Jan 28, 2026
Cinco coisas que advogados precisam saber sobre IA Generativa
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Você já sentiu que o dia precisaria ter 48 horas para dar conta de todos os prazos, pesquisas jurisprudenciais e redação de petições? A gente sabe que a resposta é sim pois já estivemos lá.
A boa notícia é que a Inteligência Artificial (IA) Generativa não é mais uma promessa para o futuro. Mas sim já é a realidade que está separando os escritórios que escalam daqueles que ficam estagnados.
Se antes você levava uma tarde inteira para estruturar uma peça complexa, hoje essa base pode ser gerada em segundos. Mas, como toda ferramenta poderosa, ela exige cuidado. Não basta pedir para a IA escrever, é preciso entender a mecânica por trás da tela.
Neste artigo, vamos mergulhar nos cinco pilares essenciais que todo advogado precisa saber dominar para usar a IA com segurança, ética e máxima produtividade.
1. Como a IA é treinada: o cérebro por trás da máquina
Para usar a IA a seu favor, o primeiro passo é desmistificar o que ela é. Diferente de um software jurídico tradicional, que segue regras lógicas rígidas (se A, então B), a IA Generativa é baseada em LLMs (Large Language Models, ou Grandes Modelos de Linguagem).
Imagine que a IA leu quase toda a internet pública, livros, processos digitalizados e artigos jurídicos. Durante esse treinamento, ela não decorou frases; ela aprendeu probabilidade estatística.
O que isso significa na prática jurídica?
Quando você pede uma cláusula de rescisão contratual, a IA não está consultando um banco de dados de modelos prontos. Ela está calculando, palavra por palavra, qual é a sequência mais provável de texto que responde à sua solicitação, baseada nos trilhões de exemplos que ela processou.
Entender que a IA trabalha com padrões e não com verdades absolutas é o primeiro passo para parar de tratá-la como um oráculo e começar a tratá-la como uma parceira altamente eficiente, mas que precisa de supervisão.
O treinamento é apenas a primeira etapa no processo de transformar o LLM em uma ferramenta realmente útil para a prática jurídica. Também é necessário realizar o ajuste para a realidade da ferramenta, como uma forma de “especialização”.
Adaptando a IA
Na Inspira, adaptamos a IA ao contexto do Direito brasileiro por meio de system prompts cuidadosamente definidos e do fornecimento de contexto jurídico qualificado, que orientam o modelo a operar dentro da lógica, da terminologia e das nuances da jurisprudência, da doutrina e da legislação nacionais, sem a necessidade de ajuste fino do modelo base.
Em termos práticos, isso se desdobra em alguns efeitos relevantes:
Primeiro, há maior governança sobre o comportamento da IA. Como o direcionamento ocorre via system prompts e contexto, é possível definir com precisão como o modelo deve responder, quais fontes priorizar, quais limites respeitar e quais tipos de inferência evitar. Isso é particularmente importante no Direito, onde pequenas variações de linguagem podem gerar interpretações equivocadas.
Segundo, essa abordagem permite atualização imediata frente a mudanças normativas e jurisprudenciais. Não é necessário re-treinar ou ajustar o modelo base sempre que há uma nova lei, uma mudança de entendimento de um tribunal ou uma alteração terminológica relevante. Basta atualizar o contexto e as instruções, reduzindo custo, tempo e risco de defasagem.
Por fim, a consequência mais importante é conceitual: a IA permanece como instrumento de apoio à decisão, e não como fonte autônoma de autoridade jurídica. O modelo é orientado a atuar dentro de limites claros, reforçando a necessidade de validação humana e alinhando o uso da tecnologia às exigências éticas e profissionais da advocacia.
O diferencial de ouro: dados curados vs. dados públicos
Embora as IAs genéricas tenham lido a internet inteira, nem tudo o que está na rede é jurídico ou confiável. O grande diferencial de uma ferramenta especializada está na curadoria da base de dados.
Quando utilizamos uma base proprietária e curada, como a da Inspira, eliminamos o ruído de informações irrelevantes ou erradas da internet. Isso significa que a IA deixa de apenas prever a próxima palavra de forma genérica e passa a operar sobre um alicerce de doutrinas, jurisprudências e legislações atualizadas. No Direito, a autoridade do resultado depende diretamente da qualidade da fonte: uma base proprietária garante que a inferência da máquina seja pautada pelo rigor técnico que a advocacia exige.
2. Treinamento e inferência: como a IA aprende e gera respostas
Você já percebeu que, em conversas muito longas com a IA, ela parece começar a esquecer o que foi dito no início? Isso acontece por causa da janela de contexto: a quantidade de informação que a IA consegue processar de uma só vez.
Pense nisso como a memória de curto prazo do modelo. Se você faz o upload de um processo de 500 páginas, mas a janela de contexto da ferramenta é pequena, ela irá ignorar o início do arquivo para focar no final.
A inferência, por sua vez, é o momento em que a IA “pensa”. Se o modelo aprende a reconhecer padrões e ajustar parâmetros internos, durante a inferência, ele é utilizado para prever resultados em novos dados.
Observe na tabela abaixo as principais diferenças entre treinamento e inferência:
Como otimizar seu trabalho com base nessas diferenças?
Seja específico: ao analisar um contrato, forneça apenas as cláusulas relevantes se o documento for muito extenso.
Dê exemplos (Few-shot prompting): se você quer que a IA escreva no seu estilo, cole dois ou três parágrafos de petições anteriores suas. Isso ajuda a IA a realizar uma inferência muito mais precisa.
