Como a inteligência artificial está transformando as práticas jurídicas no setor legal

10 de outubro de 2025

Explore o impacto da inteligência artificial (IA) no setor jurídico. A IA pode transformar a forma de trabalho dos escritórios de advocacia, aumentando a eficiência nas práticas jurídicas e estimulando a inovação.


A Inteligência no setor jurídico

Escritórios de advocacia frequentemente enfrentam grande volume de papelada em razão de processos e rotinas que exigem precisão e eficiência na execução de tarefas detalhadas. Atividades como pesquisa jurídica, sumarização de peças e narrativas legais, além da redação de e-mails ou minutas de documentos, consomem tempo e costumam impedir que advogados dediquem mais atenção a tarefas complexas, como a comunicação com clientes. Pesquisas indicam que mais de 63% das tarefas conduzidas por equipes jurídicas são repetitivas, baseadas em regras e não exigem interpretação ou raciocínio. A IA pode ser empregada para automatizar essas tarefas.


Por exemplo, a IA pode analisar documentos jurídicos como contratos, autos processuais e petições. Também pode avaliar dados de litígios passados, identificar padrões para estimar desfechos prováveis, encontrar precedentes relevantes e até redigir documentos, tornando procedimentos jurídicos mais rápidos e precisos. Neste artigo, discutiremos várias aplicações da IA no setor jurídico, examinaremos os desafios de sua implementação e exploraremos o que esperar do futuro. Vamos lá!


Aplicações inovadoras de IA no Direito

No setor jurídico, a IA pode aumentar a eficiência e reduzir custos ao automatizar tarefas de rotina e simplificar fluxos de trabalho. Por exemplo, pode apoiar a pesquisa jurídica e a elaboração de e-mails; também pode ser usada para revisão documental, due diligence e apoio a negociações contratuais. A seguir, analisamos essas aplicações com mais detalhes.


O potencial da IA na pesquisa jurídica

Imagine um sistema que responda às suas perguntas legais com links para fontes oficiais e decisões judiciais. Em vez de oferecer uma lista baseada em palavras-chave que podem , ou não conter a resposta, esse sistema entrega referências precisas e confiáveis. Esse é o potencial da IA na pesquisa jurídica.

Suponha que você esteja buscando um documento assinado. Modelos de visão computacional podem analisar documentos digitalizados. Esses modelos detectam e extraem itens específicos, como assinaturas, facilitando localizar rapidamente e com precisão o documento certo. A IA também pode ser utilizada para verificar a autenticidade de documentos, comparando-os a amostras legítimas conhecidas e detectando falsificações ou fraudes de assinatura.


Ao usar softwares jurídicos com IA para pesquisa, advogados podem vasculhar bases de leis, regulamentos, jurisdições, precedentes etc. Por exemplo, a utilização de aprendizado de máquina para potencializar a busca semântica, oferecendo melhor compreensão. Esse recurso que analisa minutas e identifica autoridades que possam ter passado despercebidas e ambém fornece sugestões de busca preditiva, insights baseados em dados sobre entes jurídicos e relatórios aprimorados por IA para localizar lacunas.


O papel da IA no e-Discovery (descoberta eletrônica)


Depois da pesquisa jurídica, o e-Discovery é a área mais comum de uso da IA no Direito. Enquanto a pesquisa jurídica se concentra em localizar e interpretar leis, regulamentos e precedentes, o e-Discovery envolve identificar, coletar e produzir informações eletronicamente armazenadas (ESI) para litígios. Litígio é o processo de instaurar ações legais ou resolver disputas em juízo.


Por exemplo, um advogado em pesquisa jurídica pode revisar decisões pretéritas para entender como certo dispositivo legal foi interpretado em casos distintos. Em contraste, durante o e-Discovery, o advogado coleta e analisa e-mails, contratos e outros documentos eletrônicos relacionados a uma disputa atual, como preparação para atos processuais.


Ferramentas de e-Discovery com IA simplificam esse processo ao organizar e priorizar documentos com tecnologias avançadas. Essas soluções permitem aos advogados:

  • Filtrar e pesquisar dados com parâmetros específicos;
  • Acessar informações essenciais de forma imediata;
  • Classificar documentos automaticamente por meio de predictive coding;
  • Ampliar a análise de dados para revelar padrões ocultos;
  • Garantir conformidade ao identificar e editar informações sensíveis.

