Glossário de IA jurídica

Sistema em que a IA não só responde, mas executa uma sequência de ações e usa ferramentas para cumprir um objetivo, com alguma autonomia entre os passos.

Exemplo jurídico: Um agente poderia, em tese, ler uma intimação, extrair o prazo e sugerir um lançamento na agenda — mas a conferência humana no sistema do tribunal continua obrigatória.

Quando a IA gera uma informação que parece verdadeira mas é falsa ou inventada. Não é um erro raro — é uma consequência de o modelo prever o provável, não o verdadeiro.

Exemplo jurídico: A IA cita um 'REsp 1.987.654/RS' com relator e data que não existem: a tese pode ser real, mas a fonte foi alucinada. Sempre confira no tribunal.

Processo de remover ou substituir dados que identificam uma pessoa (nome, CPF, número de processo) antes de usar um documento em ferramenta externa. Não é só apagar o nome.

Exemplo jurídico: Antes de colar um contrato numa IA, troque razões sociais, CNPJ e valores por marcadores como [PARTE-A] — a análise de risco sai igual.

Interface que permite a um sistema conversar com o modelo de IA por código, em vez de pela tela. É como plataformas jurídicas integram IA aos seus produtos.

Exemplo jurídico: Um software de gestão de escritório pode usar a API de um modelo para resumir andamentos automaticamente dentro do próprio sistema.

Assistente generalista (ChatGPT, Claude) faz de tudo um pouco; ferramenta jurídica dedicada é especializada, muitas vezes com base verificável e fluxos prontos.

Exemplo jurídico: Para pesquisa de jurisprudência com fonte confiável, uma ferramenta dedicada tende a superar o assistente genérico, que pode alucinar precedentes.

Conjunto de documentos confiáveis que uma ferramenta usa para fundamentar respostas (via RAG). A qualidade da base define a confiabilidade da saída.

Exemplo jurídico: Uma ferramenta de pesquisa com base de jurisprudência atualizada é mais confiável para citar precedentes do que um chatbot sem base.

Técnica de pedir que a IA explicite os passos do raciocínio antes de concluir, o que costuma melhorar respostas em tarefas complexas.

Exemplo jurídico: Pedir 'analise cláusula por cláusula e só então classifique o risco geral' costuma dar um resultado melhor do que pedir a conclusão direto.

Interface conversacional que responde em linguagem natural. Muitos chatbots são baseados em LLMs, mas nem todo uso de IA é via chatbot.

Exemplo jurídico: Colar uma pergunta jurídica no chatbot e receber uma resposta genérica é diferente de usar uma ferramenta com base verificável — o chatbot pode alucinar.

Sinônimo mais técnico de alucinação: a IA preenche lacunas com informação plausível inventada, com aparência de segurança.

Exemplo jurídico: Perguntar 'esse julgado existe?' à própria IA pode gerar confabulação — ela pode confirmar a própria invenção. Confira sempre na fonte.

As informações de fundo que você fornece à IA para calibrar a resposta ao seu caso: quem é você, qual a situação, qual o objetivo.

Exemplo jurídico: Informar 'sou advogado do réu em ação de cobrança' muda completamente a contestação que a IA rascunha, em relação a um pedido sem contexto.

Ferramentas de IA cobram por uso (tokens) ou por assinatura. Entender o modelo evita surpresas e ajuda a calcular o ROI real, incluindo revisão e treinamento.

Exemplo jurídico: Um escritório com alto volume pode achar mais previsível um plano fechado; um autônomo eventual pode usar planos gratuitos com limites.

A data até a qual o modelo foi treinado. Ele não conhece, por padrão, fatos ou normas posteriores a esse ponto — e nem sempre avisa quando está desatualizado.

Exemplo jurídico: Se uma lei mudou após a data de corte, a IA pode responder com a redação antiga com total confiança. Por isso normas se conferem na fonte.

Representação numérica de um texto que captura seu significado, permitindo comparar semelhança entre documentos. É a base de buscas semânticas e do RAG.

Exemplo jurídico: Uma busca por embedding encontra acórdãos sobre o mesmo tema mesmo que usem palavras diferentes das que você digitou.

Processo de treinar adicionalmente um modelo com exemplos específicos para especializá-lo em um domínio ou estilo. Diferente de apenas dar instruções via prompt.

