IA jurídica sem fonte é um risco: por que a próxima geração do Legal Research precisa ser rastreável

A inteligência artificial já consegue produzir, em poucos segundos, textos jurídicos que levariam muito mais tempo para serem elaborados manualmente. Petições, contratos, pareceres, análises processuais e pesquisas jurisprudenciais passaram a fazer parte da rotina de profissionais que utilizam ferramentas de IA — um enorme avanço de produtividade para o Direito.

Mas essa capacidade também criou um problema novo: uma resposta pode parecer juridicamente perfeita e ainda assim estar errada.

Em setembro de 2025, a 2ª Corte de Apelações Distrital da Califórnia sancionou o advogado Amir Mostafavi em US$ 10 mil após identificar que 21 das 23 citações apresentadas em uma petição de apelação — geradas com auxílio de IA — eram fictícias. Na decisão, a corte foi taxativa: nenhuma citação apresentada em juízo deveria constar de uma peça sem que o advogado responsável a tenha pessoalmente lido e verificado. A multa é apontada como uma das maiores já aplicadas por um tribunal estadual americano por fabricações geradas por IA.

O problema não está restrito aos Estados Unidos. Em maio de 2026, o Superior Tribunal de Justiça identificou, em um habeas corpus, referências incorretas a precedentes e trechos inexistentes de julgados, com indícios de utilização de inteligência artificial generativa. Das 16 decisões citadas pela defesa, todas apresentavam algum tipo de inconsistência — autoria incorreta, órgão julgador errado ou trechos que simplesmente não existiam nos acórdãos mencionados. O relator, ministro Rogerio Schietti Cruz, determinou a comunicação do episódio à OAB.

Casos como esses apontam para uma questão que deverá se tornar cada vez mais importante na advocacia: não basta a IA responder. É preciso saber em que fontes aquela resposta está fundamentada.

O problema não é utilizar inteligência artificial no Direito

A discussão sobre inteligência artificial na advocacia está amadurecendo. Durante algum tempo, a principal pergunta foi "advogados deveriam utilizar IA?" — essa discussão começa a perder relevância. A inteligência artificial já está entrando no cotidiano jurídico e sua adoção tende a aumentar à medida que as ferramentas se tornam mais especializadas.

A pergunta mais importante passa a ser outra: que infraestrutura uma inteligência artificial precisa ter para ser utilizada de maneira confiável no trabalho jurídico?

Modelos de linguagem são extraordinariamente capazes de interpretar textos, organizar informações, identificar padrões, resumir documentos e construir argumentos. Mas existe uma diferença fundamental entre gerar linguagem e recuperar autoridade jurídica — um modelo de linguagem não é, por natureza, uma base oficial de jurisprudência.

Quando alguém solicita "encontre precedentes que sustentem esta tese", uma IA generativa pode produzir uma resposta extremamente convincente. O problema é que a qualidade da linguagem não garante a existência das decisões citadas, nem que determinado julgado efetivamente sustente a conclusão apresentada. No Direito, essa diferença é crítica.

Legal Research não pode ser apenas uma conversa com um LLM

A próxima geração de ferramentas jurídicas precisa separar duas funções que frequentemente aparecem misturadas: raciocinar sobre informação e encontrar a informação jurídica correta. O modelo de linguagem pode ser extremamente competente na primeira. Para a segunda, entretanto, é necessária infraestrutura própria de pesquisa e recuperação.

Uma arquitetura mais confiável funciona de maneira diferente: a pergunta do advogado dispara uma pesquisa em fontes jurídicas, que recupera os documentos relevantes, que só então são analisados pela inteligência artificial para construir a resposta — apresentando as fontes utilizadas para verificação do profissional.

Essa diferença parece pequena. Não é. Ela separa uma IA que simplesmente produz uma resposta plausível de uma ferramenta capaz de pesquisar antes de responder.

A fonte precisa fazer parte da resposta

Imagine duas respostas para a mesma pergunta. A primeira diz: "o Superior Tribunal de Justiça possui entendimento consolidado no sentido de que...". A segunda apresenta a mesma conclusão, mas também permite ao advogado visualizar tribunal, número do processo, órgão julgador, relator, data do julgamento, data da publicação, trecho relevante, inteiro teor e origem da informação.

As duas podem parecer igualmente boas quando lidas rapidamente. Mas apenas uma oferece ao profissional condições adequadas para verificar aquilo que está sendo afirmado. Essa diferença deverá se tornar um dos critérios mais importantes para avaliar ferramentas de IA jurídica: a qualidade da resposta continuará importante, mas a capacidade de demonstrar de onde ela veio será igualmente importante.

Jurisprudência exige muito mais do que volume

Outro equívoco seria imaginar que o problema pode ser resolvido simplesmente acumulando milhões de decisões judiciais. Volume é importante, mas é apenas o começo. O sistema judiciário brasileiro possui enorme diversidade de fontes, tribunais, formatos e estruturas documentais.

Transformar esse universo em infraestrutura utilizável por inteligência artificial exige enfrentar problemas como documentos duplicados, padrões diferentes entre tribunais, metadados inconsistentes, nomenclaturas distintas, identificação do órgão julgador, classificação da decisão, temporalidade, hierarquia e autoridade, relação entre julgados, identificação de temas jurídicos, recuperação lexical e semântica, e aderência entre a decisão encontrada e o problema pesquisado.

