A IA jurídica é mais fácil de adquirir e mais difícil de avaliar do que há dois anos. As opções abrangem agora aplicações de investigação e elaboração de documentos, IA integrada diretamente em sistemas de gestão de documentos e plataformas de IA geral ligadas ao trabalho jurídico.

O modelo é, neste momento, apenas uma parte do processo de decisão. O que ele consegue alcançar, quais os controlos que acompanham a informação, se os advogados continuam a utilizá-lo após o primeiro mês e se alguma parte do mesmo produz valor mensurável determinam, cada vez mais, se a tecnologia funciona na prática.

1. O que significa a IA no âmbito jurídico em 2026

A IA jurídica é a inteligência artificial, normalmente baseada em grandes modelos linguísticos (LLMs), aplicada ao trabalho jurídico sob as restrições que caracterizam este domínio: sigilo profissional, confidencialidade, contexto do caso, precisão nas citações e regras de responsabilidade profissional.

Já não faltam modelos eficazes e seguros, e isso aplica-se tanto às ferramentas de uso geral como às específicas da área jurídica. O que nenhum deles possui, por si só, é o conhecimento sobre o seu escritório ou organização: que precedente o seu grupo de prática utiliza efetivamente, quais os assuntos sujeitos a restrições éticas, qual a versão atual de um documento ou o que as diretrizes de um cliente permitem. Esse conhecimento reside nos sistemas que passou anos a construir, e a IA tem de aceder a ele de alguma forma.

A IA jurídica apresenta-se agora em três formas. Existe a IA incorporada nos sistemas seguros onde o trabalho jurídico e os conteúdos já se encontram. Existem aplicações especializadas concebidas em torno de fluxos de trabalho jurídicos específicos. E existem plataformas gerais de IA ligadas a sistemas e conteúdos jurídicos. A maioria das organizações utilizará alguma combinação destas opções, o que faz com que a questão relevante não seja tanto saber qual das categorias prevalece, mas sim a que dados cada uma delas tem acesso, que controlos são aplicados à informação uma vez que esta chega ao destino e que tarefas são melhoradas em consequência disso.

2. Onde a IA no âmbito jurídico está a criar valor

Quatro categorias representam grande parte do valor registado, embora a sua classificação dependa da área de atividade e da dimensão da organização, bem como dos dados a que têm acesso.

Elaboração e revisão: Primeiros rascunhos de contratos, memorandos e correspondência, bem como a revisão de documentos recebidos à luz dos seus manuais de procedimentos ou da documentação do cliente. É a aplicação mais amplamente adotada nos inquéritos sobre a utilização da IA, em grande parte porque se enquadra diretamente no trabalho que já está a ser acompanhado e faturado. A sua principal dependência é a qualidade dos precedentes, uma vez que a elaboração por IA a partir de uma biblioteca de modelos desorganizada ou desatualizada produz versões aperfeiçoadas do conteúdo errado.

Recuperação de conhecimentos e precedentes: Apresentação de trabalhos anteriores provenientes do seu próprio repositório, em vez da Web aberta. Os resultados estão limitados ao que a IA consegue ver e apresentar facilmente. Um modelo que funcione com uma coleção parcial continuará a responder com confiança, o que constitui uma falha mais difícil de detetar do que uma recusa categórica.

Extração de múltiplos documentos: Obter informação estruturada de um conjunto de documentos de uma só vez, para fins de due diligence, revisão da carteira de contratos ou elaboração de uma cronologia. É aqui que a IA tende a poupar horas, em vez de minutos, e onde a citação das fontes é mais importante, uma vez que o resultado final é uma tabela com base na qual alguém irá agir sem ter de abrir todos os ficheiros subjacentes.

Inteligência em processos e fluxos de trabalho: resumir ficheiros, extrair datas e obrigações e responder a perguntas sobre o estado dos trabalhos em curso. O interesse está a crescer rapidamente e esta é a área menos consolidada das quatro, uma vez que compreender um processo é um problema mais complexo do que elaborar um documento.

