O importador registrado está se tornando uma questão de dados

Tradicionalmente, a conformidade aduaneira era tratada como uma tarefa no nível de cada transação: classificar o produto, calcular o imposto, registrar a declaração e guardar os documentos. Esse modelo está cada vez mais difícil de sustentar, à medida que as autoridades aduaneiras exigem mais visibilidade sobre as empresas, os produtos e as cadeias de suprimentos por trás de cada importação.

Essa mudança é especialmente visível nos Estados Unidos. O Decreto Executivo 14411, “Reforço da fiscalização aduaneira”, assinado em 3 de junho de 2026, determina que o Departamento de Segurança Interna e a Alfândega e Proteção de Fronteiras dos EUA (CBP) reforcem os requisitos para importadores registrados, ampliem a verificação e estabeleçam requisitos adicionais de divulgação e certificação. O decreto também determina que o governo exija informações ou documentos que os exportadores estrangeiros tiveram de apresentar às autoridades aduaneiras de seus países antes de exportar mercadorias para os Estados Unidos.

Para os importadores, isso cria um desafio fundamentalmente relacionado a dados. As informações relevantes talvez já existam, mas muitas vezes estão dispersas por diferentes sistemas, com descrições distintas e sob a responsabilidade de diferentes equipes. A IA pode ajudar a conectar esses elementos, mas somente se as empresas a tratarem como parte de um processo controlado de conformidade, e não como substituta da experiência em assuntos aduaneiros.

Por que o IOR é mais importante do que antes

A CBP já tomou uma medida concreta para intensificar o escrutínio dos dados de identificação dos importadores. Em um aviso de agosto de 2026 no Federal Register, a agência informou que começaria a fiscalizar com mais rigor as informações enviadas por meio do formulário 5106 da CBP. A partir de 18 de setembro de 2026, a CBP poderia invalidar o número de um importador registrado se as informações arquivadas fossem inexatas ou incompletas, tornando o número inválido para a entrada de mercadorias.

Isso é importante porque o registro de um IOR vai além de um cadastro administrativo. Ele vincula uma entidade a declarações aduaneiras, impostos, despachantes e obrigações regulatórias. Se os dados de identificação subjacentes estiverem incorretos, pode ficar mais difícil conciliar outros registros.

Esta é uma área em que a IA e a automação podem trazer benefícios práticos sem tomar decisões de conformidade por conta própria. Os sistemas podem identificar divergências entre endereços, nomes de entidades, dados de contato ou informações sobre propriedade nos registros internos. Também podem sinalizar registros que não foram revisados recentemente ou identificar alterações que exijam a atenção de uma pessoa. O objetivo não é deixar que um algoritmo decida se um importador está em conformidade, mas facilitar para as equipes de conformidade a identificação dos casos em que os dados talvez já não sustentem essa conclusão.

Documentos de exportação estrangeiros podem ampliar o volume de dados exigido

O próximo desafio pode ser muito maior. Em seu Aviso prévio de proposta de regulamentação de setembro de 2026, a CBP solicitou contribuições do público sobre requisitos que dariam à agência mais visibilidade sobre as cadeias de suprimentos e a documentação de exportação estrangeira.

A proposta ainda está em análise. A CBP quer saber se os importadores deveriam apresentar ou guardar documentos que os exportadores estrangeiros tiveram de fornecer às autoridades aduaneiras de seus países antes da exportação. A agência cita especificamente exemplos como declarações de exportação, faturas comerciais, listas de embalagem, certificados de origem, licenças de exportação, conhecimentos de embarque e guias aéreas. A CBP também pergunta se o importador registrado deveria ser responsável por guardar e fornecer esses documentos e se o dever de diligência razoável deveria ser aplicado quando os importadores avaliam a exatidão deles.

Essa última questão é particularmente importante. O importador talvez não seja quem elabora uma declaração de exportação estrangeira. Ela pode ser elaborada por um fornecedor, distribuidor ou prestador de serviços logísticos. Ainda assim, o importador talvez precise explicar como as informações se relacionam com a declaração de importação nos Estados Unidos.

A tarefa resultante tem menos a ver com armazenar arquivos PDF e mais com comparar informações. A descrição do produto corresponde? A quantidade faz sentido? O fabricante é o mesmo? O país de origem é compatível? O valor declarado precisa ser explicado? Se dois documentos forem diferentes, o importador consegue explicar o motivo?

A IA é mais útil quando conecta evidências

É nesse ponto que a IA pode ir além do caso de uso aduaneiro mais conhecido: a classificação. Os modelos de linguagem de grande porte e outros sistemas de IA são especialmente úteis quando as informações não estão estruturadas ou estão distribuídas por muitos documentos. Uma especificação de produto pode descrever um item de uma forma, uma fatura do fornecedor pode usar outro nome e uma declaração aduaneira pode trazer uma descrição abreviada. Um certificado de origem pode acrescentar outro conjunto de identificadores. Uma pessoa que conhece o negócio talvez entenda que os quatro documentos se referem ao mesmo produto, mas identificar manualmente essas relações em milhares de registros é difícil.

A IA pode ajudar a revelar essas conexões. Ela pode extrair informações relevantes de documentos, padronizar descrições de produtos, identificar possíveis inconsistências e priorizar registros para revisão. Também pode localizar decisões aduaneiras, orientações regulatórias e decisões anteriores que sirvam de apoio quando um profissional de conformidade estiver analisando uma questão de classificação ou tarifa.

