Como Construir um Advogado de IA: Um Guia Completo para Desenvolver um Assistente Jurídico de IA

Na indústria jurídica atual, parece haver uma desconexão significativa entre o século XIX e o século XXI. Há uma enorme quantidade de legislação antiga a acumular pó, enquanto se espera que os robôs realizem aproximadamente 50 por cento de todas as tarefas dos advogados até ao ano de 2027. Criar um assistente jurídico baseado em inteligência artificial (IA) no nosso país já não é simplesmente um item de novidade para demonstrar capacidades aos investidores; tornou-se uma ferramenta legítima que está a transformar a forma como o trabalho jurídico é feito, conseguindo isto através da automação regular de tarefas diárias usando robôs em vez de humanos.

«Nos meus oito anos a trabalhar com automação, testemunhei pessoalmente empresas a gastar milhões de dólares em pessoal de tecnologia da informação para completar tarefas que eu sabia, há 12 anos, que podiam ser facilmente feitas com apenas algumas consultas de texto (prompts). Quando uma pessoa procura tornar a tecnologia disponível para todos, a minha resposta é parar de pensar na tecnologia como programação e começar a pensar nela como um processo.»

Introdução à IA para Advogados

Porquê uma longa introdução? Um advogado de IA é um modelo de linguagem grande (LLM) treinado em grandes conjuntos de dados jurídicos e, portanto, é capaz de fornecer informações significativas relacionadas com conceitos jurídicos. A razão para isto é garantir que os termos e conceitos jurídicos serão compreendidos pelo LLM. O LLM será capaz de analisar estatutos, decisões judiciais, jurisprudência e outros instrumentos jurídicos.

Os chatbots na área jurídica desempenham três funções essenciais:

• Pedidos de informação. Um bot pode fornecer uma resposta com referências em 10 a 15 segundos para quaisquer estatutos ou regulamentos solicitados. Isto elimina a frustração de ter de vasculhar várias bases de dados durante horas à procura de informações. O chatbot realiza esta tarefa de forma indolor e rápida.
• Revisão preliminar de documentos. Um contrato de 50 páginas pode ser analisado em um minuto. Cláusulas arriscadas e potencialmente problemáticas serão identificadas e destacadas rapidamente; secções que não estão em conformidade com as leis aplicáveis também serão detetadas automaticamente.
• Geração de texto. Documentos como reclamações, respostas ou contratos podem ser gerados de acordo com um modelo baseado nas especificidades de cada caso. Por exemplo, o tempo que um advogado leva para completar uma hora de trabalho poderia ser condensado em cinco minutos através do uso de chatbots.

A principal vantagem da IA na prestação de assistência jurídica é que ela sintetiza respostas com base no raciocínio jurídico, em vez de simplesmente procurar palavras numa base de dados. Por exemplo, se perguntar ao chatbot qual a diferença entre a lei laboral russa e a lei de migração para o Cazaquistão, o bot saberá.

Mercado de Consultoria Jurídica e o Papel da Automação

Em 2024, a LegalTech na Rússia totalizará cerca de 12 mil milhões de rublos. Isto representa uma CAGR (Taxa de Crescimento Anual Composta) de 34%. Estes números fornecem uma visão sobre o estado atual do mercado. A razão é clara: há uma escassez nacional de advogados (especialmente em áreas rurais), resultando em taxas horárias extremamente altas (mais de 8.500 rublos/hora) para serviços prestados por advogados em Moscovo e porque os serviços do setor público continuam a migrar para plataformas digitais. Por último, espera-se que as pessoas prefiram resolver os seus problemas de forma rápida e acessível.

A automação eliminará os pontos problemáticos comuns na consulta jurídica, fornecendo:

• Assistência jurídica de primeira resposta. As consultas padrão, que representam aproximadamente 70% do número total de consultas recebidas pelos profissionais de serviços jurídicos, consistem principalmente em: rescisão de contratos; litígios laborais; e questões de herança. Um bot de IA pode desempenhar estas funções de forma independente — sem um advogado qualificado. Isto liberta o tempo do advogado para se concentrar em questões mais complexas.
• Due diligence para transações de M&A. Pode levar até duas semanas para realizar a revisão e análise de documentos; com a tecnologia de IA, este período pode ser reduzido para apenas três dias, identificando automaticamente inconsistências e contradições nos documentos.
• Monitorização de alterações legislativas. Isto pode ser feito automaticamente para diferentes áreas temáticas (como impostos, regulamentos de exportação e importação e licenciamento) com notificação enviada às agências apropriadas quando as alterações são feitas.
• Preparação de documentos processuais. É mais fácil, pois pode gerar ações judiciais, reclamações e moções para circunstâncias específicas usando IA. O uso de IA em escritórios de advocacia reduziu o custo do departamento jurídico em até 28% e aumentou a produtividade geral da empresa em até 60%.

