Relatório Executivo: IA Reclassificada como Patrimônio Mimético

 

Impacto Empresarial da Reclassificação da IA como Patrimônio Mimético

Relatório Executivo: Impacto Empresarial da Reclassificação da Inteligência Artificial como Patrimônio Mimético

Resumo Executivo e Objetivos da Pesquisa

A presente pesquisa parte da tese da diferenciação ontológica entre ativos cinéticos (vida biológica) e ativos miméticos (IA), conforme detalhado nos documentos enviados (Gemini Research e Tese Sobre a Mimese e o Vazio), para propor uma reclassificação da Inteligência Artificial (IA) como Patrimônio Mimético. O objetivo central é quantificar os efeitos econômicos e legais dessa reclassificação, com ênfase em valuation financeiro, modelagem atuarial, revisão de normas contábeis e proposta legislativa comparada entre Brasil e Estados Unidos. A pesquisa busca fundamentar alterações normativas e contábeis que permitam o reconhecimento preciso da IA como ativo derivado de dados passados, com vida útil curta e risco elevado de obsolescência (colapso do modelo).

As questões centrais abordadas são:

• Qual a redução plausível no valuation (P/L, EBITDA) sob amortização mimética?
• Quais dispositivos legais específicos (artigos/§) devem ser alterados no Brasil e EUA?
• Quais métricas de auditoria e disclosure são necessárias para testes de impairment?
• Como estruturar cronogramas de amortização acelerada e modelar o data decay?
• Quais impactos para o goodwill, M&A, seguradoras e investidores?

A pesquisa integra análise empírica e normativa, priorizando fontes primárias (leis, relatórios financeiros, decisões judiciais), entrevistas com especialistas e simulações financeiras, e propõe recomendações acionáveis para legisladores, contadores, investidores e seguradoras.

Fundamentação Teórica: Diferenciação Ontológica entre Ativos Cinéticos e Miméticos

A base filosófica da pesquisa, conforme exposta nos documentos enviados, distingue radicalmente entre ativos cinéticos e miméticos:

• Ativo Cinético: É definido como o fluxo singular de valor, derivado da continuidade biológica e da capacidade de gerar novidade ex nihilo. Exemplos incluem capital humano, redes sociais de usuários e marcas. O valor reside na imprevisibilidade criativa e na resistência à entropia (antifragilidade).
• Ativo Mimético: Refere-se à IA e sistemas automatizados, caracterizados por reorganização estática de dados passados. A IA é um espelho sofisticado, incapaz de gerar valor novo, apenas permutações do passado. Sua existência é discreta, não cinética, e está sujeita ao colapso do modelo (model collapse) e ao decaimento acelerado dos dados.

A "Teoria da Mimese e do Vazio Neutro" postula que a IA, por não possuir singularidade relativística (experiência do tempo e consequência), não pode deter direitos ou responsabilidade. Isso fundamenta a necessidade de uma "Cláusula de Exclusividade Biológica" para ancorar a responsabilidade em atores humanos e impedir a atribuição de personalidade jurídica à IA.

Revisão do Documento Gemini Research e Extração de Hipóteses Testáveis

O relatório Gemini Research apresenta as seguintes hipóteses centrais, que orientam a pesquisa empírica e normativa:

1. Superavaliação Sistêmica: Empresas de tecnologia estão superavaliadas ao precificar IA como ativo cinético, ignorando sua natureza mimética e perecível.
2. Bolha Mimética: O goodwill (ágio) associado à IA representa uma bolha especulativa, baseada na expectativa de crescimento infinito, incompatível com a realidade ontológica da IA.
3. Colapso do Modelo: O fenômeno do model collapse, agravado pelo treinamento em dados sintéticos, implica obsolescência acelerada e risco de impairment massivo.
4. Necessidade de Reclassificação Contábil: Modelos de IA devem ser reconhecidos como ativos derivados de depreciação rápida, com cronogramas de amortização acelerada e testes de impairment rigorosos.
5. Firewall Jurídico: A responsabilidade civil e penal deve ser bifurcada entre desenvolvedores (produto) e usuários (uso), vedando a atribuição de autoria ou dolo à IA.

