Advogado Lin Shanglun em artigo próprio » Amplificação e aceleração: a verdadeira capacidade de IA que 99% dos profissionais jurídicos perdem

Nos últimos seis meses, ajudei mais de mil profissionais jurídicos em todo o mundo a integrarem a IA, desde advogados nos Estados Unidos, Japão, Austrália até Taiwan, e até mesmo organizações sem fins lucrativos locais. Minha experiência é que a essência da IA é "amplificar" e "acelerar" sua expertise, enquanto a taxa de adoção global é inferior a 2%. Quem entrou cedo está desfrutando de benefícios surpreendentes de produtividade.
(Resumindo: Artigo do advogado Lin Shanglun》Quando você pergunta ao AI "o que vou comer ao meio-dia", o mundo está replanejando o mapa energético em torno dessa questão)
(Complemento de contexto: Artigo do advogado Lin Shanglun》IA virou uma desculpa universal para demissões! Atribuições coletivas das empresas de tecnologia)

Índice deste artigo

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• Maior equívoco: "Meu fluxo de trabalho não precisa de IA"
• Segundo equívoco: Usar modelos de consumo, sem entender suas limitações
• "Escrevo melhor que a IA": isso é ingenuidade, e um julgamento equivocado
• Uso incorreto: a "atenção frouxa" negligenciada
• A maior capacidade da IA: "transformações ilimitadas" de formato e conteúdo
• Ouro esquecido: a capacidade de "iterações infinitas" da IA
• Por que profissionais especializados precisam de "IA dedicada"?
• Não use os erros dos outros como justificativa para não evoluir
• IA é uma "tecnologia universal", mas sua adoção é surpreendentemente baixa

Resumo dos pontos principais

• A qualidade da produção da IA depende do input: modelos de consumo geralmente leem apenas de 10.000 a 20.000 tokens por vez, o que pode fazer perder cláusulas importantes em contratos de 50.000 palavras ou interpretações, sendo o problema uma escolha de modelo, não a capacidade da IA.
• Os quatro maiores escritórios de advocacia nos EUA integram IA desde estagiários até sócios, e profissionais precisam de IA "por token" para explorar a capacidade de iteração infinita e transformação de formato.
• IA é uma tecnologia "de acesso universal" com barreira de entrada muito baixa, mas sua adoção global é inferior a 1% a 2%. Como 99% das pessoas ainda não entraram, os pioneiros podem alcançar uma produtividade surpreendente.

Nos últimos seis meses, tive a oportunidade de ajudar advogados ao redor do mundo a integrarem IA. Desde advogados nos EUA, Japão, Austrália até Taiwan, participei de mais de mil reuniões de implementação. Aproveitando esta oportunidade, quero revisar as equívocas mais comuns que observei na relação moderna com IA. Porque não suporto ver tantas pessoas subestimando a IA por "interpretação errada", levando a ataques e resistência, o que considero uma pena.

Maior equívoco: "Meu fluxo de trabalho não precisa de IA"

Na minha visão, o equívoco mais comum e fatal é alguém dizer: "Meu fluxo de trabalho talvez não precise de IA." Essa frase já demonstra uma subestimação grave das capacidades da IA. Essa subestimação geralmente tem várias causas.

Primeira causa: "Quem usa é ruim", levando a pensar que a produção da IA é ruim. Muitos advogados veem seus clientes apresentando textos gerados pelo GPT e pensam: "Isso é uma porcaria." Mas isso é um equívoco completo. A qualidade da saída da IA depende fundamentalmente do input que você fornece. Quem opera pode fornecer um input de alta qualidade, e o resultado será proporcional.

Imagine: seu cliente é uma pessoa que não entende de direito. Você zomba de alguém que não conhece direito por usar IA e acha que o resultado é ruim, e conclui que não precisa de IA. Essa conclusão é absurda. A IA é uma ferramenta de "amplificação" e "aceleração": amplifica seus resultados, acelera seu fluxo de trabalho. Uma pessoa que não distingue direito civil de penal, que não conhece direito processual, certamente opera mal e não consegue fazer iterações eficazes. Isso é um problema do usuário, não da IA.

