Teses ilusórias sobre a IA no contencioso jurídico

Há uma narrativa sedutora nos debates sobre inteligência artificial no direito: a de que a IA nivelaria o campo de jogo, permitindo que advogados menos experientes produzissem peças com a qualidade de grandes especialistas. Promessa atraente e, em grande medida, equivocada.

E mais: empresas que são muito mais desenvolvedoras de softwares do que escritórios de advocacia vendem essa magia da defesa perfeita a custo mais baixo. Com todo respeito, e com os dados a seguir, balela! A prática do contencioso de massa, especialmente no direito do consumidor, oferece um contraponto revelador.

O problema estrutural: A IA interpreta fatos novos através de padrões antigos

Advogados de contencioso de massa já dispõem, há anos, de modelos estruturados: contestações-padrão por tipo de demanda, teses consolidadas, jurisprudência mapeada. Para esse trabalho, a IA generativa oferece, no melhor dos casos, uma versão um pouco mais fluida do que o advogado já tinha na gaveta.

É tentador afirmar que a IA trabalha com teses baseadas em dados de aprendizado, e não com fatos novos. A formulação está substancialmente correta, mas merece refinamento. A IA processa fatos novos: se receber petição inicial, fotografias e documentos, identifica elementos relevantes nesses materiais. O problema é mais profundo: a IA interpreta fatos novos através de padrões aprendidos, sem o julgamento situacional necessário para extrair de fatos concretos, especialmente de ausências e contradições, o seu real peso estratégico no caso específico.

Disso decorrem três limitações práticas que o contencioso de alta complexidade expõe com clareza.

A primeira é a ausência de curiosidade investigativa nativa. A IA não desenvolve sozinha o instinto de examinar cada documento perguntando: "isso prova ou contradiz o que a parte afirma?" O advogado experiente chega aos autos com esse reflexo formado pela prática; a IA precisaria ser instruída, e mesmo assim sem garantia de atribuir ao resultado o peso correto.

A segunda é a dificuldade de hierarquizar estrategicamente. Mesmo quando identifica um fato relevante, a IA tende a tratá-lo como mais um item numa lista de argumentos, sem compreender que aquele fato é o eixo central que deveria reorganizar toda a estratégia de defesa.

A terceira, talvez a mais reveladora, é a incapacidade de ler ausências como argumentos. Um campo vazio nos autos é, para a IA, apenas um campo vazio. Para o advogado experiente, pode ser o argumento mais poderoso da peça, porque ele sabe o que o comportamento humano típico produz em certas circunstâncias, e a divergência entre o esperado e o demonstrado é, em si, uma evidência.

Não se trata, portanto, de uma IA que ignora os fatos do caso. Trata-se de uma IA que não sabe, sozinha, o que fazer com eles quando contradizem o padrão esperado, ou quando a informação mais importante é justamente a que não está lá.

Caso ilustrativo: Quando os documentos contradizem a narrativa

Um caso recente, objeto de estudo, em trâmite nos Juizados Especiais Cíveis, ilustra o ponto. A demanda envolvia indenização por danos morais fundada na alegação de que a consumidora teria encontrado um corpo estranho, descrito como uma larva, em produto alimentício importado. Segundo a inicial, o produto teria sido parcialmente consumido pela família, inclusive por uma criança, que teria apresentado mal-estar. O valor pleiteado era de R$ 20.000,00.

À primeira leitura, o caso segue um roteiro familiar: produto supostamente defeituoso, consumo confirmado, dano à saúde alegado, pedido de indenização moral. É o tipo de narrativa para o qual a IA produziria, sem dificuldade, uma contestação tecnicamente razoável, dentro da média.

Mas o advogado responsável pela defesa não se contentou com a média.

O diferencial técnico: Ler o que os documentos dizem e o peso do que não está lá

Ao examinar as fotografias juntadas pela própria autora, o advogado identificou algo que uma IA dificilmente capturaria com o mesmo significado processual: as barras de chocolate estavam completamente intactas. Sem mordidas, sem fraturas, sem qualquer vestígio de consumo.

A constatação era devastadora para a narrativa da inicial. Se o produto teria sido parcialmente consumido, inclusive por uma criança que teria passado mal, como explicar embalagens fotografadas com o produto íntegro? A conclusão era inevitável: a prova documental produzida pela própria autora contradizia frontalmente sua versão dos fatos.

