Passar de experimentações dispersas para uma abordagem estruturada que as equipes jurídicas possam realmente adotar.

Pergunte a um diretor de TI de um escritório de advocacia ou a um líder jurídico corporativo se a organização já implementou IA, e a resposta sincera pode depender de onde eles procurarem.

O projeto oficial de IA ainda está em fase de planejamento. A política ainda está em análise. O plano de treinamento ainda não está concluído. Mas os usuários já estão fazendo experiências. Um parceiro está testando uma ferramenta de pesquisa jurídica com recursos de IA. Um associado está utilizando uma ferramenta pública para revisar um primeiro rascunho. Um grupo de prática está testando um novo fluxo de trabalho. Em um escritório menor, um administrador está tentando definir a política ao mesmo tempo em que presta suporte aos usuários. Em um escritório maior, as equipes de TI, gestão do conhecimento, arquivos, risco, inovação e liderança das áreas de prática estão todas trabalhando em diferentes aspectos do mesmo problema.

Esse é o desafio: o uso da IA pode se expandir antes que uma organização tenha um modelo operacional claro para ela.

É o que costuma ser chamado de “IA na sombra” — quando advogados e funcionários começam a utilizar ferramentas de IA mais rapidamente do que as organizações conseguem regulamentá-las.

Em um escritório, “implementação de IA” significa um projeto-piloto formal liderado pelos departamentos de TI e Gestão do Conhecimento. Em outro, significa três sócios utilizando ferramentas diferentes, um associado colando trechos de texto em um site público de IA e um administrador do escritório tentando decidir o que bloquear. Ambos os escritórios enfrentam um problema de adoção de IA. Apenas um deles percebe isso.

Considere este cenário: um escritório com 200 advogados realiza um projeto-piloto cuidadoso de três meses com IA generativa em um grupo de prática. Quando os líderes analisam os dados reais de uso no quarto mês, advogados de outros três grupos já estão utilizando ferramentas públicas de IA em casos reais — eles ficaram sabendo do projeto-piloto e presumiram que o escritório já estivesse “adotando a IA”. O projeto-piloto não impulsionou a adoção. Ele veio na esteira dela.

Em um departamento jurídico corporativo, o mesmo problema pode surgir quando advogados ou equipes começam a utilizar recursos de IA integrados antes que os setores Jurídico, de Segurança, de Privacidade e de Operações Jurídicas tenham chegado a um consenso sobre como esses recursos devem ser utilizados.

Isso não significa que a organização tenha fracassado. Significa que o próximo passo é importante.

Para organizações jurídicas, a adoção bem-sucedida da IA não se resume apenas à escolha de uma ferramenta. Trata-se de ajudar as pessoas a compreender o que é aprovado, o que é arriscado, o que é útil e como a IA se encaixa na forma como o trabalho jurídico é realmente realizado. Sem essa clareza, os programas de IA podem estagnar antes mesmo de serem ampliados. Pior ainda, os usuários podem adquirir hábitos que a organização terá de reverter posteriormente.

O problema não é a curiosidade. É o comportamento descontrolado

A curiosidade é saudável. Advogados e funcionários estão sob pressão para trabalhar mais rapidamente, localizar informações com maior eficiência, reduzir tarefas repetitivas e melhorar o atendimento ao cliente. Faz sentido que eles queiram saber o que a IA é capaz de fazer.

O problema surge quando a curiosidade se antecipa à orientação.

O que é o uso da IA “sombra” em escritórios de advocacia?

Se os usuários não souberem quais ferramentas são aprovadas, eles escolhem aquela que for mais fácil de acessar. Se não compreenderem como os resultados da IA são gerados, eles ou confiam neles precipitadamente ou os descartam por completo. Quando os grupos de prática realizam experimentos por conta própria, os escritórios acabam com projetos-piloto duplicados, treinamento inconsistente e nenhuma visão compartilhada sobre o que está funcionando.

Isso não é apenas um problema tecnológico. É um problema de prestação de serviços.

A empresa acredita que está se preparando para um lançamento controlado, enquanto os usuários já estão adquirindo hábitos em relação a ferramentas, prompts, atalhos e soluções alternativas. Alguns desses hábitos são inofensivos. Outros são úteis. Outros ainda representam um risco. A empresa precisa distinguir entre eles antes de ampliar o acesso.

