Todos os verões, milhares de pessoas que desenvolvem, adquirem e gerem a tecnologia subjacente ao trabalho jurídico passam uma semana a trocar ideias na ILTACON, a conferência anual organizada pela Associação Internacional de Tecnologia Jurídica (ILTA). Caso nunca tenha participado, eis um resumo: não se trata de uma feira comercial centrada no plano de desenvolvimento de um único fornecedor. É um encontro organizado por profissionais do setor, com mais de 80 sessões formativas este ano, selecionadas entre mais de 400 propostas apresentadas pela própria comunidade da ILTA.

Tive o privilégio de colaborar como voluntário com a ILTA para ajudar a coordenar várias dessas sessões, desde a realização de entrevistas aos oradores até ao acompanhamento na elaboração dos guiones das suas intervenções.

O fio condutor que ligou todas as sessões deste ano foi o seguinte: o setor jurídico deixou de debater se deve ou não utilizar a IA e passou a debater-se com a questão de como assumir a responsabilidade pela mesma — pelos seus custos, pela sua governação e pelas pessoas que, na prática, têm de a utilizar.

Eis o que mais me marcou.

O Acordo de Contas: Da Experimentação à Responsabilização

Nos últimos anos, a estratégia de IA da maioria das organizações resumia-se a entusiasmo e a um cartão de crédito: testar tudo, preocupar-se com a conta mais tarde. O CEO da NetDocuments, Josh Baxter, partilhou um termo comum para designar essa fase: «tokenmaxxing» — incentivar as pessoas a utilizar a IA, a utilizá-la mais, a experimentar tudo, sem limites. Com o advento dos preços baseados no consumo, em vez de um «buffet» ilimitado de tokens, essa fase está a chegar ao fim. Agora, muitas organizações estão, em vez disso, a racionar — limites de utilização, orçamentos, decisões sobre quem tem acesso a quais ferramentas.

Os números explicam o motivo. A receita das grandes sociedades registou um aumento superior a 12 % nos primeiros seis meses do ano, com a procura de serviços jurídicos (medida em horas trabalhadas) a registar um aumento de 4,8 %.  No entanto, os clientes estão, simultaneamente, a exercer forte pressão para que a IA reduza os seus custos. 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 Produto da NetDocuments, apresentou números concretos que sustentam esse nervosismo.

Os gastos com IA divulgados pelas empresas abrangem uma gama enorme, que vai desde cerca de 100 000 dólares até 35 milhões de dólares, e está a surgir uma regra geral no setor segundo a qual o gasto total com IA deve situar-se em cerca de 1% da receita. Se a isso se juntar a modelação de preços baseada no consumo — em que a fatura depende da intensidade com que uma ferramenta é utilizada —, muitos responsáveis financeiros e de inovação estão discretamente preocupados com custos que são difíceis de prever antecipadamente.

Um inquérito recente da Gartner a mais de 780 líderes de TI revelou que apenas 28 % dos casos de utilização de IA são totalmente bem-sucedidos e correspondem às expectativas de ROI. Um CIO presente no painel apresentou a perspetiva mais honesta da semana sobre a medição do retorno num mercado em rápida evolução: «As ferramentas de que dispomos hoje não são as que teremos amanhã… por isso, será que quero dedicar 500 horas a calcular o ROI hoje? É uma noção sem sentido. Desde que seja positivo, avance.» Outro participante do painel reformulou todo o exercício como «falhar rapidamente, retorno do esforço», em vez de retorno do investimento — uma distinção que importa quando as próprias ferramentas têm uma vida útil medida em meses.

Esse mesmo painel revelou algo que merece reflexão, independentemente do seu setor de atividade. James McKenna, Diretor de Informática (CIO) da Foley & Lardner, descreveu como tem assistido à evolução dos clientes, nas suas próprias palavras, de «não se pode utilizar IA», passando por «que IA está a utilizar», até, atualmente, simplesmente, «diga-nos como está a utilizar a IA». A procura pela IA, por si só, tornou-se discretamente uma procura por transparência e simplicidade na fixação de preços. «É necessário compreender quanto custa obter uma resposta», como ele afirmou. «Não compliquem demasiado a faturação. Mantenham-na simples.»

