Inteligência artificial nas redes de franquia: a urgência da regulação interna e proteção dos ativos intelectuais

O avanço exponencial das ferramentas de Inteligência Artificial (IA) trouxe novos desafios, e riscos, ao ambiente corporativo. No contexto das redes de franquia, esse impacto exige atenção redobrada por parte das franqueadoras e dos grupos econômicos que as controlam. A utilização de IA, quando feita sem diretrizes claras, pode comprometer justamente os ativos mais valiosos do sistema de franchising: os bens de propriedade intelectual, os segredos de negócio e a padronização operacional que sustenta toda a rede.

Em meio a tantos riscos, é importante lembrar que a Inteligência Artificial já se apresenta como uma aliada concreta das redes de franquia, impulsionando eficiência e crescimento. De acordo com a ABF, “franquias mostram que IA traz lucratividade e agilidade”, evidenciando que a tecnologia está sendo utilizada para aprimorar processos, fortalecer o relacionamento com o cliente e acelerar a expansão das redes (ABF, 2025). Esses resultados destacam o potencial transformador da IA – desde que acompanhada de governança robusta.

Não se trata de bloquear o uso da IA, mas de normatizá-lo estrategicamente, garantindo que seu uso seja uma ferramenta a favor do sistema, e não uma ameaça à integridade da marca.

IA na franqueadora e na rede: onde mora o risco

A disseminação de plataformas como ChatGPT, Gemini, Claude e outras IA generativas abriu espaço para que colaboradores da franqueadora, franqueados e membros das equipes locais passem a alimentar essas plataformas com insumos sensíveis da operação, como:

·         Contratos de franquia;

·         Manuais de operações, marketing e treinamento;

·         Normativos internos;

·         COF e suas atualizações;

·         Dados de desempenho da rede;

·         Estratégias de expansão, pricing e gestão de crise.

Aparentemente inofensivo, o ato de “pedir um resumo” para uma IA pode implicar na indexação, vazamento ou uso indevido de dados que, por sua natureza, deveriam estar protegidos por cláusulas de confidencialidade, direitos autorais e estratégias comerciais sigilosas.

Esses não são riscos apenas teóricos. As próprias ferramentas de IA, quando usadas sem filtros ou validação, podem produzir o que se convencionou chamar de alucinação algorítmica: conteúdos verossímeis, mas totalmente inventados. Foi o que ocorreu no Tribunal de Justiça de Santa Catarina (TJSC), onde um advogado apresentou jurisprudências inexistentes, geradas por IA, e acabou multado por litigância de má-fé (TJSC, 2023). Situação semelhante aconteceu na 2ª Vara Federal de Londrina/PR, em que petições com artigos de lei e precedentes fictícios resultaram em multa de 20 salários-mínimos (Migalhas, 2023).

Esses precedentes reforçam a necessidade de procedimentos internos de checagem (humana e automatizada), logs de uso e responsabilização clara em políticas e contratos – tanto na franqueadora quanto nas unidades. O paralelo com as redes de franquia é direto: se colaboradores ou franqueados passarem a inserir contratos, manuais e dados estratégicos em ferramentas abertas, o risco não se limita ao vazamento de informações. Há também a possibilidade de que decisões de gestão ou jurídicas sejam tomadas com base em conteúdos falsos gerados por IA – comprometendo a segurança da rede e até gerando violações contratuais ou de propriedade intelectual.

A Lei de Franquia e a tutela da propriedade intelectual

Nos termos da Lei nº 13.966/19, a Circular de Oferta de Franquia deve conter informações detalhadas sobre os direitos de uso de marcas e outros bens de propriedade intelectual (art. 2º, inciso VI), bem como as condições de transferência de know-how, suporte técnico e sistema operacional.

Ou seja: toda a estrutura de um contrato de franquia pressupõe que a franqueadora entrega seu conhecimento estruturado em ambiente seguro, controlado e protegido. Ao permitir o uso indiscriminado de ferramentas de IA para processar esses documentos, há risco concreto de violação contratual e diluição do segredo de negócio.

Além disso, muitos desses materiais estão protegidos por direitos autorais, registros de marca, patentes de processo, softwares licenciados e outras formas de proteção que, uma vez expostos a sistemas abertos, podem se tornar vulneráveis (VEALE; ZUIDERVEEN BORGESIUS, 2021).

