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A solução para a inteligência artificial (IA) não está em restringi-la ou evitá-la. Isso seria economicamente inviável e incompatível com a realidade contemporânea. A verdadeira solução está em transformar a IA em um ativo governado, auditável e juridicamente defensável. Percebo que algumas empresas ainda vivem uma falsa dicotomia: de um lado, utilizar a inteligência artificial de forma descontrolada; de outro, evitar sua utilização por receio regulatório. Nenhuma dessas posições é sustentável no médio prazo.
Utilizando como exemplo um ambiente no qual me sinto naturalmente confortável, o escritório de advocacia precisa operar como uma combinação entre banca jurídica, estrutura de compliance, organização orientada a dados e núcleo estratégico de tecnologia. A vantagem competitiva não está simplesmente em “usar IA”, porque isso rapidamente se tornará comum. O diferencial real está na capacidade de utilizar inteligência artificial com governança, rastreabilidade, supervisão humana qualificada e segurança jurídica.
O primeiro ponto que precisamos compreender é que nem toda inteligência artificial representa o mesmo nível de risco. Sistemas utilizados apenas para organização documental ou produtividade possuem exposição muito inferior a modelos capazes de sugerir estratégias jurídicas, realizar análises preditivas, automatizar decisões ou tratar grandes volumes de dados sensíveis. Continuando na mesma “bolha”, um dos maiores equívocos do mercado jurídico é tratar todas as ferramentas de IA como “ferramentas de produtividade”, como se fossem equivalentes, sem qualquer classificação de risco ou política estruturada de utilização.
IAs possuem níveis completamente distintos de impacto jurídico, regulatório, reputacional e operacional. Um chatbot utilizado para resumir reuniões obviamente não representa o mesmo risco de uma IA que classifica pessoas como suspeitas em sistemas de compliance e PLD/FT.
O problema é que muitas organizações implementam uma única política genérica de uso de IA (ou pior, nenhuma política), sem perceber que o risco não está apenas na ferramenta em si, mas no tipo de decisão, no volume de dados tratados e no impacto que aquela tecnologia produz sobre pessoas físicas e negócios.
Uma IA voltada apenas para produtividade interna possui um risco relativamente controlado. Ferramentas utilizadas para organizar e-mails, resumir contratos, estruturar apresentações ou auxiliar em pesquisas preliminares possuem como principal risco a confidencialidade, o vazamento indireto de informações estratégicas e a inserção inadequada de dados sensíveis em ambientes sem governança corporativa adequada. Imagine, por exemplo, um advogado copiando integralmente uma operação de M&A sigilosa ou um parecer estratégico envolvendo mineração, Bacen ou Agência Nacional de Mineração em uma plataforma pública sem qualquer controle interno. O problema não seria apenas tecnológico, mas potencialmente ético, contratual e até regulatório.
Já ferramentas de IA aplicadas à análise jurídica e due diligence possuem um grau de exposição muito maior. Quando uma IA começa a revisar contratos, apontar riscos regulatórios ou sugerir interpretações jurídicas, surge um novo risco: o da confiança excessiva na automação. Modelos generativos podem produzir respostas aparentemente sofisticadas, mas juridicamente incorretas ou incompletas. Um escritório que utilize IA para revisar cláusulas regulatórias de uma operação minerária ou financeira sem validação humana profunda pode simplesmente deixar de identificar contingências relevantes. Nesse cenário, o risco deixa de ser apenas operacional e passa a atingir responsabilidade profissional, dever de diligência e potencial responsabilização civil.
O nível de criticidade aumenta substancialmente quando a IA passa a tomar ou influenciar decisões sobre pessoas. Sistemas utilizados para prevenção à fraude, compliance, PLD/FT ou análise reputacional possuem potencial de impacto direto sobre direitos individuais. Se o algoritmo utilizar bases enviesadas, dados inferidos incorretos ou critérios opacos, a empresa poderá enfrentar acusações de discriminação algorítmica, violação à LGPD e até questionamentos regulatórios perante Bacen, COAF ou a Autoridade Nacional de Proteção de Dados.
Outro ponto decisivo é a questão da explicabilidade. Há uma diferença gigantesca entre uma IA que auxilia um advogado a resumir documentos e uma IA que influencia decisões regulatórias ou comerciais. Quanto maior o impacto da decisão, maior a necessidade de rastreabilidade, documentação e revisão humana. O problema é que muitos modelos avançados operam como verdadeiras “caixas-pretas”. A empresa consegue demonstrar o resultado, mas não explicar claramente como chegou até ele. Em uma auditoria, investigação regulatória ou disputa judicial, isso pode se tornar devastador.
Na prática, um escritório de advocacia deveria estruturar o uso da inteligência artificial em diferentes camadas.
Exemplificando, ferramentas que já nos permitem reduzir drasticamente o tempo empregado em tarefas repetitivas, como elaboração de minutas iniciais, organização de reuniões, revisão de e-mails, consolidação de cronologias processuais, preparação de apresentações carregam um ganho operacional significativo, mas exigem cautela. Deve-se evitar a utilização de plataformas abertas ou versões gratuitas para tratamento de informações estratégicas, dados sensíveis ou documentos confidenciais, pois há o risco silencioso de exposição e quebra de sigilo profissional.
