Introdução
O avanço exponencial da Inteligência Artificial (IA) tem causado um frenesi em torno das tecnologias generativas, como ChatGPT, Gemini, Claude etc., para textos e o DALL-E para imagens – que, confesso, uso bastante.
No entanto, é imprescindível reconhecer que a IA vai muito além de maneira de gerar conteúdo “novo”. A IA abrange um vasto espectro de aplicações, muitas das quais são sustentadas por abordagens mais tradicionais, como machine learning e deep learning – tecnologias que me debrucei em meu mestrado e hoje falarei um pouquinho a vocês.
E falarei, pois penso que elas remanescem especiais no mercado jurídico, onde a precisão e a conformidade são imperativos. No fundo, essas técnicas estabelecidas há bastante tempo continuam sendo fundamentais para impulsionar eficiências operacionais e insights valiosos – e continuam evoluindo, é claro.
Entendendo o Machine Learning e Deep Learning
Machine learning é um ramo da IA que desenvolve algoritmos capazes de aprender e melhorar continuamente a partir de dados, sem programação explícita para cada tarefa. Esses algoritmos identificam padrões e insights em grandes conjuntos de dados, permitindo fazer previsões e tomar decisões embasadas.
É a base da análise preditiva e de muitas aplicações que usamos hoje sem perceber.
O deep learning é como um sobrinho aventureiro do machine learning. É uma subcategoria que utiliza redes neurais profundas inspiradas na estrutura do cérebro humano.
Essa abordagem é particularmente fera no processamento de dados não estruturados como textos, áudios e imagens. Os sistemas de deep learning são capazes de identificar padrões e relacionamentos sutis que passariam batidos por técnicas mais simples.
IA Generativa: A Nova Fronteira Criativa
Enquanto as IAs tradicionais se concentram na análise de dados existentes, a IA generativa representa uma nova fronteira: a capacidade de criar novos conteúdos a partir do zero.
Modelos como o ChatGPT, Gemini e Claude podem gerar textos coesos e consistentes, indistinguíveis dos escritos por humanos. O DALL-E e outros sistemas visuais fazem o mesmo com imagens fotorrealísticas.
Esse potencial criativo é empolgante, mas também traz desafios de custo, demanda por dados e conformidade que limitam seu uso em alguns contextos sensíveis.
Análise de Precedentes e Jurimetria com IA Tradicional
Uma das aplicações mais poderosas das técnicas tradicionais de IA no direito é a análise de precedentes e a jurimetria. Através do machine learning e do deep learning, é possível processar e extrair insights de vastos conjuntos de decisões judiciais, identificando padrões, tendências e fatores determinantes que influenciam os resultados dos casos.
Para advogados, isso é uma mão na roda – e parece que ainda estamos com dificuldade em enxergar e confiar nisso.
Aliás, essa capacidade de análise em larga escala permite que advogados e equipes jurídicas compreendam melhor o panorama jurídico, antecipem possíveis desfechos e desenvolvam estratégias mais eficazes.
A Jurimetria, que utiliza métodos estatísticos e de aprendizado de máquina, está revolucionando – ou deveria revolucionar – a forma como os casos são avaliados e as decisões são tomadas no setor jurídico.
Leitura e Classificação de Documentos em Ambientes Controlados
Outra aplicação crucial das IAs tradicionais no mercado jurídico é a leitura e classificação de documentos em ambientes controlados, como escritórios de advocacia ou departamentos jurídicos corporativos.
Esses sistemas são treinados para analisar e categorizar documentos internos, como contratos, petições e pareceres jurídicos, com alta precisão e eficiência.
Ao contrário das aplicações de IA generativa, que podem apresentar “alucinações” ou inconsistências devido à sua natureza criativa, as soluções de IA tradicional são projetadas para operar dentro de um conjunto específico de dados e regras, garantindo resultados confiáveis e conformes.
Ler e classificar a própria base de documentos de um escritório ou departamento jurídico pode ser muito mais rápido e econômico do que desenvolver uma aplicação de IA generativa para essa finalidade. Ah! Além de rápido e econômico, parece ser muito mais seguro também…
A Importância Sustentada das IAs Tradicionais no Direito
No coração das operações jurídicas, as aplicações tradicionais de IA formam a base de funções vitais. Esses sistemas permitem a prática da jurimetria, que utiliza técnicas estatísticas e de machine learning para prever resultados de processos e entender tendências jurídicas em larga escala.
Um dos principais benefícios das soluções tradicionais de IA é sua capacidade de ser implementadas de forma econômica e eficiente em escritórios de advocacia. Esses modelos requerem menos recursos computacionais e de dados em comparação às abordagens generativas, tornando-os mais acessíveis e escaláveis.
Além disso, são mais adequados para tarefas específicas que exigem respostas rápidas e precisas, essenciais na análise jurídica.
Os modelos tradicionais de IA desempenham um papel fundamental na automação de processos jurídicos críticos, como a revisão e classificação de documentos.
Ao eliminar tarefas repetitivas e propensas a erros humanos, esses sistemas aumentam significativamente a eficiência operacional, reduzindo custos e liberando advogados para se concentrarem em atividades que exigem maior expertise jurídica e interação humana.
Conclusão
Embora as tecnologias de IA generativa estejam redefinindo os limites do possível e inspirando uma nova era de criação digital, é crucial reconhecer a relevância contínua das aplicações tradicionais de IA, especialmente no mercado jurídico.
Com suas capacidades analíticas e de processamento eficientes e econômicas, essas soluções estabelecidas continuam sendo pilares essenciais para impulsionar eficiências operacionais e insights valiosos.
À medida que avançamos, a integração harmoniosa dessas duas vertentes – a criativa e a analítica – promete abrir novos caminhos para o avanço tecnológico no setor jurídico.
Ao aproveitar o melhor de ambos os mundos, escritórios de advocacia e departamentos jurídicos poderão se beneficiar de um futuro cada vez mais automatizado e inteligente, combinando a criatividade humana com a potência da IA para alcançar resultados superiores.
