Nos últimos anos, a inteligência artificial entrou nos escritórios de advocacia quase sempre pela mesma porta: curiosidade.
Primeiro alguém assinou uma ferramenta. Depois outra pessoa testou uma segunda. O escritório contratou uma solução corporativa. O software jurídico ganhou recursos de IA. A plataforma de reunião começou a transcrever automaticamente. A ferramenta de pesquisa incorporou geração de respostas. O departamento jurídico passou a usar outra solução porque já fazia parte do pacote da empresa.
Quando se percebe, existem várias inteligências artificiais convivendo dentro da mesma organização.
E pagando mensalidade.
Isso não é, por si só, um problema.
O problema começa quando ninguém consegue responder uma pergunta bastante simples:
Quanto essa inteligência artificial está devolvendo para a organização?
Não estou falando apenas de dinheiro.
Estou falando de tempo, qualidade, capacidade produtiva, redução de retrabalho, organização do conhecimento, melhoria da experiência do cliente e possibilidade de fazer algo que antes simplesmente não era feito.
Tenho insistido muito em um ponto nas minhas aulas e consultorias: usar inteligência artificial e gerar eficiência com inteligência artificial são coisas diferentes.
Comprar tecnologia é relativamente simples.
Transformá-la em resultado exige gestão.
A fase da curiosidade precisa dar espaço para a fase da gestão
Durante algum tempo foi perfeitamente razoável experimentar.
Testar ChatGPT.
Testar Claude.
Testar Copilot.
Testar Gemini.
Usar uma ferramenta jurídica especializada.
Experimentar automações.
Criar agentes.
Usar IA para transcrição, pesquisa, resumo, elaboração de documentos ou organização de conhecimento.
Era uma fase de descoberta.
Em muitas organizações essa fase continua necessária.
Só que chega um momento em que experimentar sem medir começa a produzir um efeito curioso: aumenta o custo tecnológico sem que ninguém saiba exatamente qual ganho foi obtido.
Imagine um escritório com 40 pessoas.
Dez profissionais possuem uma assinatura individual de determinada IA.
A empresa fornece outra ferramenta corporativa.
O sistema jurídico possui funcionalidades próprias de inteligência artificial.
Uma área contratou uma ferramenta especializada em documentos.
Outra utiliza uma solução para reuniões.
Talvez todas façam sentido.
Talvez não.
A questão é que alguém precisa olhar para esse conjunto e perguntar:
Quais ferramentas realmente são usadas?
Quais fazem praticamente a mesma coisa?
Quais processos melhoraram?
Quais tarefas desapareceram?
Onde o escritório ganhou velocidade?
Onde apenas trocou uma tela por outra?
Esse tipo de pergunta parece básica.
Na prática, ainda é pouco feita.
Tempo economizado não é necessariamente dinheiro economizado
Aqui está uma das confusões mais comuns quando falamos de inteligência artificial.
Imagine que um advogado levava quatro horas para elaborar determinado documento.
Com apoio da IA, passou a fazer em duas.
Excelente.
Economizamos duas horas.
Será?
Depende.
O que aconteceu com essas duas horas?
Se o profissional utilizou esse tempo para realizar outro trabalho, atender outro cliente, revisar estrategicamente o documento, desenvolver uma nova tese, prospectar negócios ou simplesmente reduzir uma sobrecarga recorrente, existe valor criado.
Se as duas horas apenas desapareceram dentro da rotina, temos uma eficiência potencial.
A tecnologia foi mais rápida.
A organização, talvez não.
Essa diferença é importante porque muitas empresas estão tentando medir inteligência artificial apenas pela percepção do usuário:
“Ficou mais rápido.”
“Ajuda bastante.”
“Uso todo dia.”
“Gosto muito.”
Tudo isso é válido.
Mas gestão precisa ir um pouco além.
Precisamos perguntar o que mudou no processo.
Um exemplo simples de escritório de advocacia
Imagine uma equipe que analisa 100 publicações por dia.
Antes da IA, cada publicação exigia leitura, identificação do processo, análise do conteúdo, classificação, eventual identificação de prazo e encaminhamento para o responsável.
Suponha que esse processo consumisse, em média, seis minutos por publicação.
Temos aproximadamente dez horas de trabalho diário.
Agora o escritório cria um fluxo assistido por IA.
A ferramenta lê a publicação, identifica as partes, resume o conteúdo, aponta a possível providência, sugere a existência de prazo e encaminha a análise para validação humana.
O tempo médio cai para três minutos.
Agora temos aproximadamente cinco horas de trabalho.
