Desafios do Uso de Inteligência Artificial na Interpretação de Documentos Jurídicos

A inteligência artificial vem sendo aplicada em diversas áreas, mas poucos campos apresentam tantos desafios quanto o jurídico. Contratos, escrituras, matrículas de imóveis e procurações são documentos complexos, com linguagem técnica, termos ambíguos e formatos variados. Integrar modelos de IA como GPT e Gemini nesse contexto exige muito mais do que simplesmente rodar um prompt, envolve arquitetura, engenharia de dados e validações criteriosas.

A Complexidade do Texto Jurídico

Textos jurídicos apresentam inúmeras características que geram complexidade de entendimento até mesmo à leitura humana mais atenta, textos longos, a despadronização e o excesso de necessidade de inferência de dados são algumas delas, abaixo destaco os pontos de maior complexidade e atenção em documentos jurídicos.

• Ambiguidade e polissemia: Uma mesma palavra pode ter sentidos diferentes dependendo do contexto;
• Estrutura não padronizada: Cada cartório ou escritório pode redigir de forma distinta;
• Excesso de detalhes: Documentos longos e com informações redundantes, que dificultam a extração automática;
• Informações implícitas: Muitos dados estão "escondidos" entre linhas ou em menções indiretas.

Principais Desafios Técnicos

Exitem vários, mas a seguir destaco os principais desafios técnicos que enfrento em minhas aplicações ao processar documento jurídicos, muitas vezes com baixa qualidade de digitalização:

1. Extração de Texto (OCR e qualidade de entrada)

Grande parte dos documentos jurídicos ainda circula em PDFs escaneados. Isso exige uso de OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres), que por si só pode gerar erros e levar a equívos de compreensão contextual. Um pequeno ruído em um número de matrícula ou CPF já pode comprometer a interpretação. Obter uma leitura OCR fiel e inequívoca é relativamente complexo mesmo com as tecnologias atuais, ainda mais levando-se em consideração razuras, marcas de manuzeio, do tempo e marcas d'água aplicadas por cartórios e demais órgãos públicos.

2. Estruturação da Resposta (JSON e padrões)

Modelos de IA são generativos por natureza, mas no uso jurídico a resposta precisa ser estruturada, padronizada e sem margem para "achismos" do modelo. Isso exige engenharia de prompt e estratégias de validação. Um bom ponto de partida é utilizar o padrão JSON (chave/valor) para organizar os dados extraídos. Ex.:

{
 "matricula_imovel": "14.001",
 "proprietarios": [
 { "nome": "Fulano de Tal", "porcentagem": 25 },
 { "nome": "Fulana de Tal - Esposa", "porcentagem": 25 },
 { "nome": "Fulaninha de Tal - Irmã", "porcentagem": 50 }
 ]
}

3. Alucinações

Os modelos podem "inventar" informações. Em documentos jurídicos isso é crítico, pois uma vírgula fora do lugar pode invalidar um contrato por exemplo. Deixar essa regra clara nos prompts e manter a "temperatura" de resposta ajustada adequadamente é crucial para obtenção de respostas confiáveis.

4. Contexto e RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Somente o texto do documento não é suficiente. Muitas vezes é necessário consultar bases auxiliares (leis, jurisprudência, normativas), regras de divisão e regimes de bens, etc. Aqui entra o papel fundamental do RAG, permitindo que a IA busque trechos relevantes para embasar a melhor resposta.

5. Avaliação de Confiança

No ambiente jurídico, não basta retornar um dado, é preciso indicar nível de confiança de cada metadado obtido e até a página/origem da informação, tudo isso para embasar e salvaguardar a curadoria humana, ainda imprescindível neste tipo de aplicação prática de consumo de IA.

Algumas Estratégias para Superar os Desafios

• Combinar OCR + validações pós-processamento;

• Normalização de texto antes do envio ao modelo;

• Prompts especializados por tipo de documento (ex.: matrícula, procuração, contrato);

• Uso de RAG para enriquecer contexto;

• Logs e auditoria para permitir rastreabilidade de cada extração (quando necessário);

Como vimos, aplicar IA nesse campo traz ganhos de agilidade em revisões contratuais, redução de erros humanos em conferência de dados, escalabilidade no tratamento de grandes volumes de documentos, entre outros. Mas embora o uso da IA flexibilize vários pontos da coleta e interpretação de dados à geração de peças e modelos de documentos, ainda exige responsabilidade e ética por parte dos desenvolvedores e equipe técnica do projeto. A IA deve ser vista como um assistente e não como substituta do profissional jurídico. O futuro aponta para sistemas híbridos, em que humanos e máquinas trabalham juntos, a IA extrai e organiza, enquanto o especialista valida e decide.