O que dizem a jurisprudência e as práticas internacionais

A jurisprudência brasileira já demonstra como a violação de cláusulas contratuais pode levar a consequências severas. Por exemplo, o Tribunal de Justiça do Distrito Federal e Territórios (TJDFT). declarou nulo contrato de franquia em razão da omissão e falseamento de informações na COF, determinando indenização por danos morais e devolução da taxa de filiação (TJDFT, 2019). Por sua vez, o Tribunal de Justiça de São Paulo (TJ-SP) determinou o fechamento de estabelecimentos de ex-franqueados que, mesmo após rescisão contratual, seguiram operando sob outra marca, replicando cardápio e know-how da rede a que pertenciam, em violação à cláusula de não concorrência (Valor Econômico, 2020). Esses casos deixam claro que segredos de negócio, know-how e padrão operacional são juridicamente tutelados.

No plano internacional, organizações como a OCDE e consultorias renomadas como a PwC já alertavam, desde 2023, que a maturidade de governança digital nas empresas brasileiras era baixíssima – apenas 1% das empresas tinham iniciativas concretas de governança digital, e somente 3% relataram iniciativas robustas de cibersegurança (PwC, 2023). Esses números demonstram que os riscos de privacidade, segurança, compliance regulatório, relacionamento com terceiros e propriedade intelectual estavam subdimensionados, confirmando a urgência de práticas normativas específicas.

A literatura acadêmica converge na necessidade de governança prática e controles operacionais para reduzir riscos e incertezas no uso de IA. Um mapeamento global de diretrizes éticas mostrou grande convergência de princípios, mas também profunda divergência na implementação, o que sinaliza a urgência de traduzir princípios em processos, padrões e mecanismos de prestação de contas (JOBIN; IENCA; VAYENA, 2019).

No campo regulatório, análises do rascunho do AI Act europeu destacam a lógica baseada em risco, avaliações de conformidade, monitoramento pós-mercado e o papel crítico de normas técnicas – ao mesmo tempo em que alertam para fragilidades quanto ao enforcement e à padronização (VEALE; ZUIDERVEEN BORGESIUS, 2021). Em paralelo, estudos sobre governança ética sublinham “pilares” práticos (padrões, regulação, inovação responsável e engajamento público) como mecanismos indispensáveis para confiança e segurança (WINFIELD; JIROTKA, 2018).

Por fim, no recorte de propriedade intelectual, análises recentes apontam que o debate precisa sair do plano abstrato e aterrissar em arranjos concretos de apropriação e remuneração justa (NEUWIRTH, 2025). O autor observa que a produção de conteúdos por sistemas de IA generativa tende a se apoiar em vastos repositórios de dados – muitas vezes protegidos por direitos autorais ou segredos comerciais – sem que haja clareza sobre mecanismos de compensação. Isso gera um paradoxo econômico e jurídico: quanto mais a IA se expande, maior o risco de diluição da autoria e de erosão do valor atribuído à criação humana.

No campo das franquias, esse alerta é particularmente sensível. Materiais como manuais, estratégias de marketing e know-how operacional podem servir de base para treinar modelos de IA sem autorização, criando externalidades negativas para a franqueadora. Sem estruturas que assegurem remuneração equitativa e reconhecimento da origem intelectual, o fenômeno pode levar a um ciclo em que “a abundância produzida pela IA gera escassez de valor para o autor original” – uma espécie de contradição intrínseca à tecnologia (NEUWIRTH, 2025).

O que fazer? A urgência da normatização

            Instituam uma Política Interna de Uso de IA – incluir nesse item também os franqueados da rede e os fornecedores homologados da rede, além dos que já estão ali listados.

Diante disso, é recomendável que as franqueadoras:

1. Instituam uma Política Interna de Uso de IA – voltada para os colaboradores da franqueadora, franqueados da rede, fornecedores homologados, prestadores de serviço e consultores ligados à rede, disciplinando o que pode ou não ser inserido em ferramentas de IA.

2. Atualizem os Manuais da Rede – incluindo cláusulas específicas sobre uso de IA por parte dos franqueados e suas equipes, inclusive nos treinamentos de novos franqueados.

3. Incluam cláusulas de confidencialidade ampliada nos contratos de franquia, mencionando expressamente as plataformas de IA e o dever de não utilizar dados sigilosos fora dos canais autorizados.

