Todo verão, milhares de pessoas que desenvolvem, adquirem e administram a tecnologia por trás do trabalho jurídico passam uma semana trocando experiências na ILTACON, a conferência anual organizada pela Associação Internacional de Tecnologia Jurídica (ILTA). Caso o senhor nunca tenha participado, eis um resumo: não se trata de uma feira comercial centrada no plano de negócios de um único fornecedor. É um encontro organizado por profissionais da área, com mais de 80 sessões educacionais este ano, selecionadas entre mais de 400 propostas enviadas pela própria comunidade da ILTA.

Tive o privilégio de atuar como voluntária na ILTA para ajudar a coordenar várias dessas sessões, desde entrevistar os palestrantes até orientá-los na elaboração dos roteiros de suas apresentações.

O fio condutor que uniu todas as sessões deste ano foi o seguinte: o setor jurídico deixou de debater se deve ou não utilizar a IA e passou a se debruçar sobre como assumir a responsabilidade por ela — por seu custo, sua governança e pelas pessoas que, de fato, precisam utilizá-la.

Eis o que mais me marcou.

O Acordo de Contas: Da Experimentação à Prestação de Contas

Nos últimos anos, a estratégia de IA da maioria das organizações resumia-se a entusiasmo e um cartão de crédito: testar tudo, preocupar-se com a conta depois. O CEO da NetDocuments, Josh Baxter, compartilhou um termo comum para essa fase: “tokenmaxxing” – incentivar as pessoas a usar IA, usar mais dela, experimentar de tudo, sem limites. Com o advento da precificação baseada no consumo, em vez de um “buffet” ilimitado de tokens, essa fase está chegando ao fim. Agora, muitas organizações estão adotando medidas de racionamento – limites de uso, orçamentos e decisões sobre quem tem acesso a quais ferramentas.

Os números explicam o motivo. A receita das grandes empresas cresceu mais de 12% nos primeiros seis meses do ano, com a demanda por serviços jurídicos (medida em horas trabalhadas) apresentando um aumento de 4,8%.  No entanto, ao mesmo tempo, os clientes estão pressionando fortemente para que a IA reduza o que pagam. A palestra de encerramento de quinta-feira, uma recapitulação das conversas dos encontros de liderança G100 e G200 da ILTA, moderada por Dan Hauck, diretor de produtos da NetDocuments, apresentou números concretos que justificam esse nervosismo.

Os gastos com IA divulgados pelas empresas abrangem uma faixa enorme, que vai de aproximadamente US$ 100.000 até US$ 35 milhões, e está surgindo uma regra geral no setor de que o gasto total com IA deve ficar em torno de 1% da receita. Some-se a isso a modelagem de preços baseada no consumo — em que a fatura depende da intensidade com que uma ferramenta é utilizada — e muitos líderes das áreas de finanças e inovação estão discretamente apreensivos com os custos difíceis de prever antecipadamente.

Uma pesquisa recente da Gartner com mais de 780 líderes de TI revelou que apenas 28% dos casos de uso de IA são totalmente bem-sucedidos e atendem às expectativas de ROI. Um CIO do painel apresentou a visão mais honesta da semana sobre como medir o retorno em um mercado em rápida evolução: “as ferramentas que temos hoje não são as que teremos amanhã… então, será que eu quero gastar 500 horas calculando o ROI hoje? É uma noção sem sentido. Desde que seja positivo, sigam em frente.” Outro participante do painel reformulou todo o exercício como “falhar rápido, retorno do esforço”, em vez de retorno sobre o investimento — uma distinção que importa quando as próprias ferramentas têm uma vida útil medida em meses.

Esse mesmo painel trouxe à tona algo que vale a pena refletir, independentemente do seu setor. James McKenna, diretor de TI da Foley & Lardner, descreveu como tem observado a evolução dos clientes, em suas próprias palavras, de “você não pode usar IA” para “qual IA você está usando” e, agora, simplesmente, “diga-nos como você está usando a IA”. A demanda pela IA, por si só, tornou-se discretamente uma demanda por transparência e simplicidade nos preços. “É preciso entender quanto custa obter uma resposta”, como ele mesmo afirmou. “Não complique demais o faturamento. Mantenha-o simples.”