Auditoria sobre a adoção de IA no setor jurídico: 6 perguntas que devem ser feitas inicialmente

Antes de uma empresa ampliar o acesso à IA, ela deve fazer um levantamento da situação atual. Isso não precisa se tornar uma avaliação de seis meses. Deve ser uma análise focada que ajude as pessoas certas a compreender o que já está ocorrendo. Em uma empresa de grande porte, isso pode incluir as áreas de TI, gestão do conhecimento, risco, inovação, treinamento e liderança das áreas de atuação. Em uma empresa menor, podem ser o sócio-gerente, o administrador da empresa, o responsável pela área de TI e alguns líderes-chave das áreas de atuação.

Uma auditoria prática deve responder a seis perguntas.

1. Onde a IA já está sendo utilizada?

Não se limite à principal plataforma de IA que está sendo avaliada. Inclua ferramentas públicas de IA, produtos de pesquisa jurídica, ferramentas da Microsoft e de produtividade, automação de documentos, complementos de fornecedores, projetos-piloto de grupos de prática, experimentos de inovação e o uso informal por parte dos advogados.

Uma empresa não pode gerenciar o que não identificou.

2. Quais ferramentas são aprovadas, restritas ou proibidas?

Os usuários precisam de uma resposta clara sobre o que podem utilizar e quais são os limites. Se essa orientação for vaga ou estiver oculta em uma política, as pessoas tomarão suas próprias decisões com base na conveniência ou no comportamento dos colegas.

Um modelo simples costuma ser suficiente: aprovado para uso na empresa, aprovado apenas com dados públicos ou de teste, restrito até que seja analisado ou proibido devido a informações de clientes.

3. Que tipo de informação pode ser utilizada com a IA?

As empresas precisam de orientações práticas sobre dados de clientes, material privilegiado, informações confidenciais, material de trabalho interno, informações públicas e dados de teste.

Os usuários não deveriam ter que interpretar uma política no meio de um prazo. Eles precisam de respostas claras para situações comuns: Posso resumir um contrato com um cliente? Posso usar uma lista de verificação de fechamento? Posso pedir à IA para reescrever um e-mail para um cliente? Posso analisar documentos de um caso em andamento? A resposta muda se a ferramenta for aprovada pelo escritório?

4. Os usuários compreendem o que a IA pode e o que não pode fazer?

A maioria dos usuários já viu demonstrações impressionantes. Isso não significa que eles compreendam os limites.

Eles precisam saber quando a IA os está ajudando a trabalhar com o material existente, quando está gerando uma resposta provável, quando é necessária a revisão das fontes e quando o julgamento profissional prevalece. Isso é especialmente importante no trabalho jurídico, onde uma resposta segura não é sinônimo de uma resposta correta.

5. Por quais fluxos de trabalho é recomendável começar?

Os primeiros fluxos de trabalho devem ser suficientemente específicos para serem viáveis, suficientemente simples para serem revisados e suficientemente úteis para que os usuários se interessem por eles.

Bons candidatos iniciais geralmente envolvem tarefas repetitivas com um conjunto definido de conteúdos: preparação do material, resumos de status internos, localização de produtos de trabalho anteriores, comparação com modelos aprovados, análise de um conjunto de documentos em busca de temas ou elaboração de uma cronologia preliminar. Essas tarefas são práticas porque o usuário pode comparar o resultado com material já conhecido.

6. Quem é responsável pela adoção após a entrada em operação?

O acesso é apenas o ponto de partida. É necessário que alguém se responsabilize pelo feedback, pelas atualizações de treinamento, pelas questões relacionadas às políticas, pela análise de uso, pelos canais de suporte e pelas decisões sobre os próximos passos.

Essa responsabilidade não pode recair sobre um único grupo, mesmo em empresas menores. Alguém precisa ser responsável pela plataforma, alguém precisa ser responsável pelas políticas, alguém precisa tomar decisões sobre o fluxo de trabalho, alguém precisa dar suporte ao treinamento e alguém precisa decidir o que é mais importante para a empresa. Em uma empresa de grande porte, essas responsabilidades podem recair sobre equipes diferentes. Em uma empresa menor, a mesma pessoa pode desempenhar várias dessas funções. De qualquer forma, as funções precisam estar bem definidas.

Por que a capacitação em alfabetização em IA jurídica é importante

Um dos erros mais comuns é presumir que os usuários já compreendem os conceitos básicos.