Há ainda uma distinção jurídica essencial: nem toda decisão judicial deve ser tratada simplesmente como "precedente". Acórdãos, decisões monocráticas, súmulas, recursos repetitivos, repercussão geral, IRDRs, IACs e outras categorias possuem características e relevâncias diferentes. Uma infraestrutura jurídica madura precisa progressivamente compreender essas diferenças — por isso, a corrida pela IA jurídica não será apenas uma corrida pelo maior modelo de linguagem, mas também pela melhor infraestrutura de conhecimento jurídico.

RAG ajuda — mas RAG sozinho não resolve

Uma das tecnologias utilizadas para aproximar modelos de linguagem de bases especializadas é conhecida como Retrieval-Augmented Generation (RAG). Em termos simples, em vez de pedir ao modelo que responda utilizando apenas aquilo que aprendeu durante seu treinamento, o sistema primeiro procura informações relevantes em uma base externa e entrega esse contexto ao modelo. Isso reduz uma parte importante do problema.

Mas simplesmente adicionar RAG a uma aplicação não transforma automaticamente o sistema em uma ferramenta jurídica confiável. Se a base contiver documentos ruins, duplicidades, metadados incorretos, decisões desatualizadas, classificação inadequada ou recuperação pouco precisa, o modelo continuará recebendo contexto de baixa qualidade — é o conhecido princípio "garbage in, garbage out". No Legal Research, a qualidade da IA depende também da qualidade da infraestrutura existente antes do modelo.

Pesquisa semântica também não é suficiente

Embeddings e pesquisa semântica permitem localizar documentos conceitualmente relacionados a uma pergunta mesmo quando eles não utilizam exatamente as mesmas palavras — uma tecnologia extremamente útil para pesquisa jurídica. Mas o documento semanticamente mais parecido nem sempre é o juridicamente mais relevante.

Considere dois julgados: um possui enorme similaridade textual com a consulta, mas é antigo e proveniente de um tribunal inferior; outro possui similaridade um pouco menor, mas corresponde a uma decisão vinculante de tribunal superior diretamente relacionada ao tema. Qual deveria aparecer primeiro? A resposta não pode depender apenas de proximidade vetorial.

Sistemas jurídicos mais sofisticados precisarão considerar diferentes sinais simultaneamente: similaridade semântica, correspondência lexical, tribunal, órgão julgador, data, autoridade da decisão, contexto processual e aderência jurídica. Esse é um problema de Legal Research, não simplesmente de IA generativa.

O advogado continuará sendo responsável

Nenhuma dessas tecnologias elimina a necessidade de revisão humana. Ao contrário: a tecnologia deveria tornar essa revisão mais fácil. Em vez de exigir que o profissional confie na afirmação "segundo entendimento do STJ...", uma ferramenta jurídica deveria permitir que ele imediatamente pergunte qual decisão, qual turma, qual relator, quando foi julgada, qual trecho sustenta essa conclusão, se esse entendimento continua atual e onde está o documento original.

A inteligência artificial pode reduzir drasticamente o tempo necessário para localizar, organizar e compreender informação jurídica. Mas a responsabilidade profissional continua humana — e os episódios recentes envolvendo citações inexistentes demonstram justamente por que essa distinção importa.

O Brasil já começou essa discussão

A utilização responsável de inteligência artificial pela advocacia também entrou na agenda institucional brasileira. Em junho de 2026, o Conselho Federal da OAB anunciou o Plano Nacional de Integração da Inteligência Artificial na Advocacia, estruturado em cinco eixos: governança e boas práticas, capacitação de profissionais, modernização dos serviços da Ordem, defesa das prerrogativas profissionais e apoio à advocacia iniciante.

É uma evolução natural. A questão provavelmente deixará de ser simplesmente permitir ou proibir IA — o desafio será criar mecanismos para que ela seja utilizada com contexto, segurança, governança, rastreabilidade e responsabilidade.

Da geração de texto para a inteligência jurídica

A primeira geração de inteligência artificial aplicada ao Direito impressionou porque conseguia escrever. Isso foi suficiente para provocar uma mudança enorme. A próxima geração precisará fazer muito mais: pesquisar antes de responder, compreender o contexto jurídico, diferenciar tipos de autoridade, trabalhar sobre documentos reais, conectar processos, documentos e jurisprudência, mostrar suas fontes e permitir verificação.

Isso significa combinar modelos de linguagem, dados jurídicos, mecanismos de recuperação, classificação, contexto, fontes e rastreabilidade. Talvez, em pouco tempo, a principal pergunta deixe de ser "qual modelo de IA essa ferramenta utiliza?" e passe a ser "em quais fontes essa resposta está fundamentada?". Para o Direito, a segunda pergunta é muito mais importante.

A visão da Advocatix

Na Advocatix, acreditamos que inteligência jurídica não deve ser construída apenas sobre modelos de linguagem. Por isso, estamos desenvolvendo uma infraestrutura voltada especificamente ao sistema jurídico brasileiro, combinando Legal Research, agentes de inteligência artificial, RAG, inteligência processual e uma base própria de jurisprudência em expansão contínua.

Nosso objetivo é simples de explicar, embora tecnicamente complexo de executar: fazer a IA pesquisar antes de responder — e permitir que o advogado verifique aquilo que recebeu. Porque, no Direito, uma resposta convincente não basta. Ela precisa ser verificável.