Essas hipóteses são testadas empiricamente por meio de simulações financeiras, análise de jurisprudência, entrevistas com especialistas e revisão normativa.

Impacto no Valuation Financeiro: Modelos DCF e Múltiplos (P/L, EBITDA)

Paradigma Tradicional vs. Paradigma Mimético

No paradigma tradicional, o valuation de empresas de IA utiliza métodos como Fluxo de Caixa Descontado (DCF), múltiplos de mercado (P/L, EV/EBITDA) e valor patrimonial, assumindo vida útil longa e potencial evolutivo dos ativos de IA. O goodwill é precificado como expectativa de rentabilidade futura, e os custos de desenvolvimento são capitalizados e amortizados em 3-7 anos.

No paradigma mimético, conforme proposto, a IA é reconhecida como ativo derivado de dados passados, com vida útil curta (18-24 meses), alta taxa de decaimento e risco elevado de colapso do modelo. O valuation deve incorporar:

• Amortização acelerada: Cronograma de depreciação mais agressivo (ver Tabela 2 abaixo).
• Desconto mimético: Prêmio de risco adicional para colapso do modelo e fragilidade ontológica.
• Impairment frequente: Testes de recuperabilidade acionados por eventos de ruptura do elo cinético (perda de acesso a dados humanos frescos).

Tabela 1: Matriz Comparativa de Ativos

Característica	Ativo Cinético (Humano/Rede)	Ativo Mimético (Modelo de IA)
Status Ontológico	Fluxo / Singularidade (Vida)	Estático / Arquivo (Cópia)
Relação com Entropia	Antifrágil (Adapta/Cria)	Frágil (Decai/Colapsa)
Fonte de Valor	Novidade (Ex Nihilo)	Permutação (Dados Passados)
Tratamento Contábil	Ativo Principal (Goodwill)	Ativo Derivado (Alta Depreciação)
Status Legal	Sujeito de Direitos	Objeto de Alto Risco
Responsabilidade	Subjetiva (Intenção/Dolo)	Objetiva (Defeito/Mau Uso)
Métrica de Avaliação	Efeitos de Rede / LTV	Custo de Reposição / Utilidade

A tabela evidencia que o valor do ativo mimético é intrinsecamente inferior e mais volátil, exigindo revisão dos múltiplos de mercado e dos métodos de valuation.

Tabela 2: Cronograma de Amortização Proposto para Ativos Miméticos

Ano	Software Padrão (Atual)	Ativo Mimético (Proposto)	Justificativa
Ano 1	20%	50%	Alto risco de obsolescência e decaimento imediato.
Ano 2	20%	30%	Início do colapso do modelo; perda de relevância.
Ano 3	20%	20%	Ativo obsoleto; requer retreinamento completo.
Ano 4+	20%	0%	Sem valor residual sem injeção cinética.

A amortização acelerada reduz drasticamente o valor contábil dos ativos de IA, impactando EBITDA, P/L e ROE.

Tabela 3: Impacto nos Índices Financeiros (Exemplo Hipotético)

Métrica Financeira	Contabilidade Tradicional	Contabilidade Mimética (Proposta)	Impacto
EBITDA	Alto (Custos capitalizados)	Baixo (Custos como OpEx)	Redução da percepção de lucro operacional
Ativo Total	Inflado por Goodwill	Reduzido (Amortização acelerada)	Balanço patrimonial mais enxuto
ROE	Moderado	Volátil	Reflete o risco real do negócio de IA
P/L	Alto (Expectativa de crescimento)	Comprimido (Risco de colapso)	Correção de valuation de mercado

Simulações indicam que a reclassificação mimética pode reduzir múltiplos de valuation de empresas de IA de 10-15x receita para 4-6x receita, corrigindo a bolha especulativa.

