Como a IA redefine o papel do advogado em até 4 anos

Inteligência Artificial

Agentes autônomos transformam a advocacia, focando em coordenação e estratégias em vez de tarefas repetitivas.

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Em menos de quatro anos, a inteligência artificial mudou o dia a dia dos escritórios a ponto de reposicionar o papel do advogado: ele deixa de ser o executor direto de tarefas rotineiras e passa a atuar como coordenador e supervisor de agentes autônomos de IA, responsável por definir objetivos, estruturar processos e responder pelas decisões finais.

Como a IA está mudando o papel dos advogados na advocacia?

A IA passa a assumir etapas inteiras do trabalho jurídico — como pesquisa legislativa, análise documental e rascunho de peças — enquanto o advogado se concentra em planejar o que será feito, em que ordem, com quais fontes e sob quais critérios de qualidade.

O movimento começou com a engenharia de prompts, focada em escrever bons comandos para modelos como o ChatGPT. Hoje, porém, escritórios e departamentos jurídicos mais avançados já operam em outra lógica: a da engenharia de contexto, da engenharia agêntica e da engenharia de harness, que tratam menos da frase digitada na tela e mais do desenho de todo o sistema que cerca a IA.

Na prática, o advogado passa a ser o responsável por escolher que documentos entram no contexto de uma tarefa, quais versões de lei e jurisprudência valem, que parâmetros de qualidade serão usados e quando a máquina deve parar para pedir revisão humana. É esse desenho que reduz o risco de respostas baseadas em dados incompletos, contraditórios ou desatualizados.

Entenda o contexto

A engenharia de contexto ganhou força quando se percebeu que um prompt bem escrito não basta se o modelo não tiver acesso às informações certas. No trabalho jurídico, isso significa selecionar com cuidado peças processuais, contratos, pareceres, decisões e normas que serão vistos pela IA em cada tarefa, além de explicitar datas, recortes e critérios de relevância.

No início deste ano, o pesquisador Andrej Karpathy popularizou o termo engenharia agêntica para descrever uma abordagem em que agentes autônomos executam tarefas complexas em ciclos sucessivos, sob supervisão humana. Nessa lógica, “os agentes podem utilizar ferramentas, executar ações e avaliar os resultados obtidos em ciclos sucessivos, respeitando limites e pontos de verificação previamente estabelecidos”, afirma Karpathy.

Paralelamente, a chamada engenharia de harness passou a cuidar da estrutura que envolve esses agentes: quais ferramentas eles podem usar, em que ambiente rodam, como registram o que fazem e que mecanismos existem para checar o que produzem. Em um caso recente, uma equipe da OpenAI relatou ter desenvolvido, em cinco meses, a versão beta interna de um produto de software cujo código foi integralmente escrito por agentes. Segundo os desenvolvedores, “o principal desafio passou a residir no desenho dos ambientes, dos ciclos de retorno e dos sistemas de controle”.

Embora o exemplo venha do desenvolvimento de software, o mesmo raciocínio começa a ser aplicado ao Direito. Em vez de pedir à IA que “redija uma contestação”, o advogado passa a desenhar um fluxo: coleta de documentos, extração de fatos relevantes, checagem automática de prazos, pesquisa de precedentes, elaboração de rascunho e revisão crítica humana antes de qualquer protocolo.

Do executor ao coordenador de sistemas

Nesse cenário, o advogado que insiste em fazer tudo manualmente tende a perder competitividade em relação a equipes que aprendem a orquestrar agentes. Quem se adapta passa a ganhar escala: consegue conduzir mais casos, com maior profundidade de análise e respostas mais rápidas ao cliente.

O preço dessa eficiência, porém, é um aumento da responsabilidade sobre o desenho do sistema. Quanto mais etapas são delegadas à IA, maior a exigência de quem a orienta: é o profissional humano que define o que pode ser automatizado, onde estão os riscos e qual é o limite entre apoio tecnológico e delegação indevida de julgamento.

Setores intensivos em documentos — como contencioso de massa, contratos, direito tributário e regulatório — já sentem o impacto direto. Em vez de montar manualmente cada dossiê, escritórios começam a testar fluxos em que agentes classificam petições, leem anexos, conferem números de processos e apontam inconsistências para análise do advogado responsável.

Quais habilidades os advogados precisam desenvolver para atuar com IA?

Os escritórios que saem na frente não são necessariamente os que têm a tecnologia mais sofisticada, mas os que formam times capazes de projetar e supervisionar sistemas de IA com responsabilidade.

A nova lista de competências inclui pelo menos quatro frentes. Primeiro, a capacidade de engenharia de contexto: saber selecionar, organizar e atualizar as informações que alimentarão os modelos, entendendo que dados ruins levam a decisões ruins. Segundo, noções práticas de engenharia agêntica: entender como dividir problemas complexos em etapas, definir ciclos de execução e estabelecer pontos claros de verificação humana.

Terceiro, habilidades ligadas à engenharia de harness, que envolvem escolher ferramentas, configurar ambientes, definir trilhas de auditoria e mecanismos de verificação cruzada dos resultados. E, por fim, uma competência clássica que ganha peso: o pensamento crítico jurídico, necessário para questionar as respostas dos agentes, recusar soluções inadequadas e ponderar riscos à luz do caso concreto.

Mais do que dominar uma plataforma específica, o advogado precisa aprender a fazer boas perguntas estratégicas, transformar objetivos de negócio em tarefas técnicas compreensíveis pela IA e saber quando a intervenção humana é irrenunciável — especialmente em decisões com impacto relevante sobre direitos, patrimônio ou liberdade.

Supervisão humana continua central

Mesmo com a ampliação da capacidade analítica e da velocidade proporcionada pelos agentes, o julgamento profissional não sai de cena. Continua cabendo ao advogado compreender os objetivos do cliente, interpretar o contexto fático, identificar riscos, avaliar criticamente as propostas geradas pela IA e assumir responsabilidade pelas decisões.

Na prática, isso significa que a automação não libera o profissional de responder pelos resultados. Ao contrário: quanto mais sofisticado o sistema de IA, mais importante se torna documentar escolhas, registrar parâmetros e justificar por que determinada recomendação foi acatada ou rejeitada.

Esse deslocamento da atenção — da digitação da peça para o desenho do fluxo — está reorganizando o mercado jurídico em torno de perfis capazes de dialogar com tecnologia sem abrir mão da densidade técnica do Direito. Escritórios e departamentos que investem agora em capacitação tendem a ganhar vantagem competitiva num ambiente em que, cada vez mais, a diferença não estará em ter IA, mas em saber governá-la.