Uso de IA para due diligence

Due diligence é um processo jurídico crucial em que advogados revisam cuidadosamente contratos, documentos e outros materiais para verificar sua validade, identificar riscos potenciais e assegurar conformidade. É essencial para evitar problemas e tomar decisões informadas em negócios, fusões e questões legais.

A tecnologia de IA redefiniu esse processo ao automatizar verificações documentais e analisar rapidamente grandes volumes de papelada para destacar detalhes importantes e possíveis problemas. Ela ajuda advogados a comparar contratos com facilidade, prever riscos com base em dados históricos, checar aderência às leis vigentes e gerar relatórios detalhados que resumem achados. O uso de IA torna a due diligence mais rápida e precisa, beneficiando clientes e organizações.


Monitoramento de salas de audiência com auxílio de IA


A IA vai além da preparação para uma audiência. Salas de audiência podem ser monitoradas por visão computacional. Com câmeras e sensores apoiados por IA, sistemas de visão computacional capturam e analisam automaticamente interações no tribunal, como depoimentos, manifestações do juiz e argumentos das partes.


Diversas percepções podem ser extraídas por visão computacional. Alguns exemplos do que se pode aprender ao monitorar salas de audiência:

  • Análise de comportamento: avaliar expressões faciais, linguagem corporal e tom de voz para inferir estados emocionais, confiabilidade e potenciais indícios de engano;
  • Rastreamento de movimento: acompanhar deslocamentos e interações de participantes-chave;
  • Marcação de eventos: sinalizar momentos potencialmente relevantes ou notáveis durante uma sessão.


Como isso funciona? Sistemas de visão computacional empregam técnicas como reconhecimento e análise facial (para detecção de emoções), estimativa de pose (para rastrear movimentos e interações), rastreamento ocular (para avaliar foco e atenção) e detecção de objetos/eventos (para identificar e marcar momentos importantes). Ao combinar essas capacidades com análises apoiadas por IA, sistemas de monitoramento de tribunais podem oferecer informações valiosas que contribuem para justiça, transparência e acurácia nos processos.


Benefícios singulares da IA no setor jurídico


Com o mercado global de IA projetado para alcançar cerca de US$ 781,55 milhões até 2032, a IA traz vantagens únicas para o setor jurídico. Além de automatizar rotinas como revisão documental e análise contratual, a IA oferece soluções inovadoras que aprimoram múltiplos aspectos da prática jurídica. Entre outros benefícios:


  • Checagem de conflitos de interesse: a IA cruza rapidamente dados de clientes e casos para detectar potenciais conflitos, garantindo ética e evitando erros custosos;
  • Gestão inteligente de prazos processuais: registros e andamentos podem ser acompanhados para alertar advogados sobre prazos críticos, audiências e protocolos, reduzindo o risco de perdas por prazo;
  • Análise de evidências visuais: visão computacional examina vídeos, fotos e outras mídias para identificar padrões, anomalias e insights relevantes a casos e investigações.


Desafios da aplicação de IA no Direito

Apesar do grande potencial, há desafios na implementação. Um dos maiores é o viés algorítmico. Se um sistema de IA é treinado em dados que refletem vieses sociais, pode reproduzi-los. No âmbito penal, por exemplo, isso poderia influenciar injustamente decisões sobre sentenças ou liberdade condicional. Outra preocupação ética é a confidencialidade do cliente: qualquer sistema de IA utilizado por advogados precisa tratar dados sensíveis com responsabilidade e segurança.


Por fim, existe a questão da confiabilidade das informações produzidas pela IA, especialmente no caso da IA generativa. Um risco particular são as “alucinações”: conteúdos verossímeis, porém inventados, gerados pela IA. Para evitar decisões baseadas em informações falsas, advogados devem adotar verificação redobrada: checar referências, análises ou minutas geradas por IA antes de seu uso em casos.


O futuro da IA no Direito

O futuro da IA e de suas ferramentas no setor jurídico é promissor, mas,  à luz dos desafios acima, requer regulação. Países como os Estados Unidos já adotam medidas para regular o desenvolvimento e o uso de IA, buscando equilibrar benefícios com riscos potenciais como viés, discriminação e privacidade.