Já na camada de pesquisa jurídica e inteligência regulatória, a transformação é ainda mais profunda. Ferramentas baseadas em IA já conseguem identificar padrões jurisprudenciais, tendências decisórias, perfis de magistrados e probabilidades de êxito em determinadas teses. Isso altera substancialmente a advocacia estratégica: o advogado deixa de atuar exclusivamente com base em experiência subjetiva e passa a incorporar inteligência estatística, análise preditiva e processamento massivo de informações. Esse movimento, porém, traz riscos que não podem ser ignorados: risco de superconfiança em modelos estatísticos, como se previsões fossem certezas jurídicas; risco de perda de contexto (direitos fundamentais, temas ambientais complexos, litígios de alto impacto); risco de opacidade (“caixa‑preta”), em que nem o advogado nem o cliente compreendem claramente por que o sistema indicou determinada probabilidade.
Para mitigar esses riscos, é essencial adotar uma abordagem de IA assistiva, e não substitutiva: a decisão continua sendo humana, e a IA é tratada como insumo qualificado, não como “oráculo”.
Em operações societárias, due diligences e auditorias regulatórias, a inteligência artificial nos permite revisar milhares de páginas de contratos, licenças, certidões, registros regulatórios e documentos societários em questão de horas. Em estruturas envolvendo mineração, compliance ANM/Bacen/COAF e exportação de commodities, a IA pode auxiliar na identificação de inconsistências documentais, lacunas regulatórias, cláusulas de risco, padrões suspeitos e potenciais exposições reputacionais. A capacidade de cruzamento de informações supera, em velocidade, qualquer revisão humana tradicional. Nesse contexto, os principais riscos são falsos positivos e falsos negativos, com a marcação equivocada de documentos “críticos” ou a omissão de riscos relevantes, tratamento inadequado de dados sensíveis, etc.
Como solução, recomenda‑se desenhar fluxos em que a IA faça a triagem inicial, mas a análise de risco e conclusão sejam sempre feitas por advogados ou equipes de compliance, e estabelecer políticas claras de entrada de dados, ou seja, quais bases podem ser alimentadas no sistema, em que ambiente (on‑premise, cloud com requisitos de segurança), e sob quais controles de acesso.
Quanto à inteligência jurídica preditiva, escritórios de advocacia poderão utilizar IA para prever duração de litígios, estimar provisões financeiras, simular cenários regulatórios, avaliar impactos reputacionais e monitorar tendências normativas em tempo real. Isso aproxima a advocacia de um modelo muito mais estratégico, preventivo e orientado à tomada de decisão empresarial.
Aqui, o risco central é o de transformar projeções em “verdades absolutas”, seja para fins de provisão contábil, seja para decisões de investimento ou de assunção de risco regulatório. Outro risco relevante é o de conflito entre modelos preditivos e princípios jurídicos, sobretudo em áreas em que a evolução jurisprudencial não é puramente incremental, mas pode sofrer “viradas de chave” (mudanças de entendimento em tribunais superiores, decisões de impacto em matéria ambiental, mineração, proteção de dados, etc.).
Para endereçar esses pontos, é fundamental envolver, na calibragem das ferramentas, equipes multidisciplinares e definir, em política interna, que qualquer uso externo (para conselho de administração, investidores, reguladores) será sempre acompanhado de disclaimers claros sobre a natureza estimativa e não vinculante das projeções.
Enfim, o ponto central é que a utilização juridicamente segura da inteligência artificial exige uma estrutura mínima de governança. Escritórios de advocacia que pretendam operar de forma madura precisarão implementar políticas corporativas específicas para IA, mecanismos de controle de acesso, segregação de informações sensíveis, revisão humana obrigatória, logs de utilização, classificação de risco por ferramenta e cláusulas reforçadas de confidencialidade. Não se trata mais de mera inovação tecnológica, mas de gestão de risco jurídico e reputacional.
Em poucos anos, provavelmente haverá apenas dois grupos relevantes: os escritórios de advocacia que aprenderam a integrar inteligência artificial à advocacia de forma estratégica, segura e auditável, e aqueles que perderam competitividade tentando operar com estruturas incompatíveis com a velocidade do novo ambiente regulatório e empresarial. No fim, a inteligência artificial não substituirá os advogados. Mas certamente substituirá estruturas jurídicas lentas, repetitivas e incapazes de transformar informação em inteligência estratégica.
Acredito que os mesmos cuidados narrados acima, com os ajustes necessários, também se aplicam às outras áreas da economia, como a indústria, prestadores de serviços, hospitais, escolas, ao público e ao privado. Enfim, aplicam-se a todos, sem exceção.
Na prática, estamos aprendendo que inteligência artificial não é apenas tecnologia. Dependendo da forma como é utilizada, ela pode se tornar simultaneamente ferramenta de produtividade, mecanismo decisório, ativo estratégico e fonte relevante de responsabilidade jurídica.
Fábio Martinelli