Segundo equívoco: Usar modelos de consumo, sem entender suas limitações

Outro motivo é usar modelos de "consumo", sem perceber suas limitações. É importante entender: esses são IA de consumo, não IA empresarial ou comercial, com objetivos e lógica de cobrança diferentes.

Hoje, os grandes modelos de linguagem têm um poder enorme na manipulação de textos, muito além do que a maioria imagina. Eles podem gerar combinações de texto que parecem idênticas às humanas, apenas imitando estilos; para superar humanos, basta fazer várias iterações. Mas por que muitos acham que o resultado é ruim? Porque usam modelos baratos de consumo.

A diferença decisiva está na cobrança. Modelos de consumo geralmente cobram por token de input, e esse limite costuma ser de 10.000 a 20.000 tokens por consulta. Quando você usa um modelo "all-you-can-eat", a empresa tenta economizar, reduzindo o uso de tokens de input.

O que acontece? Por exemplo, ao inserir um contrato de 50.000 palavras, o sistema pode ler apenas 20.000 tokens, ou seja, apenas partes do documento, ignorando cláusulas importantes ou partes decisivas. Assim:

• Você envia um contrato longo, mas o sistema só lê partes dele, deixando de captar cláusulas essenciais;
• Você envia uma sentença, mas ela não lê a decisão final ou as sanções;
• Você envia uma ata de reunião extensa, mas ela fica incompleta na análise.

Isso não é uma limitação da IA, mas uma escolha de modelo. Com a tecnologia atual, é possível fazer a leitura completa de qualquer documento, desde que a cobrança seja por token. Se a cobrança fosse por token, as empresas ficariam felizes em ler cada palavra sua. Com o input garantido, na minha experiência com mais de mil casos, os resultados quase nunca decepcionam profissionais jurídicos.

"Escrevo melhor que a IA": isso é ingenuidade, e julgamento equivocado

Depois, muitos dizem: "Minha escrita é melhor que a IA." Essa ideia é extremamente ingênua.

Hoje, os escritórios de advocacia mais avançados e lucrativos nos EUA usam IA em todas as etapas, desde estagiários até sócios, todos com IA. Por quê? Porque quando uma tarefa pode ser automatizada, ninguém volta ao método antigo. Como você não vai mais fazer cálculos manualmente, nem escrever à mão, nem andar de barco para chegar ao destino, a evolução é natural.

É como: os quatro maiores escritórios nos EUA usam IA, assim como a NBA reconhece que "a bola de basquete está muito fácil de jogar". Mas muitos negam isso, citando exemplos isolados, como um time de basquete de terceiro mundo dizendo que "a bola é difícil de jogar". Essa postura é irracional, pouco provável, e difícil de convencer.

Uso incorreto: a "atenção frouxa" negligenciada

Além do modelo, o uso incorreto é comum. A IA pode facilmente sofrer de "atenção frouxa" (loose attention).

A melhor prática é usar uma base de dados (vetorização) antes de consultar a IA. Como funciona? Primeiro, convertemos todos os documentos em texto puro, depois enviamos para a IA. Por quê? Porque a leitura de texto puro é a mais eficiente; PDFs são melhores que DOCs, que são melhores que imagens com texto.

Assim, a sequência correta é:

• Dividir em vários arquivos, ou consolidar em um só;
• Ou, melhor ainda, vetorializar tudo e depois ler com IA.

Se você não conhece esse procedimento, pode acabar enviando várias partes de documentos e achando que a IA é ruim. Mas, na prática, quando alguém consegue fazer a IA superar a capacidade humana, o erro está na sua forma de usar, não na IA. É uma visão míope pensar que o humano é superior.