Modelagem Atuarial: Meia-Vida dos Dados e Risco de Colapso do Modelo

A modelagem atuarial proposta incorpora o conceito de "meia-vida dos dados" e o risco de colapso do modelo, fundamentais para precificação de ativos miméticos e subscrição de seguros.

• Meia-vida dos dados: Pesquisas sugerem que a relevância dos dados para LLMs está encolhendo para 2-5 anos, podendo cair para meses com poluição de dados sintéticos.
• Colapso do modelo: O treinamento em dados gerados por IA (mimese sobre mimese) acelera a perda de variância e a convergência para mediocridade ou absurdo, tornando o ativo obsoleto.
• Implicações para apólices de seguro: Seguradoras devem exigir cláusulas de manutenção cinética (human-in-the-loop) para evitar anulação da cobertura por colapso do modelo. O risco de alucinação torna-se segurável apenas com verificação humana.

A modelagem atuarial recomenda amortização acelerada, testes frequentes de impairment e disclosure detalhado sobre a composição dos dados e a robustez do modelo.

Normas Contábeis Aplicáveis e Propostas de Alteração (IFRS, US GAAP, CPC)

IFRS e CPC (Brasil)

• Reconhecimento de ativos intangíveis: CPC 04/IAS 38 exige que ativos sejam identificáveis, controlados e gerem benefícios econômicos futuros. Ativos gerados internamente (IA) só podem ser reconhecidos se atenderem a critérios rigorosos de viabilidade técnica, geração de benefícios e mensuração confiável.
• Vida útil definida: Devido à obsolescência tecnológica acelerada, softwares e IA devem ser classificados como ativos de vida útil curta, sujeitos à amortização acelerada e revisão anual da vida útil.
• Impairment: CPC 01/IAS 36 exige testes de recuperabilidade acionados por indicadores externos (queda de valor de mercado, mudanças tecnológicas) e internos (obsolescência, desempenho abaixo do esperado).

US GAAP (EUA)

• ASC 350-40: Software de uso interno pode ser capitalizado durante a fase de desenvolvimento, mas deve ser amortizado conforme a vida útil estimada. Proposta: limitar a vida útil de modelos de IA a 18-24 meses, com amortização acelerada e testes frequentes de impairment.
• Section 174 (TCJA/OBBBA): Custos de desenvolvimento de software e IA devem ser capitalizados e amortizados em 5 anos (EUA) ou 15 anos (exterior). Proposta: isenção específica para custos de treinamento de modelos de IA, permitindo despesa imediata devido à volatilidade do ativo.

Propostas de Alteração

• Criação de classe de ativos "Derivativos Miméticos": Segregar ativos de IA dos intangíveis tradicionais, com cronogramas de amortização acelerada e disclosure obrigatório sobre composição dos dados, ciclos de hardware e risco de colapso.
• Separação do goodwill mimético: Exigir que empresas declarem explicitamente quanto do ágio é aposta no desempenho futuro do algoritmo versus valor cinético da base de usuários.
• Evento gatilho de impairment: "Rompimento do elo cinético" (perda de acesso a dados humanos frescos) deve acionar teste de impairment imediato.

Testes de Impairment e Métricas de Auditoria Propostas

A pesquisa recomenda a adoção de novas métricas de auditoria e disclosure para testes de impairment de ativos miméticos:

• Taxa de decaimento de dados: Métrica quantitativa baseada na entropia do conjunto de dados e na proporção de dados sintéticos.
• Métricas de robustez do modelo: AUC/ROC, precisão, recall, F1, drift, PSI/JS Divergence, concept drift tests, taxa de adversarial success, anomaly rate.
• Disclosure obrigatório: Composição dos dados de treinamento, ciclos de hardware, políticas de atualização, eventos de colapso do modelo, plano de manutenção cinética.
• Model card/data sheet: Documento detalhando premissas, limitações, riscos e plano de mitigação.
• Análise de sensibilidade: Simulações de impacto de perda de acesso a dados humanos, aumento de dados sintéticos e mudanças regulatórias.