Isso também está se refletindo na forma como as empresas encaram seu próprio modelo de negócios. Uma sessão intitulada “O paradoxo da hora faturável: tornando o trabalho não faturável visível (e valioso)” abordou essa mesma tensão sob um ângulo diferente, e o painel de quinta-feira dedicou tempo considerável ao que um dos participantes chamou de “a ascensão do engenheiro jurídico” – novas funções que se situam entre o advogado, o tecnólogo e o gestor de conhecimento, pois a prestação de serviços jurídicos de forma lucrativa em um mundo baseado em preços de consumo exige uma estrutura de equipe diferente daquela utilizada na prestação desses serviços por hora faturável.

A Gartner passou a nomear essa mudança diretamente, descrevendo a disciplina de que as organizações agora precisam como “engenhariade contexto”– utilizando-a para “melhorar a precisão dos resultados dos modelos de IA, aumentar a relevância e reduzir o uso de tokens, diminuindo assim os custos operacionais”. Seja qual for o nome que se dê a isso, a mensagem é consistente: a discussão passou de “estamos usando IA” para “podemos comprovar o seu valor”.

O contexto é o ativo que gera rendimentos compostos

O modelo mental mais útil que ouvi durante toda a semana foi também o mais simples, e a NetDocuments o utilizou para iniciar nossa própria “Atualização da Empresa”: três fatores determinam se um agente de IA é realmente bom no que faz:

• O modelo que está por baixo dele,
• O harness (o aplicativo ou assistente) desenvolvido em torno dele, e
• O contexto ao qual ele pode recorrer enquanto está em funcionamento.

Os modelos são alugados; eles são aprimorados e substituídos de acordo com o cronograma do laboratório, e não com o seu.

Os harnesses são trocados constantemente, e a maioria das organizações já opera com mais de um.

O contexto — o acervo organizado e gerenciado dos documentos, precedentes e conhecimento institucional de uma organização — é a única camada que uma organização realmente possui, e a única das três que se acumula, em vez de ser reiniciada, sempre que uma ferramenta é alterada.

Essa distinção é comprovável, não se trata apenas de um slogan. A NetDocuments publicou o “Legal Context Engineering Benchmark” para avaliar o valor de um contexto mais adequado — tanto em termos de qualidade da resposta quanto em dólares —, fazendo as mesmas 300 perguntas a um modelo fixo de IA e a uma plataforma/aplicativo, alterando apenas o contexto ao qual o agente tinha acesso. Em um caso de teste envolvendo uma fusão real, com contexto insuficiente, a resposta obteve uma pontuação de 0,10/1,0; com um contexto mais rico, 0,67 — quase 7 vezes melhor.

Em 300 questões de teste abrangendo 10 questões jurídicas reais, o padrão se manteve: um contexto melhor tornou as respostas corretas cerca de 48% mais econômicas de se produzir, sem sacrificar a precisão, e o benefício se mostrou mais acentuado em modelos mais avançados do que nos menos avançados — o que serviu de base para uma projeção de economia anual de US$ 942.000 para um escritório com 2.000 usuários.

A pesquisa da Gartner aponta na mesma direção: as empresas relatam um aumento de aproximadamente 30% na precisão da IA agênica quando há um contexto robusto. A NetDocuments publicou sua metodologia completa especificamente para que qualquer organização possa realizar o mesmo teste em seus próprios documentos, em vez de aceitar os resultados sem questionar. Conclusão: o contexto reduz drasticamente o uso de tokens e os custos com IA.

A semana também trouxe uma ferramenta genuinamente útil e independente de fornecedores para filtrar o ruído: cinco perguntas a serem feitas na próxima vez que alguém — inclusive um fornecedor cujos serviços você já utiliza — afirmar que seu produto possui “contexto”.

• O que o sistema realmente compreende ou extrai de seus documentos?
• Como ele encontra as informações relevantes de que precisa?
• Quais permissões determinam o que a IA pode recuperar?
• Esse contexto regulamentado pode abranger as ferramentas de IA que sua organização efetivamente escolher?
• E quais são as evidências que demonstram o efeito sobre a qualidade das respostas e o custo?

A arquitetura é importante, mas as evidências também o são.

