Fabio Rivelli

A conversa sobre IA no contencioso precisa amadurecer. Nos últimos dois anos, o mercado jurídico se perguntou se deveria adotar a inteligência artificial. Essa pergunta já não faz mais sentido. A tecnologia que até pouco tempo atrás era diferencial competitivo está se transformando em infraestrutura básica.
O e-mail já foi vantagem competitiva no Direito. O processo eletrônico também. Atualmente, ninguém contrata um escritório por ter qualquer um dos dois. É assim que funciona: quando uma capacidade se generaliza, ela deixa de distinguir quem a possui.
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Em breve, todo departamento jurídico terá acesso a modelos de triagem, predição de desfecho, redação assistida e análise de acervo — porque essas funções já estarão embutidas nas próprias plataformas que os departamentos jurídicos contratam. Ter a ferramenta não vai significar nada. O que vai separar um escritórios de advocacia de outro é a capacidade de demonstrar, diante de um auditor, um regulador, um conselho de administração ou um juiz, como aquela IA foi usada — com quais controles e com qual rastro.
Isso exige um diagnóstico efetivo. A maioria dos departamentos jurídicos brasileiros ainda não atingiu a maturidade na adoção de IA, e muito menos chegou à etapa de governança. Boa parte ainda opera com pilotos isolados, sem política que os regule e, com frequência, sem nenhum responsável designado. Defender a governança como vantagem competitiva nesse contexto pode soar precipitado para quem ainda não superou a fase anterior.
Mas este é o ponto central do argumento: a janela em que a simples adoção de IA gera diferenciação está se fechando. Quem tratar a governança como burocracia a ser resolvida depois vai perceber, tarde demais, que ela era a condição que sempre separou a IA-ativa da IA-passiva.
Sem governança, a mesma ferramenta que promete eficiência se transforma em risco: uma decisão provisória que ninguém sabe explicar, um dado pessoal tratado sem base legal, uma estimativa que distorce o balanço, uma alucinação que entra em uma peça processual. A tecnologia é idêntica nos dois cenários. O que muda é a existência — ou não — de um sistema capaz de comprovar que ela foi conduzida com responsabilidade.
Quem quiser estruturar esse sistema não precisa partir do zero: já existe um conjunto de referenciais internacionais que convergem para os mesmos princípios. O Regulamento (UE) 2024/1689 — o AI Act europeu — organiza toda a regulação em torno de uma abordagem baseada em risco e classifica como de alto risco, em seu Anexo III, os sistemas usados por autoridades judiciárias para auxiliar na interpretação de fatos e do direito.
Os Princípios de IA da OCDE, revisados em maio de 2024 para incorporar a IA generativa, reforçam a transparência, a explicabilidade, a responsabilização e a necessidade de mecanismos de supervisão que permitam corrigir ou desativar sistemas causadores de dano indevido.
Igualmente o AI Risk Management Framework do NIST, publicado em 2023 e complementado em 2024 por um perfil dedicado à IA generativa, organiza a gestão de risco em quatro funções: governar, mapear, medir e gerir. E a ISO/IEC 42001:2023, primeira norma certificável para sistemas de gestão de inteligência artificial, converte esses princípios em requisitos de processo auditáveis. O núcleo comum entre os quatro referenciais é claro: transparência, responsabilização e supervisão humana.
Nesse cenário, seria  um erro parar nessa convergência, porque é no atrito prático que mora a dificuldade real do contencioso. Transparência e explicabilidade são fáceis de defender em tese e difíceis de aplicar quando o que está em jogo é estratégia processual. Nenhum departamento deveria expor ao adversário a lógica pela qual seu modelo recomenda um acordo ou a continuidade da disputa até o fim. O dever de explicar esbarra no sigilo estratégico e no privilégio que protege o trabalho do advogado.
