93% de acurácia em intimações não é o ponto do case da L.A.I.S.

Equipe Viver de IA · 2026-09-14

O número que virou manchete na AB2L esconde a decisão que realmente separa escritório que escala de escritório que só cresce em custo.

O gargalo da advocacia mudou de lugar

O volume de processos cresceu 150% na área cível e 170% na trabalhista, segundo a matéria da Migalhas sobre o debate na AB2L Lawtech Experience. E a resposta padrão do setor continua sendo a mesma de trinta anos atrás: contrata mais gente, aumenta a folha.

Essa é a parte que interessa para quem toca um escritório no Brasil. Não porque a IA seja nova, mas porque o modelo de "cresço demanda, cresço equipe" bateu num teto de margem que ninguém consegue mais empurrar.

A matéria apresenta o case da L.A.I.S. com três números: 93% de acurácia na classificação de intimações, redução de até 50% dos custos operacionais e aumento de até 70% na velocidade de análise. Bonito. Mas o número que vai virar slide de palestra é o 93%, e é justamente o que a maioria vai ler errado.

Acurácia é o número que impressiona e o que menos decide

Na nossa leitura, acurácia de 93% num sistema jurídico não é uma virtude isolada. É uma variável perigosa quando você não sabe o que fazer com os 7% restantes.

O texto da Migalhas descreve exatamente o ponto certo: quando a publicação vem vaga, incompleta ou insuficiente, o sistema direciona automaticamente para análise humana. Esse desenho, o roteamento do caso duvidoso para gente, é o que separa automação que funciona de automação que gera perda de prazo.

Porque em advocacia o erro não é simétrico. Classificar errado uma intimação de arquivamento custa pouco. Classificar errado um prazo fatal custa o cliente, o seguro de responsabilidade civil e a reputação. Um sistema com 93% de acurácia média pode ser excelente ou desastroso dependendo de ONDE caem os 7% de erro.

Acurácia média não diz nada sobre o custo do erro que sobrou.

Quem implementa IA na prática aprende isso apanhando: o valor não está em acertar quase tudo, está em ter certeza de que a máquina sabe reconhecer o que ela não sabe. Um modelo que erra dentro de um limite conhecido e devolve o caso duvidoso para o humano vale mais que um modelo mais preciso que decide sozinho quando não deveria.

O ganho real está na conta, não na produtividade

A matéria toca num ponto que a maioria dos escritórios ignora: a falta de indicadores sobre a própria operação. Quantos prazos perdidos no ano? Qual o custo real por intimação analisada? Qual o índice de retrabalho? Muito escritório não sabe responder.

E aqui está a inversão que importa. Antes de automatizar, a maior parte do valor vem de simplesmente medir. O sistema que lê e classifica intimação, de quebra, produz o dado que antes não existia. A controladoria jurídica nasce como subproduto da automação, não como projeto separado.

A gente viu esse mesmo padrão fora do jurídico. Na MGM Growth, uma consultoria, o ganho não veio de um agente mágico, veio de uma ferramenta interna que centralizou os dados das campanhas e substituiu um Power BI lento, gerando R$ 16.800 de economia. O mecanismo é idêntico: quando o dado da operação fica visível e rápido, decisão para de ser chute.

No jurídico especificamente, o MdFlow mostra o teto do movimento. A MdLab construiu um sistema jurídico proprietário com gerador de petições em mais de 1500 modelos, jurimetria e onboarding automático de advogados, chegando a 10x+ de aumento de produtividade. Não foi um plugin. Foi refazer o fluxo com IA no centro.

O que a maioria vai fazer errado com essa notícia

A leitura preguiçosa dessa matéria é: "preciso de uma ferramenta de IA para classificar intimação". A leitura útil é outra.

O texto diz que a barreira do setor jurídico raramente é técnica, é cultural: visão estratégica ausente, decisão lenta, medo de mudar a dinâmica de trabalho. A gente concorda com o diagnóstico e discorda da conclusão implícita de que a solução é comprar a ferramenta certa.

Comprar software não resolve cultura. Vimos escritórios e empresas assinarem a licença mais avançada do mercado e o sistema morrer no primeiro mês porque:

• Ninguém definiu qual decisão o humano ainda toma e qual a máquina toma
• O caso duvidoso não tinha para onde ser roteado, então virava fila parada
• A equipe experiente sabotava, porque o processo dela era exatamente o gargalo que a automação expunha
• O escritório não media nada antes, então não sabia se melhorou

A transformação que a matéria chama de "novo modelo de gestão" não vem da tecnologia. Vem de decidir, antes, quais tarefas repetitivas saem das mãos dos sócios e para onde vai o tempo liberado. Se o advogado sênior deixa de classificar intimação e passa a fazer... mais classificação em outro formato, você comprou uma ferramenta cara para o mesmo problema.

O reposicionamento é a parte difícil, e ninguém coloca no slide

A promessa da matéria é sedutora: absorver aumento de demanda sem crescimento proporcional de estrutura. É real. Mas o pedágio dessa promessa é a parte que dá trabalho.

Quando você tira a tarefa operacional de um profissional experiente, você precisa ter certeza de que existe trabalho estratégico de verdade esperando por ele. Tese jurídica, relacionamento com cliente, análise de risco. Se não existe, o que você criou foi ociosidade cara, e o sócio vai sentir isso como ameaça, não como alívio.

É por isso que projeto de IA em escritório trava mais por gestão de pessoas do que por acurácia de modelo. A máquina fica pronta rápido. A operação em volta dela é que demora.

Uma coisa a gente ainda não consegue cravar: se o ganho de 50% de custo do case da L.A.I.S. se sustenta em escritório pequeno, de estrutura enxuta, ou se depende de volume grande para diluir o investimento. A matéria não abre esse recorte, e volume muda tudo na conta de automação. Quem tem 200 intimações por mês faz uma matemática diferente de quem tem 20 mil.

O que fazer com isso, na prática

Se você toca um escritório e essa notícia acendeu algo, a sequência que funciona não começa pela ferramenta:

• Meça primeiro. Quantas intimações por mês, quanto tempo por intimação, quantos prazos você perdeu no último ano. Sem isso, você não tem como saber se a automação melhorou nada.
• Separe o erro barato do erro caro. Defina quais classificações a máquina pode decidir sozinha e quais SEMPRE passam por humano, independente da confiança do modelo.
• Desenhe o roteamento do caso duvidoso antes de ligar o sistema. É a diferença entre acurácia que protege e acurácia que ilude.
• Decida onde vai o tempo liberado dos sócios. Se não houver destino estratégico claro, adie o projeto.
• Mapeie a operação inteira antes de comprar qualquer coisa, com um diagnóstico de IA que mostre onde o dinheiro realmente vaza.

A IA na advocacia deixou de ser conversa sobre futuro. Virou conversa sobre margem. E margem, diferente de acurácia, é um número que o dono do escritório já sabe ler.

Fonte: Da sobrecarga à inteligência jurídica: Automação nos escritórios - Migalhas

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