Exemplo jurídico: Uma plataforma jurídica pode fazer fine-tuning para que o modelo escreva no estilo padrão de peças de um determinado tribunal.

Restrições e regras que limitam o que a IA pode fazer ou dizer, para segurança e conformidade. Podem ser do fornecedor ou definidas por você no prompt.

Exemplo jurídico: Uma salvaguarda no seu prompt — 'não invente números de acórdão; oriente onde buscar' — reduz o risco de citação alucinada.

Categoria de inteligência artificial que cria conteúdo novo (texto, imagem, código) em vez de apenas classificar ou prever rótulos. Os modelos de linguagem que geram peças e resumos são IA generativa.

Exemplo jurídico: Pedir a uma IA que rascunhe a seção 'Dos Fatos' de uma inicial é usar IA generativa — ela produz texto novo, que você revisa e assina.

Ajustar a resposta da IA por refinamentos sucessivos ('deixe mais direto', 'adicione um exemplo') em vez de recomeçar do zero. A conversa mantém o contexto.

Exemplo jurídico: Em vez de reescrever o prompt de uma cláusula, peça 'torne a redação mais protetiva ao contratante' e itere até chegar ao ponto.

A quantidade máxima de texto (em tokens) que o modelo consegue considerar de uma vez — o que você envia mais o que ele responde. Além dela, o modelo 'esquece' o começo.

Exemplo jurídico: Alguns modelos aguentam um contrato inteiro na janela de contexto; outros exigem que você resuma ou divida os autos antes de analisar.

Lei Geral de Proteção de Dados. Regula o tratamento de dados pessoais no Brasil. O uso de IA com dados de clientes precisa observar suas bases legais e princípios [VERIFICAR].

Exemplo jurídico: Enviar dados pessoais de um cliente a um fornecedor de IA sem base legal e sem controle expõe o escritório como controlador dos dados.

Large Language Model. Modelo treinado em enormes volumes de texto para prever a próxima palavra mais provável. É a tecnologia por trás de ferramentas como ChatGPT e Claude.

Exemplo jurídico: Quando você cola um contrato e pede um resumo, o LLM prevê palavra a palavra o texto do resumo — sem consultar um banco de leis.

Protocolo aberto que padroniza como modelos de IA se conectam a ferramentas e fontes de dados externas, funcionando como um 'plugue universal' entre a IA e sistemas.

Exemplo jurídico: Via MCP, um assistente poderia consultar uma base de documentos do escritório de forma controlada, em vez de depender só do que você cola no chat.

Modelo capaz de processar mais de um tipo de entrada — texto, imagem, áudio. Permite, por exemplo, analisar um documento digitalizado além de texto puro.

Exemplo jurídico: Uma IA multimodal pode ler o print de uma intimação em imagem; ainda assim, o prazo oficial é o do sistema do tribunal.

Onde o processamento acontece: on-premises é em servidores próprios; nuvem é em servidores do fornecedor. Relevante para decisões de sigilo e LGPD.

Exemplo jurídico: Um escritório com dados muito sensíveis pode perguntar ao fornecedor se há opção on-premises ou onde, na nuvem, os dados ficam armazenados.

Quando um modelo aprende demais os exemplos de treino e generaliza mal para casos novos. Termo mais técnico, útil para entender por que ferramentas erram fora do padrão.

Exemplo jurídico: Um modelo muito ajustado a um tipo de contrato pode ter dificuldade com uma cláusula atípica — que é justamente onde o olho humano importa mais.

Os valores internos que o modelo ajusta durante o treinamento e que determinam seu comportamento. Modelos maiores têm mais parâmetros — não confundir com precisão jurídica.

Exemplo jurídico: Um modelo com mais parâmetros escreve com mais fluência, mas fluência não é verdade: ele continua podendo inventar um julgado.

A instrução ou pergunta que você envia à IA. A qualidade da resposta depende diretamente da qualidade do prompt: contexto, tarefa clara, formato e restrições.

Exemplo jurídico: 'Explique responsabilidade civil subjetiva para estudante de OAB, em 6 linhas, com exemplo' é um prompt bom; 'explica responsabilidade civil' é um prompt fraco.

Ataque em que instruções maliciosas escondidas em um conteúdo fazem a IA desviar do comportamento esperado. Risco relevante ao processar documentos de terceiros.

