplitude global sobre sistemas de inteligência artificial. Ele define dois papéis essenciais: provider (fornecedor — quem treina e coloca o modelo no mercado) e deployer (utilizador final — quem integra o modelo em seus serviços) [44][45]. Uma legaltech brasileira que vende modelo de revisão contratual para um escritório holandês é, perante o EU AI Act, uma provider. Se o escritório integra o modelo em sua própria plataforma e o revende a terceiros, torna-se co-provider [46]. A responsabilidade pela acurácia, pela documentação de treinamento e pela conformidade com o GDPR fica compartilhada [47] — e lembre-se de que, como discutimos na seção 4, a acurácia de modelos jurídicos de IA é precisamente o ponto de falha mais crítico. O contrato de venda entre a legaltech e o escritório europeu deve explicitar essa alocação. Contudo, se a legaltech mudar de estratégia — de venda B2B por API para venda direta ao consumidor através de seu próprio SaaS —, ela passa a ser também deployer, multiplicando sua responsabilidade [48]. No contexto dos sócios, a pergunta é: se o EU AI Act classificar a legaltech como fornecedora de alto risco, quem responde internamente? A resposta contratual deveria estar no acordo de sócios: quem avalia o risco regulatório de operações transfronteiriças, quem decide se um novo mercado exige conformidade com o EU AI Act, e qual é o custo — em documentação, auditoria, retreinamento — de cada expansão geográfica [49]. Voltemos, então, ao começo. Três cofundadores, um contrato social genérico e sete dimensões de conflito que esse contrato ignora.

Conclusão

Nenhum dos três cofundadores do nosso exemplo acordou num dia pensando “hoje vou sabotar a sociedade.” Ninguém faz isso. O que acontece é mais banal e, por isso, mais perigoso: alguém recebe uma proposta melhor, ou se cansa, ou discorda da direção do produto — e sai. E quando sai, descobre que o contrato social não diz de quem é o modelo, que não existe cláusula de recompra, que a ANPD pode bater na porta e ninguém sabe quem responde. Cada um dos sete vetores que percorremos aqui é, no fundo, uma variação do mesmo problema: sócios que confiaram na boa-fé porque redigir um acordo detalhado parecia perda de tempo. Nós entendemos a tentação — ninguém quer gastar duas tardes discutindo cláusula de bad leaver quando poderia estar treinando o modelo. Mas o litígio que vem depois costuma custar mais do que a empresa valia quando foi fundada. E aí não tem boa-fé que resolva.

Referências

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[32] RULE OF 40. SaaS Valuation Elasticity and NRR Premiums. Disponível em: https://aventis-advisors.com/wp-content/uploads/2025/10/SaaS-Valuation-Multiples-2015-2025-Q4-2025.pdf. Acesso em: 14 abr. 2026. [33] AARON HALL. Convertible Notes vs. SAFEs. Disponível em: https://www.aaronhall.com/startup-equity/convertible-notes-vs-safes/. Acesso em: 10 abr. 2026. [34] Ibid. [35] ESTRATÉGIA OAB. Código de Ética da OAB resumo. Disponível em: https://oab.estrategia.com/portal/codigo-etica-oab-resumo/. Acesso em: 11 abr. 2026. [36] BRASIL. Resolução OAB 1575/2015. Dispõe sobre o Código de Ética e Disciplina da OAB. [37] FTC. Rule Banning Noncompetes. 22 abr. 2024. Disponível em: https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2024/04/ftc-announces-rule-banning-noncompetes. Acesso em: 14 abr. 2026. [38] UK SOLICITORS REGULATION AUTHORITY. Non-compete Restrictions and Reasonableness. Disponível em: https://www.sra.org.uk/. Acesso em: 12 abr. 2026. [39] TECHCRUNCH. $75M legal startup Atrium shuts down. 2 mar. 2020. Disponível em: https://techcrunch.com/2020/03/03/atrium-shuts-down/. Acesso em: 13 abr. 2026. [40] MOYER, Mike. Slicing Pie: Fundadores, Equity e Alocação Dinâmica. Disponível em: https://www.slicingpie.com. Acesso em: 10 abr. 2026. [41] BRASIL. Lei nº 10.406, de 10 jan. 2002. Código Civil Brasileiro. Art. 1.069 e ss. (sociedade limitada). [42] Cf. ref. [7]. [43] UFSC REPOSITÓRIO. Monografia sobre equity dinâmica em startups. Disponível em: https://repositorio.ufsc.br/. Acesso em: 11 abr. 2026. [44] A&O SHEARMAN. EU AI Act – What are the obligations for high-risk AI systems? 28 out. 2024. Disponível em: https://www.aoshearman.com/en/insights/ao-shearman-on-tech/zooming-in-on-ai-10-eu-ai-act-what-are-the-obligations-for-high-risk-ai-systems. Acesso em: 14 abr. 2026. [45] A&O SHEARMAN. Zooming in on AI – #4: Deployers and Providers. 15 set. 2024. Disponível em: https://www.aoshearman.com/en/insights/ao-shearman-on-tech/zooming-in-on-ai-4-what-is-the-interplay-between-deployers-and-providers-under-the-ai-act. Acesso em: 13 abr. 2026. [46] Ibid. [47] BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 ago. 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). [48] Cf. ref. [44] e [45]. [49] FTC. DoNotPay final order. 10 fev. 2025. Disponível em: https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2025/02/ftc-finalizes-order-donotpay-prohibits-deceptive-ai-lawyer-claims-improves-customer-cancellation-practices. Acesso em: 14 abr. 2026.