Como criar um assistente jurídico com IA: a lógica de produto do AI Lawyer

Se a pergunta é como criar um assistente jurídico com IA, a resposta começa pela fronteira: o que o produto pode fazer e o que tem de deixar a um advogado qualificado. Construímos o AI Lawyer em torno dessa linha. Não substitui um advogado. Nada nesta nota é aconselhamento jurídico, e ela não faz afirmações sobre resultados para os utilizadores.

É tentador começar o desenvolvimento de um assistente jurídico com IA pelo modelo. O modelo é a parte fácil. Esta nota descreve antes a lógica de produto: onde a IA ajuda no trabalho jurídico, onde tem de parar e o que torna um produto destes seguro de operar.

O AI Lawyer é um produto de fluxo de trabalho jurídico assistido por IA desenvolvido pela Logics7. Assenta em quatro fluxos de trabalho:

• →Análise de documentos: contratos, acordos e outros textos legais, lidos à procura de riscos e pontos em aberto.
• →Orientação estruturada: a pergunta de uma pessoa transformada em opções e no passo seguinte.
• →Acompanhamento regulatório: as regras relevantes para um negócio ou uma região.
• →Organização de litígios: um litígio dividido em etapas, prazos e documentos.

A interface foi concebida para dois grupos: pessoas sem formação jurídica e profissionais do direito que querem despachar mais depressa a parte repetitiva da pesquisa e da revisão.

O que não é: um advogado. O AI Lawyer não substitui um advogado nem presta aconselhamento jurídico. Prepara o terreno para uma decisão que é tomada por um profissional qualificado. Um assistente jurídico com IA não é um chatbot jurídico com um aviso no fundo da página.

Os grandes modelos de linguagem, o motor da IA generativa, são bons nas partes do trabalho jurídico que são leitura e estrutura. É aí que um assistente jurídico com IA justifica o seu lugar.

Revisão de contratos e análise de documentos com IA

Encontrar a cláusula. Comparar versões. Explicar o que significa um termo. Listar o que falta. A extração de cláusulas e a comparação de versões são tarefas de leitura e, na revisão de contratos, são a parte repetitiva que um profissional quer ver feita mais depressa. O sistema lê; o profissional avalia o que um risco significa para a pessoa que tem à frente.

Triagem: de uma situação a uma orientação estruturada

Raramente uma pessoa chega com uma pergunta jurídica bem formulada. Chega com uma situação. A triagem de clientes (client intake) consiste em transformar essa situação numa pergunta estruturada, nas opções e num passo seguinte. Num litígio, significa um conjunto claro de etapas, prazos e documentos em vez de um relato solto dos acontecimentos.

Acompanhamento regulatório e pesquisa jurídica

Acompanhar a regulamentação relevante para um negócio ou uma região, e fazer a primeira passagem da pesquisa jurídica, é leitura em escala. O sistema faz a leitura e organiza o que encontrou. O que as regras significam para um negócio concreto continua a ser decisão de um profissional.

Um modelo de linguagem não é um advogado. Um produto jurídico com IA que finja o contrário é um risco para a empresa que o opera e para as pessoas que nele confiam. Por isso, a lógica de produto do AI Lawyer traça a linha de forma explícita.

A fronteira do aconselhamento

A fronteira não é um aviso acrescentado no fim. Define o que o produto pode dizer. Explicar o que uma cláusula significa, ou que opções existem, está dentro da linha. Decidir que opção uma pessoa deve seguir no seu caso está fora dela. Nos Estados Unidos, atravessar essa linha é enquadrado como exercício não autorizado da advocacia (unauthorised practice of law); outras jurisdições traçam-na de outra forma. É mais uma razão para a jurisdição pertencer à lógica de produto e não às letras pequenas.

Erros confiantes e citações inventadas

Os modelos de linguagem podem produzir texto que parece fidedigno e está errado, incluindo referências a decisões judiciais ou disposições que não existem. No trabalho jurídico, uma citação alucinada não é uma gralha. É uma afirmação falsa com base na qual uma pessoa pode agir. Um assistente jurídico com IA tem de ser concebido para o momento em que não tem certeza: dizê-lo, mostrar a fonte que uma pessoa pode verificar e parar. A verificação de citações faz parte do produto, não é uma tarefa deixada ao leitor.

Passagem para um advogado qualificado

O último passo pertence a uma pessoa. Para os advogados, os deveres profissionais não ficam suspensos quando a IA entra em cena: a ABA Formal Opinion 512 expõe como deveres como a competência e a confidencialidade se aplicam às ferramentas de IA generativa. Para o produto, a regra é simples. O sistema prepara, estrutura e explica; a decisão fica com um profissional qualificado. Ter uma pessoa no circuito (human in the loop) não é uma funcionalidade acrescentada mais tarde. É a forma do próprio fluxo de trabalho.

A parte difícil de um produto destes não é o modelo. É tudo o que o rodeia. A geração aumentada por recuperação (RAG) sobre um conjunto validado de documentos jurídicos é um padrão comum no desenvolvimento de aplicações jurídicas com IA: o modelo responde a partir de fontes recuperadas, muitas vezes guardadas numa base de dados vetorial, e não de memória. Isso estreita o problema. Não o elimina. Seja qual for a arquitetura, há quatro perguntas que decidem se o produto pode ser operado:

• →Documentos: como são tratados e guardados os documentos sensíveis. Os documentos jurídicos contêm dados confidenciais e pessoais, e alguns contêm aconselhamento protegido pelo sigilo profissional; por isso, a confidencialidade, o sigilo profissional e a legislação de proteção de dados, como o RGPD, são restrições de conceção desde a primeira versão.
• →Incerteza: como o sistema se comporta quando não tem certeza.
• →Jurisdição: como a jurisdição muda a resposta. A mesma cláusula pode significar coisas diferentes em sistemas jurídicos diferentes.
• →Verificação de versões: como cada versão é confrontada com textos legais reais antes de chegar aos utilizadores.

Um rasto de auditoria pertence à mesma lista para qualquer assistente jurídico com IA: o que o sistema leu, o que produziu e quem agiu com base nisso. Sem ele, ninguém consegue responder por um resultado a posteriori.

Um protótipo constrói-se numa noite. Um produto a que as pessoas confiam os seus contratos é uma responsabilidade de operação. É a mesma disciplina que a Logics7 aplica noutros ambientes regulados e de elevada confiança: serviços de imigração a operar com uma sociedade de advogados regulada pela SRA, plataformas do setor jurídico, automatização de crédito. O caso de estudo da Emigral descreve outro produto do setor jurídico que construímos.

A mesma lógica de produto aplica-se onde documentos, regras e decisões se cruzam:

• →revisão de contratos dentro de uma empresa;
• →acompanhamento de conformidade num negócio regulado;
• →ferramentas de preparação de processos para uma sociedade de advogados;
• →triagem e avaliação de clientes em serviços jurídicos.

A Logics7 constrói-os como produtos para operar, não como demonstrações. Não começamos pelo código. Começamos por verificar se o produto tem mercado, um utilizador pagante, uma lógica de monetização e um caminho para o lançamento. Para um novo produto autónomo, esse é o percurso Product Partnership.

Se está a trabalhar num produto legal-tech, novo ou já existente, comece pelo percurso certo. O processo da Logics7 começa aí: descreve aquilo em que está a trabalhar, identificamos o percurso, e uma decisão de avançar, reformular ou recusar vem antes de alguém discutir o desenvolvimento.