Exemplo jurídico: Um documento recebido da parte contrária poderia, em tese, conter texto que tenta manipular sua IA — mais um motivo para revisar toda saída.

Prompt reutilizável com variáveis a preencher, padronizado para uma tarefa recorrente. Base de uma biblioteca de prompts de escritório.

Exemplo jurídico: O prompt de contestação do Hub é um template: você preenche resumo da inicial, teses e preliminares, e ele gera o rascunho estruturado.

Lembrete prático: a IA não produz prova. Documentos e fatos precisam existir e ser verificados — a IA apenas organiza e redige a partir do que você fornece.

Exemplo jurídico: A IA pode estruturar um mandado de segurança, mas o direito líquido e certo depende de prova pré-constituída que só você reúne e junta.

Retrieval-Augmented Generation. Técnica que conecta o modelo a uma base de documentos confiável: a IA busca trechos relevantes e gera a resposta a partir deles, reduzindo alucinação.

Exemplo jurídico: Uma ferramenta jurídica com RAG sobre uma base de jurisprudência real tende a citar julgados verificáveis, em vez de inventá-los como um chatbot genérico.

Capacidade de registrar quem usou IA, em qual peça e com qual revisão. Fundamental para governança em escritórios e para auditoria.

Exemplo jurídico: Uma política de uso de IA prevê rastreabilidade: se um erro passar, o escritório sabe onde olhar e prova sua diligência.

No contexto de consumo, dever de indenizar independente de culpa. Aqui, um lembrete: a responsabilidade profissional pelo conteúdo gerado por IA é sempre do advogado que assina.

Exemplo jurídico: Se uma peça com citação alucinada é protocolada, a responsabilidade é do advogado — 'foi a IA' não é defesa perante o cliente ou o tribunal.

Princípio de que nenhum conteúdo gerado por IA é protocolado ou enviado sem que um profissional revise e assuma a responsabilidade. É a regra central do uso profissional.

Exemplo jurídico: Mesmo com um rascunho perfeito à primeira vista, a revisão humana confere citações e decide a estratégia — a IA rascunha, o humano assina.

Dever ético do advogado de proteger informações confiadas pelo cliente. Inserir dados sigilosos em ferramenta que os usa para treinamento pode violá-lo.

Exemplo jurídico: Colar os autos de um cliente, com nomes reais, numa IA gratuita que treina com o input é um risco concreto ao sigilo — anonimize antes.

Pacote de instruções e recursos que estende o que a IA faz de forma padronizada e reutilizável, ativado quando a tarefa corresponde à sua especialidade.

Exemplo jurídico: A skill 'extrator-de-prazos' do Hub lê intimações e devolve os prazos em tabela — sempre com a ressalva de conferir a data no sistema oficial.

Instrução de fundo que define o comportamento e o papel da IA ao longo de toda a conversa, separada da mensagem do usuário. Estabelece regras persistentes.

Exemplo jurídico: Um system prompt pode fixar 'você é assistente jurídico e sempre marca citações legais com [VERIFICAR]', valendo para todas as perguntas seguintes.

Parâmetro que controla a aleatoriedade das respostas. Temperatura baixa gera respostas mais previsíveis e conservadoras; alta, mais criativas e variadas.

Exemplo jurídico: Para redigir uma cláusula contratual você quer temperatura baixa (precisão); para um brainstorm de teses, uma temperatura maior pode ajudar.

A menor unidade de texto que o modelo processa — geralmente um pedaço de palavra. O custo e o limite de uma IA costumam ser medidos em tokens, não em caracteres.

Exemplo jurídico: Um contrato de 20 páginas pode consumir milhares de tokens; saber isso ajuda a entender por que há limite de tamanho ao colar documentos longos.

Tendências sistemáticas nas respostas do modelo, herdadas dos dados de treino. Pode reproduzir estereótipos ou visões enviesadas de forma sutil.

Exemplo jurídico: Ao gerar a descrição de um caso, a IA pode assumir papéis estereotipados das partes — revise para que a peça reflita os fatos, não vieses.

Zero-shot é pedir uma tarefa sem exemplos; few-shot é fornecer alguns exemplos no próprio prompt para guiar o formato da resposta.

Exemplo jurídico: Dar dois exemplos de como você quer o resumo de um julgado (few-shot) faz a IA seguir seu padrão melhor do que só descrever (zero-shot).