A supervisão humana, por sua vez, é trivial em um caso isolado, mas economicamente inviável no contencioso de massa: é impossível revisar individualmente 100 mil andamentos por mês. Por isso, a supervisão precisa ser repensada como controle de processo e amostragem estatística, não como conferência caso a caso. Some-se a isso o fato de que boa parte das ferramentas de IA atuais é opaca por construção — suas decisões simplesmente não se deixam reconstruir em linguagem natural. Os quatro referenciais internacionais não resolvem essas tensões sozinhos. Eles oferecem a gramática para que o jurídico decida, de forma consciente, como administrá-las, em vez de fingir que elas não existem.
<h2>Leis e novas soluções</h2>
O AI Act é uma legislação para regular a IA da União Europeia e não incide diretamente sobre empresas brasileiras, salvo nos efeitos extraterritoriais que alcançam quem oferece sistemas ao mercado europeu. Importá-lo como norma seria um anacronismo geográfico. Importá-lo como modelo de risco, por outro lado, pode ser uma possibilidade.
Neste sentido, o Brasil tem em tramitação no Legislativo o PL 2338/2023,  um possível marco de regulação da IA, que adota a mesma arquitetura de classificação por risco. Antes mesmo desse projeto, a Lei Geral de Proteção de Dados já assegurava, em seu artigo 20, o direito de o titular solicitar a revisão de decisões tomadas exclusivamente com base em tratamento automatizado — o que afeta diretamente modelos que estimam comportamento ou capacidade de pagamento de uma parte.
É importante ressaltar que ainda há um limite que nenhuma norma de IA revoga: o sigilo profissional do advogado, dever previsto no Estatuto da Advocacia e no Código de Ética da OAB, que exige cautela redobrada sobre quais dados de clientes alimentam quais ferramentas – sobretudo – aquelas que processam informações fora do ambiente controlado do escritório ou da empresa. Governança de IA no contencioso brasileiro não é, portanto, uma simples transposição de norma estrangeira. É a tradução desses referenciais para a moldura jurídica nacional que já está em vigor.
Diante de tantos caminhos diferentes, estão  em desenvolvimento dois produtos que não se encontram em prateleira: o Módulo de Governança de Evidência Algorítmicas e o Índice de Maturidade do Contencioso Inteligente, ambos de minha autoria.O primeiro é trata cada uso relevante de IA no contencioso como um ato que deixa rastro. Esse módulo registraria a versão do modelo empregado, os prompts críticos que conduziram ao resultado, as justificativas produzidas pelo sistema, a validação humana que confirmou ou afastou a saída, o histórico de alterações e indicadores de qualidade das respostas.
A lógica é simples e parte do exemplo da provisão contábil: se uma estimativa pode ir a um balanço auditado, ela precisa ser reconstituível. Sem rastro, não há prestação de contas possível — e a empresa fica na posição insustentável de ter usado IA sem conseguir demonstrar como.
O Índice de Maturidade do Contencioso Inteligente, por sua vez,  mede em que estágio o departamento se encontra em dimensões como governança, uso de IA, qualidade dos dados, automação, previsibilidade, eficiência operacional e capacidade analítica. Este tipo de índice  não serve para premiar quem tem mais ferramentas, mas para diagnosticar quem tem mais controle — deslocando a conversa de quantidade de tecnologia para qualidade de governança. Os dois instrumentos seguem em fase de validação prática , não constituindo uma  solução fechada.
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A próxima auditoria do jurídico — venha ela do auditor financeiro ou do regulador — não vai se impressionar com a empresa que afirma usar inteligência artificial,  ela vai separar quem consegue de quem não consegue mostrar como usou: com que modelo, sobre quais dados, sob qual validação humana, com qual rastro auditável.
A vantagem competitiva durável do contencioso não está na ferramenta — que amanhã todos terão. Está na capacidade de prová-la. Quem entender isso primeiro não terá apenas uma IA melhor. Terá uma resposta pronta quando perguntarem como ela foi usada. E é essa resposta que vai distinguir, no balanço e na reputação, o departamento jurídico que governa sua inteligência artificial daquele que apenas a possui.

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JOTA

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