A adoção e as despesas estão a avançar mais rapidamente do que a avaliação. A Thomson Reuters constatou que 41 % dos escritórios de advogados referiram a utilização de IA generativa em 2026, um aumento em relação aos 28 % do ano anterior, e os orçamentos tecnológicos dos escritórios cresceram quase 10 % durante o mesmo período. O estudo interno da Axiom sobre 2026 revelou que apenas cerca de 17% das equipas jurídicas que utilizam IA estabeleceram métricas e acompanham regularmente o retorno, enquanto todas as equipas inquiridas esperavam que o seu orçamento para IA aumentasse. Muitas organizações conseguem descrever o que a sua IA faz. Menos conseguem descrever o que mudou por causa dela e o valor daí derivado. Em todos estes quatro aspetos, a qualidade e a acessibilidade do conteúdo subjacente podem ser tão importantes quanto o modelo que o utiliza.

3. O que realmente importa na avaliação da IA no domínio jurídico

A maioria das avaliações dá demasiada importância à demonstração, que é a parte do processo que o fornecedor controla mais rigorosamente. São cinco os fatores que determinam se uma plataforma se mantém no futuro. Estes fatores já não têm o mesmo peso. A capacidade é praticamente um requisito mínimo; o contexto e o controlo são os aspetos em que as plataformas se diferenciam verdadeiramente; e a adoção e o valor devem determinar se alguma destas características sobrevive ao primeiro ano.

(1) Capacidade

Será que consegue realizar o trabalho de forma fiável e será que os utilizadores conseguirão perceber quando isso não acontecer?

As citações inventadas constituem o tipo de irregularidade com o registo público mais evidente. Uma base de dados pública de decisões judiciais, mantida pelo investigador jurídico Damien Charlotin, contava com cerca de 200 casos em meados de 2025 e ultrapassou os 1 590 em junho de 2026, sendo que as sanções atingem agora valores de seis dígitos e incluem suspensões da inscrição na Ordem dos Advogados. Nesses dados, aparecem ferramentas específicas do âmbito jurídico a par de chatbots gerais, e um estudo do RegLab da Universidade de Stanford revelou que mesmo as plataformas de investigação jurídica pagas, baseadas na recuperação de informação, produziam respostas sem fundamento numa percentagem significativa das consultas. De um modo geral, os tribunais têm-se mostrado mais severos com os advogados que não conseguiram especificar o que tinham verificado do que com a utilização da IA em si.

Nenhum sistema fiável elimina a necessidade de verificação, pelo que é precisamente a verificação que deve ser avaliada. Com que rapidez é que alguém consegue identificar qual a fonte que produziu uma determinada frase ou citação, abri-la e confirmar se esta diz efetivamente o que a IA afirma? Uma ferramenta que reduz a verificação a alguns segundos será verificada. Uma ferramenta que faz com que o processo demore minutos será verificada até surgir a primeira pressão real de um prazo.

(2) Contexto

O que é que a IA consegue realmente alcançar e como é que ela decide o que é relevante?

O acesso, por si só, não produz um contexto útil. A IA com acesso a um subconjunto selecionado do seu conteúdo tem um bom desempenho numa demonstração, mas desilude na prática. A IA com acesso a tudo, incluindo rascunhos substituídos e assuntos abandonados, apresenta respostas seguras baseadas em documentos nos quais ninguém deveria confiar. A relevância, as permissões e a atualidade têm de se manter à medida que a sua equipa adiciona, substitui e reorganiza o conteúdo. As falhas neste domínio são frequentemente mais difíceis de reconhecer pelos utilizadores do que as falhas na qualidade do modelo. Pergunte como é determinada a relevância e o que acontece quando a resposta correta não se enquadra no âmbito.

(3) Controlo

As suas autorizações atuais, barreiras éticas, requisitos de auditoria, políticas de conservação de dados e restrições dos clientes continuam a aplicar-se, ou é que a IA introduz um segundo conjunto de regras para se manter em sincronia com o primeiro?