4. Realizem treinamentos sobre risco digital e proteção de propriedade intelectual, esclarecendo o uso consciente dessas ferramentas.

5. Implementem soluções internas seguras de IA privada, especialmente em redes mais maduras, onde for possível estruturar assistentes internos treinados com base na documentação da franqueadora, evitando exposição a sistemas abertos.

A IA já está entre nós, mas a proteção dos pilares do franchising – marca, padrão e segredo de negócio – não pode ser relativizada. O franchising brasileiro já provou sua capacidade de adaptação e vanguarda. Agora, com a IA presente como motor de lucratividade e agilidade, como atesta a ABF (2025), o setor tem a oportunidade de avançar mais um degrau: não apenas adotar a tecnologia, mas dominá-la com responsabilidade e líderes claros de boas práticas. Assim como impulsionou o varejo, o franchising pode ser a principal referência na governança ética e estratégica da Inteligência Artificial no país.

⚠️Este conteúdo tem natureza informativa e não equivale a opinião ou consulta jurídica. Procure um profissional especializado para assessorá-lo.

Autores:

Natan Baril

CEO

natan.baril@bariladvogados.com.br

Saiba mais em: https://bit.ly/natanbaril 

Alysson Hautsch Oikawa

COO

alysson.oikawa@bariladvogados.com.br

Saiba mais em: https://bit.ly/alyssonoikawa   

Referências

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE FRANCHISING (ABF). Franquias mostram que IA traz lucratividade e agilidade. Disponível em: https://www.abf.com.br/franquias-mostram-que-ia-traz-lucratividade-e-agilidade/. Acesso em: 18 ago. 2025.

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MIGALHAS. Leis e jurisprudência inventadas: advogado é multado por uso de IA. 2023. Disponível em: https://www.migalhas.com.br/quentes/433822/leis-e-jurisprudencia-inventadas-advogado-e-multado-por-uso-de-ia. Acesso em: 18 ago. 2025.

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PWC BRASIL. Brazil Digital Transformation Index 2023. São Paulo: PwC, 2023. Disponível em: https://www.pwc.com.br/pt/estudos/servicos/consultoria-negocios/indice-transformacao-digital-brasil/2023/en/Brazil-Digital-Transformation-Index-2023.pdf. Acesso em: 18 ago. 2025.

TRIBUNAL DE JUSTIÇA DE SANTA CATARINA (TJSC). TJSC multa autor de recurso por jurisprudência falsa gerada por IA. Florianópolis, 2023. Disponível em: https://www.tjsc.jus.br/web/imprensa/-/tjsc-multa-autor-de-recurso-por-jurisprudencia-falsa-gerada-por-ia. Acesso em: 18 ago. 2025.

TRIBUNAL DE JUSTIÇA DO DISTRITO FEDERAL E TERRITÓRIOS (TJDFT). Contrato de franquia – omissão e falseamento de informações essenciais – nulidade do negócio. Informativo nº 396, Brasília, 2019. Disponível em: https://www.tjdft.jus.br/consultas/jurisprudencia/informativos/2019/informativo-de-jurisprudencia-n-396/contrato-de-franquia-2013-omissao-e-falseamento-de-informacoes-essenciais-2013-nulidade-do-negocio. Acesso em: 18 ago. 2025.

VEALE, M.; ZUIDERVEEN BORGIUS, F. Demystifying the Draft EU Artificial Intelligence Act — Analysing the good, the bad, and the unclear elements of the proposed approach. Computer Law Review International, 2021 (preprint). Disponível em: https://s3.iois.me/AI-Act-Paper-2021-07-06T12_31_16.087Z.pdf. Acesso em: 18 ago. 2025.

WHITE & CASE. AI Watch: Global Regulatory Tracker – Brazil. São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.whitecase.com/insight-our-thinking/ai-watch-global-regulatory-tracker-brazil. Acesso em: 18 ago. 2025.

WINFIELD, A. F. T.; JIROTKA, M. Ethical governance is essential to building trust in robotics and artificial intelligence systems. Philosophical Transactions of the Royal Society A, v. 376, 20180085, 2018. Disponível em: https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsta.2018.0085. Acesso em: 18 ago. 2025.

