Lançados pela OpenAI em 29 de setembro de 2026, os Dots representam uma mudança importante na forma de utilizar inteligência artificial no trabalho. Em vez de depender de uma nova pergunta a cada etapa, esses agentes podem acompanhar objetivos, executar atividades contínuas, utilizar aplicativos conectados e devolver resultados para revisão humana. Na área jurídica, isso aproxima a IA de uma função operacional permanente, mas também aumenta a importância de processos bem definidos, permissões claras e supervisão.
Durante os últimos anos, a inteligência artificial entrou na rotina profissional principalmente por meio da conversa. Abrimos o ChatGPT, descrevemos um problema, anexamos um documento, pedimos uma análise e recebemos uma resposta. Esse modelo continua funcionando e continuará sendo extremamente útil.
Os Dots acrescentam outra forma de trabalhar.
Apresentados pela OpenAI no DevDay de 29 de setembro de 2026, eles foram definidos como agentes sempre ativos, construídos para assumir responsabilidades contínuas. Utilizam o GPT 6 Astra, possuem um computador próprio na nuvem, aprendem com o feedback recebido e podem trabalhar em direção aos objetivos definidos pelo usuário mesmo entre uma conversa e outra. A OpenAI informa ainda que eles podem se conectar a mais de 4.000 aplicativos por meio do seu ecossistema de plugins.
A principal mudança não está apenas na capacidade de responder melhor. Está na continuidade.
Uma inteligência artificial tradicionalmente espera pelo comando. Um Dot pode receber uma responsabilidade e continuar trabalhando sobre ela.
Isso parece uma diferença pequena quando explicada em uma frase, mas muda bastante a lógica de uso dentro de uma empresa, de um escritório de advocacia ou de um departamento jurídico.
Quando a IA passa a acompanhar o processo
Pense em uma atividade bastante comum em escritórios de advocacia: o tratamento de publicações judiciais.
Hoje já é possível utilizar inteligência artificial para interpretar uma publicação, identificar o conteúdo relevante, sugerir uma providência e até auxiliar na análise de prazo. O uso tradicional, porém, normalmente começa quando uma pessoa pega aquela publicação e leva o conteúdo para a IA.
Com um Dot, podemos pensar em outro desenho.
O agente pode receber como objetivo acompanhar as publicações de determinada área, identificar o processo relacionado, classificar o tipo de ato, preparar uma análise preliminar e separar aquilo que precisa da revisão do advogado responsável.
Nesse modelo, o trabalho da inteligência artificial deixa de começar apenas no momento da pergunta.
Ela passa a participar do fluxo.
Isso não significa entregar a decisão jurídica ao agente. Significa permitir que ele cuide da parte repetitiva e preparatória do processo, deixando as situações mais relevantes para a análise humana.
Em uma carteira com centenas de processos, por exemplo, o ganho pode estar justamente em reduzir o tempo necessário para descobrir quais processos realmente precisam de atenção naquele momento.
Um computador próprio na nuvem
Um dos elementos mais importantes para compreender os Dots é saber que cada agente possui seu próprio computador na nuvem.
Esse computador permite que o Dot execute atividades, utilize ferramentas e continue trabalhando sem depender necessariamente do computador físico do usuário.
Na prática, isso aproxima o agente de uma espécie de ambiente de trabalho próprio.
Imagine um relatório processual que precise ser atualizado semanalmente. Em vez de alguém começar toda semana entrando em sistemas, localizando processos, comparando dados e organizando informações, o agente pode executar parte dessa preparação continuamente e entregar um material inicial para revisão.
O mesmo raciocínio pode ser aplicado a contratos, documentos pendentes, acompanhamento de SLA, cadastros incompletos, processos sem movimentação recente ou qualquer outra atividade que dependa de conferência recorrente.
O valor do agente aparece quando ele deixa de ser apenas uma ferramenta consultada e passa a acompanhar uma responsabilidade.
A conexão com aplicativos torna o uso realmente prático
Outro ponto relevante é a capacidade de trabalhar com aplicativos conectados.
A OpenAI afirma que os Dots podem utilizar o ecossistema de plugins para acessar mais de 4.000 aplicativos. Também podem ser utilizados por meio do ChatGPT, Slack e Microsoft Teams.
Essa integração é importante porque a operação de um escritório ou departamento jurídico dificilmente está concentrada em um único sistema.
Existem e mails, agendas, documentos, CRM, sistemas jurídicos, planilhas, SharePoint, Google Drive, Teams e diversas outras fontes.
