Não me consigo lembrar da última vez que um sócio-gerente me perguntou qual o modelo que obteve uma pontuação mais elevada numa avaliação comparativa. Lembro-me, porém, de inúmeras conversas sobre governação, adoção, segurança e sobre se a IA pode, de facto, funcionar com o conhecimento da empresa.

Isso deve-se ao facto de as organizações jurídicas estarem a entrar numa fase diferente da adoção da IA. O debate está a centrar-se cada vez menos nos modelos e cada vez mais no que está por trás deles. Essas conversas conduzem quase sempre ao mesmo ponto: o contexto. A maioria dos escritórios já dispõe das respostas algures. O desafio consiste em encontrar a informação certa, no momento certo, para o assunto certo.

A IA não tem um problema de conhecimento. A maioria das empresas também não. Têm um problema de acesso. É por isso que estamos entusiasmados por ver a NetDocuments incluída no ecossistema de conectores da OpenAI, no âmbito do OpenAI for Law.

Para que fique claro, esta não é uma funcionalidade nova. Os clientes da NetDocuments já ligam conteúdos regulamentados ao ChatGPT através do Model Context Protocol (MCP). O que está a mudar é a facilidade de localização. Os clientes podem agora encontrar e ativar mais facilmente a NetDocuments no ChatGPT, o que simplifica a integração de conhecimento jurídico fiável na experiência de IA que já utilizam. Isso significa que os advogados podem permanecer no ChatGPT enquanto acedem, de forma segura, ao contexto regulamentado já alojado na NetDocuments.

O que é mais importante é o que isto representa. Em todo o setor jurídico, assistimos a uma mudança: deixamos de tratar a IA como um conjunto de ferramentas desconexas e avançamos para uma estratégia mais sustentável: a construção de uma base de conhecimento regulamentada, capaz de sustentar diversas experiências de IA.

O que uma IA jurídica de excelência realmente necessita

A maioria das discussões sobre IA começa pelo modelo.

O trabalho jurídico tem início noutro local.

Um modelo não conhece o histórico do seu caso. Não sabe qual foi o acordo que acabou por ser assinado, como foi resolvida uma questão semelhante há três anos, nem qual foi a posição de negociação que a sua equipa utilizou com sucesso junto de um cliente há seis meses.

A informação existe. O desafio consiste em torná-la acessível, segura e útil.

Quando ligado ao NetDocuments através do MCP, o ChatGPT pode pesquisar e recuperar documentos de forma segura, identificar precedentes relevantes, comparar acordos, resumir informações e ajudar na elaboração de documentos, recorrendo aos próprios resultados de trabalho e conhecimentos da organização. Trata-se de uma experiência fundamentalmente diferente de pedir a uma IA que descubra tudo a partir do zero.

Passei grande parte da minha carreira a ajudar as organizações a repensar a forma como o trabalho jurídico é realizado. Há uma lição que se repete constantemente: a tecnologia gera mais valor quando compreende o ambiente em que opera. A IA jurídica não é exceção.

Por que razão o contexto é mais importante do que nunca

Um dos desafios no mercado atual da IA consiste em distinguir o entusiasmo das evidências. Essa é uma das razões pelas quais lançámos recentemente o relatório «Legal Context Engineering Benchmark ».

O objetivo era simples: manter o modelo inalterado, melhorar a informação de que este dispõe e avaliar o resultado. As conclusões confirmaram o que muitas empresas já estão a constatar na prática — quando a IA parte de uma informação de melhor qualidade, gasta menos tempo a pesquisar, menos tempo a fazer suposições e mais tempo a produzir resultados úteis.  

Utilizando o mesmo modelo de fronteira, um contexto jurídico mais abrangente reduziu o custo por resposta correta em 48 %, mantendo a qualidade das respostas. Para uma grande empresa ou um departamento jurídico corporativo, isso poderia representar uma poupança anual de um milhão de dólares. Publicámos a metodologia completa para que qualquer organização possa realizar o teste por conta própria.

Essa é uma distinção importante, porque o setor dedicou a primeira vaga de adoção da IA aos modelos. A próxima vaga será definida pela eficácia com que as organizações organizam, gerem e disponibilizam o seu conhecimento a esses modelos.

Os modelos, as aplicações e os fornecedores continuarão a evoluir rapidamente. A maioria das organizações não controla nada disso.

O que eles controlam é o seu conhecimento. O historial dos processos. Os precedentes. As relações com os clientes. O produto do trabalho. A especialização. Não se trata apenas de dados. Trata-se do conhecimento e da especialização acumulados pelo escritório.

Nenhum modelo consegue proporcionar isso por si só. Tem de ser criado e gerido, e o sistema em que o trabalho jurídico já se insere é o local natural a partir do qual se deve prestar esse serviço. Em muitos aspetos, essa é a verdadeira vantagem competitiva, e é exatamente isso que o nosso «Legal Context Graph» foi concebido para captar.