A Organização Mundial das Aduanas reconheceu esse potencial mais amplo. Seu relatório de 2025 sobre a adoção de IA e aprendizado de máquina nas aduanas apontou a gestão de dados, a governança, a gestão de riscos, a interoperabilidade, a cibersegurança e as competências da força de trabalho como fatores importantes para uma adoção bem-sucedida. Isso serve como um lembrete útil de que a IA nas aduanas não é, sobretudo, uma questão de chatbots, mas de dados e governança.

As aplicações mais eficazes estarão, portanto, vinculadas a fluxos de trabalho específicos. Um sistema de IA pode sinalizar uma divergência entre um documento do fornecedor e uma declaração de importação. Em seguida, um profissional de conformidade pode analisar os registros subjacentes, determinar se a divergência é legítima e documentar o raciocínio.

A análise humana continua sendo importante

As decisões aduaneiras têm consequências financeiras e jurídicas, o que torna a explicabilidade especialmente importante. Um sistema que apresenta uma resposta sem mostrar as evidências que a fundamentam cria um novo risco de conformidade. Por esse motivo, a IA usada na conformidade comercial deve preservar as informações que sustentam seus resultados. Se um sistema recomendar uma classificação, os usuários devem poder consultar os atributos do produto, o material de referência pertinente e o raciocínio que embasaram a recomendação. Se identificar uma divergência, o usuário deve poder rastrear os registros conflitantes.

Essa abordagem está alinhada aos princípios mais amplos da Estrutura de Gestão de Riscos de IA do National Institute of Standards and Technology, que enfatiza a confiabilidade da IA, incluindo responsabilização, transparência, explicabilidade e interpretabilidade. O NIST também considera a supervisão humana uma parte importante da gestão de sistemas de IA.

Para as equipes aduaneiras, isso significa que a IA deve, em geral, atuar como analista, e não como autoridade autônoma. Ela pode encontrar evidências, comparar registros, identificar mudanças e priorizar tarefas. O especialista humano continua responsável por avaliar as evidências e tomar a decisão de conformidade.

Construa a base de dados antes de adicionar a camada de IA

A tentação, quando se trata de IA, é começar pelo modelo. Para a conformidade aduaneira, o melhor ponto de partida são os dados. Os importadores devem verificar se conseguem conectar, entre os sistemas que dão suporte à transação, as informações associadas a um produto. Isso pode incluir: 

• Especificações do produto
• Classificações HTS
• Decisões aduaneiras
• Informações sobre fornecedores e fabricantes
• Determinações de país de origem
• Faturas
• Documentos de transporte
• Requisitos regulatórios
• Dados de declarações de importação anteriores

Também devem verificar se as mudanças ficam visíveis. Se um fornecedor alterar a especificação de um produto, se uma medida tarifária mudar ou se as informações corporativas de um importador forem alteradas, a equipe de conformidade consegue identificar os registros afetados?

A qualidade dos dados se torna ainda mais importante quando a IA é introduzida. Um sistema de IA não consegue conciliar registros de forma confiável quando estão incompletos, desatualizados ou inconsistentes. Ele pode identificar padrões em dados ruins, mas não pode transformar evidências ausentes em evidências confiáveis.

Isso está de acordo com trabalhos recentes da WCO, que tem destacado a governança de dados como fundamento para a IA e a análise de dados nas aduanas. A discussão de 2026 sobre IA nas aduanas da organização ressaltou a importância de dados confiáveis e bem governados para produzir resultados consistentes.

A próxima vantagem aduaneira pode estar na explicabilidade

É provável que o cenário aduaneiro em evolução favoreça as empresas que conseguem fazer mais do que apresentar uma resposta. Elas precisarão mostrar como chegaram a ela.

A Ordem Executiva 14411 e a abordagem proposta pela CBP para a documentação de exportação estrangeira apontam para uma maior visibilidade das partes, dos produtos e dos registros envolvidos em uma transação de importação. Isso pode resultar em um ambiente de conformidade no qual seja difícil gerenciar planilhas desconectadas e repositórios de documentos. A IA pode ajudar, mas os sistemas mais valiosos não serão aqueles que simplesmente geram classificações ou resumem regulamentos. Serão aqueles que conectam evidências, identificam divergências, preservam as fontes e mantêm as pessoas envolvidas.

Os importadores podem começar a se preparar desde já: 

• Validar as informações do IOR
• Mapear onde os documentos de fornecedores e de exportação estrangeira são criados e armazenados
• Identificar diferenças entre os registros dos fornecedores e os dados das declarações de importação dos EUA
• Analisar quais decisões de conformidade ainda dependem de pesquisas manuais
• Determinar onde a IA pode reduzir o trabalho necessário para encontrar e avaliar as evidências

O futuro da IA na área aduaneira talvez tenha menos a ver com substituir o especialista em aduanas e mais com oferecer a esse especialista uma visão muito melhor da transação. À medida que a fiscalização aduaneira se torna cada vez mais orientada por dados, a vantagem competitiva talvez fique com os importadores capazes de responder com confiança a uma pergunta simples: não apenas “O que declaramos?”, mas “Podemos demonstrar por que estava correto?”