A primeira reação costuma ser:
“Economizamos cinco horas.”
Eu faria outras perguntas.
Essas cinco horas permitiram aumentar o volume analisado?
Diminuíram atrasos?
Reduziram horas extras?
Liberaram alguém para uma atividade mais estratégica?
Melhoraram a conferência?
Reduziram retrabalho?
Permitiram que a equipe atendesse mais processos sem aumentar o quadro?
É aqui que a conversa começa a ficar interessante.
Porque inteligência artificial não deveria ser avaliada apenas pelo que ela faz.
Ela precisa ser avaliada pelo que mudou depois que começou a fazer.
O perigo da coleção de ferramentas
Tenho visto uma situação que merece atenção.
As empresas começam a montar uma coleção de inteligências artificiais.
Uma para escrever.
Outra para pesquisar.
Outra para resumir.
Outra para reunião.
Outra para documentos.
Outra integrada ao software jurídico.
Outra porque alguém viu uma demonstração interessante em um evento.
Individualmente, cada aquisição pode parecer razoável.
O problema aparece no conjunto.
Em determinado momento ninguém sabe exatamente qual ferramenta deve ser utilizada para cada atividade.
Os usuários escolhem pela preferência pessoal.
As informações ficam espalhadas.
Os prompts ficam espalhados.
Os documentos produzidos ficam espalhados.
As boas práticas ficam na cabeça de quem descobriu como fazer.
E a organização passa a pagar por inteligência artificial sem construir inteligência organizacional.
Esse ponto, para mim, é central.
A tecnologia pode ser individual.
A aprendizagem precisa ser institucional.
Quando alguém descobre um bom processo com IA, esse conhecimento deveria ser documentado, testado e compartilhado.
Quando um prompt funciona bem, ele não deveria ficar escondido na conversa de uma única pessoa.
Quando uma atividade pode ser automatizada, precisamos avaliar se aquilo pode virar fluxo.
Quando várias pessoas fazem a mesma tarefa com ferramentas diferentes, talvez exista ali uma oportunidade de padronização.
Antes de comprar outra IA, faça cinco perguntas
Eu sugiro uma conversa bastante objetiva antes de adicionar mais uma ferramenta ao ecossistema do escritório ou departamento jurídico.
Primeira pergunta:
Qual problema concreto estamos tentando resolver?
Não vale responder “usar inteligência artificial”.
Isso não é problema.
O problema pode ser demora na análise contratual, excesso de tempo na leitura de publicações, dificuldade para recuperar conhecimento, baixa padronização de documentos, retrabalho na preparação de relatórios ou demora na pesquisa jurídica.
Segunda:
Como esse trabalho é realizado hoje?
Precisamos conhecer o ponto de partida.
Se não sabemos quanto tempo gastamos hoje, será difícil saber quanto ganhamos amanhã.
Terceira:
Qual mudança esperamos observar?
Menos horas?
Mais volume?
Menos erros?
Mais consistência?
Resposta mais rápida ao cliente?
Maior capacidade da equipe?
Quarta:
Como vamos medir?
Não precisa criar um sistema sofisticado.
Uma planilha bem montada já resolve muita coisa.
Quinta:
O que faremos com a capacidade liberada?
Essa talvez seja a pergunta mais esquecida.
Porque produzir mais rápido e continuar trabalhando exatamente da mesma maneira limita muito o ganho possível.
Um pequeno modelo para medir retorno
Eu gosto de pensar no retorno da inteligência artificial em algumas dimensões.
Tempo
Quanto tempo a atividade consumia antes?
Quanto consome agora?
Exemplo:
Antes: 120 minutos.
Depois: 45 minutos.
Ganho potencial: 75 minutos.
Mas registre também o que aconteceu com os 75 minutos.
Volume
Quantos trabalhos a equipe conseguia realizar antes?
Quantos consegue realizar agora com o mesmo número de pessoas?
Esse indicador é especialmente importante em áreas de grande repetição.
Qualidade
Houve redução de erros?
Melhorou a padronização?
A revisão ficou mais consistente?
O cliente recebe respostas mais completas?
Aqui precisamos ter cuidado para não transformar percepção em certeza.
É possível medir, por exemplo, quantidade de retrabalhos, devoluções internas, correções ou documentos que precisaram ser refeitos.
Capacidade
Existem atividades que antes não eram realizadas por falta de tempo e agora passaram a ser?
Esse é um benefício frequentemente ignorado.
Imagine um escritório que nunca fazia análise estruturada de suas decisões judiciais porque ninguém tinha tempo para organizar milhares de documentos.