Uma coisa que as equipas jurídicas aprendem rapidamente é que a resposta raramente se encontra num único documento. Está espalhada por processos, e-mails, precedentes, material de trabalho e pelas pessoas que sabem onde procurar. Os advogados dedicam uma quantidade incrível de tempo a reconstruir essas ligações. O Gráfico de Contexto Jurídico foi concebido para realizar grande parte desse trabalho de forma automática. Funciona a três níveis: o que é um documento e o que contém, como os documentos se relacionam entre si no âmbito de um processo e onde se encontram os conhecimentos especializados e os precedentes em toda a sociedade. Trata-se de um exercício diferente da classificação de documentos à medida que são arquivados.

Uma fundação regulamentada, diversas experiências de IA

As organizações jurídicas não estão a adotar uma única ferramenta de IA. Estão a utilizar o ndMAX, o ChatGPT, o Claude, o Microsoft Copilot, o Gemini Enterprise, o Harvey, o Legora, o Perplexity e uma lista cada vez maior de soluções especializadas.

É uma das razões pelas quais investimos desde cedo no MCP e numa arquitetura aberta e independente de IA. Muito antes de a interoperabilidade se tornar um tema central de debate no setor, acreditávamos que os clientes não deveriam ter de reformular a sua estratégia sempre que um novo modelo entrasse no mercado. Consideramos que essa é uma escolha errada. As organizações não deveriam ter de escolher entre adotar novas ferramentas de IA e manter uma base de conhecimento consistente, apoiada por uma camada de contexto dinâmica.

Isto torna-se ainda mais importante à medida que o setor vai além das interfaces de chat e avança para fluxos de trabalho baseados em agentes. Os agentes não se limitam a responder a perguntas. Eles realizam tarefas. Para o fazerem de forma eficaz, precisam de ter acesso às mesmas informações, relações, permissões e diretrizes em que os seres humanos se baseiam diariamente.

O valor não reside em criar uma nova base para cada ferramenta de IA. O valor reside em criá-la uma única vez e disponibilizá-la onde quer que o trabalho seja realizado.

Há alguns anos, a ideia de que as empresas pudessem ligar uma única base de conhecimento a várias ferramentas de IA parecia ambiciosa. Hoje em dia, muitas estão a perceber que essa é a única abordagem escalável.

A governação deve acompanhar o conhecimento

É claro que o acesso à informação é apenas uma parte da equação. As organizações jurídicas também precisam de ter a certeza de que a IA funciona no âmbito do mesmo quadro de governação que protege atualmente as suas informações.

À medida que as capacidades da IA se tornam mais sofisticadas, as questões assumem maior importância.

• Quem tem acesso à informação?
• De que forma são aplicadas as barreiras éticas?
• É possível auditar a atividade?
• O que acontece quando um agente realiza um trabalho em nome de um utilizador?

Essas não são questões técnicas. São questões relacionadas com os negócios e com o risco.

A nossa filosofia tem sido coerente desde o início: a governança deve acompanhar o conhecimento. Quando o conteúdo da NetDocuments é acedido através do MCP, as autorizações existentes, as restrições ao nível do processo, as barreiras éticas, as políticas de retenção e os controlos de auditoria continuam a aplicar-se. O «Legal Context Graph» não se limita a ligar informações; transporta consigo as regras de governança relativas a essas informações, independentemente da ferramenta de IA que esteja a colocar a questão.

Cada avanço em termos de capacidade aumenta os desafios em matéria de governação. À medida que estes sistemas se tornam mais autónomos, a governação assume uma importância crescente. O setor está a começar a reconhecer algo em que sempre acreditámos: a IA, por si só, não constitui a vantagem. A combinação de IA, conhecimento e governação é que a constitui.

O Próximo Capítulo

O setor está a passar da fase de experimentação para a de responsabilização. Os clientes querem transparência. Os dirigentes das sociedades querem valor mensurável. Os advogados querem tecnologia que os ajude a agir com maior rapidez, sem criar novos riscos.

Para corresponder a essas expectativas, não basta ter acesso ao modelo mais recente. É necessária uma base sólida.

O setor jurídico não sofre de escassez de modelos. Se há algum problema, é precisamente o contrário. Surgem novos modelos a cada poucos meses e novos assistentes a cada poucas semanas. Não é aí que vejo os escritórios a enfrentar dificuldades.

O desafio mais complexo consiste em organizar o que a empresa já sabe, gerir essa informação de forma adequada e disponibilizá-la onde quer que o trabalho seja realizado. É por isso que investimos no MCP, no Legal Context Graph e num ecossistema aberto que abrange modelos de IA de ponta, plataformas de tecnologia jurídica e ferramentas de produtividade.

Se a sua empresa já utiliza o ChatGPT, o Claude, o Copilot, o Gemini ou outra plataforma de IA, a questão já não é se a IA tem lugar no trabalho jurídico.

A questão é saber se está a funcionar com os conhecimentos e a governação adequados por trás.

Porque o futuro da IA jurídica não consiste em escolher um modelo vencedor. Trata-se de garantir que todos os modelos possam beneficiar do mesmo conhecimento fiável e do mesmo quadro de governação.

Saiba mais sobre o primeiro «Legal Context Graph » do setor e consulte os resultados no relatório «Legal Context Engineering Benchmark ».