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Artificial Intelligence in franchise networks: the urgency of internal regulation and protection of intellectual assets

The exponential advancement of Artificial Intelligence (AI) tools has brought new challenges – and risks – to the corporate environment. In the context of franchise networks, this impact demands special attention from franchisors and the economic groups controlling them. The use of AI, when carried out without clear guidelines, can compromise the most valuable assets of the franchising system: intellectual property, trade secrets, and the operational standardization that sustains the entire network.

Amid these risks, it is important to emphasize that AI has already proven to be a concrete ally of franchise networks, boosting efficiency and growth. According to the Brazilian Franchising Association (ABF), “franchises show that AI brings profitability and agility,” demonstrating that the technology is already being used to improve processes, strengthen customer relationships, and accelerate network expansion (ABF, 2025). These results highlight AI’s transformative potential – provided it is accompanied by robust governance.

It is not a matter of blocking AI use but of strategically regulating it, ensuring that its adoption serves the franchising system rather than threatening brand integrity.

AI in the franchisor and the network: where the risks lie

The spread of platforms such as ChatGPT, Gemini, Claude, and other generative AI systems has created room for franchisor staff, franchisees, and local teams to input sensitive operational data into these platforms, including:

·         Franchise agreements;

·         Operations, marketing, and training manuals;

·         Internal regulations;

·         Franchise Disclosure Document (FDD) and updates;

·         Network performance data;

·         Expansion, pricing, and crisis management strategies.

Although seemingly harmless, asking an AI system to “summarize” such materials may result in indexing, leaks, or misuse of data that should be protected by confidentiality clauses, copyright, and business secrecy.

These risks are not merely theoretical. AI tools, when used without filters or validation, may generate what is known as “algorithmic hallucination”: content that appears plausible but is entirely fabricated. This happened before the Court of Justice of the State of Santa Catarina (TJSC), where a lawyer submitted AI-generated fake precedents and was fined for bad-faith litigation (TJSC, 2023). Similarly, the 2nd Federal Court of the city of Londrina, state of Paraná, applied a fine equivalent to 20 minimum wages after petitions included fabricated laws and case law (Migalhas, 2023).

Such precedents highlight the urgent need for internal review procedures (both human and automated), usage logs, and clear accountability in policies and contracts – both at the franchisor and unit levels. The parallel with franchise networks is direct: if franchisees or staff begin inserting contracts, manuals, or strategic data into open platforms, the risk goes beyond leaks. Management or legal decisions could be based on false AI outputs, jeopardizing network security and even leading to contractual or intellectual property violations.

The Franchise Law and Intellectual Property protection

Under Brazilian Federal Law No. 13,966 of 2019, the Franchise Disclosure Document must include detailed information on the rights to use trademarks and other intellectual property (Article 2, VI), as well as conditions for know-how transfer, technical support, and the operational system.

In other words, a franchise agreement assumes that the franchisor delivers its structured knowledge in a secure, controlled, and protected environment. By allowing indiscriminate AI use in processing such documents, franchisors risk contractual violations and dilution of trade secrets.

Additionally, many of these materials are protected by copyright, trademarks, process patents, licensed software, and other legal protections. Once exposed to open systems, however, they may become vulnerable (VEALE; ZUIDERVEEN BORGIUS, 2021).

What Case Law and international practices reveal

Brazilian jurisprudence already shows how breaches of contractual clauses may have severe consequences. For example, the Court of Appeals for the Federal District and Territories (TJDFT) declared a franchise contract null due to omission and falsification of information in the FDD, ordering moral damages compensation and reimbursement of fees (TJDFT, 2019). Likewise, the Court of Appeals of the State of São Paulo (TJ-SP) ordered the closure of establishments of ex-franchisees which, after termination, continued operating under another brand while replicating the original chain’s menu and know-how, violating a non-compete clause (Valor Econômico, 2020). These cases confirm that trade secrets, know-how, and operational standards are legally protected.

Internationally, organizations such as the OECD and leading consultancies like PwC warned as early as 2023 that governance maturity in Brazilian companies was extremely low – only 1% had concrete digital governance initiatives, and just 3% reported robust cybersecurity practices (PwC, 2023). These numbers illustrate how risks involving privacy, security, regulatory compliance, third-party relationships, and intellectual property were underestimated, confirming the urgency of specific normative practices.

Academic literature also converges on the need for practical governance and operational controls to mitigate AI-related risks and uncertainties. A global mapping of AI ethics guidelines revealed broad consensus on principles but deep divergence in implementation, underscoring the urgency of turning principles into processes, standards, and accountability mechanisms (JOBIN; IENCA; VAYENA, 2019).