Muitos não o fazem.

Um advogado pode saber que a IA é capaz de resumir um documento, mas ainda assim não saber se o resumo se baseia no conjunto correto de documentos. Um assistente jurídico pode saber que a IA é capaz de redigir textos, mas talvez não saiba quais informações são seguras para incluir. Um grupo de prática pode desejar que a IA pesquise materiais de um processo, mas talvez não compreenda como as permissões, a qualidade dos documentos, as convenções de nomenclatura ou a estrutura do processo afetam o resultado.

Quando essa compreensão não existe, os usuários geralmente se enquadram em um dos três padrões a seguir: evitam a ferramenta por não confiarem nela, confiam nos resultados precipitadamente por não compreenderem seus limites ou a utilizam de forma inconsistente porque ninguém lhes explicou as regras em termos práticos.

A alfabetização básica em IA não significa ensinar advogados a se tornarem especialistas em tecnologia. Significa fornecer aos usuários contexto suficiente para que tomem boas decisões. Eles devem compreender para que a ferramenta foi projetada, a que tipo de conteúdo ela tem acesso, como as permissões se aplicam, por que as instruções e o contexto são importantes, por que os resultados devem ser revisados e a quem recorrer em caso de dúvidas.

Essa formação precisa ser suficientemente prática para se mostrar útil quando alguém está trabalhando até tarde, sob pressão e tentando decidir se a IA pode ajudar na tarefa que tem pela frente.

O treinamento deve acompanhar o trabalho

Uma visão geral sobre a IA é útil, mas, por si só, não mudará o comportamento. As pessoas adotam ferramentas quando percebem como elas as ajudam no trabalho que já realizam.

É por isso que o treinamento deve ser organizado com base nos fluxos de trabalho, e não apenas nos recursos.

Para uma equipe de contencioso, isso pode significar utilizar IA para elaborar um resumo inicial do caso, identificar documentos-chave, criar uma cronologia ou extrair temas de um conjunto definido de documentos.

Para uma equipe de transações, isso pode significar comparar um rascunho com um modelo aprovado, verificar se uma cláusula está em conformidade com os padrões do cliente ou identificar formulações semelhantes em transações anteriores.

Para escritórios que não possuem uma função formal de gestão do conhecimento, isso pode ser tão simples quanto ajudar os advogados a encontrar exemplos de como o escritório lidou com uma questão, solicitação de cliente, cláusula ou petição semelhante. Em escritórios de maior porte, esse mesmo conceito pode se tornar parte de uma estratégia de conhecimento mais ampla.

Para as equipes de serviços empresariais, isso pode significar a elaboração de notas internas de transferência de tarefas, a síntese de atualizações de status, a revisão de descrições de cobrança ou a redução da revisão manual de documentos.

O objetivo não é lançar todos os casos de uso de uma só vez. O objetivo é começar com fluxos de trabalho em que o conteúdo seja adequado, o resultado possa ser revisado e o benefício seja claro.

É assim que os usuários ganham confiança. É também assim que a empresa descobre de que tipo de apoio, esclarecimento de políticas e treinamento adicional há necessidade.

A IA é tão boa quanto o conteúdo ao qual tem acesso

Para as equipes jurídicas, a IA é tão útil quanto o conteúdo com o qual ela pode trabalhar e tão segura quanto os controles aplicados a esse conteúdo.

O trabalho jurídico depende do contexto do caso, dos precedentes, das restrições impostas pelo cliente, das permissões de acesso aos documentos, das regras de retenção e das obrigações de confidencialidade. Em escritórios de maior porte, isso também pode incluir barreiras éticas, modelos complexos de segurança e programas formais de governança da informação. Em escritórios menores, os controles podem ser mais simples, mas a obrigação de proteger as informações dos clientes é a mesma.

É por isso que o sistema de gestão de documentos desempenha um papel importante na estratégia de IA jurídica. É no SGD que já se encontram grande parte do produto do trabalho do escritório, o histórico dos processos, o modelo de segurança e a estrutura de governança. Quando a IA opera nesse ambiente, os usuários estão em melhor posição para fazer perguntas sobre os próprios materiais do escritório, mantendo-se, ao mesmo tempo, dentro dos controles dos quais o escritório já depende.

O objetivo não é transformar a IA em mais um destino isolado. O objetivo é integrar a IA aos sistemas e fluxos de trabalho nos quais o trabalho jurídico já é gerenciado.