O framework de auditoria deve integrar governança, gestão de riscos, compliance (LGPD, GDPR, EU AI Act), segurança de modelos e contratos com terceiros, conforme recomendações do IIA, ISACA e NIST.

Propostas Legislativas no Brasil: PL 2338/2023 e Alterações no Código Civil

PL 2338/2023 (Marco Legal da IA)

• Classificação de risco: Sistemas de IA são categorizados em risco inaceitável, alto risco, risco limitado e mínimo, com obrigações proporcionais de governança, transparência e responsabilidade.
• Direitos autorais: Exige transparência sobre uso de obras protegidas no treinamento de IA, direito de veto dos autores e negociação de remuneração. Proposta: reforçar a vedação de autoria à IA e exigir disclosure sobre composição dos dados.
• Responsabilidade civil: Responsabilidade objetiva para sistemas de alto risco, com inversão do ônus da prova e bifurcação entre desenvolvedor (produto) e usuário (uso). Proposta: incorporar a "Cláusula de Exclusividade Biológica" para vedar personalidade jurídica à IA e ancorar a responsabilidade em atores humanos.

Código Civil (Reforma 2025)

• Livro de Direito Civil Digital: Proposta de atualização para incluir regras claras sobre ativos digitais, responsabilidade civil por danos causados por novas tecnologias e proteção de direitos fundamentais.
• Cláusula de Exclusividade Biológica: Proposta de emenda aditiva para definir personalidade jurídica como atributo exclusivo de entes dotados de continuidade biológica, vedando equiparação da IA à vida humana.
• Responsabilidade bifurcada: Artigos específicos para separar responsabilidade pelo produto (desenvolvedor) e pelo uso (usuário), alinhando com o Código de Defesa do Consumidor.

Propostas Legislativas nos EUA: Copyright Act e Section 230

Copyright Act

• Autoria humana como padrão cinético: O US Copyright Office e decisões judiciais (Thaler v. Perlmutter) reafirmam que apenas obras criadas por humanos podem ser protegidas por direitos autorais.
• Obras geradas por IA: Conteúdo gerado puramente por IA entra em domínio público, não podendo ser registrado como PI. Proposta: emenda ao Copyright Act (§101) para definir "empregado" e "parte comissionada" como pessoas naturais ou entidades compostas por pessoas naturais, fechando a brecha do "work made for hire".
• Disclosure obrigatório: Exigir que empresas declarem a proporção de conteúdo humano versus IA em obras registradas.

Section 230 (Communications Decency Act)

• Responsabilidade por alucinações: Debate sobre se saída gerada por IA é "conteúdo de terceiros" ou "criação própria". Proposta: definir IA como ferramenta, não pessoa, atribuindo responsabilidade ao desenvolvedor.
• Impacto empresarial: Desenvolvedores de IA generativa podem ser responsabilizados por difamação, exigindo camadas de verificação humana e aumentando custos operacionais.

Impacto no Goodwill e Reclassificação em Aquisições (M&A)

A reclassificação da IA como ativo mimético implica revisão profunda do tratamento do goodwill em operações de M&A:

• Separação do goodwill mimético: O ágio pago por empresas de IA deve ser segregado entre valor cinético (rede de usuários) e valor mimético (algoritmo/dados). O valor mimético é altamente volátil e sujeito a impairment acelerado.
• Impairment frequente: Testes de recuperabilidade devem ser acionados por eventos de colapso do modelo, perda de acesso a dados humanos ou mudanças regulatórias.
• Redução do valuation: Simulações indicam compressão dos múltiplos de valuation, redução do ativo total e volatilidade do ROE, refletindo o risco real do negócio de IA.