Isto também se reflete na forma como as empresas encaram o seu próprio modelo de negócio. Uma sessão intitulada «O paradoxo da hora faturável: tornar o trabalho não faturável visível (e valioso)» abordou essa mesma tensão de um ângulo diferente, e o painel de quinta-feira dedicou tempo considerável ao que um dos participantes designou como «a ascensão do engenheiro jurídico» — novas funções que se situam entre o advogado, o tecnólogo e o gestor de conhecimento, uma vez que a prestação de serviços jurídicos de forma rentável num mundo de preços de consumo exige uma configuração de equipa diferente daquela necessária para a prestação desses serviços com base na hora faturável.

A Gartner começou a referir-se diretamente a esta mudança, descrevendo a disciplina de que as organizações agora necessitam como «engenhariade contexto»— utilizando-a para «melhorar a precisão dos resultados dos modelos de IA, aumentar a relevância e reduzir a utilização de tokens, diminuindo assim os custos operacionais». Seja qual for o nome que lhe se dê, a mensagem é consistente: o debate passou de «estamos a utilizar IA?» para «conseguimos provar 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 utilizou-o para dar início à nossa «Atualização da Empresa»: há três fatores que determinam se um agente de IA é realmente competente no seu trabalho:

• O modelo subjacente,
• O conjunto de ferramentas (a aplicação ou o assistente) desenvolvido em torno dele, e
• O contexto a que pode recorrer enquanto está a funcionar.

Os modelos são alugados; são atualizados e substituídos de acordo com o calendário do laboratório, e não com o seu.

Os harnesses são substituídos constantemente e a maioria das organizações já utiliza mais do que um.

O contexto — o registo organizado e regulamentado dos documentos, precedentes e conhecimento institucional próprios de uma organização — é a única camada de que uma organização é efetivamente proprietária e a única das três que se acumula, em vez de ser reiniciada, sempre que uma ferramenta muda.

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 das respostas como em termos financeiros —, colocando as mesmas 300 perguntas a um modelo de IA e a uma aplicação fixos, alterando apenas o contexto a que o agente tinha acesso. Num caso de teste que utilizou uma fusão do mundo real, com um contexto deficiente, a resposta obteve uma pontuação de 0,10/1,0; com um contexto mais rico, 0,67 — quase 7 vezes melhor.

Ao longo de 300 perguntas de teste que abrangiam 10 questões jurídicas reais, o padrão manteve-se: um melhor contexto tornou as respostas corretas cerca de 48 % mais económicas de produzir, sem sacrificar a precisão, e o benefício revelou-se mais acentuado em modelos mais avançados do que nos mais simples – o que serviu de base para uma previsão de poupança anual de 942 000 dólares para uma empresa com 2 000 utilizadores.

A investigação da Gartner aponta na mesma direção: as empresas relatam um aumento de cerca de 30 % na precisão da IA agênica quando existe um contexto sólido. A NetDocuments publicou a sua metodologia completa precisamente para que qualquer organização possa realizar o mesmo teste nos seus próprios documentos, em vez de aceitar os resultados sem mais perguntas. Conclusão: o contexto reduz drasticamente a utilização de tokens e os custos da IA.

Esta semana também surgiu uma ferramenta verdadeiramente útil e independente de fornecedores para filtrar o ruído: cinco perguntas a colocar da próxima vez que alguém — incluindo um fornecedor de quem já é cliente — afirmar que o seu produto tem «contexto».

• O que é que o sistema compreende ou extrai, na realidade, dos seus documentos?
• Como é que o sistema encontra a informação relevante de que necessita?
• Quais são as autorizações que determinam o que a IA pode recuperar?
• Será que esse contexto regulamentado abrange as ferramentas de IA que a sua organização efetivamente escolhe?
• E que dados comprovam o impacto na qualidade das respostas e nos custos?

