Existe uma empolgação compreensível com os agentes de inteligência artificial.
Um agente para acompanhar publicações. Outro para cadastrar processos. Um terceiro para analisar contratos. Mais um para responder clientes. Depois criamos um agente supervisor, outro para conferir o supervisor e, quando percebemos, temos uma equipe digital inteira trabalhando dentro do escritório.
A demonstração fica bonita. O problema começa quando alguém faz uma pergunta simples:
Quem está controlando tudo isso?
A resposta mais comum costuma envolver o nome de uma ferramenta, como se tecnologia fosse sinônimo de gestão.
Não é.
Um sistema pode ter registros, alertas, permissões e painéis. Ainda assim, ninguém dentro do escritório consegue explicar com segurança o que os agentes fazem, quais informações consultam, que decisões tomam, onde registram suas ações e quem responde quando algo sai errado.
Foi justamente esse limite que Satya Nadella colocou sobre a mesa recentemente.
Satya Nadella e o peso de administrar cem agentes
Em junho de 2026, durante uma conversa com Reid Hoffman no podcast Possible, Satya Nadella contou que chegou a trabalhar com cem sessões de linha de comando abertas, cada uma operando agentes de programação.
O desafio deixou de ser produzir código. Passou a ser administrar o trabalho produzido pelos agentes.
Nas palavras de Nadella, “the cognitive load on me managing this is so high”. Em português, a carga cognitiva necessária para gerenciar aquilo havia se tornado alta demais.
A solução apresentada pela Microsoft foi criar um novo ambiente de desenvolvimento no qual o ser humano pudesse acompanhar os agentes como quem acompanha uma caixa de entrada, um quadro de tarefas ou um painel de projetos.
Nadella chamou isso de permitir um direcionamento pequeno e contínuo sobre uma delegação muito maior. A conversa completa está disponível no podcast Possible, publicado em 5 de junho de 2026.
Aqui existe um cuidado importante com a fonte.
Nadella não disse literalmente que “não há como criar uma fazenda de agentes de IA com uma complexidade que não cabe na cabeça de quem irá gerenciar”.
Essa frase é uma interpretação da situação descrita por ele. E, honestamente, é uma interpretação bastante útil.
Só precisamos acrescentar uma nuance.
A complexidade não precisa caber inteira na cabeça de uma única pessoa. Ela pode ser distribuída entre pessoas, processos, sistemas, indicadores, testes, registros e limites de autorização.
O que não pode acontecer é a estrutura responsável pela gestão ser menos capaz do que aquilo que pretende controlar.
É aqui que uma teoria de 1956 fica surpreendentemente atual.
O que Ashby já havia explicado
O psiquiatra e pesquisador britânico W. Ross Ashby foi um dos pioneiros da cibernética, área que estuda controle, comunicação e comportamento dos sistemas.
Em seu livro An Introduction to Cybernetics, Ashby formulou a Lei da Variedade Requerida. Sua expressão mais conhecida é curta: “only variety can destroy variety”.
Somente variedade pode absorver variedade.
A ideia é que um controlador precisa ter respostas suficientes para lidar com as situações relevantes do sistema controlado. Se o ambiente pode produzir cem tipos de problema e o mecanismo de controle reconhece apenas cinco, existirão situações que ele simplesmente não saberá tratar.
O ponto não é reproduzir toda a complexidade do mundo. Isso seria impossível.
O controlador precisa reconhecer os estados que importam, distinguir situações diferentes e responder de maneira proporcional.
A formulação pode ser consultada na obra original de W. Ross Ashby, publicada em 1956.
Em 1970, Roger Conant e o próprio Ashby avançaram nessa linha com o chamado Teorema do Bom Regulador. O título do artigo já entrega sua conclusão: todo bom regulador precisa ser um modelo do sistema que regula.
Em termos de gestão, significa que não se controla bem aquilo que não se compreende.
Um painel bonito não resolve a falta de entendimento sobre o processo. Um procedimento escrito também não ajuda quando descreve um escritório que só existe no papel.
O artigo original de Conant e Ashby explica que a criação de um modelo do sistema não é um detalhe opcional para uma regulação eficiente.
