A IA generativa e a revolução no tratamento e gestão jurídica de carteiras contenciosas

A gestão de carteiras de contenciosas é um desafio recorrente para escritórios de advocacia que atendem grandes empresas. Grandes empresas, especialmente em setores como o financeiro, varejo e telecomunicações, enfrentam um volume elevado de litígios civis. Esses litígios, muitas vezes repetitivos e padronizados, demandam uma abordagem sistemática para evitar custos elevados e garantir a eficiência operacional. A capacidade de identificar rapidamente padrões de demandas, automatizar processos decisórios e reduzir o risco de erros são fatores cruciais para a gestão eficaz desses casos.

Pois bem.

Recentemente, pesquisadores do MIT e do Google Brain publicaram um estudo inovador, "Improving Factuality and Reasoning in Language Models through Multiagent Debate", demonstrando como a lógica de multiagentes pode melhorar significativamente a precisão e o raciocínio de modelos de linguagem. Esse estudo inspirou a aplicação dessa abordagem na área jurídica pelos profissionais do Oliveira Brito e Martins Advogados, especialmente no tratamento e gestão de carteiras de contencioso cível.

A lógica de multiagentes, inspirada em conceitos avançados de inteligência artificial, propõe a utilização de múltiplas instâncias de modelos de linguagem que colaboram e debatem entre si para chegar a decisões mais precisas e bem fundamentadas. Cada agente é especializado em uma área específica, trazendo sua perspectiva e expertise para a análise dos casos. Dentre os benefícios da aplicação dessa lógica, cumpre destacar os seguintes:

1. Melhoria da precisão e consistência

• Verificação cruzada: Cada agente revisa e critica as análises dos outros agentes, promovendo uma verificação cruzada rigorosa. Isso resulta em decisões mais precisas e bem fundamentadas, reduzindo a probabilidade de erros.
• Redução de alucinações jurídicas: A colaboração entre múltiplos agentes ajuda a evitar alucinações jurídicas, que são respostas incorretas ou irrelevantes geradas por modelos de linguagem. A lógica de multiagentes assegura que as decisões sejam baseadas em análises bem fundamentadas e consistentes.

2. Eficiência operacional

• Automação de processos repetitivos: A lógica de multiagentes permite a automação de tarefas repetitivas e padronizadas, como a análise inicial de casos e a preparação de documentos legais. Isso libera os advogados para se concentrarem em questões mais complexas e estratégicas, aumentando a produtividade e eficiência do escritório.
• Rapidez na resolução de litígios: A capacidade dos agentes de processar grandes volumes de informações rapidamente acelera a resolução de litígios, resultando em uma gestão mais ágil e eficiente das carteiras de contencioso.

3. Identificação de demandas predatórias

• Análise colaborativa e preditiva: Agentes especializados podem identificar padrões de litigância predatória ao analisar simultaneamente diversas características dos casos, como a distribuição de ações em massa, advogados recorrentes e argumentos idênticos. Essa capacidade preditiva é particularmente útil para instituições financeiras e grandes empresas que enfrentam um alto volume de litígios.
• Mitigação de riscos: A identificação precoce de demandas predatórias permite que os escritórios de advocacia adotem estratégias proativas para mitigar riscos, reduzindo o impacto financeiro e reputacional associado a esses litígios.

4. Escalabilidade e adaptação

• Escalabilidade: A lógica de multiagentes é escalável, permitindo que escritórios de advocacia gerenciem volumes crescentes de litígios sem comprometer a qualidade das análises. A escalabilidade é essencial para grandes empresas que precisam lidar com um fluxo constante e crescente de casos.
• Adaptação contínua: Os agentes podem aprender continuamente com novos casos e feedbacks, adaptando-se às mudanças nas leis e regulamentações. Isso garante que o sistema permaneça atualizado e relevante, fornecendo análises jurídicas precisas e confiáveis.

Exemplos práticos

Identificação de demandas com maior probabilidade de acordo

Imagine uma grande instituição financeira que enfrenta centenas de litígios mensais relacionados a disputas de contratos e cobranças. Utilizando a lógica de multiagentes, a instituição pode proceder da seguinte maneira:

1. Análise inicial pelos agentes: Os agentes especializados em direito bancário, mediação e análise de risco analisam os detalhes dos casos, considerando fatores como as partes envolvidas, o histórico de acordos anteriores e a natureza das alegações. Cada agente oferece uma perspectiva única: enquanto um se concentra na validade jurídica das alegações, outro avalia a disposição das partes para negociar, e um terceiro examina o impacto financeiro e reputacional potencial.
2. Debate e consenso: Os agentes debatem suas análises iniciais, trocando insights e críticas construtivas. Por exemplo, o agente de mediação pode identificar um caso com alta probabilidade de acordo com base em padrões anteriores, enquanto o agente de direito bancário destaca cláusulas contratuais favoráveis. Após várias rodadas de debate, os agentes chegam a um consenso sobre os casos com maior probabilidade de acordo, priorizando-os para tentativas de resolução por acordo.

Identificação e tratamento de demandas predatórias

Considere uma empresa de telecomunicações que recebe um grande volume de ações judiciais semelhantes, muitas vezes predatórias. Utilizando a lógica de multiagentes, a empresa pode:

1. Análise de padrões de litigância: Agentes especializados analisam características comuns em ações predatórias, como distribuição simultânea de ações, advogados recorrentes e argumentos idênticos. Cada agente contribui com sua expertise para identificar rapidamente os sinais de demandas predatórias.
2. Debate e mitigação de riscos: Os agentes debatem suas descobertas, compartilhando insights sobre padrões suspeitos e estratégias de mitigação. Com base no consenso dos agentes, a empresa adota medidas proativas para combater a litigância predatória, como contestar ações repetitivas ou negociar acordos vantajosos rapidamente.

A eficácia da lógica de multiagentes é respaldada por pesquisas científicas recentes. Em um estudo conduzido por pesquisadores do MIT e Google Brain, foi demonstrado que a utilização de múltiplas instâncias de modelos de linguagem que debatem entre si melhora significativamente a precisão e a consistência das respostas geradas. Segundo o artigo mencionado, essa abordagem não só melhora o raciocínio matemático e estratégico, mas também reduz erros factuais comuns em modelos contemporâneos.

A aplicação da lógica de multiagentes no tratamento e gestão de carteiras contenciosas representa uma evolução significativa na prática jurídica. Escritórios de advocacia que adotarem essa abordagem podem esperar uma melhoria substancial na eficiência operacional, precisão nas decisões e capacidade de identificar e mitigar riscos de litigância predatória. Para gestores de grandes empresas, essa solução inovadora oferece uma forma eficaz de lidar com o crescente volume de litígios, garantindo resultados mais consistentes e economicamente viáveis.

Adotar a lógica de multiagentes é mais do que uma inovação tecnológica; é uma estratégia transformadora que pode redefinir a maneira como as grandes empresas e seus escritórios de advocacia gerenciam e resolvem litígios civis massificados.