Vale a pena ser preciso quanto ao que o termo “contexto” abrange, pois a maioria dos fornecedores, incluindo a NetDocuments, estão descrevendo várias camadas técnicas distintas sob um único termo: classificação automática e extração de metadados que não requerem configuração, perfis personalizados que uma organização configura para sua própria taxonomia, pesquisa semântica que identifica significados em vez de apenas palavras-chave, e um gráfico de conexões que une documentos, pessoas e assuntos — ainda em pré-visualização privada na conferência deste ano, não sendo um recurso lançado que todos os clientes tenham hoje. Tratar esses elementos como uma única coisa, em vez de quatro, é exatamente o que leva a que as afirmações sobre o “contexto” sejam exageradas.

Outro tema central da discussão sobre o contexto foi a possibilidade de se conectar às ferramentas de IA escolhidas por uma organização por meio do Model Context Protocol (MCP), em vez de ter que transferir arquivos para fora do sistema de registro, que geralmente é o sistema de gerenciamento de documentos da empresa. As evidências, se é que isso conta, estão começando a vir dos clientes, e não dos fornecedores.

Thomas Kline, diretor de Tecnologia da Informação da Stark & Stark, descreveu a integração do mecanismo de busca e respostas Perplexity, baseado em IA, ao repositório de documentos de seu escritório por meio do MCP (mais detalhes a seguir): “Não é preciso enviar documentos. Não é preciso selecionar arquivos. Nossos advogados simplesmente direcionam a IA para um caso, e ela trabalha com tudo aquilo a que eles já têm permissão de acesso.” E Jeff Westcott, da Akin, em um painel de clientes, ofereceu o conselho mais direto da semana para quem está se afogando em soluções pontuais: “quanto mais você puder fazer dentro da plataforma, melhor.”

Autonomia sem governança não é progresso

À medida que as ferramentas de IA passam de responder perguntas para realizar ações — redigir, arquivar, fazer referências cruzadas, sinalizar —, a frase “os agentes são usuários” surgiu repetidamente nesta semana. O diretor de tecnologia da NetDocuments, John Motz, observou durante a sessão de atualização da empresa: “As pessoas estão começando a perceber que os agentes são usuários, e são usuários realmente inteligentes; portanto, precisamos pensar em seu acesso e controles da mesma forma que faríamos com um usuário comum, se não de maneira ainda mais criteriosa.”

Pallavi Nargund, da Amazon Web Services, continuou explicando o caso de uso em segurança em termos mais concretos: os clientes têm acesso a um modelo em camadas, baseado em isolamento, com criptografia resistente à computação quântica já aplicada aos documentos armazenados; assim, mesmo que uma camada de segurança seja violada, os dados, a memória e o hardware subjacente permanecem isolados de forma independente, protegendo a confidencialidade do cliente, a privacidade dos dados e a propriedade intelectual da organização.

Essa mesma tensão — maior autonomia exigindo maior governança — surgiu como um tema central em sessões sem qualquer ligação entre si: “Além da Carta: Estruturas de Governança de IA que Realmente Funcionam”, “O Agente Secreto: Quando a IA Começa a Agir por Conta Própria” e “Mobilidade da Matéria: Gerenciamento de Risco, Acesso e Prestação de Contas” abordaram, cada uma à sua maneira, a mesma questão. Uma sessão de perguntas e respostas durante o painel “Atualização da Empresa” incidiu exatamente sobre esse ponto: é possível rastrear o que um agente realmente fez, passo a passo, e é possível revogar ou reverter suas ações caso algo dê errado?

Essas não são questões hipotéticas quando uma ferramenta de IA tem acesso permanente aos arquivos de um cliente, em vez de apenas revisar o resultado final que um advogado aprova posteriormente.

A pesquisa da Gartner corrobora o que está em jogo aqui: sem uma base semântica subjacente, a empresa projeta que 60% dos projetos de IA autônoma que dependem exclusivamente de conexões ponto a ponto fracassarão até 2028. A conexão em si não é a parte difícil. O que precisa acompanhá-la — permissões, barreiras éticas, trilhas de auditoria — é que representa o desafio.