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

Vale a pena ser preciso quanto ao que o termo «contexto» engloba, uma vez que a maioria dos fornecedores, incluindo a NetDocuments, descrevem 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 a sua própria taxonomia, pesquisa semântica que identifica o significado em vez de se limitar a palavras-chave, e um grafo de conexões que interliga documentos, pessoas e assuntos – ainda em pré-visualização privada à data da conferência deste ano, não sendo uma funcionalidade lançada de que todos os clientes disponham atualmente. Tratar estes aspetos como um único conceito, em vez de quatro, é precisamente o que leva a que as afirmações sobre o «contexto» sejam exageradas.

Outro tema-chave de discussão em torno do contexto foi a possibilidade de estabelecer ligação com as ferramentas de IA escolhidas por uma organização através do Model Context Protocol (MCP), em vez de ter de transferir ficheiros para fora do sistema de registo, normalmente o sistema de gestão de documentos da empresa. A prova, pelo que vale, começa a vir dos clientes e não dos fornecedores.

Thomas Kline, Diretor de Tecnologias da Informação da Stark & Stark, descreveu a integração do motor de pesquisa e respostas Perplexity, alimentado por IA, com o repositório de documentos da sua empresa através do MCP (mais informações a este respeito abaixo): «Não é necessário carregar documentos. Não é necessário selecionar ficheiros. Os nossos advogados limitam-se a indicar à IA um assunto, e esta trabalha com tudo aquilo a que já têm permissão para aceder.» E Jeff Westcott, da Akin, num painel de clientes, deu o conselho mais claro da semana a quem se sente sobrecarregado com soluções pontuais: «quanto mais se puder fazer dentro da plataforma, melhor.»

A autonomia sem governação não é progresso

À medida que as ferramentas de IA passam de responder a perguntas para realizar ações — redigir, arquivar, estabelecer referências cruzadas, assinalar —, a expressão «os agentes são utilizadores» surgiu repetidamente esta semana. O Diretor de Tecnologia da NetDocuments, John Motz, observou durante a sessão de atualização da empresa: «As pessoas estão a começar a perceber que os agentes são utilizadores, e são utilizadores realmente inteligentes; por isso, temos de pensar no seu acesso e nos controlos tal como faríamos com um utilizador normal, se não de forma ainda mais criteriosa.»

Pallavi Nargund, da Amazon Web Services, prosseguiu com a descrição do caso de utilização em termos de segurança mais concretos: os clientes têm acesso a um modelo em camadas, baseado no isolamento, com encriptação resistente à computação quântica já aplicada aos documentos armazenados, de modo que, 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 — uma maior autonomia a exigir uma maior governação — surgiu como um tema central em sessões sem qualquer ligação entre si: «Para além da Carta: Quadros de Governação da IA que Realmente Funcionam», «O Agente Secreto: Quando a IA Começa a Agir por Conta Própria» e «Mobilidade da Matéria: Gestão do Risco, do Acesso e da Responsabilização» abordaram, cada uma à sua maneira, a mesma questão. Uma sessão de perguntas e respostas durante o painel «Atualização da Empresa» incidiu precisamente neste ponto: é possível rastrear o que um agente fez efetivamente, passo a passo, e é possível revogar ou reverter as suas ações caso algo corra mal?

Essas não são questões hipotéticas quando uma ferramenta de IA tem acesso permanente aos ficheiros de um cliente, em vez de se limitar a rever o resultado final que um advogado aprova posteriormente.

A investigação da Gartner corrobora o que está em jogo: sem uma base semântica subjacente, a empresa prevê que 60 % dos projetos de IA autônoma que dependem exclusivamente de ligações ponto a ponto irão fracassar até 2028. A ligação em si não é a parte difícil. O que tem de a acompanhar — autorizações, barreiras éticas, registos de auditoria — é que o é.

Isto já se reflete na forma como os fornecedores de IA integram os seus produtos. Durante esta semana, a Google e a NetDocuments anunciaram uma nova ligação entre o Gemini Enterprise for Legal e a NetDocuments através do Model Context Protocol (MCP), juntando-se às ligações já existentes com o Claude, o Microsoft Copilot e o Perplexity, bem como a outras ferramentas jurídicas, como o Harvey e o Legora.

