A classificação fiscal sempre foi uma das atividades mais sensíveis, complexas e fiscalizáveis do comércio exterior.
Em 2025, com a explosão de soluções baseadas em IA, muitas empresas passaram a discutir se os algoritmos seriam capazes de assumir parte (ou a totalidade) da decisão classificatória.
Mas, no nível estratégico, a pergunta essencial não é “a IA funciona?”. A pergunta é: “A IA entende contexto técnico, normativo e jurídico o suficiente para assumir riscos tributários da minha operação?”
A resposta curta: não sozinha. E é por isso que, para executivos, a IA na classificação fiscal pode ser tanto o melhor auxiliar quanto o maior vilão — dependendo de como é implementada.
A classificação fiscal está na interseção entre:
-Tributação (II, IPI, PIS, Cofins, ICMS)
-Tratamento administrativo (licenças, intervenientes, anuências)
-Regimes especiais
-Riscos de autuação
-Penalidades e multas
-Responsabilidade solidária em cadeia
Um erro de NCM gerado por um algoritmo não é apenas um erro técnico: ele se transforma em contingência tributária, risco reputacional e impacto direto sobre margem e fluxo de caixa.
A IA já é altamente eficaz em:
-Ler catálogos técnicos complexos;
-Comparar atributos de produtos similares;
-Detectar padrões em bases históricas de classificação;
-Alertar divergências entre SKUs;
-Automatizar pré-classificações para análise humana;
-Identificar descrições insuficientes ou inconsistentes;
No nível operacional, isso reduz tempo, retrabalho e inconsistências — principalmente para empresas com milhares de SKUs. Mas isso é assistência, não decisão final.
A IA sofre com três limitações estruturais:
1. Não compreende intenção normativa
A IA identifica padrões, mas não entende a lógica jurídica por trás da TIPI, das Notas Explicativas do Sistema Harmonizado (NESH) ou de decisões da OMA.
2. Não entende exceções e jurisprudências
Ela é treinada em dados; não em precedentes, soluções de consulta, acórdãos ou entendimentos aduaneiros que envolvem interpretação fina.
3. Confunde proximidade técnica com proximidade fiscal
Produtos tecnicamente parecidos podem cair em capítulos completamente diferentes — e um algoritmo não percebe nuances como:
-Critério de essencialidade;
-Predominância de material;
-Finalidade de uso;
-Regras de classificação específicas.
Quando a IA generaliza, ela erra perigosamente.
Para líderes, o uso correto da IA é claro: como copiloto, não como substituto do especialista.
O uso ideal ocorre quando:
-A empresa possui Catálogo de Produtos robusto, com atributos completos;
-Existe governança clara sobre quem valida a classificação final;
-A IA é usada para triagem, priorização e detecção de inconsistências;
-Os resultados passam por auditoria humana qualificada;
-Há integração com sistemas de compliance e de gestão de risco;
Empresas que adotaram IA nesse modelo em 2025 tiveram:
-Redução de retrabalho técnico;
-Agilidade na revisão de grandes bases de SKUs;
-Detecção mais rápida de erros sistêmicos;
-Diminuição de multas por divergências documentais.
Neste cenário, a IA é auxiliar estratégica.
A IA se torna vilã quando:
-A empresa delega decisões finais à máquina;
-O Catálogo de Produtos é raso, incompleto ou desatualizado;
-A solução é usada sem análise de riscos ou governança;
-O algoritmo foi treinado com base em dados históricos errados;
-A operação não possui especialistas para validação técnica.
Nesses cenários, a IA não apenas erra: ela replica o erro em escala, criando passivos invisíveis até o momento da fiscalização.
O resultado?
Multas, glosas, revisões retroativas, aumento de canal vermelho e desconfiança da autoridade aduaneira.
Não basta “adotar IA”. Líderes precisam garantir:
-Estrutura técnica sólida antes de automatizar;
-Processos de validação e contraprova;
-Catálogo de Produtos estruturado;
-Auditorias periódicas de classificações;
-Revisão de modelos treinados;
-Política clara de responsabilidade e governança aduaneira;
-Métricas de risco, precisão e compliance.
Conclusão
A adoção de Inteligência Artificial na classificação fiscal só gera valor quando integra tecnologia, governança e maturidade aduaneira. É isso que separa empresas que reduzem contingências daquelas que apenas automatizam vulnerabilidades.
A Philos Global Services atua exatamente nesse ponto de interseção:estruturação de Catálogo de Produtos, governança aduaneira, revisão classificatória, preparação para OEA e implementação de modelos de IA com segurança operacional.
Se sua organização quer utilizar IA para acelerar o compliance — e não comprometer margens — fale com nossos especialistas!