Com inteligência artificial, talvez seja possível começar a criar esse conhecimento.
O ganho não é apenas fazer mais rápido.
É conseguir fazer algo que antes não existia.
Conhecimento
O que a IA produz está sendo incorporado à memória da organização?
Uma pesquisa jurídica feita hoje poderá ser recuperada daqui a seis meses?
Um bom prompt criado por um advogado poderá ser usado pelos demais?
Uma metodologia desenvolvida por uma área poderá ser reaproveitada?
Se cada conversa termina dentro da ferramenta utilizada por uma pessoa, existe um desperdício enorme de conhecimento.
Um exercício simples para fazer com a equipe
Abra uma reunião e faça a seguinte pergunta:
Quais são as dez atividades que mais consomem tempo repetitivo no nosso escritório?
Não comece falando de tecnologia.
Comece pelo trabalho.
Provavelmente aparecerão coisas como:
análise de publicações;
resumo de processos;
elaboração de relatórios;
pesquisa jurisprudencial;
comparação de contratos;
preparação de reuniões;
organização de documentos;
extração de informações;
resposta a perguntas recorrentes;
produção de conteúdos internos.
Depois pegue cada atividade e pergunte:
Quanto tempo gastamos?
Quem executa?
Qual volume mensal?
Qual risco existe?
Qual parte poderia receber apoio de inteligência artificial?
Qual parte precisa permanecer obrigatoriamente sob decisão humana?
Só depois escolha a tecnologia.
Essa ordem faz diferença.
Prompt para mapear oportunidades de eficiência
Você pode usar um prompt como este:
Atue como consultor de gestão, processos e inteligência artificial para um escritório de advocacia.Vou descrever uma atividade realizada atualmente pela equipe.Sua tarefa é:1. decompor a atividade em etapas;2. identificar quais etapas são repetitivas;3. identificar quais etapas exigem julgamento jurídico;4. apontar quais etapas podem receber apoio de inteligência artificial;5. identificar riscos de erro, confidencialidade, alucinação ou perda de contexto;6. sugerir um novo fluxo de trabalho com validação humana;7. indicar quais informações devem ser medidas antes e depois da implantação;8. sugerir indicadores de produtividade, qualidade e retrabalho;9. apontar possíveis ganhos de tempo;10. explicar o que não deveria ser automatizado.Não presuma que inteligência artificial deve ser utilizada em todas as etapas.Priorize segurança, eficiência e qualidade.Atividade atual:[DESCREVA A ATIVIDADE]Volume mensal:[INFORME]Pessoas envolvidas:[INFORME]Tempo médio atual:[INFORME]Principais dificuldades:[INFORME]
Esse prompt tem uma vantagem.
Ele não pergunta simplesmente: “Como usar IA nessa atividade?”
Ele obriga a olhar para o processo.
Prompt para comparar o antes e o depois
Depois de testar uma solução durante algumas semanas, podemos fazer outra análise:
Atue como analista de eficiência operacional.Vou fornecer dados de uma atividade antes e depois da adoção de inteligência artificial.Analise os resultados sem assumir que redução de tempo significa automaticamente ganho financeiro.Considere:tempo total;tempo por atividade;volume produzido;número de pessoas envolvidas;retrabalho;erros;tempo de revisão;qualidade percebida;capacidade adicional criada;custos de software;custos de implantação;necessidade de treinamento.Apresente:1. ganhos observados;2. perdas ou novos custos;3. ganhos ainda não convertidos em resultado;4. gargalos que permaneceram;5. riscos;6. oportunidades de melhoria;7. indicadores que deveriam continuar sendo monitorados;8. recomendação sobre manter, alterar ou ampliar o fluxo.Dados antes da IA:[COLE OS DADOS]Dados depois da IA:[COLE OS DADOS]
Perceba que aqui a própria inteligência artificial pode ajudar a medir a inteligência artificial.
Parece curioso, mas funciona muito bem quando existem dados mínimos.
Um terceiro prompt que considero ainda mais importante
Esse é para quem já acumulou várias ferramentas:
Atue como consultor responsável por revisar o ecossistema de inteligência artificial de um escritório de advocacia.Vou fornecer a lista de ferramentas utilizadas atualmente.Para cada ferramenta, analise:função principal;usuários;atividades realizadas;frequência de uso;custo;dados tratados;integrações;sobreposição com outras ferramentas;dependência criada;benefícios percebidos.Depois:1. identifique ferramentas subutilizadas;2. identifique funções duplicadas;3. indique possíveis consolidações;4. identifique riscos de dispersão de informações;5. identifique riscos de segurança e confidencialidade;6. proponha uma política simples de uso;7. sugira quais ferramentas deveriam ser avaliadas por indicadores;8. proponha um mapa indicando qual ferramenta usar para cada tipo de atividade.Não recomende cancelamentos apenas com base em preço.Considere utilidade, adoção, risco, integração e impacto no trabalho.Ferramentas:[COLE A LISTA]
Imagine fazer esse exercício uma vez por semestre.