O princípio de conceção subjacente a isto é aquele que vale a pena adotar, independentemente dos fornecedores que utilize: a governação tem de acompanhar a ligação automaticamente, e não como uma configuração que alguém tenha de se lembrar de ativar.

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

Algumas das conversas mais práticas da semana não se centraram, de todo, em modelos de vanguarda – centraram-se nas pessoas. A masterclass da NetDocuments, intitulada «Adaptar, Adotar, Transformar», começou com uma frase do futurista Alvin Toffler, escrita há mais de 50 anos, mas que ganha agora uma nova urgência: «Os analfabetos do século XXI não serão aqueles que não sabem ler nem escrever, mas aqueles que não sabem aprender, desaprender e reaprender.»

A parceira de inovação jurídica Kathleen Hogan desenvolveu esta ideia com base na investigação do Dr. Larry Richards sobre o«cérebro do advogado»: os advogados são formados para serem céticos (descobrir o que pode correr mal faz parte do trabalho), para valorizarem os precedentes em detrimento da inovação, para privilegiarem a autonomia em vez de lhes ser dito o que fazer e para descartarem completamente uma ferramenta imperfeita em vez de a aperfeiçoarem. Estes pontos fortes profissionais, como ela teve o cuidado de salientar, não são falhas de caráter — mas sim características que fazem com que a gestão de mudança convencional tenha um efeito contrário numa sociedade de advogados.

Hogan referiu também o conceito de «Trust Gap» (fosso de confiança), do consultor de liderança empresarial Andy Stanley — a distância entre o que as pessoas esperam da liderança e o que realmente vivem. A sessão associou o «Trust Gap» ao uso de ferramentas de IA e salientou que este se manifesta de forma assimétrica: uma experiência negativa com a IA supera dez experiências positivas, porque «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 numa empresa trocou discretamente um único dígito no número de telefone de um cliente, um erro que ninguém detetou durante muito tempo, precisamente porque ninguém estava atento a isso. A lição não foi «não utilizem IA». Foi que a verificação tem de ser deliberadamente integrada num fluxo de trabalho, porque a revisão dos resultados da IA é, por si só, uma tarefa exigente cuja qualidade diminui precisamente quando as pessoas estão mais ocupadas.

Kyle Kissell, diretor da equipa de Parceiros de Inovação Jurídica da NetDocuments, salientou que a maior parte da desilusão reside na lacuna entre compreender uma ferramenta e limitarmo-nos a aplicá-la a um problema. Partilhou uma analogia em que pediu ao seu filho para cortar a relva e obteve exatamente isso, sem que o filho esvaziasse o cesto de recolha nem colocasse os resíduos em sacos, porque não lhe tinha dado essas instruções específicas. Instruções vagas conduzem a resultados literais, tecnicamente corretos, mas por vezes inúteis — quer se trate de uma pessoa ou de um agente de IA.

Este sentimento refletiu-se numa das minhas próprias sessões, intitulada «Adoção da IA Centrada no Ser Humano: Um Manual de Formação Prática para Organizações Jurídicas e Departamentos Jurídicos Empresariais». Entre os oradores contavam-se um formador na área da tecnologia, um diretor de gestão do conhecimento, um advogado que integra a equipa de inovação do seu escritório e o cofundador da Hotshot, uma empresa especializada na adoção da IA. O consenso foi de que nada substitui o trabalho prático e real no âmbito de uma plataforma para impulsionar a adoção — uma aprendizagem breve, orientada e experiencial, baseada em perfis específicos e adaptada às necessidades práticas.

Isto não se aplica apenas aos escritórios de advogados. É um lembrete de que, em qualquer setor, o obstáculo à adoção da IA raramente é a tecnologia. O que importa é se as pessoas envolvidas compreendem realmente como utilizá-la de forma eficaz nas suas tarefas específicas e se confiam no que ela está a fazer.

Saiba o que já possui antes de comprar novidades

O conselho mais sensato da semana foi também o menos vistoso: antes de comprar qualquer coisa nova, pergunte-se o que pretende realmente alcançar e deixe que seja esse fluxo de trabalho — e não o plano de desenvolvimento de um fornecedor — a orientar o investimento.

