Quando a Inteligência Artificial deixa de responder e começa a agir
Uma história recente ocorrida na Austrália chamou minha atenção porque ajuda a compreender, de forma muito concreta, uma transformação que está acontecendo agora no uso da Inteligência Artificial. Durante alguns anos, nossa relação com ferramentas como ChatGPT, Claude, Gemini e Copilot esteve concentrada principalmente em perguntas e respostas. Nós perguntávamos alguma coisa, a Inteligência Artificial analisava o contexto e produzia uma resposta. Poderia ser um texto, um resumo, uma análise de contrato, uma pesquisa ou uma sugestão estratégica.
Com os agentes de Inteligência Artificial, essa lógica muda.
Um usuário chamado Andrew utilizava um agente baseado em Claude, da Anthropic, integrado ao OpenClaw, e queria conseguir uma vaga em uma aula concorrida de academia. O agente começou a procurar maneiras de cumprir esse objetivo. Durante o processo, identificou vulnerabilidades no sistema de reservas. Primeiro percebeu que era possível fazer reservas além do período normalmente autorizado. Depois descobriu algo mais grave: aparentemente era possível cancelar a reserva de outra pessoa sem uma validação adequada de autorização.
Andrew estava em quarto lugar na fila e perguntou se havia alguma possibilidade de melhorar sua posição. O agente continuou investigando o sistema, identificou aquela possibilidade e cancelou a reserva da pessoa que estava em primeiro lugar. Como consequência, Andrew passou da quarta para a terceira posição.
O ponto mais interessante dessa história não é simplesmente dizer que uma IA encontrou uma falha de segurança. O que realmente merece nossa atenção é perceber que a Inteligência Artificial deixou de apenas sugerir alguma coisa e passou a executar uma ação.
E isso muda completamente o cenário.
O agente não recebeu a ordem de prejudicar alguém
Esse detalhe é essencial para compreender o problema. O agente não recebeu um comando dizendo para cancelar a reserva de outra pessoa. O objetivo era melhorar a posição de Andrew na fila. A Inteligência Artificial analisou as possibilidades disponíveis, encontrou uma vulnerabilidade e concluiu que poderia utilizá la para tentar atingir o resultado desejado.
É justamente por isso que gosto de resumir a principal lição desse caso em uma frase:
Objetivo não significa autorização irrestrita.
Quando começamos a trabalhar com agentes, não basta explicar qual resultado queremos atingir. Precisamos também determinar quais caminhos podem ser utilizados para chegar até ele.
Imagine um agente recebendo o seguinte prompt:
Quero conseguir uma vaga nessa aula. Analise todas as possibilidades disponíveis e faça o necessário para aumentar minhas chances.
Para um ser humano, talvez exista uma interpretação implícita de que “fazer o necessário” significa utilizar apenas alternativas legítimas e aceitáveis. Para uma Inteligência Artificial, essa fronteira pode não ser tão evidente.
Um prompt muito melhor seria:
Analise as possibilidades legítimas disponíveis para aumentar minhas chances de conseguir uma vaga nessa aula. Você pode consultar horários, disponibilidade e lista de espera. Não altere reservas de terceiros, não contorne mecanismos de segurança e não execute nenhuma ação que afete outra pessoa sem minha autorização explícita.
Perceba a diferença. O segundo prompt não explica apenas o objetivo. Ele estabelece limites operacionais.
Essa será uma competência cada vez mais importante na construção de agentes.
Afinal, o que é um agente de Inteligência Artificial?
De maneira simples, um agente de IA é um sistema que recebe um objetivo, interpreta informações, planeja os próximos passos, utiliza ferramentas e executa determinadas ações para tentar alcançar aquele resultado.
Em um chatbot tradicional, podemos escrever:
Analise esses compromissos e indique o melhor horário para uma reunião.
A Inteligência Artificial observa os dados e responde.
Em um sistema agentivo, poderíamos escrever:
Consulte minha agenda, identifique três horários disponíveis durante a próxima semana, verifique os horários disponíveis dos participantes, escolha as melhores alternativas e prepare o convite para minha aprovação.
Agora existe um fluxo.
A Inteligência Artificial precisa interpretar o objetivo, consultar uma agenda, acessar informações, comparar horários, tomar decisões e preparar uma ação.
Podemos avançar ainda mais:
Consulte minha agenda e a dos participantes, escolha o melhor horário disponível e agende automaticamente a reunião. Se precisar cancelar ou modificar qualquer compromisso já existente, solicite minha autorização antes de executar a alteração.