Talvez algumas organizações descubram que possuem um ecossistema muito maior do que imaginavam.
O retorno pode estar onde ninguém está olhando
Nem todo retorno aparece diretamente em redução de custo.
Imagine que a IA reduza de dois dias para quatro horas a preparação de determinada análise.
Talvez o escritório não economize dinheiro diretamente.
Mas o cliente recebe a resposta mais rápido.
Isso pode significar melhor experiência.
Agora imagine que uma equipe consiga pesquisar centenas de decisões e identificar padrões que antes exigiriam vários dias de trabalho.
Talvez não exista economia imediata.
Mas existe aumento da capacidade analítica.
Imagine ainda que uma reunião seja automaticamente transcrita, resumida e transformada em tarefas.
O benefício pode estar na redução de esquecimentos, na organização e na continuidade do trabalho.
Por isso, tentar medir IA somente em reais pode produzir uma visão pobre.
Precisamos medir valor.
Mas também não podemos cair no extremo oposto e chamar qualquer benefício subjetivo de retorno.
Gestão exige algum tipo de evidência.
E onde entra o advogado?
Em praticamente todos esses exemplos existe um ponto comum.
A inteligência artificial pode executar parte do trabalho.
A responsabilidade continua humana.
Uma ferramenta pode resumir uma publicação.
O advogado precisa validar.
Pode sugerir um prazo.
Alguém precisa conferir a regra aplicável.
Pode comparar contratos.
O profissional precisa compreender a negociação.
Pode pesquisar jurisprudência.
O advogado precisa verificar fonte, atualidade, aderência e contexto.
Pode elaborar um documento.
Alguém precisa responder pelo conteúdo.
Eficiência não pode ser construída retirando controles importantes.
Aliás, um dos maiores erros possíveis é utilizar o tempo economizado pela IA para reduzir justamente a etapa de revisão.
A tecnologia deveria permitir que utilizássemos menos tempo no trabalho mecânico e mais tempo no trabalho intelectual.
Quando acontece o contrário, alguma coisa está errada.
O verdadeiro desperdício talvez esteja no processo
Existe uma tentação muito grande de procurar uma ferramenta melhor.
Talvez o problema esteja no fluxo.
Se cinco pessoas revisam o mesmo documento por falta de definição de responsabilidade, uma inteligência artificial mais potente provavelmente não resolverá.
Se informações são digitadas várias vezes em sistemas diferentes, talvez o problema seja integração.
Se cada advogado escreve o mesmo tipo de documento do zero, talvez falte gestão do conhecimento.
Se ninguém sabe onde encontrar o trabalho realizado anteriormente, talvez seja necessário organizar a informação.
Se existem 30 modelos diferentes para a mesma atividade, talvez o problema seja governança.
IA aplicada sobre processo ruim pode produzir processo ruim em maior velocidade.
Essa frase merece ser repetida dentro das organizações.
A pergunta que eu faria hoje
Se eu estivesse sentado agora com os sócios de um escritório ou com a liderança de um departamento jurídico, faria uma pergunta bastante simples:
Se amanhã todas as nossas ferramentas de inteligência artificial fossem desligadas, o que concretamente voltaria a ser mais lento, mais caro ou pior?
A resposta mostra muita coisa.
Se ninguém souber responder, talvez a inteligência artificial ainda esteja sendo utilizada de maneira experimental.
Tudo bem.
Mas precisamos reconhecer isso.
Se conseguirmos apontar atividades específicas, medir diferenças e explicar os impactos, começamos a falar de maturidade.
Crie um inventário de IA
Uma ação prática para qualquer escritório é criar um inventário simples.
Pode começar com uma planilha contendo:
Nome da ferramenta.
Responsável.
Usuários.
Finalidade.
Custo mensal.
Principais atividades.
Dados utilizados.
Ganho percebido.
Indicador utilizado.
Integrações.
Riscos.
Data da próxima revisão.
Depois acrescente uma coluna que considero especialmente interessante:
O que aconteceria se retirássemos esta ferramenta?
