A inteligência artificial agentiva está redefinindo o cenário jurídico, prometendo ir além dos chatbots e automatizar partes cruciais dos fluxos de trabalho de advogados. A adoção dessas ferramentas avança rapidamente, mas a velocidade varia entre os escritórios. Especialistas apontam que, para superar a resistência e medir o retorno sobre o investimento, é fundamental focar em casos de uso claros e no desenvolvimento de talentos.
Uma das aplicações mais promissoras reside na automação de tarefas repetitivas, como a elaboração de acordos de confidencialidade (NDAs). Sunita Verma, da Ironclad, destaca que os clientes desejam que seus advogados dediquem menos tempo a essas formalidades e mais a atividades estratégicas. Em alguns casos, a terceirização de NDAs para a IA permitiu que empresas trouxessem de volta para dentro de casa trabalhos antes realizados por fornecedores externos de serviços jurídicos.
No entanto, a resistência à IA ainda é palpável. Isabel Parker, da White & Case, observa que, embora advogados estejam confortáveis com IA para sumarização de documentos, a adoção de agentes para tarefas mais complexas ainda enfrenta barreiras. A firma utiliza agentes para aprimorar a experiência do cliente, capturando preferências específicas, como tom de comunicação e envolvimento de partes em contratos. Essa personalização facilita o compartilhamento de conhecimento institucional, evitando a dispersão de informações e agilizando processos internos.
Jillian Burnett, da Legora, reconhece o ceticismo dos advogados como um obstáculo, mas aponta a fadiga com IA como um desafio ainda maior. O tempo necessário para treinamento em novas ferramentas compete diretamente com o tempo faturável dos advogados. Para contornar isso, Burnett enfatiza a importância de demonstrar o valor prático das plataformas e seus agentes por meio de sessões de treinamento individualizadas e grupos focos. Quando os casos de uso são diretamente relevantes para as demandas atuais dos advogados, o engajamento aumenta.
Definir quais habilidades devem ser operacionalizadas também é um ponto crítico. Para evitar a proliferação de funcionalidades dispersas, Burnett sugere a criação de equipes de conhecimento ou comitês de direção, compostos por líderes de inovação e sócios seniores. Esses grupos estabelecem critérios para a padronização de habilidades, enquanto ferramentas como a Legora auxiliam na organização e descoberta dessas funcionalidades por meio de tags, como áreas de prática.
Os custos variáveis, impulsionados por modelos de precificação baseados no consumo, representam outra dificuldade. A imprevisibilidade desses gastos é um desafio para a contabilidade tradicional dos escritórios. Ferramentas como a Legora auxiliam na previsão de consumo e no rastreamento de despesas, oferecendo sugestões para otimizar o uso dos créditos. As métricas de sucesso incluem eficiência, velocidade e redução de riscos, permitindo que escritórios absorvam mais trabalho sem aumentar o headcount ou acelerar o atendimento aos clientes.
Contudo, Parker alerta para uma visão de longo prazo, onde o desenvolvimento de talentos não seja sacrificado em nome da eficiência. A White & Case, por exemplo, preserva oportunidades de aprendizado para advogados juniores, em vez de automatizar todas as tarefas. Essa abordagem reflete a necessidade de equilibrar a automação com o desenvolvimento humano, garantindo que o julgamento e a experiência — qualidades intrinsecamente humanas — continuem a ser cultivados. A decisão de parear desenvolvedores seniores com juniores na Ironclad, segundo Verma, exemplifica essa filosofia: formar a próxima geração na arte do julgamento, algo que a IA, por ora, não pode replicar.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · The Information