Capacidade máxima da IA: "transformações ilimitadas" de formato e conteúdo

Quero destacar uma capacidade muitas vezes ignorada: a de "transformar" conteúdo em diferentes formatos. Quando você tem conteúdo suficiente, a IA é imbatível na conversão de formatos.

Isso também muda a forma de cobrar pelos serviços jurídicos. Antes, você só cobrava quando fazia algo novo; agora, com IA, pode estender o ponto de cobrança, oferecendo serviços mais refinados sem cobrar mais. Por exemplo, uma consulta única, que antes era um serviço pontual, agora pode gerar análises, rascunhos de petições, tudo a partir do mesmo conteúdo.

Por exemplo, em um litígio trabalhista: ao obter o consentimento do cliente, você registra toda a reunião. Essa ata pode incluir:

• Estratégia de litígio;
• Como fazer denúncias ou recorrer às autoridades;
• Como alegar despedimento forçado sob a CLT e solicitar indenização;
• Cálculo de indenizações, horas extras, jornada de trabalho, valores de previdência, etc.

Com esse material, você pode gerar:

• Notificação de rescisão;
• Carta de negociação;
• Petição inicial;
• Contestação;
• Fundamentação;
• Comunicações públicas.

O ponto-chave: se o conteúdo for claro, mesmo que haja informações redundantes ou irrelevantes, a IA, usando o conceito e a ferramenta corretos, consegue ler, extrair e interpretar com precisão. O input não precisa ser "perfeito" ou "em formato fixo", mas "claro, rico e completo". E, na transformação de formato, a IA torna tudo muito fácil.

Ouro esquecido: a capacidade de "iterações infinitas" da IA

Outro aspecto que muitos ignoram é a capacidade de "iterações ilimitadas". O que é uma iteração? Vou usar um exemplo de cartão de aniversário.

Primeira versão: Você escreve uma mensagem simples, como "Amor, te amo, para sempre", que pode parecer superficial. Mas, para a IA, essa é uma base: basta colocar o nome, expressar o amor, e ela gera um rascunho.

Segunda versão: Você pede "quais momentos de gratidão tivemos nos últimos anos", e a IA, com os fatos, pode incorporar histórias de amor na mensagem.

Terceira versão: Você gosta de uma citação de "Orgulho e Preconceito" e pede à IA para incorporar na mensagem. Assim, a versão final vira uma carta de aniversário perfeita, com história, referências e estilo.

Antes, cada revisão levava horas; agora, uma única modificação na entrada pode gerar múltiplas iterações em segundos.

Para advogados, isso significa que uma petição longa, que antes levava horas de revisão, pode ser aprimorada rapidamente com várias iterações. Os advogados experientes costumam criticar os mais jovens por enviar uma versão, receber críticas, e recomeçar. Com IA, esse ciclo de melhorias é exponencialmente mais rápido. Essa é a forma correta de usar a IA.

Por que profissionais especializados precisam de "IA dedicada"?

Mas atenção: se você usar modelos tradicionais ou errados, não conseguirá fazer as iterações corretamente. Por quê? Porque cada iteração consome tokens de input e output mais caros, e esses modelos de consumo querem economizar tokens.

Por exemplo: um artigo de 5.000 palavras, dividido em partes, você quer modificar só a terceira parte. O modelo de consumo pode simplesmente marcar as partes não modificadas como "omitido", para economizar tokens. Mas isso é um erro. Na prática, trabalhamos com versões sucessivas, baseadas na versão anterior. Para evitar desperdício, a IA pode apagar partes, marcar como "omitido" ou fazer fusões. Assim, você perde a capacidade de fazer iterações, que é uma das maiores forças da IA.

Perde-se a oportunidade de explorar a capacidade de "iterações infinitas". Por isso, advogados, profissionais de dados, jornalistas, escritores, todos precisam de IA dedicada, com uma forma de uso de tokens adequada ao seu trabalho.