Essa resposta ajuda muito a diferenciar ferramenta útil de assinatura esquecida.
Outra coluna: capacidade liberada
Também adicionaria:
O que fizemos com o tempo economizado?
Essa pergunta muda a conversa.
Porque obriga a organização a perceber que produtividade não termina quando uma tarefa fica mais rápida.
É preciso decidir o destino da capacidade criada.
Talvez ela seja usada para aumentar volume.
Talvez para melhorar qualidade.
Talvez para reduzir carga.
Talvez para atender clientes mais rapidamente.
Talvez para criar novos serviços.
Não existe uma única resposta correta.
O erro é não ter resposta alguma.
IA precisa entrar no orçamento e na estratégia
Durante muito tempo, tecnologia foi tratada em vários escritórios como despesa administrativa.
Comprava-se computador, software, servidor e internet.
Hoje essa visão ficou pequena.
Inteligência artificial interfere diretamente na forma como o trabalho jurídico é produzido.
Por isso, deveria aparecer em discussões sobre orçamento, produtividade, treinamento, risco, segurança da informação, gestão do conhecimento e planejamento estratégico.
Não faz sentido discutir inteligência artificial apenas com a área de tecnologia.
Também não faz sentido deixá-la apenas na mão de usuários entusiasmados.
Ela atravessa a operação.
E tudo que atravessa a operação precisa de algum nível de governança.
Sem burocratizar.
Governança não significa criar um comitê para discutir cada prompt.
Significa saber o que estamos usando, por que estamos usando, quais riscos aceitamos e qual resultado esperamos obter.
A inteligência artificial mais cara pode ser aquela que ninguém mede
Talvez o maior custo de uma ferramenta de IA não esteja na assinatura mensal.
Pode estar no uso errado.
No retrabalho.
Na informação espalhada.
Na contratação duplicada.
Na ausência de treinamento.
Na falta de revisão.
No tempo gasto tentando fazer uma ferramenta executar algo que outra já faz melhor.
Ou simplesmente na oportunidade perdida de redesenhar um processo.
Por isso, antes de perguntar qual é a melhor inteligência artificial, talvez devêssemos fazer uma pergunta anterior:
Qual problema estamos tentando resolver?
E depois outra:
Como saberemos se resolvemos?
Essas duas perguntas, feitas com disciplina, valem mais do que muitas demonstrações impressionantes de tecnologia.
Para levar para a próxima reunião
Se sua organização já utiliza inteligência artificial, experimente levar estas perguntas para a próxima reunião de gestão:
- Quanto gastamos hoje com IA?
- Quais ferramentas realmente são utilizadas?
- Quais atividades ficaram mais rápidas?
- Quanto tempo foi efetivamente economizado?
- O que fizemos com esse tempo?
- Houve redução de retrabalho?
- A qualidade melhorou?
- Alguma atividade nova passou a ser possível?
- Temos ferramentas fazendo coisas semelhantes?
- O conhecimento produzido pela IA está sendo incorporado à organização?
- Quais riscos surgiram?
- Qual ferramenta não conseguiríamos retirar hoje sem sentir impacto?
As respostas talvez sejam mais importantes do que qualquer ranking de melhores ferramentas.
A conta da IA
A inteligência artificial já está entrando no orçamento das organizações.
Agora precisa entrar também na gestão.
A pergunta deixou de ser apenas:
“Qual IA devemos contratar?”
Precisamos começar a perguntar:
“Qual problema essa IA resolve?”
“Quanto trabalho ela modifica?”
“Qual capacidade ela libera?”
“Qual risco ela cria?”
“E o que fazemos com o tempo que ela devolve?”
A tecnologia pode escrever mais rápido.
Pode pesquisar mais rápido.
Pode comparar mais rápido.
Pode resumir mais rápido.
Pode organizar volumes de informação que seriam difíceis de tratar manualmente.
Mas transformar velocidade em resultado continua sendo uma decisão humana.
Talvez esse seja o próximo estágio da inteligência artificial no mercado jurídico.
Menos encantamento com aquilo que a ferramenta consegue fazer.
Mais clareza sobre aquilo que a organização passou a conseguir fazer depois dela.
E aí, finalmente, conseguiremos responder à pergunta que está ficando cada vez mais importante:
A conta da IA chegou. Qual foi o retorno?
#ForteAbraço
Gustavo Rocha
Consultor em gestão, tecnologia e marketing jurídico. Especialista em inteligência artificial, inovação, LGPD, Legal Ops e estratégia aplicada ao mercado jurídico.
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