Há um segundo elemento igualmente revelador: a autora afirmou que a criança passou mal após a ingestão, alegação de evidente apelo emocional. Mas não havia nos autos nenhum registro de atendimento médico. Nenhum prontuário, receita, laudo ou declaração de hospital. Nada.

Essa ausência não é detalhe burocrático; é dado processual central. Se uma criança de fato ingere produto contaminado e apresenta mal-estar, o comportamento natural de qualquer responsável é buscar atendimento médico imediato, e esse atendimento deixa rastro documental. A inexistência desse rastro, combinada com as fotografias do produto intacto, compõe um quadro que vai além da simples falta de prova: sugere uma narrativa construída sem correspondência com os fatos.

É aqui que a limitação estrutural da IA se manifesta com nitidez. A ausência do prontuário é, para um sistema de linguagem, um campo vazio que não gera sinal. Para o advogado experiente, esse campo vazio é o argumento. Ele sabe, por centenas de casos, que pais que presenciam o mal-estar de um filho buscam atendimento médico. Sempre. E esse atendimento gera registro. A ausência do registro não é lacuna probatória: é inconsistência narrativa. E inconsistência narrativa, no processo, tem nome: ausência de verossimilhança.

Esse tipo de análise, que cruza documentos com as afirmações da parte contrária e identifica o que deveria estar nos autos e não está, exige olhar treinado, atenção ao detalhe e genuína curiosidade investigativa. Não é algo que se delega a um prompt.

As preliminares que só o felling técnico identifica

A partir dessas constatações, o advogado construiu uma defesa em múltiplas camadas, cada uma dependente de raciocínio situacional, não de teses genéricas.

Primeira camada, ausência de interesse processual: a autora não havia tentado qualquer solução administrativa antes de acionar o Judiciário. Nenhum contato com o SAC, nenhum registro no Consumidor.gov, nenhuma tentativa extrajudicial. Num sistema que valoriza a autocomposição, essa omissão configurava judicialização prematura, especialmente grave quando combinada com pedido elevado de indenização baseado em alegações não comprovadas e em fotografias que contrariavam a própria versão da autora. A preliminar do art. 485, VI, do CPC foi suscitada com respaldo concreto nos autos.

Segunda camada, incompatibilidade entre o rito eleito e a prova necessária: a autora optou pelos Juizados Especiais Cíveis (lei 9.099/1995), rito que não comporta prova pericial complexa, quando a própria controvérsia, suposta contaminação biológica de alimento, demandaria análise microbiológica e sanitária. Ao escolher o Juizado, aprisionou o processo num procedimento incapaz de produzir a única prova que esclareceria os fatos, pretendendo ainda impor à ré o ônus de provar negativamente a inexistência do defeito, sem acesso ao produto. Foi invocado o enunciado 12 do FONAJE, que admite apenas perícia informal nos Juizados.

Terceira camada, ausência de verossimilhança e boa-fé objetiva: no mérito, as fotografias da própria autora, somadas à completa ausência de registro médico, inviabilizavam a narrativa. Sem verossimilhança mínima, não havia base para a inversão do ônus da prova do art. 6º, VIII, do CDC. A jurisprudência do STJ e do TJ/SP exige consistência narrativa para a redistribuição do encargo probatório, e essa consistência estava objetivamente ausente, como comprovavam os próprios documentos da autora.

Camada adicional, ausência de identificação do importador: nenhuma imagem revelava logotipo, CNPJ ou etiqueta da ré na embalagem fotografada, e a nota fiscal era do supermercado, sem menção à importadora. Sem esse vínculo, a responsabilidade objetiva do art. 12 do CDC não encontrava a quem se imputar, e exigir da ré prova negativa impossível violaria o devido processo legal.

Camada subsidiária, quantum indenizatório: por argumentação sucessiva, a defesa apresentou o método bifásico do STJ para fixação de danos morais em casos análogos, com precedentes específicos de situações sem ingestão do produto nem dano concreto à saúde. O valor sugerido contrastava radicalmente com o pleiteado, ancorado em jurisprudência real e calibrada, não em retórica.

O que a IA teria feito neste caso: Uma análise honesta

É um exercício necessário, e a honestidade aqui é mais útil do que a modéstia performática.