E isso nos leva diretamente à controladoria jurídica.
A controladoria precisa conhecer a verdade do escritório
Já vi escritórios em que o fluxo desenhado dizia uma coisa, o sistema registrava outra e as pessoas faziam uma terceira.
A publicação chegava por um canal. O prazo era calculado em outro lugar. A tarefa aparecia no software, mas a confirmação acontecia pelo WhatsApp.
O advogado acreditava que a controladoria estava conferindo. A controladoria imaginava que o advogado responsável já havia validado.
No final, todos participavam do processo, mas ninguém enxergava o processo inteiro.
A controladoria jurídica não pode ser apenas a área que cadastra informações, movimenta tarefas e cobra prazos.
Ela precisa ser o lugar em que a operação jurídica se torna visível.
Isso envolve conhecer como os dados entram, quem os confere, quais exceções aparecem, onde as decisões são registradas, como as responsabilidades são distribuídas e quais compromissos foram assumidos com os clientes.
Essa é a verdade operacional do escritório.
Sem essa verdade, a IA automatiza versões incompletas do processo. E faz isso em uma velocidade que torna o erro ainda mais difícil de perceber.
Imagine um agente responsável pelo tratamento de publicações.
Ele precisa identificar o processo, localizar o cliente, interpretar a movimentação, sugerir o prazo, criar uma tarefa, definir o responsável e registrar tudo no sistema.
Cada etapa tem exceções.
Pode existir processo sem cadastro atualizado. Pode haver uma publicação com nome semelhante ao de outro cliente. O prazo pode depender de uma particularidade processual. O advogado responsável pode estar afastado. O sistema pode estar com dados antigos. O cliente pode ter contratado uma regra específica de comunicação.
O agente não vê tudo isso automaticamente porque recebeu o título de “inteligente”.
Ele vê o contexto que alguém conseguiu estruturar e disponibilizar.
Se a controladoria não conhece essas exceções, não conseguirá ensiná-las ao sistema, testá-las ou perceber quando o agente estiver tomando uma direção errada.
A liderança da controladoria não pode ser apenas operacional
Durante muito tempo, diversos escritórios escolheram para liderar a controladoria a pessoa mais organizada da equipe.
Organização ajuda. Só que já não basta.
A liderança da controladoria precisa compreender processo jurídico, gestão, dados, tecnologia, segurança da informação, comunicação e risco.
Essa pessoa não precisa programar agentes nem dominar cada detalhe técnico. Precisa entender o suficiente para fazer perguntas certas, identificar fragilidades e impedir que uma automação seja colocada em produção apenas porque funcionou em uma demonstração.
Ela também precisa ter autoridade.
Não faz sentido responsabilizar a controladoria pela qualidade dos dados se qualquer advogado pode ignorar os padrões de cadastro.
Não adianta cobrar indicadores confiáveis quando os sócios mantêm informações estratégicas em planilhas paralelas.
Também não é razoável pedir governança de IA a uma área que sequer participa da escolha das ferramentas utilizadas pelo escritório.
Quem lidera a controladoria deve ter acesso à realidade e espaço para questioná-la.
Sua função não é defender o software, o fluxo ou a automação. É verificar se aquilo corresponde ao funcionamento verdadeiro do escritório e se produz o resultado esperado.
Quando a controladoria perde essa independência, ela pode virar uma fábrica de dados organizados, porém falsos.
Onde entra o Legal Operations
Controladoria jurídica e Legal Operations são conceitos próximos, mas não idênticos.
A controladoria costuma estar muito ligada à segurança e à organização da operação jurídica. Isso inclui publicações, prazos, cadastros, documentos, distribuição de tarefas, qualidade das informações e acompanhamento do trabalho.
Legal Operations tem uma abrangência maior. Envolve planejamento estratégico, gestão financeira, projetos, fornecedores, tecnologia, dados, conhecimento, desenho dos serviços jurídicos e desenvolvimento das equipes.
A Corporate Legal Operations Consortium descreve os profissionais de Legal Operations como responsáveis por apoiar o jurídico em planejamento, gestão financeira, projetos e investimentos em tecnologia.