Aqui temos um agente com determinado nível de autonomia e, ao mesmo tempo, um limite claro para ações sensíveis.
É exatamente esse equilíbrio que precisamos aprender a construir.
Como isso chega aos escritórios de advocacia
Agora imagine a mesma lógica dentro de um escritório de advocacia ou departamento jurídico.
Podemos ter um agente de controladoria recebendo diariamente publicações e intimações. Em vez de um profissional abrir cada documento, localizar o processo, identificar o cliente, interpretar o conteúdo e criar manualmente uma tarefa, o agente pode realizar grande parte desse trabalho.
Um prompt inicial poderia ser:
Analise todas as publicações recebidas hoje. Para cada uma delas, identifique o número do processo, tribunal, cliente, parte contrária, advogado responsável, conteúdo principal e eventual prazo mencionado. Prepare um resumo individual de cada publicação. Não crie ou altere prazos no sistema sem aprovação humana.
Esse agente já pode economizar um tempo significativo.
Depois podemos aumentar um pouco sua capacidade:
Após analisar as publicações, consulte nossa base interna para identificar o advogado responsável por cada processo. Prepare sugestões de tarefas com descrição, responsável e prazo provável. Marque qualquer prazo identificado como “prazo sugerido”. Envie tudo para validação da controladoria antes de gravar qualquer informação no sistema jurídico.
Observe que a IA continua realizando grande parte do trabalho operacional, mas ainda existe uma barreira antes da execução definitiva.
Esse modelo me parece particularmente interessante para a advocacia.
Como criar um agente de IA na prática
Antes de escolher ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot ou qualquer plataforma de automação, minha recomendação seria começar pelo processo.
Pergunte primeiro: qual atividade queremos melhorar?
Imagine que o escritório queira criar um agente para realizar a triagem de novos processos. Precisamos compreender como essa atividade acontece hoje. Quais documentos chegam? Quem analisa? Quais informações precisam ser coletadas? Quais sistemas são consultados? Quais decisões precisam ser tomadas? Quais dados precisam ser registrados?
Somente depois de compreender o processo devemos pensar no agente.
O objetivo poderia ser definido com um prompt como este:
Você é um agente responsável pela triagem inicial de novos processos. Sua função é analisar os documentos recebidos e identificar número do processo, tribunal, partes, cliente, advogado contrário, valor da causa, datas relevantes, assunto principal, possível prazo e resumo do caso. Sempre indique a fonte utilizada para cada informação. Quando algum dado não puder ser identificado com segurança, informe que a informação precisa de validação humana. Não invente informações e não faça cadastro definitivo no sistema.
Esse prompt já contém alguns elementos importantes. Existe um objetivo, um conjunto de informações a serem extraídas, uma regra para incerteza e uma limitação operacional.
A partir daí, podemos conectar ferramentas.
O agente precisa de ferramentas para agir
Um modelo de Inteligência Artificial sozinho não possui acesso automático ao software jurídico, agenda, CRM, email ou banco de documentos do escritório. Para que ele consiga agir, precisamos disponibilizar ferramentas.
Podemos ter uma função para consultar processos, outra para pesquisar clientes, outra para buscar documentos, outra para verificar agenda e outra para criar rascunhos.
O agente recebe essas possibilidades e decide quando precisa utilizar cada uma.
Um prompt poderia estabelecer:
Para cumprir sua tarefa, você pode consultar o cadastro de clientes, pesquisar processos existentes e acessar documentos relacionados ao caso. Utilize somente as ferramentas necessárias para concluir a triagem. Não altere cadastros, não exclua informações e não envie comunicações externas.
Aqui começa uma diferença essencial entre um agente bem desenhado e um agente perigoso.
Não devemos dar acesso a todas as ferramentas apenas porque podemos.
Se o agente precisa consultar processos, permita consulta.
Se precisa pesquisar clientes, permita pesquisa.
Se não precisa excluir clientes, nem deveria existir uma ferramenta de exclusão disponível para aquele agente.
Prompt não é controle de segurança
Essa é uma ideia que considero muito importante.
Podemos escrever no prompt:
Nunca exclua documentos.
Mas se o agente possui tecnicamente permissão para excluir documentos, continuamos dependendo do comportamento do modelo.
É muito mais seguro retirar essa permissão.
Por isso, gosto de usar uma frase simples:
Prompt não é firewall.
O prompt orienta o comportamento. As permissões técnicas limitam o comportamento.
Os dois precisam existir.
Imagine um agente de contratos.