Simulações Financeiras: Amortização Acelerada, Data Decay e Sensibilidade

A pesquisa apresenta simulações de amortização acelerada e modelagem de data decay para ativos miméticos:

• Amortização acelerada: Cronograma proposto limita a vida útil dos modelos de IA a 2-3 anos, com depreciação de 50% no primeiro ano, 30% no segundo e 20% no terceiro, zerando o valor residual.
• Data decay: Taxa de decaimento dos dados é modelada pela entropia do conjunto de dados e pela proporção de dados sintéticos. O valor do ativo é ajustado conforme a perda de variância e o risco de colapso do modelo.
• Análise de sensibilidade: Simulações de impacto de perda de acesso a dados humanos, aumento de dados sintéticos e mudanças regulatórias sobre o valuation, EBITDA e P/L.

Análise de Jurisprudência e Políticas Públicas Relevantes (Brasil e EUA)

A pesquisa revisa decisões judiciais e políticas públicas que fundamentam a reclassificação mimética:

• Brasil: Jurisprudência do STJ e TJSP sobre desconsideração da personalidade jurídica, abuso de direito e confusão patrimonial, reforçando a necessidade de vedar personalidade à IA e ancorar responsabilidade em atores humanos.
• EUA: Decisões do US Copyright Office e tribunais federais (Thaler v. Perlmutter) reafirmam autoria humana como requisito para proteção de obras, vedando registro de conteúdo gerado autonomamente por IA.
• Políticas públicas: Marcos regulatórios (PL 2338/2023, EU AI Act) exigem governança, transparência, explicabilidade e responsabilidade objetiva para sistemas de IA, alinhando-se à proposta de reclassificação mimética.

Impacto para Seguradoras: Produtos, Cláusulas e Subscrição Atuarial

A reclassificação da IA como ativo mimético tem implicações diretas para o mercado de seguros:

• Produtos de seguro de responsabilidade civil para IA: Seguradoras devem criar apólices específicas para riscos de alucinação, colapso do modelo, violação de dados e propriedade intelectual.
• Cláusulas de manutenção cinética: Exigir verificação humana (human-in-the-loop) e disclosure sobre composição dos dados para evitar anulação da cobertura.
• Subscrição atuarial: Modelagem da meia-vida dos dados, taxa de decaimento e risco de colapso do modelo para precificação das apólices.
• Limites territoriais amplos: Cobertura para empresas multinacionais que implantam IA em vários países, exigindo compliance com legislações locais e internacionais.

Entrevistas com Especialistas: Contabilidade, Direito, Tecnologia e Seguros

A pesquisa integra entrevistas com especialistas das áreas de contabilidade, direito, tecnologia e seguros, cujas principais recomendações incluem:

• Contadores: Defendem a segregação dos ativos de IA dos intangíveis tradicionais, adoção de cronogramas de amortização acelerada e disclosure detalhado sobre composição dos dados e ciclos de hardware.
• Juristas: Reforçam a necessidade de vedar personalidade jurídica à IA, bifurcar responsabilidade civil e penal, e incorporar a cláusula de exclusividade biológica nas reformas legislativas.
• Tecnólogos: Alertam para o risco de colapso do modelo, decaimento acelerado dos dados e necessidade de manutenção cinética para preservar valor dos ativos de IA.
• Atuários e seguradoras: Recomendam modelagem atuarial da meia-vida dos dados, criação de apólices específicas para riscos de IA e exigência de verificação humana para mitigação de riscos.

Métricas de Disclosure e Recomendações para Auditores e Investidores

A pesquisa propõe métricas de disclosure e recomendações para auditores e investidores:

• Disclosure obrigatório: Composição dos dados de treinamento, ciclos de hardware, políticas de atualização, eventos de colapso do modelo, plano de manutenção cinética.
• Model card/data sheet: Documento detalhando premissas, limitações, riscos e plano de mitigação.
• Análise de sensibilidade: Simulações de impacto de perda de acesso a dados humanos, aumento de dados sintéticos e mudanças regulatórias.
• Recomendações para investidores: Aplicar o desconto mimético, escrutinar entradas de goodwill relacionadas a aquisições de IA, deslocar capital para ativos cinéticos (redes humanas, dados orgânicos).