Seu modelo Core 12 inclui operações práticas, gestão do conhecimento, tecnologia, planejamento estratégico e desenvolvimento profissional. A descrição pode ser consultada diretamente no material da CLOC sobre Legal Operationse no modelo Core 12.
Em um departamento jurídico estruturado, Legal Operations tende a atuar como uma espécie de gestão executiva da função jurídica.
Em muitos escritórios brasileiros, parte dessa responsabilidade acaba sendo assumida pela controladoria.
O nome da área importa menos do que sua capacidade real.
Se o escritório pretende adotar agentes de IA, alguém precisa integrar processo jurídico, dados, tecnologia, pessoas, segurança, custos e estratégia.
Essa integração é exatamente o território no qual controladoria e Legal Operations se encontram.
Governança de IA começa com inventário
Uma boa governança começa sabendo o que existe.
Quantos agentes estão sendo usados?
Quem os criou?
Qual é a finalidade de cada um?
Que documentos conseguem acessar?
Em nome de quem atuam?
Podem apenas recomendar ou também executar?
Quem acompanha seus resultados?
Como são desativados?
Na mesma entrevista em que falou sobre a carga cognitiva de administrar agentes, Nadella defendeu que eles tenham identidade própria, permissões definidas e ações auditáveis.
Também mencionou a necessidade de inventário, segurança, contenção, gerenciamento e observabilidade.
Essa visão aparece no próprio modelo de governança de agentes da Microsoft, que trabalha com registro centralizado, identidade, controle de acesso, monitoramento e proteção de dados.
Esse cuidado não é uma exclusividade da Microsoft.
O NIST organiza a gestão de riscos de IA em quatro funções: governar, mapear, medir e gerenciar. O órgão também afirma que o inventário dos sistemas e a definição clara de responsabilidades fazem parte da governança.
Essas orientações estão no AI Risk Management Framework do NIST.
A ISO/IEC 42001 segue uma lógica semelhante ao tratar a inteligência artificial como um sistema de gestão, com políticas, objetivos, responsabilidades e melhoria contínua. A explicação oficial está disponível na página da ISO sobre a norma 42001.
Na advocacia brasileira, esse cuidado também precisa considerar as orientações profissionais.
A OAB Nacional recomenda atenção à legislação aplicável, confidencialidade, privacidade, prática jurídica ética e comunicação sobre o uso de IA generativa. As diretrizes foram publicadas pelo Conselho Federal da OAB.
Como aplicar isso dentro do escritório
Na prática, a governança pode começar com perguntas bem objetivas.
Qual problema o agente deve resolver?
“Usar IA” não é objetivo.
Reduzir o tempo de triagem de publicações, localizar cláusulas divergentes ou preparar uma primeira classificação de documentos são objetivos verificáveis.
Sem um problema definido, qualquer resultado pode parecer bom.
Qual é o limite de atuação?
O agente pode sugerir um prazo ou também cadastrá-lo?
Pode enviar uma resposta ao cliente?
Pode alterar dados?
Pode excluir documentos?
Quanto maior a capacidade de ação, maior precisa ser o controle.
Um agente que apenas prepara uma recomendação oferece um tipo de risco. Outro que entra no sistema, altera informações e envia comunicações exige uma estrutura muito mais rigorosa.
Quais dados ele pode acessar?
Acesso amplo parece facilitar o projeto, mas aumenta o risco.
O agente deve receber apenas as permissões necessárias para aquela função.
Informações de clientes, estratégias processuais, dados pessoais e documentos sigilosos não podem ficar disponíveis apenas por conveniência técnica.
Se o agente não precisa de acesso a toda a base de clientes para executar sua função, ele não deve ter esse acesso.
Onde entra a revisão humana?
Revisão humana não pode significar apenas colocar uma pessoa no final do processo para clicar em “aprovar”.
É preciso definir quais situações exigem análise, que informações serão apresentadas ao revisor e quanto tempo ele terá para decidir.
Também precisamos considerar a fadiga de revisão.
Se uma pessoa receber centenas de tarefas produzidas por agentes, acabará aprovando parte delas sem examinar adequadamente. A supervisão humana existirá formalmente, mas terá pouco valor na prática.