Um agente começa a ganhar utilidade real quando consegue trabalhar dentro desse conjunto.
Ao mesmo tempo, essa capacidade aumenta a responsabilidade de quem configura o ambiente.
Conectar um aplicativo significa colocar determinada informação dentro do alcance do agente. Por isso, a decisão correta não é liberar tudo o que estiver disponível, mas apenas aquilo que for necessário para cumprir a responsabilidade definida.
Um Dot destinado a preparar relatórios processuais pode precisar de acesso ao sistema jurídico e aos documentos do cliente. Isso não significa que precise visualizar toda a estrutura financeira do escritório.
Um agente destinado a contratos pode precisar ler documentos, mas não necessariamente ter autorização para enviar mensagens externas ou alterar versões definitivas.
A lógica de acesso mínimo, tradicional em segurança da informação, torna se ainda mais importante quando falamos de agentes autônomos.
A configuração começa pelo processo, não pela tecnologia
É natural abrir uma tecnologia nova e começar explorando suas funções.
No caso dos Dots, porém, considero mais seguro começar desenhando o processo.
Antes de criar o agente, é preciso saber exatamente qual responsabilidade ele terá.
Uma definição genérica como “ajude a cuidar dos processos” não oferece um padrão claro de atuação.
Uma instrução como “acompanhe as publicações previdenciárias, identifique os respectivos processos, prepare uma análise preliminar e encaminhe para revisão as situações que envolvam prazo ou decisão relevante” estabelece um funcionamento muito mais compreensível.
O mesmo vale para contratos.
Um agente pode receber a responsabilidade de comparar contratos recebidos com um playbook previamente aprovado, identificar divergências e preparar sugestões de alteração.
Em uma controladoria, pode verificar cadastros incompletos, atividades atrasadas ou processos sem atualização relevante.
Em Legal Ops, pode acompanhar indicadores, SLA e volume de pendências.
Quanto mais claro estiver o fluxo antes da automação, maior a possibilidade de o agente produzir resultados previsíveis.
Agentes não resolvem processos indefinidos. Eles ampliam aquilo que já existe, inclusive a desorganização.
Autonomia precisa ter níveis
Um dos pontos mais interessantes dos Dots está na possibilidade de estabelecer diferentes níveis de autorização.
A OpenAI informa que os usuários podem definir acessos, permissões, revisões e aprovações de ações. O agente pode trabalhar sozinho em algumas tarefas e solicitar a participação humana quando a decisão exigir julgamento.
Essa distinção é especialmente importante no Direito.
Um Dot pode ler uma publicação, localizar o processo, resumir o conteúdo e preparar uma sugestão de providência.
Pode até preparar uma proposta de prazo para conferência.
Registrar esse prazo definitivamente no sistema é outro nível de responsabilidade.
Da mesma forma, um agente pode comparar um contrato com o playbook da empresa, identificar cláusulas divergentes e sugerir uma redação alternativa.
Enviar o documento alterado para a contraparte já envolve uma consequência diferente.
Em operações jurídicas, faz sentido separar claramente aquilo que o agente pode fazer sozinho, aquilo que pode preparar e aquilo que somente pode executar após aprovação.
Essa organização permite utilizar a automação sem transformar autonomia em ausência de controle.
Onde isso pode ser útil na prática jurídica
As aplicações mais interessantes dos Dots tendem a estar em atividades recorrentes e que possuem algum grau de padronização.
Na controladoria jurídica, podem auxiliar na conferência de pendências, cadastros, movimentações e prazos.
Em departamentos jurídicos, podem acompanhar contratos, vencimentos, relatórios e solicitações internas.
Em contencioso, podem monitorar movimentações processuais e organizar eventos relevantes.
Em Legal Ops, podem acompanhar SLA, volume de tarefas, backlog e indicadores de operação.
Também existe um espaço interessante em jurisprudência. Um agente pode acompanhar temas previamente determinados e separar decisões potencialmente relevantes para determinada tese ou carteira.
Outra aplicação bastante concreta está na preparação de reuniões com clientes. Antes de uma reunião, o Dot pode organizar as principais movimentações, pendências e entregas relacionadas àquele cliente, desde que tenha acesso autorizado às fontes necessárias.
Nenhuma dessas aplicações exige imaginar uma inteligência artificial substituindo advogados.
Elas envolvem principalmente acompanhamento, organização, comparação e preparação.