Algumas destas questões devem constar no contrato: se as vossas informações são utilizadas para treinar os modelos do fornecedor, onde são processadas e armazenadas e o que acontece às instruções e resultados após uma sessão. Alguns fornecedores também aplicam processos de revisão automatizados ou manuais ao conteúdo sinalizado pelos seus sistemas de segurança, o que pode implicar regras de retenção diferentes das aplicáveis à utilização normal. As equipas jurídicas devem compreender o que desencadeia essas revisões, se o conteúdo dos clientes pode ser incluído, quem pode aceder ao mesmo e durante quanto tempo essa informação pode ser retida. O resto diz respeito à arquitetura e resume-se a saber se a ferramenta de IA herda as permissões e as barreiras de segurança dos sistemas que já mantém ou se o obriga a reconstruí-las no interior da ferramenta.

A responsabilidade profissional acrescenta uma dimensão que as empresas tendem a abordar tardiamente. Dependendo da ferramenta, da forma como esta trata as informações dos clientes e da representação envolvida, as orientações éticas existentes podem exigir o consentimento informado ou a divulgação de informações, e a formulação genérica de uma carta de compromisso pode não ser, por si só, suficiente. As diretrizes dos clientes incluem, cada vez mais, os seus próprios requisitos em matéria de IA, e muitas organizações não as revisitaram desde a sua assinatura, o que pode ter ocorrido antes de a IA ser tida em consideração.

A movimentação manual de documentos levanta outra questão. Quando os utilizadores descarregam, carregam ou copiam repetidamente conteúdos sujeitos a governança entre sistemas, a organização enfrenta atritos adicionais no fluxo de trabalho e, potencialmente, mais cópias para gerir. Em grande escala, a governança não pode depender de cada utilizador se lembrar de onde o conteúdo foi movido ou de quais os controlos que o devem acompanhar.

(4) Adoção

Será que as pessoas o irão utilizar daqui a seis meses e será que saberá para que o estão a utilizar? Os números brutos de utilização escondem mais do que revelam. Não mostram o que as pessoas estão a concretizar, se isso se relaciona com algum dos objetivos da empresa, nem se três equipas estão a desenvolver discretamente a mesma coisa por falta de coordenação.

A maioria das avaliações trata isto como uma nota de rodapé, mas é aí que as implementações falham discretamente. Mais de metade das empresas afirma não ministrar qualquer formação sobre a utilização responsável da IA, pelo que grande parte da adoção atual decorre sem apoio nem orientações de utilização aceitáveis, o que coloca as pessoas numa situação de menor confiança e muito mais arriscada. Cada fluxo de trabalho adicional e cada novo sistema acrescenta atrito e alternância de tarefas, e mesmo uma ferramenta com melhor desempenho pode continuar a enfrentar dificuldades se a sua utilização implicar sair repetidamente das aplicações onde as pessoas já trabalham e resultar numa confirmação manual demorada da precisão. Pergunte como se apresenta a utilização aos 90 e 180 dias entre os clientes existentes de um fornecedor, em vez de apenas no momento do lançamento, e insista em conhecer o valor real que estão a obter para além das simples métricas de utilização.

(5) Valor

Pode demonstrar que houve alguma melhoria? Isso está relacionado com a estratégia empresarial?

São poucas as equipas que medem o retorno de forma consistente ou que refletem sobre a sua estratégia empresarial antes de implementar ferramentas de IA; por isso, o simples facto de definir o sucesso antes da implementação coloca uma organização à frente da maior parte do mercado. Escolha um valor de referência que possa observar neste momento, como o número de horas dedicadas a um tipo de documento recorrente ou o tempo de resposta para uma categoria de pedidos.