Como a qualidade será medida?
Contar quantas tarefas o agente executou é pouco.
Precisamos acompanhar erros, correções humanas, falsos positivos, informações ignoradas, incidentes, custo por resultado útil e gravidade das falhas.
Um agente que processa dez mil documentos e comete cinquenta erros pode parecer excelente.
Se um desses erros provocar a perda de um prazo, o indicador de produtividade não contará a história verdadeira.
A métrica precisa refletir o risco do processo, e não apenas o volume produzido.
Como as ações serão registradas?
O escritório precisa saber o que o agente recebeu, qual decisão tomou, que ferramenta utilizou e qual pessoa aprovou o resultado.
Sem uma trilha de auditoria, não existe aprendizado confiável.
Quando acontece um incidente, a apuração vira adivinhação. Ninguém sabe se o erro nasceu no documento, no comando, no modelo, na integração, no cadastro ou na aprovação humana.
Governança exige capacidade de reconstruir o que aconteceu.
Quem pode interromper o agente?
Todo agente com capacidade de agir precisa ter uma forma clara de suspensão.
Mudanças no sistema, no contrato do cliente, na legislação ou no próprio modelo podem tornar uma automação inadequada de um dia para o outro.
Também é necessário definir quem tem autoridade para interromper a operação.
Se todos podem desligar, talvez ninguém se sinta responsável. Se apenas uma pessoa pode fazer isso e ela estiver indisponível, o controle falha do mesmo jeito.
A OWASP já mantém uma iniciativa específica para riscos de aplicações com agentes autônomos. Seu Top 10 para aplicações agênticas de 2026 trata de sistemas que planejam, decidem e atuam em fluxos complexos.
Isso mostra que a segurança tradicional de software, isoladamente, não cobre todos os riscos trazidos pelos agentes.
O teto atual da IA também é um teto de gestão
Quanto mais agentes um escritório cria, mais relações surgem entre dados, ferramentas, permissões, pessoas e decisões.
A complexidade cresce mais rápido do que a quantidade de agentes.
Cinco agentes isolados são relativamente fáceis de acompanhar.
Cinco agentes que compartilham memória, consultam os mesmos documentos, alteram cadastros e acionam uns aos outros formam um sistema bem diferente.
É por isso que a capacidade de criar agentes não pode ser confundida com capacidade de governá-los.
A pergunta madura deixou de ser “quantos agentes conseguimos colocar para trabalhar?”.
A pergunta agora é:
Conseguimos explicar o que eles fazem, medir se fazem bem, identificar quando erram e interrompê-los antes que o erro vire dano?
Se a resposta for não, o escritório não tem uma fazenda de agentes.
Tem uma coleção de riscos automatizados.
A controladoria como centro de inteligência operacional
A controladoria jurídica tem uma oportunidade enorme diante dessa mudança.
Ela pode sair da posição de área que apenas confere tarefas para assumir o papel de centro de inteligência operacional do escritório.
É o espaço natural para consolidar processos, revelar exceções, acompanhar indicadores, testar automações e conectar o trabalho jurídico às práticas de Legal Operations.
Para isso, sua liderança precisa conhecer a verdade do escritório.
Precisa saber onde o processo oficial não corresponde à prática, quais informações são confiáveis, que atividades dependem de conhecimento tácito e onde a tecnologia está apenas escondendo um problema antigo.
Ashby nos ajuda a entender o limite. Nadella mostra que esse limite já chegou ao cotidiano de quem trabalha com agentes.
A IA pode aumentar muito a capacidade de execução de um escritório.
A capacidade de gestão precisa crescer junto.
Caso contrário, teremos agentes cada vez mais rápidos, trabalhando dentro de uma organização que já não consegue compreender o próprio funcionamento.
E velocidade, sem compreensão e controle, nunca foi sinônimo de inteligência.
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#ForteAbraço
Gustavo Rocha
Consultor em gestão, tecnologia e marketing jurídico
Especialista em inteligência artificial aplicada ao mundo jurídico
O futuro, hoje: a resposta é PENSAR.