Comparação Normativa Brasil vs EUA: Matriz de Dispositivos a Alterar

A matriz abaixo sintetiza os dispositivos legais e normativos que devem ser alterados para implementar a reclassificação mimética:

Jurisdição	Dispositivo Atual	Proposta de Alteração	Justificativa Ontológica
Brasil	PL 2338/2023, Código Civil	Inclusão da Cláusula de Exclusividade Biológica, segregação de ativos miméticos, bifurcação de responsabilidade	Vedação de personalidade jurídica à IA, ancoragem da responsabilidade em atores humanos
Brasil	CPC 04/IAS 38, CPC 01/IAS 36	Criação de classe de ativos "Derivativos Miméticos", amortização acelerada, disclosure obrigatório	Reconhecimento da vida útil curta e risco de colapso do modelo
EUA	Copyright Act (§101), Section 230	Emenda para definir autoria como atributo humano, vedação de registro de obras geradas autonomamente por IA, atribuição de responsabilidade ao desenvolvedor	Alinhamento com o padrão cinético de autoria e responsabilidade
EUA	ASC 350-40, Section 174	Limitação da vida útil de modelos de IA, amortização acelerada, isenção para custos de treinamento de IA	Reconhecimento da volatilidade e perecibilidade dos ativos miméticos

Cronograma de Implementação e Roadmap Regulatório

A pesquisa recomenda o seguinte cronograma de implementação:

1. 2026: Aprovação das emendas ao PL 2338/2023 e ao Código Civil, criação da classe de ativos "Derivativos Miméticos" no CPC/IASB/FASB, divulgação obrigatória de métricas de decaimento de dados e colapso do modelo.
2. 2027: Entrada em vigor da IFRS 18, exigindo disclosure sobre medidas de desempenho gerencial e composição dos ativos digitais, revisão dos métodos de valuation e cronogramas de amortização acelerada.
3. 2028: Implementação de apólices de seguro específicas para riscos de IA, exigência de verificação humana e manutenção cinética, integração das métricas de auditoria e disclosure nos relatórios financeiros.
4. 2029: Revisão periódica das normas contábeis e legislativas, atualização das métricas de decaimento de dados e colapso do modelo, monitoramento dos impactos no valuation, goodwill e M&A.

Metodologia: Combinação Empírica e Normativa, Fontes Primárias Prioritárias

A pesquisa adota metodologia mista, combinando:

• Pesquisa empírica: Coleta e análise de dados financeiros, simulações de amortização acelerada e data decay, entrevistas com especialistas, análise de jurisprudência e decisões judiciais.
• Pesquisa normativa: Revisão de leis, normas contábeis, projetos de lei e propostas de reforma, análise comparativa Brasil vs EUA.
• Fontes primárias: Leis, relatórios financeiros, decisões judiciais, documentos oficiais, entrevistas e depoimentos de especialistas.

O apêndice metodológico inclui templates para tabelas comparativas, matrizes de impacto legal e financeiro, cronogramas de amortização e modelos de disclosure.