Exemplo: Um escritório de advocacia em Novosibirsk, Rússia, lançou um chatbot para fornecer consultoria em direito do trabalho. Como resultado, receberam 1.840 consultas totais nos primeiros três meses e conseguiram fechar aproximadamente 90% delas sem o envolvimento de nenhum advogado da equipa! Além disso, os advogados da equipa pouparam aproximadamente 310 horas do seu tempo nestas consultas, enquanto adicionavam novos clientes corporativos ao seu escritório de advocacia.

Tecnologias Chave para Criar um Advogado de IA

O processamento de linguagem natural é a espinha dorsal de todos os processos jurídicos de IA. Sem PNL, um sistema de IA não seria capaz de processar termos jurídicos, compreender a organização de documentos jurídicos ou identificar regras/partes num ambiente jurídico.

As seguintes são as tecnologias de PNL mais importantes:

• Reconhecimento de entidades nomeadas para identificar as entidades chave num determinado documento (por exemplo — a nossa parte num acordo, a data, o número do artigo, etc.). As taxas de precisão ao trabalhar com materiais jurídicos têm demonstrado variar consistentemente de 94% a 97%.
• Análise de dependência para identificar sintaticamente as relações entre palavras e frases, a fim de compreender corretamente um documento jurídico.
• Tecnologia de pesquisa semântica que permite aos utilizadores pesquisar documentos pelo significado do termo pesquisado (em vez de palavra-chave). Os resultados das pesquisas serão mais relevantes para os utilizadores que utilizam esta tecnologia.
• Classificação de tipos de texto/documento por assunto/tema (91%-96% de precisão).

Métodos Utilizados (Aprendizagem de Máquina):

• Aprendizagem Supervisionada (SML) — treinar em conjuntos de dados rotulados; por exemplo: 82%-89% de precisão para a previsão do resultado do caso pelo juiz após o treino em todos os 50 estados, apenas exemplos de casos sucessores (casos anteriores do juiz).
• Aprendizagem por Transferência (TL) — ajusta o modelo único para tarefas estreitas/específicas; reduz o número de exemplos necessários para o treino em 80%.
• Aprendizagem com Poucos Exemplos (FSL) — treinar com o menor número possível de exemplos; crítico para tipos de categorias pouco frequentes (ou seja, casos raros).
• Aprendizagem Ativa (AL) — seleciona (para rotulagem por especialistas) exemplos difíceis de rotular; reduz o número de exemplos necessários para rotular/preparar em 4-7 vezes o anteriormente necessário.

Uso de Transformers e GPT em LegalTech

Os Transformers representam uma mudança de paradigma na forma como a linguagem é interpretada — em vez de ler palavras à medida que são encontradas uma de cada vez, estes modelos podem rever todo o contexto simultaneamente. Portanto, os modelos GPT são capazes de criar novo texto através da geração da próxima palavra com memória (de até 128.000 tokens), permitindo o processamento de documentos longos, mantendo a relação entre as diferentes secções.

Benefícios da utilização de GPT na Indústria Jurídica:

1. Capacidades de zero-shot e few-shot. O modelo tem a capacidade de gerar respostas para novas tarefas com base puramente no prompt dado, sem treino adicional.
2. A capacidade de criar documentos estruturados. Criação de documentos jurídicos que cumprem um formato definido com uma classificação de qualidade média entre 7,8 e 8,4 em 10.

Formas de adaptar o GPT para o Trabalho Jurídico para Aumentar a Precisão:

• Ajustar o modelo. Para maximizar a precisão da extração de informações de documentos jurídicos, aumentar de 64% para 89%-93% através de treino adicional em conjuntos de dados adicionais dentro do domínio jurídico.
• Implementar Geração Aumentada por Recuperação (RAG). Utilizar bases de conhecimento e geração de texto para combinar os dois; diminuindo significativamente os erros de 12%-18% para 2%-4%.
• Utilizar Engenharia de Prompt. Isto consiste em modelos cuidadosamente formatados e diretrizes para fazer pedidos relacionados com questões jurídicas e resolver respostas imprecisas, fornecendo as instruções apropriadas para criar um documento jurídico.
• IA Constitucional (CAI). Nesta abordagem, o modelo é treinado usando regras éticas para evitar operar fora da sua área de especialização definida.

