Quase todas as semanas ouço uma versão da mesma conversa com os advogados internos.

Adquiriram as ferramentas de IA. Realizaram os projetos-piloto. No entanto, quando pergunto como está a correr, a resposta é, normalmente, algo do género de «está bem, mas não é o que esperávamos». As equipas jurídicas e de conformidade continuam a reenviar instruções, continuam a verificar tudo manualmente e continuam a não confiar plenamente nos resultados obtidos. 

Durante algum tempo, presumi que se tratava de um problema do modelo — que a próxima versão, a próxima janela de contexto, a próxima pontuação no teste de desempenho iria colmatar essa lacuna. Mas não irá. A lacuna não está no modelo. Está naquilo que o modelo consegue ver. 

O trabalho jurídico e de conformidade nunca consistiu em encontrar informação. Trata-se de compreender como essa informação se relaciona — com um assunto, com uma unidade de negócio, com uma negociação anterior, com um risco que a organização já teve em conta anteriormente. Os juristas internos e os profissionais de conformidade mantêm essa rede de ligações nas suas mentes, nas suas relações com a empresa e na memória institucional de quem quer que tenha trabalhado nesse assunto ou iniciativa de conformidade. As ferramentas de IA não têm acesso a nada disso. Elas veem apenas o que é carregado numa janela de sessão e nada mais. Por isso, respondem com confiança e, por vezes, de forma errada, porque estão a preencher lacunas para as quais nunca lhes fornecemos o contexto necessário para preencherem corretamente. 

Os números confirmam isto mais do que eu gostaria.A McKinseyconclui que menos de 10 % das empresas conseguiram tirar partido da IA agênica de forma a gerar valor real, e oito em cada dez apontam as limitações dos dados como a razão para tal.Um estudo do Stanford RegLab de 2025revelou que mesmo as ferramentas de investigação de IA jurídica concebidas especificamente para o efeito apresentam erros entre 17% e 33% das vezes. Não se trata de uma questão de qualidade do modelo. Trata-se de uma questão de contexto, e é precisamente por isso que criámos o primeiroGráfico de Contexto Jurídico do setor. 

Colleen Baehrend, advogada e Diretora de Soluções Jurídicas da NetDocuments, e eu elaborámos umguia prático destinado a escritóriosque procuram perceber qual é, de facto, a sua situação atual — não em teoria, mas na realidade do dia-a-dia no que diz respeito ao desempenho das suas ferramentas de IA. O mesmo problema de contexto surge com igual frequência nas equipas jurídicas, de conformidade e de gestão de risco de empresas sujeitas a regulamentação. Por isso, elaborámos uma versão desse guia destinada a juristas internos e profissionais de conformidade. 

O guia «Legal Context Graph» sobre«Da Investição em IA ao Impacto da IA» destinado às equipasjurídicas e de conformidade das empresas aborda os seguintes temas: 

• O que é um «Gráfico de Contexto Jurídico» e em que medida difere das taxonomias e dos gráficos de conhecimento que as organizações já tentaram utilizar anteriormente 
• O que muda para os juristas internos, as equipas de conformidade e as TI quando os assuntos estiverem verdadeiramente interligados, e de que forma isso se traduz de forma diferente em litígios, investigações, contratos, conformidade regulamentar e organizações de todas as dimensões. 
• Respostas às questões que a sua organização está efetivamente a colocar – por parte dos responsáveis pelas TI e pela gestão do conhecimento, dos consultores jurídicos internos e dos profissionais de conformidade, dos responsáveis pelos RH e pela gestão de talentos, bem como dos executivos das áreas jurídica e de conformidade, para que todas as partes interessadas encontrem o que lhes é relevante 
• Uma lista de verificação com 10 perguntas organizadas em torno dos aspetos de custo, precisão, facilidade de utilização, governação e conhecimento institucional, que pode preencher com a sua equipa de forma sincera em 20 minutos. Não há nota mínima para aprovação – o objetivo não é fazer com que alguém se sinta em desvantagem. Trata-se de identificar, especificamente, de onde provém, na realidade, a discrepância entre o que está a investir em IA e o que está a obter em troca, para que a próxima conversa sobre investimento em IA se baseie em algo concreto, em vez de mais uma demonstração de um fornecedor. 

Os modelos de IA continuarão a evoluir. Cada um deles acabará por ser substituído por algo melhor. O que não mudará é o facto de o contexto da sua organização — os seus projetos e assuntos, as suas relações, o seu discernimento institucional, as suas posições regulamentares — ter de assentar numa base suficientemente sólida para perdurar para além de tudo isso. É essa a base que este guia pretende abordar. 

Se alguma destas situações lhe parecer familiar, comece por consultar a lista de verificaçãoe veja o que isso revela.