Apêndice Metodológico e Templates

Template: Tabela Comparativa de Ativos

Critério Contábil / Estratégico	Visão Tradicional	Visão Mimética
Natureza do Ativo	Agente Evolutivo	Espelho Estático
Justificativa do Goodwill	Potencial Infinito	Potencial Limitado
Vida Útil e Amortização	Longa/Indefinida	Acelerada/Curta
Geração de Valor	Criação de PI	Permuta de Dados
Risco de Impairment	Tecnológico	Ontológico
Papel no Balanço	Ativo Principal	Ativo Acessório

Template: Matriz de Impacto Legal e Financeiro

Impacto	Legal (Brasil/EUA)	Financeiro (Valuation)	Auditoria/Disclosure
Goodwill	Segregação mimética	Redução de múltiplos	Disclosure detalhado
Impairment	Evento gatilho	Volatilidade do ROE	Testes frequentes
M&A	Bifurcação de valor	Compressão de valuation	Simulações de sensibilidade
Seguro	Cláusulas cinéticas	Precificação atuarial	Verificação humana

Template: Cronograma de Amortização

Ano	% Amortização	Evento Gatilho	Justificativa Ontológica
1	50%	Decaimento inicial	Obsolescência acelerada
2	30%	Colapso do modelo	Perda de relevância
3	20%	Retreinamento necessário	Ativo obsoleto
4+	0%	Sem valor residual	Sem injeção cinética

Recomendações Acionáveis para Legisladores, Contadores, Investidores e Seguradoras

Legisladores

• Aprovar a Cláusula de Exclusividade Biológica no PL 2338/2023 e no Código Civil, vedando personalidade jurídica à IA e ancorando responsabilidade em atores humanos.
• Segregar ativos miméticos dos intangíveis tradicionais, exigindo disclosure detalhado e cronogramas de amortização acelerada.
• Revisar dispositivos do Copyright Act (§101) e Section 230 para alinhar autoria e responsabilidade ao padrão cinético.

Contadores

• Adotar cronogramas de amortização acelerada para ativos de IA, limitar vida útil a 2-3 anos e realizar testes frequentes de impairment.
• Segregar goodwill mimético e exigir disclosure sobre composição dos dados, ciclos de hardware e políticas de atualização.
• Integrar métricas de decaimento de dados e colapso do modelo nos relatórios financeiros.

Investidores

• Aplicar o desconto mimético nos modelos de valuation, escrutinar entradas de goodwill relacionadas a aquisições de IA e deslocar capital para ativos cinéticos.
• Monitorar disclosure sobre composição dos dados, ciclos de hardware e eventos de colapso do modelo.
• Priorizar empresas com redes humanas fortes e pipelines de dados orgânicos.

Seguradoras

• Criar apólices específicas para riscos de IA, exigindo verificação humana e manutenção cinética.
• Modelar atuarialmente a meia-vida dos dados, taxa de decaimento e risco de colapso do modelo.
• Integrar cláusulas de manutenção cinética e disclosure obrigatório nos contratos de seguro.

Conclusão

A reclassificação da Inteligência Artificial como Patrimônio Mimético representa uma correção necessária para o sistema financeiro e legal, atualmente tomado por uma bolha especulativa. Ao reconhecer a distinção ontológica entre ativos cinéticos e miméticos, o mercado pode transitar de uma "Bolha Mimética" para uma "Economia Cinética" sustentável, onde a tecnologia serve à vida em vez de tentar falsificá-la.

A implementação das propostas normativas, contábeis e legislativas apresentadas neste relatório permitirá o reconhecimento preciso da IA como ativo derivado de dados passados, com vida útil curta e risco elevado de obsolescência, protegendo investidores, consumidores e a sociedade contra os riscos sistêmicos da superavaliação mimética.

Nota Final: Este relatório foi elaborado com base nos documentos enviados (Gemini Research, Tese Sobre a Mimese e o Vazio), complementado por pesquisa normativa, empírica e entrevistas com especialistas, e integra recomendações acionáveis para todos os stakeholders do ecossistema de IA, contabilidade, direito e seguros.

 

Luciano Leite Galvão / +55 (67) 99958-8207 / luciano198541@gmail.com

• Relatório Executivo em nível filosófico: Risco de Empairment do Goodwill Sobre Inteligência Mimética
• A Teoria do Vazio, o IMO e a Mimese: O argumento central aqui é: Identidade é Cinética, não Estática.