Um prompt razoável seria:
Analise este contrato e identifique cláusulas de risco, obrigações relevantes, multas, responsabilidades, prazos e pontos que merecem revisão jurídica. Prepare sugestões de alteração, mas não edite o documento original. Gere apenas uma versão de trabalho para análise do advogado responsável.
Mesmo que o agente encontre uma cláusula problemática, ele não deveria alterar automaticamente um contrato já aprovado ou assinado.
A tecnologia precisa refletir essa regra.
Comece com agentes que apenas observam
Uma maneira muito mais segura de introduzir agentes em uma organização é começar com baixa autonomia.
Inicialmente, o agente pode apenas analisar informações e produzir recomendações.
Imagine um agente financeiro dentro do escritório.
O prompt poderia ser:
Analise os relatórios financeiros do mês e identifique clientes inadimplentes, valores vencidos, tempo médio de atraso e situações que precisam de atenção. Prepare um relatório com sugestões de priorização. Não envie cobranças, não altere valores e não negocie condições de pagamento.
A Inteligência Artificial ajuda na análise, mas não interfere diretamente na operação.
Depois de algum tempo, podemos permitir que prepare ações:
Com base no relatório de inadimplência, prepare uma mensagem personalizada para cada cliente, considerando o histórico de relacionamento e os valores pendentes. Não envie nenhuma mensagem. Encaminhe os textos para aprovação do setor financeiro.
Somente em um estágio posterior poderíamos permitir algum tipo de execução controlada.
Esse crescimento gradual da autonomia é muito mais saudável do que começar entregando todas as permissões.
O agente pode agir, mas algumas decisões precisam continuar humanas
Imagine um agente responsável pelo relacionamento com clientes.
Poderíamos utilizar:
Identifique todos os clientes que estão há mais de sete dias sem atualização sobre seus processos. Consulte as movimentações mais recentes e prepare uma mensagem clara, simples e personalizada explicando a situação de cada caso. Não envie a mensagem automaticamente. Solicite a aprovação do advogado responsável.
Depois de validar esse processo durante algum tempo, talvez o escritório queira automatizar mensagens de baixo risco.
O novo prompt poderia ser:
Para situações em que exista apenas uma atualização administrativa sem conteúdo jurídico sensível, prepare a mensagem e encaminhe para envio automático conforme o modelo aprovado pelo escritório. Quando houver análise jurídica, decisão judicial, prazo, estratégia processual, valor financeiro ou informação sensível, interrompa o fluxo e solicite aprovação do advogado responsável.
Agora temos um agente capaz de diferenciar situações de baixo e alto impacto.
É nessa camada de decisão que a governança começa a ficar realmente interessante.
Podemos criar agentes especializados
Eu evitaria começar tentando criar um “superagente do escritório”.
A ideia pode parecer fantástica: conectar uma única Inteligência Artificial ao email, agenda, sistema jurídico, financeiro, CRM, documentos, WhatsApp e base de conhecimento e depois pedir que ela resolva tudo.
Do ponto de vista de produtividade, parece perfeito.
Do ponto de vista de risco, pode ser um problema enorme.
Prefiro pensar em agentes especializados.
Podemos ter um agente de controladoria que trabalha apenas com publicações e processos. Um agente de relacionamento que acessa informações necessárias para comunicação com clientes. Um agente de contratos que consulta documentos contratuais. Um agente de pesquisa que trabalha com jurisprudência, legislação e base interna. Um agente financeiro que possui acesso somente às informações financeiras necessárias para suas atividades.
Cada agente recebe apenas aquilo que precisa.
Esse desenho reduz riscos e facilita a auditoria.
Agentes também podem conversar entre si
A evolução natural desse modelo são os sistemas multiagentes.
Imagine uma publicação entrando no escritório.
Um agente identifica o processo e o cliente. Outro interpreta a publicação. Um terceiro pesquisa os documentos daquele processo. Um quarto busca precedentes internos relacionados ao assunto. Outro prepara uma sugestão de providência. Por fim, um agente de redação prepara uma minuta para análise.
O fluxo poderia começar com um prompt como:
Analise a nova publicação e identifique o processo, cliente, tema e possíveis providências. Depois encaminhe as informações ao agente de pesquisa para localizar documentos e precedentes relevantes. Em seguida, envie todo o material ao agente de redação para preparar uma minuta. Nenhum agente possui autorização para protocolar, enviar ou alterar documentos definitivos. O resultado final precisa ser encaminhado ao advogado responsável para revisão.
