A inteligência artificial já não é promessa no Direito, mas sim uma presença cotidiana em numerosos escritórios, discreta em alguns momentos e decisiva em outros, redefinindo a forma de agir. Nos bastidores das bancas e departamentos jurídicos, algoritmos leem petições, identificam pedidos, partes envolvidas e possíveis recursos, sinalizam cláusulas fora do padrão em contratos e extraem informações relevantes de volumes gigantescos de processos, tudo com uma velocidade que antes parecia inalcançável.
Essa transformação ganha sofisticação com a jurimetria, metodologia que une estatística, tecnologia e Direito para mapear padrões decisórios e antecipar cenários. Ao analisar decisões históricas, tribunais, magistrados e variáveis processuais, a IA oferece uma lente preditiva que orienta estratégias, ajusta argumentos e permite avaliar riscos com base em dados concretos, não apenas na intuição. Surge, assim, uma advocacia mais estratégica, capaz de escolher caminhos com maior consciência técnica e visão de futuro, sem renunciar à sensibilidade do advogado, que nenhuma máquina é capaz de replicar.
A automação documental também mudou o ritmo do trabalho jurídico. Documentos passam a ser elaborados de maneira personalizada a partir de perguntas objetivas e dados já existentes nos autos, reduzindo erros operacionais, padronizando procedimentos e elevando a produtividade. Em alguns casos, a redução de custos operacionais pode chegar a 30% em apenas um ano, além de diminuir de modo expressivo o risco de falhas humanas na análise de contratos e na triagem de informações.
Entretanto, toda revolução pede cautela. A IA no Direito enfrenta resistências culturais, exige rigor extremo com segurança da informação e conformidade com a LGPD, além de diretrizes claras para garantir que seu uso seja ético e responsável. Não se trata apenas de adotar ferramentas, mas de compreender seu papel estratégico, preservando o julgamento humano como bússola essencial da Justiça, especialmente diante de dados sensíveis e decisões que impactam vidas
Também é preciso olhar para a base dessa revolução: os próprios dados. Quando registros estão desorganizados ou incompletos, a análise perde força. Soma-se a isso o debate ético sobre privacidade e os custos iniciais de implementação, que exigem investimentos em infraestrutura e capacitação. A maturidade dessa transformação virá justamente do equilíbrio entre tecnologia, responsabilidade e qualidade da informação.