Com mais de 1 200 ferramentas de IA a competir atualmente pela atenção de um comprador do setor jurídico, surgiu mais do que uma vez uma questão de diagnóstico verdadeiramente útil: será que a vossa pilha tecnológica atual já consegue cobrir 80% do fluxo de trabalho em questão?

E, em vez de tentar adivinhar onde estão as lacunas, analise os seus próprios registos de prompts para ver o que as pessoas estão realmente a pedir. Os dados reais de utilização superam sempre a intuição.

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

Numa sessão sobre a criação do que a NetDocuments designa por «portfólio de dados compatível com MCP», Nate Ruiz, da NetDocuments, iniciou a sua intervenção com um argumento simples, partilhado pelos seus co-oradores: se não souber quais os dados de que dispõe, não saberá o que pode fazer com eles – e também não saberá o que está a ser exposto a uma ferramenta de IA generativa.

As empresas estão, cada vez mais, a combinar dados estruturados (do tipo que se encontram numa base de dados com metadados e uma taxonomia para contextualização) com dados não estruturados (do tipo cujos detalhes se encontram ocultos em documentos e e-mails), e o conselho comum não se centrou tanto na escolha de uma única arquitetura «correta», mas sim na construção de uma base de dados clara e bem compreendida, antes de se ir adicionando mais IA por cima dela.

Seja o que for que venha a acontecer neste domínio — e todas as semanas surge algo novo —, uma empresa que já conhece os seus próprios dados está em melhor posição para os utilizar.

Como isto se apresentava no terreno

Para quem estiver interessado nos pormenores: a NetDocuments aproveitou esta semana para partilhar uma série de atualizações que se enquadram perfeitamente nestes temas. A par do relatório de referência acima mencionado, a empresa lançou novas funcionalidades de IA para a análise de tabelas e a identificação de fundamentos jurídicos no interior de documentos, anunciou a integração com o Gemini Enterprise e foi reconhecida na lista Inc. 5000 de 2026 pelo quinto ano consecutivo.

A nossa experiência de utilizador renovada e o «Legal Context Graph», apresentados pela primeira vez em maio, estão a ser implementados de forma gradual, em vez de de uma só vez: uma experiência central redesenhada já está disponível para todos os clientes, enquanto o «Legal Context Graph», baseado em IA, seguirá numa fase de pré-visualização privada, sem um prazo de migração obrigatório — um ritmo que um dos oradores resumiu como «não uma grande implementação, mas sim um conjunto de alterações em cascata».

A experiência de ser voluntário na ILTACON é única. Ter a oportunidade de trabalhar com outros parceiros comerciais e membros da ILTA na organização desta conferência é verdadeiramente gratificante, desde as conversas com a minha equipa até ao trabalho com os oradores. São as pessoas que tornam a ILTA especial, e a conferência deste ano pode ter sido a melhor de sempre. Agradeço a todos os que apresentaram uma ideia para uma sessão, participaram num painel ou simplesmente compareceram dispostos a trocar ideias. Conferências como esta só funcionam porque os profissionais estão dispostos a partilhar generosamente o que aprenderam. Se as conversas deste ano servirem de indício, o próximo capítulo da IA jurídica não será conquistado por quem avançar mais depressa. Será conquistado por quem construir a base mais fiável.

Mantenha a conversa viva

Se este artigo o levou a refletir sobre como é, na realidade, o contexto da sua própria organização neste momento — e se este resistiria a um teste como o descrito acima —, a NetDocuments irá realizar um webinar no dia 17 de setembro: «Contexto jurídico: a chave para conteúdos fiáveis e uma IA melhor». Trata-se de um passo prático a seguir, não de um argumento de venda: uma oportunidade de interagir com as pessoas responsáveis por esta avaliação comparativa, analisar a metodologia e compreender o que é necessário para aplicar a mesma abordagem aos seus próprios documentos. Inscreva-se aqui para garantir o seu lugar.