Alucinações: o perigo da criatividade excessiva
Este é, talvez, o ponto mais crítico para o Direito. No mundo da IA, uma alucinação ocorre quando o modelo gera informações que parecem perfeitamente lógicas e bem escritas, mas são factualmente falsas.
Já ouvimos casos de advogados que apresentaram petições com jurisprudências inexistentes criadas pela IA genérica. Isso acontece porque a inteligência artificial simplesmente seguiu o padrão estatístico de como uma ementa se parece, inventando nomes de ministros e números de processos que soavam verossímeis.
Esse comportamento decorre da própria lógica probabilística dos modelos fundacionais: eles são treinados para prever a próxima palavra mais provável, não para garantir veracidade factual.
Como reduzir as alucinações?
Algumas práticas são essenciais para mitigar esse problema, especialmente em contextos jurídicos:
Controle da geração: parâmetros como temperatura e top-p influenciam diretamente o grau de criatividade do modelo. Valores mais baixos tornam as respostas mais conservadoras e previsíveis, reduzindo significativamente a chance de alucinações. Esses parâmetros, em geral, não são expostos em interfaces de IA generativas, mas podem ser ajustados intencionalmente em ferramentas especializadas, como a Inspira, justamente para priorizar confiabilidade sobre criatividade.
Uso de fontes confiáveis via RAG (Retrieval Augmented Generation): sistemas de RAG permitem que a IA busque informações em bases documentais específicas — como repositórios internos, bancos de dados jurídicos ou acervos normativos — antes de formular a resposta. Isso é diferente de apenas “pedir” que a IA use um texto fornecido; trata-se de uma arquitetura que ancora a geração em conteúdos efetivamente recuperados.
Instruções restritivas no prompt: comandos explícitos como “se a informação não estiver nos documentos fornecidos, informe que não é possível responder” ajudam a limitar inferências indevidas, embora não substituam controles técnicos mais robustos.
Verificação cruzada e origem das fontes:mesmo com ferramentas que reduzem alucinações, a validação é obrigatória. Em IAs generativas generalistas, o conteúdo pode ser produzido sem lastro documental verificável e, portanto, você não deve usar número de processo, ementa, precedente ou citação normativa “gerados” pela IA sem checar diretamente nas fontes oficiais. Na Inspira, por outro lado, a base é construída a partir de coleta direta dos sites dos Tribunais brasileiros, o que aumenta a rastreabilidade e a confiabilidade do material consultado.
Em síntese, alucinações não são um defeito pontual, mas uma característica estrutural dos modelos de linguagem. No Direito, o uso responsável da IA exige controles técnicos, arquiteturais e humanos — e a compreensão clara de que plausibilidade textual não equivale a verdade jurídica.
Privacidade, dados e propriedade intelectual
Aqui entramos no campo minado do compliance e da LGPD. Quando você insere dados de um cliente em uma IA gratuita e pública, esses dados podem ser utilizados para treinar as próximas versões do modelo.
Riscos de privacidade
Se você colar uma estratégia processual sigilosa ou dados sensíveis de um cliente em uma ferramenta sem proteção de dados empresarial, você pode estar violando o dever de confidencialidade da OAB.
Propriedade intelectual
De quem é o texto gerado pela IA? No Brasil e em boa parte do mundo, a legislação ainda caminha para uma definição, mas o entendimento majoritário é que obras criadas exclusivamente por máquinas não gozam de proteção por direito autoral. No entanto, o trabalho que você faz sobre esse texto (edição, curadoria, estruturação) é o que garante a autoria jurídica.
A Importância do humano no loop
A IA Generativa é um copiloto, não o capitão. O conceito de Human-in-the-loop (HITL) refere-se à necessidade de intervenção humana em pontos estratégicos do processo automatizado.
No Direito, a IA é excelente para:
Sintetizar grandes volumes de documentos.
Sugerir estruturas de teses.
Revisar gramática e tom de voz.
Entretanto, há limitações relevantes que exigem supervisão humana constante:
Julgamento ético: a IA não domina as nuances morais de um caso.
Estratégia empática: ela não sabe como um juiz específico costuma reagir emocionalmente a um argumento oral ou a uma situação social específica.
Responsabilidade jurídica: se a IA errar, quem responde perante o tribunal e o cliente é você, o advogado com o número da OAB.
A IA deve ser usada para eliminar o trabalho manual, permitindo que você foque no que realmente importa: a estratégia intelectual e o relacionamento com o cliente.
Um passo à frente
A IA Generativa não vai substituir os advogados, mas os advogados que usam IA certamente substituirão aqueles que se recusam a entendê-la.
Dominar a tecnologia significa ganhar velocidade sem perder a segurança. Ao entender como esses modelos funcionam, você coloca seu escritório em um novo patamar de eficiência.
Nesse novo mundo, sua expertise jurídica define a estratégia, mas a ferramenta define a segurança e qualidade do seu trabalho. Escolha tecnologias que escalem sua produtividade sem comprometer sua responsabilidade profissional.
Quer levar seu escritório para o próximo nível?
A IA jurídica da Inspira é calibrada em uma base de dados curada com as decisões de mais de 75 Tribunais no Brasil. Nosso time trabalha para entregar a melhor experiência em IA Generativa Aplicada ao Direito, com segurança, qualidade, e precisão técnica em cada fundamento jurídico.