Isso já está se refletindo na forma como os fornecedores de IA integram seus produtos. Durante a semana, o Google e a NetDocuments anunciaram uma nova integração entre o Gemini Enterprise for Legal e o NetDocuments por meio do Model Context Protocol (MCP), somando-se às integrações já existentes com o Claude, o Microsoft Copilot e o Perplexity, além de outras ferramentas jurídicas, como o Harvey e o Legora.

O princípio de design por trás disso é aquele que vale a pena adotar, independentemente dos fornecedores que o senhor utilize: a governança deve acompanhar a conexão automaticamente, e não como uma configuração que alguém precise se lembrar de ativar.

A adoção é uma questão humana, não uma questão de software

Algumas das conversas mais práticas da semana não trataram, de forma alguma, de modelos de vanguarda — trataram-se de pessoas. A masterclass da NetDocuments, “Adaptar, Adotar, Transformar”, começou com uma frase do futurista Alvin Toffler, escrita há mais de 50 anos, mas que ganhou nova urgência: “Os analfabetos do século XXI não serão aqueles que não sabem ler e escrever, mas aqueles que não sabem aprender, desaprender e reaprender.”

A parceira de inovação jurídica Kathleen Hogan aprofundou essa questão com base na pesquisa do Dr. Larry Richards sobre o“cérebro do advogado”: os advogados são treinados para serem céticos (descobrir o que pode dar errado faz parte do trabalho), para valorizar os precedentes em detrimento da inovação, para privilegiar a autonomia em vez de receber ordens e para descartar totalmente uma ferramenta imperfeita, em vez de corrigi-la. Esses pontos fortes profissionais, como ela teve o cuidado de observar, não são falhas de caráter — mas são fatores que fazem com que a gestão padrão de mudanças tenha um efeito contrário em um escritório de advocacia.

Hogan também mencionou o conceito de “Trust Gap” (lacuna de confiança), do consultor de liderança empresarial Andy Stanley — a distância entre o que as pessoas esperam da liderança e o que elas realmente vivenciam. A sessão relacionou a “Trust Gap” ao uso de ferramentas de IA e destacou que ela se manifesta de forma assimétrica: uma experiência ruim com IA supera dez experiências positivas, pois “aquela vez em que não funcionou” passa a ser a história completa que as pessoas contam.

Ela ilustrou isso com um exemplo real: um dos primeiros projetos-piloto de IA em uma empresa transponha discretamente um único dígito no número de telefone de um cliente, um erro que ninguém percebeu por um longo período, justamente porque ninguém estava atento a isso. A lição não foi “não use IA”. Foi que a verificação precisa ser incorporada deliberadamente ao fluxo de trabalho, pois revisar os resultados da IA é, por si só, uma tarefa exigente cuja qualidade diminui exatamente quando as pessoas estão mais ocupadas.

Kyle Kissell, diretor da equipe de Parceiros de Inovação Jurídica da NetDocuments, destacou que a maior parte da decepção reside na lacuna entre compreender uma ferramenta e simplesmente aplicá-la a um problema. Ele compartilhou uma analogia: pedir ao filho para cortar a grama e obter exatamente isso, sem que ele esvazie o coletor de grama e ensache os resíduos, porque não deu essas instruções específicas ao filho. Instruções vagas geram resultados literais, tecnicamente corretos, mas às vezes inúteis — seja de uma pessoa ou de um agente de IA.

Esse sentimento se refletiu em uma das minhas próprias sessões, intitulada “Adoção de IA Centrada no Ser Humano: Um Guia Prático de Treinamento para Organizações Jurídicas e Departamentos Jurídicos Corporativos”. Entre os palestrantes estavam um instrutor de tecnologia, um diretor de gestão do conhecimento, um advogado da equipe de inovação de seu escritório e o cofundador da Hotshot, uma empresa especializada na adoção de IA. O consenso foi de que nada substitui o trabalho prático e real dentro de uma plataforma para impulsionar a adoção — um aprendizado breve, orientado e experiencial, baseado em perfis específicos e voltado para a prática.

Isso não se aplica apenas aos escritórios de advocacia. Trata-se de um lembrete de que, em qualquer setor, o gargalo na adoção da IA raramente é a tecnologia. O que importa é se as pessoas envolvidas realmente compreendem como utilizá-la de forma eficaz em suas tarefas específicas de trabalho e confiam no que ela está fazendo.