On the regulatory side, analyses of the draft EU AI Act highlight its risk-based approach, compliance assessments, post-market monitoring, and reliance on technical standards – while warning of enforcement and standardization weaknesses (VEALE; ZUIDERVEEN BORGIUS, 2021). In parallel, ethical governance research emphasizes practical “pillars” (standards, regulation, responsible innovation, and public engagement) as indispensable mechanisms for trust and safety (WINFIELD; JIROTKA, 2018).

In the field of intellectual property, recent research stresses the need to move beyond abstract principles and establish concrete frameworks for fair appropriation and remuneration (NEUWIRTH, 2025). The author notes that generative AI relies heavily on vast repositories of data – often copyrighted or commercially sensitive – without clear compensation mechanisms. This generates an economic and legal paradox: the more AI expands, the higher the risk of diluting authorship and eroding the value of human creation.

For franchise networks, this is particularly relevant. Manuals, marketing strategies, and operational know-how could be used to train AI systems without authorization, creating negative externalities for franchisors. Without structures ensuring equitable remuneration and recognition of intellectual origins, the phenomenon may create a cycle where “the abundance produced by AI generates scarcity of value for the original author” – an intrinsic contradiction of the technology (NEUWIRTH, 2025).

What to do? The urgency of regulation

Given this context, franchisors are advised to:

1. Implement an Internal AI Use Policy – applicable to franchisor’s staff, the network’s franchisees, certified suppliers, service providers, and consultants connected to the network, establishing what may or may not be entered into AI tools.

2. Update Network Manuals – including specific clauses on franchisee use of AI and training for new franchisees.

3. Include enhanced confidentiality clauses in franchise contracts – expressly covering AI platforms and prohibiting unauthorized use of sensitive data.

4. Conduct training on digital risks and intellectual property protection – ensuring responsible use of AI tools.

5 Deploy secure internal AI solutions – especially in mature networks, where private AI assistants trained on franchisor data can prevent exposure to open systems.

AI is already among us, but the protection of franchising pillars – brand, standards, and trade secrets – cannot be relativized. Brazilian franchising has proven its adaptability and leadership. Now, with AI serving as a driver of profitability and agility, as recognized by ABF (2025), the sector has the opportunity to take another step forward: not only adopting the technology but mastering it with responsibility and clear leadership in best practices. Just as it transformed retail, franchising can become the benchmark for ethical and strategic AI governance in Brazil.

⚠️ This content is for informational purposes only and does not constitute legal advice. Consult a qualified professional for tailored guidance.

Authors:

Natan Baril

CEO

natan.baril@bariladvogados.com.br 

More at: https://bit.ly/natanbaril 

Alysson Hautsch Oikawa

COO

alysson.oikawa@bariladvogados.com.br 

More at: https://bit.ly/alyssonoikawa 

References

ABF. 2025. “Franquias mostram que IA traz lucratividade e agilidade.” Associação Brasileira de Franchising. Accessed August 18, 2025. https://www.abf.com.br/franquias-mostram-que-ia-traz-lucratividade-e-agilidade/.

Jobin, Anna, Marcello Ienca, and Effy Vayena. 2019. “The Global Landscape of AI Ethics Guidelines.” Nature Machine Intelligence 1: 389–399. https://www.nature.com/articles/s42256-019-0088-2.

Migalhas. 2023. “Leis e jurisprudência inventadas: advogado é multado por uso de IA.” Accessed August 18, 2025. https://www.migalhas.com.br/quentes/433822/leis-e-jurisprudencia-inventadas-advogado-e-multado-por-uso-de-ia.

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Veale, Michael, and Frederik J. Zuiderveen Borgesius. 2021. “Demystifying the Draft EU Artificial Intelligence Act — Analysing the Good, the Bad, and the Unclear Elements of the Proposed Approach.” Computer Law Review International (preprint). Accessed August 18, 2025. https://s3.iois.me/AI-Act-Paper-2021-07-06T12_31_16.087Z.pdf.

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Winfield, Alan F. T., and Marina Jirotka. 2018. “Ethical Governance Is Essential to Building Trust in Robotics and Artificial Intelligence Systems.” Philosophical Transactions of the Royal Society A 376: 20180085. https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsta.2018.0085.