Modelos de consumo são para quem? Para o usuário comum, que faz perguntas simples, como "Estou com tosse, o que faço?" Para questões profissionais, que requerem refinamento e múltiplas versões, é preciso IA especializada. Usar um modelo de consumo para tarefas profissionais é um equívoco que subestima a tecnologia.

Não use os erros dos outros como justificativa para não evoluir

Muita gente se tranquiliza ao ver notícias negativas sobre IA, como processos judiciais por "alucinações" de decisão. Alguns até compartilham, dizendo: "Nunca use IA."

Mas você sabe quantos escritórios de advocacia nos EUA, que usaram IA, economizaram tempo e aumentaram sua produtividade? Esses escritórios de ponta já revelaram suas ferramentas. Os que tiveram problemas usaram modelos de consumo inadequados, sem entender que IA é uma amplificação de sua expertise, não uma substituição.

Transformar os erros alheios em justificativa para não usar IA é uma pena e uma limitação. Não é compatível com a realidade atual.

IA é uma "tecnologia universal", mas sua adoção é surpreendentemente baixa

Hoje, é fundamental entender que IA é uma "tecnologia universal". Qualquer pessoa pode usar, aprender, com uma barreira de entrada muito baixa, assim como smartphones. Quando você usa um smartphone, pensa: "Quem ainda usa telefone antigo?" Provavelmente menos de 10%.

Porém, a IA, apesar de acessível, poderosa e fácil de usar, tem uma taxa de adoção global inferior a 1% ou 2%. É uma pena enorme.

Por outro lado, essa baixa adoção é uma oportunidade: quem entrar cedo pode alcançar uma produtividade surpreendente, enquanto a maioria ainda está de fora.

Por que tenho tanta clareza sobre a situação dos advogados e suas dores? Porque, nos últimos seis meses, ajudei quase mil profissionais jurídicos ao redor do mundo a integrarem IA, acumulando esses insights.

Acredito que essas ferramentas são ainda mais importantes para organizações sem fins lucrativos. Agradeço especialmente à Fundação de Reforma Judicial e à Associação de Reabilitação de Injustiças por reconhecerem meu trabalho. Ajudar ONGs a integrarem IA, reduzindo sua carga de trabalho e melhorando resultados, é uma das minhas maiores satisfações. Agradeço a confiança, e é uma honra contribuir como advogado de IA na era da tecnologia.

A Fundação de Reforma Judicial de Pessoas Jurídicas, concedeu uma placa de agradecimento ao advogado Lin Shanglun por fornecer gratuitamente o sistema M-ROSS.AI, auxiliando na tradução de literatura estrangeira, resumos de sentenças e organização de textos.

A Associação Taiwan de Reabilitação de Injustiças concedeu uma placa de agradecimento pelo uso do M-ROSS.AI na tradução e resumo de literatura estrangeira, reconhecimento de sentenças em chinês e OCR de arquivos não sensíveis.

Este artigo nasceu do meu incômodo ao ver tantas pessoas atacando e resistindo à IA por causa de uma concepção errada. Preciso dizer: quem realmente usa IA continuará a zombar dessa resistência, pois esse equívoco só coloca você em desvantagem, atrasando seu progresso e deixando você para trás nesta era.

Perguntas frequentes

Qual a diferença entre IA de consumo e IA empresarial ou dedicada?

A principal diferença está na cobrança e no uso de tokens de input. Modelos de consumo cobram pouco por consulta, geralmente entre 10.000 e 20.000 tokens, o que pode fazer perder cláusulas importantes em contratos longos. IA dedicada, com cobrança por token, lê tudo de forma completa, garantindo maior estabilidade e precisão.

Por que a "iterações ilimitadas" é uma capacidade que a IA deve aproveitar ao máximo?

Porque o trabalho humano é baseado em revisões sucessivas de uma versão anterior. A IA pode fazer inúmeras iterações em segundos, enquanto modelos de consumo tendem a limitar ou omitir partes para economizar tokens, prejudicando a capacidade de refinamento.