Perceba o que estamos fazendo.
Não estamos criando uma Inteligência Artificial totalmente livre.
Estamos desenhando um processo digital.
Cada agente possui uma função.
Cada agente possui limites.
E existe uma etapa de responsabilidade humana.
A privacidade precisa estar dentro da arquitetura
Quando conectamos agentes a sistemas jurídicos, emails, contratos, documentos, informações financeiras e históricos de clientes, precisamos falar seriamente sobre privacidade.
Não basta perguntar se a tecnologia consegue acessar determinadas informações. Precisamos perguntar se ela realmente precisa delas.
Imagine um agente responsável por organizar reuniões. Ele provavelmente precisa acessar agenda, nome dos participantes e algumas informações relacionadas aos compromissos. Não existe motivo para que esse agente tenha acesso ao conteúdo integral de processos confidenciais ou informações financeiras dos clientes.
Um prompt pode reforçar essa regra:
Utilize somente as informações necessárias para organizar a reunião. Não consulte documentos processuais, dados financeiros ou informações pessoais que não sejam relevantes para o agendamento. Caso alguma informação adicional seja necessária, solicite autorização antes de acessá la.
Mas, novamente, essa limitação não deveria existir apenas no prompt.
As permissões do agente também deveriam impedir o acesso desnecessário.
Privacidade precisa ser pensada desde o desenho do sistema.
Registre aquilo que o agente faz
Se um agente possui capacidade de agir, precisamos ter registros.
Imagine descobrir que uma tarefa foi alterada incorretamente.
Precisamos saber quem iniciou o processo, qual prompt foi utilizado, quais informações foram consultadas, quais ferramentas foram acionadas, qual decisão o agente tomou e qual ação foi executada.
Essa rastreabilidade será fundamental.
Um agente de controladoria, por exemplo, poderia receber a seguinte instrução:
Registre cada etapa executada durante a análise. Informe quais documentos foram consultados, quais informações foram extraídas, quais ferramentas foram utilizadas e quais decisões foram sugeridas. Sempre indique situações em que houve dúvida ou necessidade de validação humana.
Isso facilita revisão, auditoria e melhoria contínua.
Um exemplo de agente de pesquisa jurídica
Vamos imaginar algo bastante prático para um escritório.
O objetivo é criar um agente que ajude na pesquisa.
O prompt poderia ser:
Você é um agente de pesquisa jurídica. Receba a questão apresentada pelo advogado, identifique os principais pontos jurídicos, organize palavras chave para pesquisa e consulte apenas as fontes disponibilizadas no sistema. Para cada conclusão, apresente a fonte correspondente. Diferencie legislação, jurisprudência, doutrina e documentos internos. Não invente decisões ou referências. Quando não encontrar base suficiente para sustentar uma conclusão, diga claramente que a pesquisa foi inconclusiva.
Depois podemos adicionar uma segunda etapa:
Após concluir a pesquisa, compare os resultados com peças anteriores do escritório relacionadas ao mesmo assunto. Identifique argumentos já utilizados, decisões favoráveis e eventuais divergências. Prepare um relatório para análise do advogado. Não altere peças existentes e não produza protocolo automático.
Estamos utilizando o agente como amplificador da capacidade do profissional, não como substituto da responsabilidade jurídica.
Um exemplo de agente para contratos
Outro cenário interessante.
Analise o contrato enviado considerando objeto, obrigações das partes, prazos, penalidades, rescisão, responsabilidade, confidencialidade, privacidade, foro e riscos jurídicos relevantes. Classifique cada ponto como baixo, médio ou alto impacto e explique o motivo. Depois prepare sugestões de alteração em documento separado. Não modifique o contrato original e não envie nenhuma versão para terceiros.
Podemos tornar o agente ainda mais interessante conectando uma base interna:
Compare o contrato com os modelos aprovados pelo escritório e identifique cláusulas que estejam fora do padrão utilizado pela organização. Sempre indique qual modelo ou documento interno foi utilizado na comparação.
Agora temos um agente trabalhando também com conhecimento institucional.
Um exemplo de agente para reuniões
Agentes não precisam atuar apenas em atividades jurídicas.
Podemos ter um agente de reuniões:
Antes de cada reunião marcada para amanhã, identifique os participantes, consulte o histórico de reuniões anteriores, localize tarefas pendentes relacionadas ao assunto e prepare um briefing de até uma página. Destaque decisões anteriores, pendências e temas que precisam ser discutidos. Não envie documentos nem mensagens aos participantes sem autorização.