Isso abre oportunidades e desafios para o meio jurídico. Profissionais terão de assessorar clientes em temas legais relacionados à IA, conformidade, responsabilidade, propriedade intelectual, contratos, ética e direitos humanos e, ao mesmo tempo, integrar sistemas de IA às suas práticas em conformidade com as normas. Também precisarão aprender a usar a IA de modo eficaz e responsável, preservando padrões e deveres profissionais.


Conclusão sobre a IA no setor jurídico


A IA está mudando rapidamente o campo jurídico. Ela ajuda ao automatizar tarefas como pesquisa e revisão documental e, além disso, oferece insights mais profundos por meio de análises de estratégia processual e previsão de resultados. Isso significa que advogados podem dedicar mais tempo aos clientes e oferecer serviços de maior qualidade. Embora persistam preocupações éticas, o potencial da IA para apoiar profissionais e elevar a prática jurídica é significativo.


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A empresa celebra assinaturas rápidas, mas não percebe que está cedendo cláusulas críticas em toda negociação. Aprova contratos sem demora, mas descobre depois que aprovadores não leram obrigações financeiras relevantes. Armazena documentos em repositório central, mas ninguém consegue encontrar o que precisa quando precisa. Por outro lado, métricas transformam percepção em evidência, expndo gargalos invisíveis, quantificando o custo de exceções, ao mesmo tempo que permitem comparar desempenho entre equipes, períodos e tipos contratuais. Mais importante, elas criam a base para melhoria contínua. Cada métrica respondida gera uma decisão possível de ajustar templates, revisar alçadas, treinar equipes, automatizar etapas ou realocar recursos.  1. Tempo do ciclo: do pedido à assinatura, por tipo contratual O que mede O tempo total desde que alguém solicita um contrato até a assinatura final. Este é o indicador-mestre de eficiência operacional que revela quanto tempo o negócio espera para formalizar acordos e quanto custo invisível existe no processo. Por que importa Ciclo longo significa oportunidades perdidas. Vendas travadas enquanto o contrato "está no jurídico". Fornecedores críticos que desistem da parceria porque a aprovação demora semanas. Projetos que atrasam porque o escopo não pode começar sem formalização. O tempo de ciclo não é apenas métrica de processo. É métrica de competitividade. O principal é segmentar por tipo contratual. Um NDA não pode demorar o mesmo que um contrato de joint venture. A complexidade varia, o risco varia, e o SLA precisa refletir isso. Exemplo prático Empresa com maturidade baixa: NDAs: 12 dias (problema grave) Contratos de fornecimento padrão: 35 dias Contratos comerciais: entre 20 e 90 dias (variação extrema) Contratos de tecnologia: 60 dias Empresa com maturidade alta: NDAs: 1 dia (template + assinatura eletrônica) Contratos de fornecimento padrão: 5 dias Contratos comerciais: 15 a 25 dias (variação controlada) Contratos de tecnologia: 30 dias O que a métrica revela Variação extrema indica falta de padronização. Se contratos comerciais oscilam entre 20 e 90 dias, não há processo real. Cada contrato segue um caminho diferente, com gargalos que aparecem de forma imprevisível. Ciclos muito longos em contratos simples indicam ineficiência estrutural. Um NDA que demora 12 dias significa que aprovações estão desorganizadas, templates não existem ou assinatura é manual e depende de agenda de executivos. Como usar para decisão Se NDAs demoram mais de 3 dias, automatize com template + assinatura eletrônica. Se contratos de fornecimento demoram mais de 10 dias, revise alçadas e elimine aprovadores desnecessários. Se a variação é alta, identifique os 3 contratos mais rápidos e os 3 mais lentos do último trimestre e mapeie a diferença no fluxo. 