A inteligência artificial está transformando o universo jurídico — não apenas como ferramenta de apoio, mas como elemento que pode modificar rotinas inteiras de trabalho. Assistentes digitais e modelos de linguagem foram abraçados por advogados para tudo, desde rascunhar argumentos até pesquisar jurisprudência. No entanto, há uma diferença crítica entre usar IA com prudência e confiar nela como fonte principal de decisões jurídicas.

Modelos como o ChatGPT foram projetados para gerar texto coerente e informativo em linguagem natural. Eles funcionam prevendo sequências de palavras com base em padrões aprendidos em grandes volumes de dados, sem verificação normativa ou verificação fática automática. Essa característica torna essas ferramentas extraordinárias em tarefas de linguagem geral, mas inadequadas como fonte de verdade jurídica confiável.

O problema das “alucinações” e a experiência real da advocacia

Um dos termos mais usados hoje em tecnologia jurídica é hallucination — quando um modelo de IA produz informações incorretas ou inventadas que parecem plausíveis. No contexto jurídico isso não é um detalhe técnico: é um risco profissional. Há casos documentados em que advogados entregaram peças processuais contendo citações de jurisprudência inexistentes ou fabricadas por IA ou referências a dispositivos legais que não existiam, levando a sanções ou multas pelo Judiciário.

Esses episódios não são isolados. Tribunais têm expressado preocupação pública sobre o uso indevido de modelos de IA quando advogados apresentam argumentos baseados em citações que, após verificação, não correspondem a casos reais.

A própria natureza probabilística de modelos como o ChatGPT — que “adivinha” a resposta mais provável em vez de verificar a veracidade — faz com que eles frequentemente apresentem informações jurídicas imprecisas, especialmente quando solicitados a criar ou resumir jurisprudência.

Estudos comparativos demonstram a diferença na prática

Pesquisas recentes sobre o desempenho de IAs em tarefas jurídicas mostram que a taxa de erro de sistemas generalistas é significativamente maior do que a de soluções especializadas. Um estudo conduzido com advogados brasileiros comparou sistemas generalistas e uma IA jurídica treinada especificamente no ordenamento jurídico nacional. O resultado mostrou que modelos generalistas apresentaram 43% mais erros jurídicos, incluindo citações incorretas e fundamentos divergentes da legislação vigente, quando comparados a uma IA especializada em Direito brasileiro.

Quando se trata de pesquisar precedentes ou casos similares, a precisão contra fontes reais caiu drasticamente nos modelos genéricos — às vezes para menos de 30% de confiabilidade — enquanto a IA especializada alcançou mais de 90% de precisão e consistência com jurisprudência verificada.

O caso Mata v. Avianca: lições tangíveis

Um exemplo paradigmático ocorreu no caso Mata v. Avianca, Inc., um processo federal nos Estados Unidos em que advogados foram sancionados por apresentar uma petição contendo diversas citações jurisprudenciais fabricadas por um modelo de IA. O tribunal não conseguiu localizar os precedentes indicados e concluiu que essas citações eram produto de IA, o que motivou sanções e destacou a necessidade de verificação humana rigorosa.

Esse caso se tornou referência para advogados e professores de Direito como alerta de que o uso indiscriminado de IA sem verificação rigorosa pode acarretar consequências éticas e reputacionais graves.

Confidencialidade, responsabilidade e dever de diligência

Além da precisão, há preocupações éticas e profissionais fundamentais. Ao inserir dados de clientes em plataformas públicas de IA, corre-se o risco de violar obrigações de sigilo profissional ou expor informações sensíveis. Ferramentas especializadas em Direito frequentemente oferecem ambientes seguros, armazenamento isolado e conformidade com padrões de privacidade compatíveis com práticas jurídicas.

O Estatuto da Advocacia e o Código de Ética da OAB impõem ao advogado o dever de diligência, competência técnica e responsabilidade pelos atos praticados. Confiar em respostas de um modelo treinado de forma generalista e sem verificação jurídica pode colocar em risco tais princípios, uma vez que a responsabilidade profissional nunca é mitigada pelo uso de tecnologia.

Por que IA jurídica especializada faz diferença

Uma IA jurídica especializada, por definição, é treinada com bases de dados normativas verificadas, jurisprudência organizada, classificadores de relevância e mecanismos de retrieval-augmented generation (RAG) que ligam respostas diretamente a fontes jurídicas verificáveis.

Na prática, isso significa que, quando um advogado pede a uma IA especializada para “listar precedentes sobre abuso de poder em licitação”, a ferramenta retorna decisões com links, datas, ementas e referências reais encontradas em bancos oficiais — não respostas construídas com base em probabilidade estatística. Isso evita o risco de apresentar argumentos que podem ser refutados por simples busca jurídica, economizando horas de retrabalho e protegendo a credibilidade profissional.

Conclusão: tecnologia como aliada, não substituta

O uso de IA no Direito representa uma fronteira inescapável da prática moderna. Contudo, a diferença entre uma IA projetada para linguagem geral e uma IA projetada especificamente para o Direito é profunda e tangível. Enquanto a primeira pode ser útil como ponto de partida ou suporte de redação, não deve ser a base para decisões profissionais ou citações que serão levadas a um tribunal ou apresentadas a um cliente.

Adotar uma IA jurídica especializada significa privilegiar precisão normativa, atualização realística e conformidade com princípios éticos da profissão, transformando a tecnologia em uma aliada verdadeira — não numa armadilha silenciosa.