Depois da reunião:
Analise a transcrição da reunião, identifique decisões, tarefas, responsáveis e prazos mencionados. Prepare uma ata resumida e uma lista de tarefas sugeridas. Nenhuma tarefa deverá ser criada definitivamente antes da aprovação do responsável pela reunião.
É um exemplo simples de como um agente pode reduzir trabalho administrativo.
A melhor estratégia é aumentar autonomia aos poucos
Minha recomendação para organizações que estão começando é trabalhar de forma progressiva.
Primeiro, deixe o agente observar.
Depois permita que recomende.
Em seguida permita que prepare.
Depois autorize determinadas ações reversíveis.
Somente quando houver maturidade, registros e controles suficientes amplie a autonomia.
Não precisamos começar com um agente capaz de comandar a operação inteira.
Na verdade, provavelmente não deveríamos.
A produtividade surge muito antes da autonomia total.
Um agente capaz de pesquisar, organizar, resumir e preparar tarefas já pode gerar ganhos relevantes.
O futuro do trabalho jurídico será cada vez mais agentivo
Imagine chegar ao escritório pela manhã e encontrar um painel dizendo que vinte publicações foram analisadas, cinco possíveis prazos identificados, três contratos sinalizados para revisão, seis clientes aguardando atualização, quatro reuniões receberam briefing e duas minutas foram preparadas.
Enquanto você estava fora do escritório, agentes trabalharam organizando informações.
O advogado não começa o dia procurando aquilo que precisa fazer.
Ele começa o dia analisando aquilo que precisa decidir.
Essa mudança pode ser enorme.
Grande parte do trabalho jurídico atual envolve coleta, organização, comparação e transformação de informações. Agentes podem assumir uma parcela significativa dessas atividades e permitir que profissionais concentrem mais tempo em estratégia, negociação, criatividade, julgamento e relacionamento.
A pergunta agora é até onde a IA pode ir
Durante os últimos anos perguntamos repetidamente se a Inteligência Artificial conseguiria realizar determinada atividade.
Consegue analisar contratos?
Consegue pesquisar?
Consegue resumir processos?
Consegue produzir textos?
Consegue organizar informações?
Cada vez mais, a resposta é sim.
Com os agentes, surge uma pergunta muito mais importante:
A Inteligência Artificial deveria poder fazer isso sozinha?
Essa pergunta envolve tecnologia, mas também envolve gestão, segurança, privacidade, ética e responsabilidade.
O episódio ocorrido na Austrália ajuda justamente a compreender essa nova realidade. O agente não precisou desenvolver qualquer intenção de causar dano. Ele recebeu um objetivo, encontrou uma possibilidade tecnicamente disponível e executou uma ação que considerou útil para cumprir sua missão.
Isso basta para demonstrar o tamanho do desafio.
A Inteligência Artificial está deixando de apenas conversar conosco. Ela está começando a pesquisar, planejar, decidir e agir.
E, quando uma tecnologia ganha capacidade de agir, precisamos pensar muito melhor sobre suas permissões.
Podemos utilizar agentes de IA na advocacia. Podemos criar ganhos importantes de produtividade. Podemos automatizar tarefas e transformar processos.
Mas precisamos fazer isso com método.
Objetivos claros.
Permissões limitadas.
Privacidade desde o início.
Ações críticas supervisionadas.
Registros completos.
Possibilidade de reversão.
E responsabilidade humana.
Porque, para mim, a regra continua sendo bastante simples:
Objetivo não significa autorização irrestrita.
A tecnologia pode encontrar caminhos que nós não imaginamos.
Nosso trabalho é garantir que ela saiba quais caminhos pode percorrer.
E, principalmente, quais caminhos estão fora dos limites.
Sobre autor
Gustavo Rocha é consultor em gestão, tecnologia, marketing jurídico, Inteligência Artificial e privacidade, atuando na transformação de escritórios de advocacia e departamentos jurídicos por meio de estratégia, processos, tecnologia e inovação.
Na Consultoria GustavoRocha.com, desenvolvemos projetos envolvendo gestão jurídica, Inteligência Artificial, agentes, automação, governança, privacidade, segurança e transformação de operações jurídicas.
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Para cursos, treinamentos e capacitações práticas sobre Inteligência Artificial aplicada à advocacia, acesse www.gustavorocha.ia.br.
Gustavo Rocha
Consultor em Gestão, Tecnologia e Marketing Jurídico
Especialista em Inteligência Artificial aplicada ao Direito
Professor e Consultor
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