2. Tempo em aprovação: média por área, identificando gargalos específicos O que mede Quanto tempo cada etapa de aprovação consome dentro do ciclo total. Este indicador decompõe o ciclo e identifica onde o processo realmente trava. Por que importa O ciclo total pode parecer razoável, mas esconde gargalos críticos. Talvez jurídico aprove em 1 dia, mas financeiro leva 10 dias porque não há critério claro de priorização. Ou talvez diretoria demore 7 dias porque aprova contratos que poderiam ser resolvidos em alçada inferior. Medir por área permite intervenções cirúrgicas. Não adianta acelerar jurídico se o problema está em compras. Não faz sentido contratar mais advogados se a lentidão vem de aprovadores que não respondem no prazo. Exemplo prático Breakdown de um ciclo de 22 dias: Intake e criação: 2 dias Revisão jurídica: 3 dias Aprovação jurídico: 1 dia Aprovação compras: 1 dia Aprovação financeiro: 9 dias ← gargalo Aprovação diretoria: 4 dias ← gargalo secundário Negociação com contraparte: 2 dias O que a métrica revela Se financeiro demora 9 dias, pode ser falta de SLA, acúmulo de demanda sem priorização, ausência de critérios claros para decisão ou simplesmente aprovadores que não tratam contrato como prioridade. Se Diretoria demora 4 dias, talvez contratos estejam subindo para aprovação sem real necessidade. As alçadas podem estar mal calibradas, forçando executivos seniores a aprovar contratos de baixo valor ou baixo risco. Como usar para decisão Identifique o gargalo e aja diretamente sobre ele. Se Financeiro é o problema, estabeleça SLA formal de 2 dias para aprovação, com escalonamento automático. Se Diretoria é gargalo, revise as alçadas e eleve o limite de valor que exige aprovação executiva. Configure lembretes automáticos 24 horas antes do SLA expirar. Publique o tempo médio de aprovação por área e crie accountability visível. Gargalos desaparecem quando se tornam públicos e mensuráveis. 3. Rodadas de negociação: número médio por categoria, revelando fricções O que mede Quantas idas e vindas acontecem com a contraparte até fechar o texto final do contrato. Cada rodada adicional consome tempo, desgasta relacionamento e aumenta risco de erro ou concessão não documentada. Por que importa Alta variação no número de rodadas indica que os playbooks não estão calibrados ou que equipes negociam sem padrão. Se um tipo de contrato fecha em 2 rodadas e outro demora 7, algo está estruturalmente errado. Negociação eficiente não significa ceder rápido. Significa ter clareza sobre o que é negociável, até onde é aceitável ceder e quando escalonar para aprovação especial. Playbooks bem desenhados reduzem rodadas porque já antecipam objeções comuns e oferecem alternativas pré-aprovadas. Exemplo prático Empresa com maturidade baixa: NDAs: 2,8 rodadas (problema — deveria ser automático) Contratos de compra: 4,5 rodadas Contratos comerciais: 6,2 rodadas (fricção grave) Contratos de tecnologia: 5,1 rodadas Empresa com maturidade alta: NDAs: 1,1 rodadas (praticamente automático) Contratos de compra: 2,2 rodadas Contratos comerciais: 3,5 rodadas Contratos de tecnologia: 3,8 rodadas O que a métrica revela Se NDAs têm quase 3 rodadas, o template está longe do que o mercado aceita. Provavelmente há cláusulas excessivamente restritivas que geram objeção sistemática. Se contratos comerciais têm mais de 6 rodadas, significa que o modelo inicial não reflete condições de mercado ou que a empresa está pedindo cláusulas que sabe serem inegociáveis. Isso pode ser estratégia de ancoragem, mas geralmente é apenas desalinhamento entre template e realidade. Como usar para decisão Analise os 5 contratos com mais rodadas do último trimestre. Identifique quais cláusulas geraram objeção recorrente. Se responsabilidade limitada é sempre contestada, revise a posição padrão no playbook. Se prazo de pagamento gera fricção constante, ajuste o template para refletir condições mais realistas. Cada rodada além da terceira deveria ser investigada. Pergunte: essa concessão era previsível? Deveria estar no playbook? Por que o negociador não tinha alternativa pré-aprovada? 4. Taxa de uso de modelos: percentual de contratos que seguem padrão O que mede De todos os contratos criados em um período, quantos usaram os templates oficiais aprovados pela empresa. Este indicador revela se a padronização existe apenas no papel ou se realmente governa a operação. Por que importa Template existe para garantir qualidade, velocidade e consistência. Baixa adoção significa que equipes não confiam nos modelos, não sabem que existem, acham que não cobrem casos reais ou preferem criar do zero por hábito. Cada contrato redigido fora do template é um risco. Cláusulas críticas podem estar ausentes, linguagem jurídica pode estar imprecisa e obrigações podem ser ambíguas. Além disso, contratos personalizados demoram mais, consomem mais revisão jurídica e dificultam análise comparativa. Exemplo prático Empresa com maturidade baixa: Contratos de fornecimento: 58% usam template Contratos comerciais: 42% usam template Contratos