Saiba o que você já possui antes de comprar novidades

O conselho mais sensato da semana foi também o menos chamativo: antes de comprar qualquer coisa nova, pergunte-se o que você realmente está tentando alcançar e deixe que esse fluxo de trabalho — e não o plano de desenvolvimento de um fornecedor — oriente o investimento.

Com mais de 1.200 ferramentas de IA atualmente disputando a atenção de um comprador do setor jurídico, uma pergunta diagnóstica genuinamente útil surgiu mais de uma vez: sua pilha de tecnologias atual já é capaz de cobrir 80% do fluxo de trabalho em questão?

E, em vez de tentar adivinhar onde estão as lacunas, analise seus próprios registros de consultas para verificar o que as pessoas realmente estão perguntando. Dados reais de uso sempre superam a intuição.

Essa mesma disciplina se aplica a um nível inferior, aos dados subjacentes a qualquer iniciativa de IA.

Em uma sessão sobre a construção do que a NetDocuments denomina um “patrimônio de dados habilitado para MCP”, Nate Ruiz, da NetDocuments, iniciou com um argumento simples, repetido por seus colegas de painel: se o senhor não sabe quais dados possui, não sabe o que pode fazer com eles – e também não saberá o que está sendo exposto a uma ferramenta de IA generativa.

As empresas estão cada vez mais combinando dados estruturados (do tipo que se encontra em um banco de dados, com metadados e uma taxonomia para contextualização) com dados não estruturados (do tipo em que os detalhes estão ocultos em documentos e e-mails), e a orientação comum não se centrou tanto na escolha de uma única arquitetura “correta”, mas sim na construção de uma base de dados organizada e bem compreendida antes de incorporar mais IA a ela.

Seja qual for a próxima novidade neste setor — e há novidades todas as semanas —, uma empresa que já conhece seus próprios dados está em melhor posição para utilizá-los.

Como isso se apresentava na prática

Para aqueles que desejam conhecer os detalhes: a NetDocuments aproveitou a semana para divulgar uma série de atualizações que se enquadram perfeitamente nesses temas. Além do relatório de referência mencionado acima, a empresa lançou novos recursos de IA para revisão de tabelas e localização de fundamentos jurídicos dentro de documentos, anunciou a integração com o Gemini Enterprise e foi reconhecida na lista Inc. 5000 de 2026 pelo quinto ano consecutivo.

Nossa experiência do usuário repensada e o Gráfico de Contexto Jurídico, apresentados pela primeira vez em maio, estão sendo implementados de forma gradual, e não de uma só vez: uma experiência central redesenhada já está disponível para todos os clientes, enquanto o Gráfico de Contexto Jurídico, baseado em IA, seguirá em fase de pré-visualização privada, sem um prazo obrigatório para migração — um ritmo que um palestrante resumiu como “não uma grande implementação, mas um conjunto de mudanças em cascata”.

A experiência de ser voluntário da ILTACON é única. Ter a oportunidade de trabalhar com outros parceiros de negócios e membros da ILTA na organização desta conferência é verdadeiramente gratificante, desde as conversas com minha equipe até o trabalho com os palestrantes. São as pessoas que tornam a ILTA especial, e a conferência deste ano talvez tenha sido a melhor até agora. Agradeço a todos que enviaram uma proposta de sessão, participaram de um painel ou simplesmente compareceram dispostos a trocar ideias. Conferências como esta só funcionam porque os profissionais estão dispostos a compartilhar generosamente o que aprenderam. Se as conversas deste ano servirem de indício, o próximo capítulo da IA jurídica não será conquistado por quem agir mais rapidamente. Será conquistado por quem construir a base mais confiável.

Mantenha a conversa fluindo

Caso este artigo o tenha levado a refletir sobre como está, de fato, o contexto da sua própria organização neste momento — e se ele resistiria a um teste como o descrito acima —, a NetDocuments realizará um webinar no dia 17 de setembro: “Contexto jurídico: a chave para conteúdo confiável e uma IA aprimorada”. Trata-se de um próximo passo prático, não de um argumento de venda: uma oportunidade de interagir com as pessoas responsáveis por essa análise comparativa, conhecendo a metodologia e o que é necessário para aplicar a mesma abordagem aos seus próprios documentos. Inscreva-se aqui para garantir sua vaga.