Exemplo: Um escritório de advocacia utilizou GPT-4 e métodos personalizados para melhorar a revisão de contratos de arrendamento, reduzindo o tempo de revisão de 45 minutos para três e aumentando a precisão da deteção de riscos para 94%.

Passos para Criar um Assistente Jurídico de IA

Qualidade da IA = Qualidade dos Dados; não há exceções. Recolha de uma vasta gama de dados: leis e decisões judiciais, doutrina jurídica, artigos académicos e contratos num formato anonimizado — quanto mais volume e mais variedade, melhor.

Os principais passos que uma pessoa deve seguir para limpar, estruturar, anotar, indexar e validar os seus dados recolhidos são os seguintes:

• Limpeza — remover duplicados/lixo.
• Estruturação — criar rótulos para títulos, cláusulas e outras notas.
• Anotação — designar entidades (nome/data/valor).
• Indexação — criar vetores (representação de pontos de dados) de dados para pesquisas rápidas.
• Validação por especialistas — verificar se a integridade dos dados recolhidos é de qualidade suficiente.

Em cada etapa desta atividade, verificamos que vários requisitos legais desempenham um papel enorme, ou seja, a anonimização de dados individuais (152-FZ), a adesão aos requisitos de direitos de autor e a proteção de segredos comerciais.

Treinar o Modelo em Semântica e Nuances Jurídicas

Primeiro, treinar o modelo na semântica e nas nuances da linguagem jurídica forma a base para este método. A terminologia jurídica tem o seu próprio vocabulário específico e a estrutura, juntamente com muitas nuances. Treinar um modelo para reconhecer estas terminologias, juntamente com exemplos específicos de casos que poderiam ser classificados usando essas terminologias, ocorrerá normalmente em três sub-etapas:

1. Primeiro, numa base de pré-treino, trabalhar com um conjunto de dados de corpus geral (universal) e depois desenvolver o aspeto especializado (restrito) do vocabulário/linguagem desses termos, incluindo, mas não se limitando a "sub-rogação", "cessão", etc.
2. Segundo, desenvolver uma compreensão de como os termos são usados para formar o raciocínio jurídico, combinando documentação de pesquisa da prática do direito, ou seja, várias empresas terão o seu próprio registo público ou farão parte de uma empresa maior, porque há uma diferença significativa na forma como aplicam e se referem à terminologia.
3. Terceiro, o nível final de treino criará uma combinação do conhecimento do modelo da terminologia e da sua capacidade de demonstrar como a terminologia foi aplicada.

A medição do desempenho do sistema produz métricas como a precisão da resposta (85 a 92%), a qualidade da citação (superior a 95%), a correção legal, a ausência de qualquer conselho prejudicial, etc.

Exemplo: Ajustar o GPT-3 com documentos de fecho de imóveis, o que melhorou a capacidade de identificar com precisão as condições sob as quais a transferência de propriedade ocorre de 77% para 96%, bem como aumentar a velocidade de resposta.

Configurar a Funcionalidade do Chatbot para Consultas

Os componentes do sistema de chatbot incluem:

• Frontend: A interface do utilizador que permite o carregamento confortável de documentos.
• Gestor de Diálogo: Permite a gestão do contexto, além de esclarecer questões.
• NLU: Responsável por determinar a intenção do utilizador e identificar quaisquer detalhes relevantes sobre o seu pedido.
• Motor de Raciocínio de IA: Um motor que processa a entrada do utilizador num modelo de raciocínio de IA e gera uma resposta, usando prompts e dados da base de conhecimento.
• Validador de Respostas: Depois que a IA produz uma resposta, ela deve validar se a resposta é precisa. Se a resposta for imprecisa, ela normalmente encaminhará o solicitante a um profissional jurídico para uma resposta completa e precisa.
• Registo e Análise: O registo e a análise permitirão a recolha contínua de dados que podem ser usados para ajudar a melhorar o desempenho geral do chatbot.