de serviço: 23% usam template (problema crítico) NDAs: 85% usam template (único ponto forte) Empresa com maturidade alta: Contratos de fornecimento: 95% usam template Contratos comerciais: 88% usam template Contratos de serviço: 82% usam template NDAs: 99% usam template O que a métrica revela Se apenas 23% dos contratos de serviço usam template, significa que cada contrato é tratado como único, aumentando tempo, custo e risco. Pode indicar que o template está desatualizado, que cobre apenas casos genéricos ou que falta treinamento sobre como adaptá-lo. Baixa adoção também revela problema cultural. Equipes podem acreditar que "nosso caso é diferente" ou que templates engessam negociação. Isso geralmente é mito. Templates bem desenhados têm flexibilidade em campos variáveis sem comprometer cláusulas essenciais. Como usar para decisão Identifique por que contratos não usam template. Crie categorias, como template não existe, template é inadequado, equipe não sabe que existe, equipe prefere personalizar. Cada categoria exige ação diferente. Se o template é inadequado, atualize com base em casos reais. Se equipe não sabe, treine e documente quando usar cada modelo. Se preferem personalizar, mostre dados: quanto tempo a mais demora um contrato sem template? Quantas rodadas a mais de revisão jurídica consome? Torne o uso de template obrigatório para contratos de baixa complexidade e crie trilha de aprovação especial para quem precisa sair do padrão. 5. Completude de metadados: percentual de contratos com cadastro completo O que mede Quantos contratos no repositório têm todos os metadados obrigatórios preenchidos corretamente. Metadados são as informações estruturadas que tornam contratos pesquisáveis, governáveis e monitoráveis. Por que importa Sem metadados, repositório vira arquivo morto digital. Você sabe que tem um contrato com determinado fornecedor, mas não consegue encontrá-lo rapidamente. Você sabe que há contratos vencendo este mês, mas não sabe quais. Você quer analisar todos os contratos com cláusula de exclusividade, mas não há forma de filtrar. Metadados críticos incluem: vigência, data de renovação, valor, owner responsável, centro de custo, tipo contratual, criticidade, obrigações principais, condições de rescisão e reajuste. Cada campo ausente é uma capacidade perdida. Exemplo prático Empresa com maturidade baixa: Contratos de 2024: 62% com metadados completos Contratos de 2023: 38% (migração mal feita) Contratos de 2022 e anteriores: 8% (legado perdido) Metadados mais ausentes: Data de renovação: ausente em 45% dos contratos Owner responsável: ausente em 38% Obrigações principais: ausente em 71% O que a métrica revela Se apenas 62% dos contratos recentes têm cadastro completo, o problema está no processo de armazenamento. Pode ser que o intake não exija metadados, que o CLM não bloqueie cadastro incompleto ou que a equipe preencha campos de forma inconsistente. Se data de renovação está ausente em 45% dos contratos, a empresa opera cega sobre vencimentos futuros. Renovações automáticas acontecem sem debate prévio e oportunidades de renegociação são perdidas. Como usar para decisão Defina metadados mínimos obrigatórios por tipo contratual. Bloqueie cadastro sem esses campos. Configure validação automática: data de renovação precisa ser posterior a data de assinatura, owner precisa ser um usuário ativo no sistema, valor precisa estar em formato monetário. Crie mutirão de regularização para contratos críticos sem metadados. Priorize por valor e risco. Se não há recursos para regularizar tudo, foque nos 100 contratos mais relevantes. Publique a taxa de completude por área. Conclusão: métricas como sistema de aprendizado Indicadores de maturidade não servem apenas para diagnóstico, mas funcionam como sistema de aprendizado contínuo. Cada métrica mal posicionada revela onde investir. Cada melhoria mensurável gera confiança no processo. Cada ciclo de medição alimenta o próximo ciclo de decisão. Empresas que dominam essas métricas não operam contratos por hábito ou memória, mas operam por dados. As empresas sabem exatamente quanto tempo cada tipo contratual demora, onde estão os gargalos, quais cláusulas geram fricção recorrente e quais contratos exigem atenção imediata. A maturidade não aparece em um movimento único, mas é construída decisão por decisão, trimestre por trimestre. O que começa como esforço de medição termina como vantagem competitiva.