A entrada em operação não é a linha de chegada

Uma empresa pode disponibilizar a IA para centenas ou milhares de usuários e, mesmo assim, não ter uma adoção efetiva. O simples acesso, por si só, não comprova o valor.

Antes da entrada em operação, os escritórios devem decidir como avaliarão se a implementação está funcionando. Os indicadores não precisam ser complexos. Um escritório de menor porte pode acompanhar quais usuários estão experimentando a ferramenta, quais perguntas eles fazem e se ela economiza tempo em alguns fluxos de trabalho definidos. Um escritório de maior porte pode acompanhar a adoção por escritório, área de atuação, função ou tipo de processo.

Em ambos os casos, as medidas úteis incluem: quais fluxos de trabalho estão ganhando força; se os usuários voltam a utilizá-los após o treinamento; quais questões estão sendo levantadas; se as orientações precisam ser esclarecidas; e se a ferramenta está reduzindo o esforço em tarefas específicas.

O feedback mais útil geralmente surge após as primeiras semanas. É nesse momento que os usuários superam o efeito inicial da demonstração e começam a aplicar a IA ao trabalho real. As empresas precisam de um processo para coletar esse feedback, atualizar o treinamento, aprimorar as orientações e decidir quais casos de uso estão prontos para serem expandidos.

A implementação da IA deve ser tratada como um processo contínuo de entrega, e não como um evento pontual de lançamento.

Por onde os líderes das empresas devem começar

Para as empresas que já estão em ação, o próximo passo não precisa ser complicado. Mas precisa ser deliberado.

Comece com três ações.

1. Identifique a situação atual.

Documente onde a IA já está em uso, quais ferramentas estão aprovadas, quais projetos-piloto estão em andamento e onde estão ocorrendo experimentações informais.

2. Defina as regras de conduta.

Esclareça quais são as ferramentas aprovadas, as expectativas quanto ao uso de dados, os requisitos de revisão, os usos restritos ou proibidos e os procedimentos de escalonamento. Faça com que as orientações sejam práticas o suficiente para serem aplicadas sem a necessidade de interpretar o texto da política.

3. Treine com base em fluxos de trabalho reais.

Vá além de demonstrações genéricas. Comece com fluxos de trabalho controlados, nos quais o conteúdo seja conhecido, o resultado possa ser analisado e a organização possa avaliar se o trabalho melhorou.

Essas etapas ajudam empresas de qualquer porte a passar de uma fase de experimentação dispersa para um programa que os usuários possam compreender, que os líderes possam apoiar e que a empresa possa aprimorar ao longo do tempo.

O sucesso da IA no setor jurídico começa antes da expansão

As organizações jurídicas que terão sucesso com a IA não serão necessariamente aquelas que possuírem o maior número de ferramentas de IA. Serão aquelas que escolherem suas ferramentas e casos de uso de forma deliberada, as aplicarem onde gerarem valor e ampliarem o que der certo.

Eles saberão onde a IA já está sendo utilizada. Definirão o que é permitido. Ensinarão os conceitos básicos antes de esperar um uso avançado. Vincularão o treinamento aos fluxos de trabalho reais. Basearão a IA no conteúdo gerenciado pela empresa. E avaliarão o que ocorre após a entrada em operação.

A adoção da IA no setor jurídico estagna quando os escritórios de advocacia partem do princípio de que basta ter acesso à tecnologia.

Não é assim — e o custo se traduz em licenças desperdiçadas, fluxos de trabalho abandonados e advogados que decidiram, desde o início, que a IA não poderia ajudá-los.

O caminho para uma adoção significativa começa com a preparação para a implementação: expectativas claras, usuários preparados, fluxos de trabalho práticos e um plano para transformar a experimentação inicial em um trabalho de melhor qualidade.

Para as empresas que já estão explorando a IA, a questão não é apenas o que a tecnologia pode fazer. Trata-se de saber se a empresa está preparada para ajudar as pessoas a utilizá-la de forma responsável, consistente e integrada ao fluxo de trabalho.

Próximo episódio da série

O artigo 2 abordará a partir daqui como escolher os primeiros casos de uso da IA no âmbito jurídico. Quais fluxos de trabalho conquistam a confiança dos usuários logo no início e quais, por outro lado, impedem discretamente a adoção? Fique ligado para saber mais.