Cenários Comuns:

• Os utilizadores podem fazer perguntas simples e receber uma resposta com links para regulamentos.
• Os utilizadores podem fazer uma pergunta que não tem uma resposta específica e requer etapas de diálogo de esclarecimento que solicitam as informações necessárias para processar o seu pedido.
• Os utilizadores podem carregar um documento e pedir uma análise do documento para identificar quaisquer riscos associados ao documento.
• Os utilizadores podem solicitar a criação de documentos usando vários modelos.
• Os utilizadores podem fazer perguntas ao chatbot que exigem a assistência de um advogado em tempo real.

Geralmente, leva de 15 a 45 minutos para configurar um chatbot, com uma taxa de subscrição mensal inicial a partir de $29 por mês, excluindo a taxa para tokens da API OpenAI.

Garantir a Precisão Legal e a Conformidade Regulatória

A precisão legal e a conformidade com os regulamentos aplicáveis são inegociáveis; as empresas devem considerar-se legalmente conformes. As seguintes recomendações podem ajudar as organizações a resolver o problema de conformidade legal:

• Siga a metodologia RAG, que pode ajudar a eliminar imprecisões, garantindo que o ambiente regulatório é revisto antes de responder à consulta do utilizador.
• Use o método de prompt "cadeia de pensamento" para explicar por que uma resposta foi fornecida de uma maneira específica.
• Usar vários modelos para verificar respostas simultaneamente envolve verificação multi-modelo.
• Uma abordagem "humano no circuito" incorpora o conhecimento e a compreensão de especialistas humanos.
• A base de dados terá controlo de versão para manter o histórico sobre o efeito das alterações nas leis ao longo do tempo.

Áreas de Conformidade:

• As áreas de conformidade consistem em GDPR e 152-FZ, que incluem anonimização, encriptação e limitação do tempo de retenção de dados.
• O privilégio advogado-cliente exige a proteção das informações do cliente contra terceiros através de vários meios de proteção ao nível da IA.
• Deve ser deixado claro que a assistência da IA é fornecida apenas para fins informativos.

Exemplo: Uma anonimização automática das informações privadas de um indivíduo pode ser usada para cumprir o 152-FZ e evitar que qualquer informação seja roubada.

Integração de Toda a Gama de Consultas Jurídicas e a Sua Automação

Usando a IA como advogado, um especialista pode automatizar as tarefas repetitivas realizadas pelo especialista com o objetivo de o aliviar dessas tarefas:

• Fornecer a primeira linha de suporte ao cliente – fornecer respostas a perguntas típicas e filtrar pedidos complexos.
• Fornecer suporte a advogados juniores na preparação da documentação necessária.
• Analisar contratos, pesquisando os riscos e desvios do exemplo.
• Monitorizar as alterações legislativas através de notificações da alteração.
• Identificar a jurisprudência relevante para preparar litígios.

A integração com software CRM (Bitrix24, amoCRM) e sistemas de gestão eletrónica de documentos, juntamente com portais de conhecimento corporativo através de uma API, permite a transferência de dados através de uma API em qualquer quantidade necessária, mantendo a integridade dos dados originais.

Uso de APIs e Plataformas para Automação

Exemplos de APIs ou plataformas que serão usadas em LegalTech:

• API OpenAI (GPT-4, etc.) fornecerá serviços para a geração e análise de texto. O custo associado à API OpenAI variará com base no modelo usado para o texto gerado e no volume de texto a ser gerado.
• API Anthropic Claude fornecerá o mesmo nível de serviço que a OpenAI, mas terá um escopo contextual maior.
• API Google Gemini fornecerá o mesmo nível de serviço que a OpenAI com um escopo contextual maior e permitirá a análise do conteúdo de ficheiros muito grandes de uma só vez.
• API Consultplus, uma base de dados jurídica baseada em subscrição, permite aceder rapidamente a recursos de bases de dados comerciais e jurídicas (mediante pagamento).
• APIs de prática jurídica fornecem uma conexão programática a decisões (sud.ru, arbitr.ru).

Plataformas no-code (como ASCN.AI, n8n e Make) permitem criar automações sem conhecimento de linguagens de programação usando construtores visuais e conexões API.