Com os mesmos dados, uma IA bem instruída produziria uma contestação competente: argumentaria a responsabilidade objetiva do art. 12 do CDC, discutiria o nexo causal, invocaria jurisprudência do STJ e mencionaria a falta de documentação médica como item numa lista de deficiências probatórias. Talvez até identificasse, se instruída a examinar as imagens, que o produto parecia intacto.

Mas aí está o ponto: precisaria ser instruída. Não chegaria lá por instinto investigativo próprio, o que contradiz sobremaneira as empresas que prometem defesas prontas, de prateleira, com maiores chances de vitória. Isso é impossível, ao menos ainda o é!

E mesmo que chegasse à observação sobre as fotografias, o problema mais profundo permaneceria: a IA dificilmente compreenderia, sem direcionamento externo, que aquela constatação era o argumento-mestre que deveria reorganizar toda a estratégia de defesa; não um item a mais num parágrafo sobre ausência de provas, mas o eixo a partir do qual as demais camadas deveriam ser construídas e hierarquizadas.

O mesmo vale, com mais intensidade, para o prontuário. A IA notaria que não há documentação médica nos autos, mas dificilmente compreenderia que a falta de atendimento médico para uma criança supostamente adoecida não é apenas lacuna probatória: é inconsistência comportamental que coloca em dúvida toda a narrativa. Esse raciocínio exige o que a IA não tem: a experiência de quem já viu o que acontece quando o alegado é verdadeiro, e reconhece quando o comportamento demonstrado diverge do esperado.

A formulação mais precisa do limite da IA, portanto, não é que ela ignora fatos novos: é que os interpreta através de padrões aprendidos, sem o julgamento situacional para extrair de contradições concretas e ausências reveladoras o seu real peso estratégico. O resultado é uma peça juridicamente aceita ("nota 5"), mas estrategicamente genérica: o arroz com feijão bem feito, quando o caso exigia um menu completo com ingredientes que só o olhar experiente soube reconhecer.

A tese que o mercado ainda não assimilou

O debate sobre IA e advocacia oscila entre dois extremos imprecisos: a substituição total do advogado pela máquina e o negacionismo tecnológico que ignora os ganhos reais de produtividade. A realidade é mais nuançada e, em certo sentido, mais perturbadora para quem está no meio do espectro.

A IA nivela os advogados medianos para cima. E distancia ainda mais os especialistas da média.

O advogado mediano, que levava três horas para redigir uma contestação razoável, agora produz algo comparável em quarenta minutos. Isso é real e significativo. Mas o especialista que identifica a contradição entre a prova documental e a narrativa adversa, percebe o peso do prontuário que não existe e constrói uma defesa em múltiplas camadas com jurisprudência calibrada agora faz tudo isso mais rápido, e sobra tempo para examinar mais casos com o mesmo nível de atenção.

O resultado líquido não é equalização: é ampliação da vantagem de quem já era melhor. A IA não democratizou a excelência jurídica. Acelerou-a, e entregou essa aceleração, com maior impacto, justamente a quem já sabia o que estava fazendo.

IA como multiplicador, não como substituto

A inteligência artificial é, para o advogado especialista, o que o escâner de alta resolução é para o radiologista experiente: acelera a análise, organiza informação e reduz trabalho mecânico, mas não substitui o olho clínico formado por anos de prática.

O felling técnico que identifica, numa fotografia juntada pela própria autora, que o produto está intacto e que isso destrói a narrativa; que percebe, na ausência de um simples prontuário, a evidência de que uma criança alegadamente doente jamais foi levada ao médico; que transforma essas observações numa estratégia articulada e eficaz, esse felling não está em nenhum modelo de linguagem. Está na experiência acumulada e na pergunta certa: não apenas "o que está aqui?", mas "o que deveria estar aqui e não está, e o que isso significa?"

A IA processa fatos novos com eficiência crescente, mas ainda não aprendeu a fazer a pergunta certa sozinha. E é nessa pergunta que mora a diferença entre uma contestação "cuspida", nota 5, e uma defesa excepcional.

Enquanto o mercado debate se a IA vai substituir advogados, os melhores já a utilizam para fazer mais, com a mesma qualidade ou melhor, e em menos tempo. Não porque a ferramenta os tornou melhores, mas porque já eram melhores, e a ferramenta os libertou para mostrar isso com mais frequência.

Esse é o verdadeiro impacto da inteligência artificial na advocacia de alto nível. Não democratização da excelência. Aceleração dela.