São justamente as atividades em que a continuidade pode produzir um ganho operacional relevante.
A gestão por exceção fica mais fácil de aplicar
Muitos escritórios já trabalham, de alguma forma, com gestão por exceção.
O problema é que descobrir a exceção geralmente exige muita conferência.
Uma carteira pode ter 500 processos. Talvez 450 estejam seguindo normalmente. Outros 40 tenham alguma movimentação pouco relevante e apenas 10 precisem de atenção imediata.
Alguém precisa percorrer esse universo para encontrar os casos importantes.
Um agente permanente pode ajudar a fazer essa triagem.
Ele acompanha o conjunto e apresenta aquilo que saiu dos parâmetros previamente definidos.
Isso não elimina o profissional.
Muda o ponto em que o profissional entra no processo.
Em vez de gastar grande parte do tempo procurando a informação importante, pode receber a informação previamente organizada e dedicar mais tempo à decisão.
Contratos são um bom exemplo
Um departamento jurídico com um playbook contratual bem estruturado possui um cenário bastante favorável para utilização de agentes.
Se a empresa já definiu suas posições em relação a cláusulas como confidencialidade, proteção de dados, propriedade intelectual, multas, responsabilidade, prazo e foro, um Dot pode utilizar essas regras para realizar uma primeira leitura.
O agente identifica o tipo de contrato, localiza as cláusulas relevantes, compara o conteúdo com o padrão aprovado e separa as divergências.
O advogado continua realizando a análise jurídica, mas recebe um documento previamente organizado.
Em operações com grande volume, esse tipo de preparação pode ser bastante útil.
Naturalmente, quanto mais sofisticado for o contrato, maior tende a ser a necessidade de intervenção humana.
O ponto está em reduzir trabalho repetitivo sem reduzir qualidade.
O mesmo acontece na controladoria
A controladoria jurídica talvez seja uma das áreas mais próximas da lógica dos Dots.
Grande parte da atividade consiste em acompanhar.
Verificar se existe publicação sem tratamento.
Identificar processos sem responsável.
Encontrar cadastros incompletos.
Conferir tarefas vencidas.
Acompanhar processos sem atualização.
Checar se determinada informação foi lançada corretamente.
São atividades que não dependem necessariamente de uma grande decisão jurídica, mas precisam ocorrer de maneira contínua.
Esse tipo de função combina bastante com agentes que permanecem ativos acompanhando condições.
O resultado pode ser uma controladoria mais concentrada em exceções e menos ocupada com conferências repetitivas.
O agente também precisa ser auditável
Se um Dot trabalha continuamente, a organização precisa acompanhar o que ele fez.
A OpenAI informa que o usuário consegue visualizar tarefas em andamento, atividades programadas e trabalhos concluídos.
Essa rastreabilidade não deve ser vista apenas como curiosidade.
Ela faz parte da governança.
Em uma atividade jurídica relevante, precisamos saber qual informação foi utilizada, qual análise foi realizada, qual ação foi tomada e em que momento houve participação humana.
À medida que agentes assumem mais tarefas operacionais, acompanhar esse histórico passa a ser tão importante quanto revisar o resultado final.
LGPD e sigilo profissional ganham mais importância
A discussão sobre proteção de dados muda quando a inteligência artificial deixa de receber apenas um documento isolado e passa a trabalhar continuamente com diversas fontes conectadas.
O problema já não é somente saber se determinado documento pode ser enviado para a IA.
É preciso analisar quais aplicativos estão conectados, quais documentos estão dentro do alcance do agente, quais clientes estão presentes naquele ambiente e quais tipos de dados podem ser acessados.
Em um escritório podem existir documentos protegidos por sigilo profissional, processos sob segredo de justiça, informações financeiras, dados pessoais e dados sensíveis.
Cada integração deve ser analisada nesse contexto.
Também é importante decidir quem pode alterar as permissões, quem revisa as atividades do agente e como a organização encerra um acesso quando ele deixa de ser necessário.
A adoção responsável de Dots depende tanto dessas decisões quanto da qualidade do modelo de inteligência artificial utilizado.
Também existem riscos próprios de agentes
Agentes conectados a documentos, sites e mensagens podem ser expostos a conteúdos maliciosos.
Um exemplo conhecido é o chamado prompt injection, no qual uma instrução inserida dentro de um documento, página ou mensagem tenta induzir a inteligência artificial a realizar uma ação indevida.
Esse risco ganha relevância quando o sistema possui acesso a ferramentas.