Exemplos de Casos de Sucesso e Soluções Existentes

• DoNotPay (EUA): Um chatbot alimentado por IA que ajuda os utilizadores a contestar multas de estacionamento e a obter reembolsos de infrações e multas de estacionamento. O DoNotPay facilitou milhões de consultas para os utilizadores, ajudando-os a poupar uma média de $400 cada nas suas taxas.
• LawGeex (Israel): Uma aplicação alimentada por IA que analisou contratos com uma taxa de precisão de 94% para diminuir os períodos de revisão de 92 minutos para 26 segundos em média.
• Pravoved.ru automatizou 40% de todas as consultas iniciais, enquanto Zakon.ru é um site abrangente para pesquisa jurídica (usando tecnologia de pesquisa semântica) de decisões judiciais.
• Caso ASCN.AI: A Falcon Finance aproveitou litígios influenciados pela IA para identificar oportunidades de arbitragem para ganhar dinheiro através de lacunas conhecidas na economia cripto. A Falcon Finance gerou $1.000 em apenas duas horas após usar um agente de IA para obter informações, demonstrando a velocidade de obtenção de informações e a poupança de tempo proporcionada por uma solução de IA.

Aspetos Éticos e Legais da Aplicação de um Advogado de IA

A IA não tem uma posição legal em si; em vez disso, a responsabilidade por erros da IA recai sobre o desenvolvedor, operador ou utilizador final de um sistema ou serviço de IA.

Além disso:

1. Deveres e responsabilidades separados devem ser esclarecidos.
2. O utilizador deve ser informado de que está a receber uma resposta ao seu pedido de um serviço alimentado por IA.
3. A IA fornece rastreabilidade através de registo, e um humano deve ter o direito de rever, editar e reescrever a saída da IA, e mudar de usar o sistema de IA para métodos de pesquisa tradicionais.

Proteção de Informação, Segurança e Confidencialidade

Os requisitos de segurança incluem minimizar a quantidade e encriptar todas as informações pessoais recolhidas sobre os utilizadores no uso do serviço de IA.

Como proteger dados relacionados com a atividade jurídica (advogado de IA) ajuda:

• Anonimização/Pseudonimização de informações.
• Limites de armazenamento (direito de apagamento).
• Proibir o uso de informações do cliente para treinar modelos, a menos que tenha o consentimento do cliente.
• Segurança obrigatória advogado/cliente/segredo comercial — soluções no local/acordos de não divulgação (NDAs) rigorosamente aplicados.

Exemplo: A anonimização automática de dados garantiu a conformidade com o 152-FZ, eliminando o risco de fuga.

Perguntas Frequentes (FAQ)

Como escolher a plataforma certa para um advogado de IA?

A seleção da sua plataforma pode basear-se no que pretende alcançar usando esta tecnologia e quanto pretende gastar nela, juntamente com os atributos técnicos da plataforma.

Que dados são necessários para treinar a sua IA?

Mínimo de 500.000 a 1 milhão de tokens na sua categoria de perfil. A frescura, diversidade e rotulagem extensiva por especialistas são críticas. As bases de dados devem ser atualizadas periodicamente.

Quais são as limitações da automação jurídica?

• A automação jurídica é mais limitada pelas regras legais e pelos tropeços do LLM (alucinações).
• É necessário RAG ou controlo especializado.
• Incapacidade de aplicar criativamente as regras legais.
• Limitações no tamanho do contexto do modelo.
• Não pode representá-lo perfeitamente como assistente judicial.
• Legalmente responsável por erros.
• Não pode transmitir dados confidenciais do cliente via API pública sem despersonalização.
• Deve cumprir os padrões éticos (acesso igual, transparência).
• Não pode substituir 100% o advogado para assuntos complexos e negociações.

Conclusões e Recomendações para Desenvolvimento Futuro

Um advogado de IA é uma ferramenta que mudará profundamente a indústria jurídica, reduzindo o seu custo e tempo nos aspetos robóticos do seu trabalho, ao mesmo tempo que aumenta a precisão e a velocidade.

Comece por criar um protótipo mínimo usando uma plataforma no-code e adicione requisitos de segurança/teste usando RAG. Mantenha sempre os utilizadores informados sobre a natureza consultiva das sugestões feitas a eles e mantenha sempre o seu sistema de registo, teste exaustivamente o sistema e forneça um aviso legal. Faça melhorias continuamente.

O mercado LegalTech testemunhará o uso generalizado de inteligência artificial especializada dentro de 3-5 anos, e o raciocínio jurídico está a evoluir com ele.

Aviso Legal

O conteúdo deste artigo reflete apenas as opiniões dos autores e não substitui aconselhamento jurídico ou de investimento. Ao usar um assistente de IA, é importante estar atento à intenção e compreender a aplicação específica de cada plataforma.