O valor do trabalho jurídico também não pode ser reduzido às horas poupadas. As orientações éticas são claras ao estabelecer que o tempo despendido a aprender a utilizar uma ferramenta geralmente não é faturável e que uma hora de trabalho corresponde a uma hora na fatura; assim, no âmbito do faturamento por hora, a eficiência pode criar uma tensão com as receitas, precisamente no que diz respeito ao trabalho de redação e pesquisa que a IA reduz em primeiro lugar. Dependendo da organização, o argumento pode, em vez disso, assentar na capacidade, no prazo de entrega, na concretização, na qualidade, na experiência do cliente ou na capacidade de aceitar trabalho que anteriormente recusava. Decidir qual destes aspetos pretende privilegiar faz parte da definição de valor no que se refere à estratégia empresarial e à satisfação do cliente, em vez de ser uma discussão separada sobre a faturação.

4. Perguntas a colocar antes de comprar

Capacidade

• É possível rastrear cada resultado até um documento de origem específico?
• Como é que um utilizador verifica uma resposta e quantos passos são necessários?
• O que faz o sistema quando não tem uma resposta adequada?

Contexto

• A que é que a plataforma de IA tem acesso e o que fica excluído?
• Como é que determina quais os documentos que são relevantes?
• O que acontece quando o conteúdo é adicionado, substituído ou reorganizado?

Controlo

• As nossas informações são utilizadas para treinar modelos, quer para nós quer para terceiros, e comprometer-se-á a garantir isso no contrato?
• Onde é que as nossas informações são tratadas e armazenadas, e isso satisfaz os requisitos de residência dos nossos clientes?
• A IA herda as nossas autorizações e limites éticos existentes, ou requer um modelo distinto?
• O que acontece quando as autorizações ou as barreiras se alteram após a implementação?
• O que fica retido após uma sessão e durante quanto tempo?
• De que forma é que o conteúdo sensível é identificado, analisado e conservado?

Adoção

• Isto está integrado nas ferramentas que a nossa equipa já utiliza ou requer um fluxo de trabalho separado?
• Foi proporcionada às pessoas formação adequada e orientações sobre a utilização aceitável, de modo a dar-lhes confiança e a reduzir os riscos para a organização?
• Como se apresenta a utilização sustentada aos 90 e aos 180 dias por parte dos vossos clientes atuais?
• De que forma as pessoas estão a utilizar as ferramentas e que valor estão a retirar delas?
• A coordenação está a garantir que não se verifiquem esforços duplicados?

Valor

• Que valor de referência devemos estabelecer antes da implementação?
• Que resultados é que os seus clientes mediram, para além da utilização ou da poupança de tempo?
• Como é que os preços evoluem à medida que a utilização aumenta?

5. Qual será a nossa posição nesta questão

O fio condutor que une os cinco critérios é o facto de o modelo ser menos importante do que o que o rodeia. Os modelos e ferramentas de IA eficazes estão a tornar-se amplamente disponíveis e continuarão a melhorar. O que a vossa organização sabe, os controlos que regulam quem pode aceder a essa informação e o impacto no dia-a-dia dos vossos colaboradores e na vossa estratégia empresarial devem perdurar para além das ferramentas que utilizarem para trabalhar com ela.

É este o raciocínio subjacente à abordagem da NetDocuments em matéria de IA no domínio jurídico: aplicar a IA a conteúdos regulamentados, nos quais já existem permissões e limites éticos, permitindo simultaneamente que esses conteúdos funcionem de forma segura com as outras ferramentas de IA escolhidas pelos profissionais do direito. Na prática, isso abrange desde a pesquisa em linguagem natural no repositório até à extração estruturada com referências à fonte original.

As questões acima aplicam-se a nós da mesma forma que a qualquer outra pessoa, e vale a pena colocá-las, quer estejamos ou não na vossa lista. Se tiver de fazer uma coisa antes da vossa próxima conversa com o fornecedor, escolha uma tarefa recorrente e estabeleça uma referência sobre o seu desempenho atual. Terá assim algo concreto com que comparar a tecnologia.