É justamente por isso que limites de permissão e aprovação humana são importantes.
Não se trata de presumir que o agente irá cometer um erro, mas de estruturar o processo considerando que erros técnicos, interpretações incorretas ou tentativas de manipulação podem ocorrer.
Em Direito, essa precaução é particularmente necessária porque algumas ações possuem consequências processuais, financeiras e reputacionais difíceis de reverter.
Como começar de forma razoável
A OpenAI informa que os Dots estão sendo distribuídos gradualmente e que sua criação inicial deve ser feita pelo ChatGPT no desktop ou na versão web para computador. Depois da configuração, o agente pode também ser acessado pelo aplicativo móvel, conforme a disponibilidade.
A melhor forma de testar essa tecnologia não me parece ser criar diversos agentes de uma vez.
Um piloto controlado provavelmente oferece mais aprendizado.
Escolha uma atividade conhecida pela equipe.
Defina claramente o que deve ser produzido.
Conecte apenas as fontes necessárias.
Estabeleça os limites de atuação.
Determine quem revisará os resultados.
Durante algumas semanas, compare o trabalho do agente com o processo normal.
Observe onde ele acerta, onde erra, onde realmente economiza tempo e onde simplesmente cria uma nova camada de conferência.
O objetivo não deveria ser provar que o agente funciona.
Deveria ser descobrir em que contexto ele funciona bem.
Dots, projetos, skills e plugins cumprem funções diferentes
Com tantas funções novas dentro das plataformas de inteligência artificial, vale separar os conceitos.
Um projeto organiza contexto, arquivos e instruções relacionados a determinado trabalho.
Uma skill oferece uma forma especializada de realizar uma atividade.
Um plugin conecta a inteligência artificial a um aplicativo ou serviço.
O Dot utiliza essas capacidades para acompanhar uma responsabilidade ao longo do tempo.
Um agente de controladoria, por exemplo, pode utilizar uma metodologia específica para analisar publicações, consultar sistemas autorizados, executar verificações recorrentes e organizar resultados para a equipe.
Nesse modelo, a inteligência artificial deixa de aparecer apenas quando alguém abre uma conversa.
Ela passa a fazer parte do próprio fluxo operacional.
Uma tecnologia recente que precisa ser testada como tal
Os Dots foram lançados oficialmente em 29 de setembro de 2026. Estamos falando, portanto, de uma tecnologia muito recente.
Será necessário algum tempo para entender como esses agentes se comportam dentro de operações jurídicas complexas, como evoluem com meses de uso e quais modelos de governança funcionarão melhor.
Esse estágio inicial não é motivo para ignorar a tecnologia.
Também não é motivo para entregar a ela processos críticos sem avaliação.
O caminho mais racional está na experimentação controlada.
A inteligência artificial está deixando de participar apenas de conversas e começando a participar de rotinas.
Essa mudança merece atenção porque mexe diretamente com a forma como distribuímos trabalho.
Até agora, muitas discussões sobre IA estavam concentradas na qualidade do prompt, na escolha do modelo e na capacidade de produzir textos ou análises.
Com agentes permanentes, entram definitivamente na conversa outros elementos: acesso, responsabilidade, aprovação, auditoria, processo e governança.
Para o mercado jurídico, isso talvez seja mais relevante do que simplesmente ter mais uma ferramenta disponível.
A qualidade do uso dependerá menos de perguntar se um Dot consegue executar determinada tarefa e mais de saber se a organização está preparada para entregar aquela tarefa a um agente.
Quanto mais autonomia a tecnologia recebe, mais importante fica a clareza do processo que está por trás dela.
Essa é, para mim, a discussão prática que os Dots colocam sobre a mesa.
Não se trata de imaginar um escritório de advocacia funcionando sozinho.
Trata se de identificar atividades que já possuem método, padrão e supervisão suficientes para serem acompanhadas por um agente de inteligência artificial.
Quando essa combinação existe, a tecnologia pode reduzir conferências, organizar informações e levar a equipe mais rapidamente até aquilo que realmente exige atenção humana.
Quando não existe, o agente apenas encontra a mesma desorganização que já estava ali antes.
Fontes
OpenAI. “Apresentamos os dots”. 29 de setembro de 2026.
OpenAI. “Resumo do DevDay 2026”. 29 de setembro de 2026.
OpenAI Help Center. “Getting started with your dot”.
OpenAI. “Introducing dots”.
#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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