Quase toda semana ouço uma versão dessa mesma conversa com os advogados internos.

Eles adquiriram as ferramentas de IA. Realizaram os projetos-piloto. E, no entanto, quando pergunto como estão as coisas, a resposta costuma ser algo como “tudo bem, mas não é o que esperávamos”. As equipes jurídicas e de conformidade continuam reenviando solicitações, continuam verificando tudo manualmente e ainda não confiam totalmente nos resultados obtidos. 

Por um tempo, presumi que se tratasse de um problema do modelo — que a próxima versão, a próxima janela de contexto ou a próxima pontuação no benchmark iriam colmatar essa lacuna. Mas isso não vai acontecer. A lacuna não está no modelo. Está no que o modelo consegue perceber. 

O trabalho jurídico e de conformidade nunca se resumiu a encontrar informações. Trata-se de compreender como essas informações se relacionam — com um caso, com uma unidade de negócios, com uma negociação anterior, com um risco que a organização já tenha avaliado anteriormente. Os advogados internos e os profissionais de conformidade mantêm essa rede de conexões em suas mentes, em seus relacionamentos com a empresa e na memória institucional de quem quer que tenha trabalhado no caso ou na iniciativa de conformidade. As ferramentas de IA não têm acesso a nada disso. Elas veem apenas o que é carregado na janela de uma sessão, e nada mais. Por isso, respondem com segurança, e às vezes de forma errada, pois estão preenchendo lacunas para as quais nunca lhes fornecemos o contexto necessário para preenchê-las corretamente. 

Os números comprovam isso mais do que eu gostaria.A McKinseyconstata que menos de 10% das empresas conseguiram escalar a IA agênica para gerar valor real, e oito em cada dez apontam as limitações de dados como o motivo.Um estudo do Stanford RegLab de 2025revelou que mesmo ferramentas de pesquisa de IA jurídica desenvolvidas especificamente para esse fim apresentam erros entre 17% e 33% das vezes. Isso não é uma questão de qualidade do modelo. Trata-se de uma questão de contexto, e é exatamente por isso que criamos o primeiroGráfico de Contexto Jurídico do setor. 

Colleen Baehrend, advogada e diretora de Soluções Jurídicas da NetDocuments, e eu elaboramos umguia prático para escritóriosque buscam entender qual é, de fato, a sua situação atual — não em teoria, mas na realidade cotidiana do desempenho de suas ferramentas de IA. O mesmo problema de contexto surge com a mesma frequência nas equipes jurídicas, de conformidade e de risco de empresas regulamentadas. Por isso, elaboramos uma versão desse guia voltada para advogados internos e profissionais de conformidade. 

O guia da Legal Context Graph sobre“Dos Gastos com IA ao Impacto da IA” para equipesjurídicas e de conformidade corporativas aborda: 

• O que é um Gráfico de Contexto Jurídico e em que ele difere das taxonomias e dos gráficos de conhecimento que as organizações já tentaram utilizar anteriormente 
• O que muda para os advogados internos, as equipes de conformidade e a área de TI quando as questões estiverem verdadeiramente interligadas, e como isso se reflete de maneira diferente em litígios, investigações, contratos, conformidade regulatória e organizações de todos os portes. 
• Respostas às perguntas que sua organização realmente está fazendo – provenientes de profissionais de TI e gestão do conhecimento, consultores jurídicos internos e profissionais de conformidade, RH e liderança de talentos, além de executivos das áreas jurídica e de conformidade, para que todas as partes interessadas encontrem o que é relevante para elas 
• Uma lista de verificação com 10 perguntas organizadas em torno de custo, precisão, usabilidade, governança e conhecimento institucional, que o(a) senhor(a) pode responder com franqueza junto com sua equipe em 20 minutos. Não há nota mínima para aprovação – o objetivo não é fazer com que ninguém se sinta em desvantagem. Trata-se de identificar, especificamente, de onde realmente vem a discrepância entre o que vocês estão gastando em IA e o que estão obtendo em troca, para que a próxima conversa sobre investimento em IA se baseie em algo concreto, em vez de mais uma demonstração de fornecedor. 

Os modelos de IA continuarão mudando. Cada um deles acabará sendo substituído por algo melhor. O que não mudará é que o contexto da sua organização — seus projetos e questões, seus relacionamentos, seu julgamento institucional, suas posições regulatórias — precisa estar ancorado em algo duradouro o suficiente para sobreviver a tudo isso. É sobre esse alicerce que trata este guia. 

Se alguma dessas situações lhe parecer familiar, comece pela lista de verificaçãoe veja o que ela revela.