Josephine Petrick, Chefe de Produtos de IA da BriefCatch – Série de Entrevistas

Josephine Petrick como Chefe de Produtos de IA da BriefCatch traz uma combinação rara de experiência em litígios apelação, julgamento de produtos de IA e expertise em redação jurídica para uma das plataformas de escrita mais especializadas da indústria jurídica. Em seu papel, ela lidera a estratégia de produtos de IA da BriefCatch, orientando o desenvolvimento de ferramentas baseadas em geração e recuperação projetadas para melhorar a forma como advogados e juízes redigem, editam e aprimoram documentos jurídicos. Seu histórico inclui atuar como sócia da The Norton Law Firm, conselheira sênior e litigante apelação na Hanson Bridgett e secretária do juiz James L. Dennis do Tribunal de Apelação dos EUA para o Quinto Circuito. Essa combinação de experiência em tribunal, apelação e consultoria lhe dá uma perspectiva prática sobre a construção de ferramentas de IA que abordam desafios de redação jurídica reais, em vez de problemas de produtividade abstratos.

BriefCatch é uma plataforma de escrita e edição jurídica alimentada por IA, construída especificamente para advogados, juízes, escritórios de advocacia, tribunais e agências governamentais. Fundada em 2017 e construída em torno da expertise em redação jurídica de Ross Guberman, a plataforma ajuda profissionais jurídicos a melhorar a clareza, precisão, persuasão e credibilidade diretamente dentro de seu fluxo de trabalho de redação. BriefCatch afirma apoiar mais de 300 escritórios de advocacia, incluindo 45+ escritórios de advocacia entre os 200 principais, juntamente com 80+ tribunais, e seu novo produto BriefCatch Next combina orientação de redação jurídica especializada com ferramentas de IA opcionais destinadas a aprimorar – e não substituir – o julgamento jurídico.

Você recentemente se juntou à BriefCatch como Chefe de Produtos de IA após atuar como advogado apelação, especialista certificado em apelação e construtor de produtos de tecnologia jurídica. Como sua experiência na interseção da lei apelação, estratégia jurídica e tecnologia moldou sua visão para a IA na profissão jurídica?

Depois de me formar em linguística na Cal, fiquei fascinada pela IA e sempre desejei ter entrado nesse campo. Fui atraída por seu potencial para expandir a inteligência humana e ajudar a resolver problemas práticos em escala. Me tornei advogada por razões semelhantes. Minha mãe era uma advogada constitucional, e dela aprendi que a lei poderia ser usada para ajudar as pessoas de forma eficiente, em grande escala. No momento em que estava praticando, supus que o caminho para uma carreira em IA havia se fechado. Então, é um pouco irônico, e profundamente gratificante, que minha carreira jurídica tenha me trazido de volta às questões que me interessavam desde o início: Como usamos a tecnologia para tornar a expertise mais disponível, mais útil e mais humana?

Eu venho experimentando com grandes modelos de linguagem desde antes deles serem embalados como chatbots, quando a OpenAI os oferecia como uma caixa de areia. Desde o início, pude ver o potencial para a resolução de problemas práticos. Isso poderia ajudar com a revisão de registros? Poderia tornar a pesquisa de regras locais menos dolorosa? Poderia ajudar a acompanhar casos pendentes no Supremo Tribunal da Califórnia, estimar quanto tempo as apelações levariam, ou agilizar a prática de motivação pós-julgamento? Poderia ajudar alguém a se libertar?

Um dos meus exemplos favoritos da última pergunta vem do meu pai, um teórico de números aposentado que ainda trabalha em problemas abertos. Consegui convencê-lo a tentar uma conta pro de LLM, e ele usou para provar teoremas e fazer progressos em problemas que ele vinha pensando por anos. Uma das razões pelas quais os LLMs são tão eficazes na resolução de questões de matemática abertas, como os problemas de Erdős, é que eles têm treinamento em muitas áreas da matemática e podem transferir essas técnicas de um domínio para outro (por exemplo, usando técnicas de teoria dos números algébricos para resolver um problema em geometria elementar). Essa experiência capturou algo importante para mim: a IA pode estender nosso alcance criativo, nos ajudar a nos basear em um corpo mais amplo de conhecimento e expertise humana do que podemos segurar individualmente, e usá-lo para fazer progressos em conhecimento e empreendimentos humanos que, de outra forma, levariam muito mais tempo.

Eu vi o mesmo padrão na prática jurídica. Como advogado apelação, as mesmas questões procedimentais e estratégicas surgiam repetidamente. Então, criei bancos de dados, rastreadores, infográficos, recursos para clientes, calculadoras de duração de apelação, ferramentas de cronograma pós-julgamento e, eventualmente, ajudei a construir um banco de dados de regras jurídicas. A linha condutora era sempre a mesma: o conhecimento existia, mas estava preso em PDFs, livros, seminários, notas internas ou na cabeça de algum especialista. Tornei-me obcecada por um problema que a IA é particularmente bem adaptada para resolver: como tornar o conhecimento e a expertise disponíveis no momento em que as pessoas precisam.

Isso moldou minha visão para a IA jurídica. A maioria dos produtos de tecnologia jurídica promete que a IA automatizará a rotina para que os advogados possam se concentrar na estratégia. Isso é verdadeiro e valioso, mas é apenas o começo. O que me interessa agora é ativar a expertise. Um advogado pode ter lido o livro certo, participado do CLE certo, salvo o post certo ou aprendido a lição certa com a prática, mas esse conhecimento é frequentemente dormente quando o advogado está realmente redigindo, pesquisando ou aconselhando um cliente.

BriefCatch se encaixa diretamente nessa oportunidade. A redação jurídica não é apenas polimento. É onde o julgamento jurídico, a estratégia e a persuasão se tornam utilizáveis para outra mente. Estou animada com um futuro em que a IA ajuda os advogados a recuperar e aplicar a regra certa, a técnica certa, a estratégia certa, o aviso certo ou a percepção estratégica certa no momento, preservando o julgamento profissional e a responsabilidade. Penso nisso como um exoesqueleto de expertise: tecnologia que ajuda os advogados a carregar mais conhecimento, ver mais claramente, evitar erros evitáveis e aplicar seu melhor julgamento quando mais importa. Se construirmos esses sistemas bem, a sociedade se beneficia porque a expertise jurídica se torna menos presa em canais caros de um para um e mais disponível para as pessoas, empresas, tribunais e instituições que dependem dela.

A BriefCatch recentemente introduziu a RealityCheck, uma ferramenta projetada para identificar citações jurídicas alucinadas ou não suportadas antes do arquivamento. O que você viu como as principais lacunas nas ferramentas de IA jurídica existentes que tornaram essa capacidade necessária, e quão significativo é o problema da confiabilidade das citações hoje?

A maior lacuna é que muitas ferramentas ainda são otimizadas para geração em vez de verificação. Elas podem ajudar a produzir texto rapidamente, o que parece impressionante, mas o trabalho jurídico não termina com texto plausível. Nem mesmo começa lá. Nosso sistema jurídico depende fundamentalmente de juízes e advogados relatando e aplicando autoridade de forma fiel. Qualquer ferramenta jurídica deve começar com autoridades que realmente existem, descrevê-las com precisão, como elas foram aplicadas e se a proposição para a qual estão sendo invocadas é suportada considerando o contexto em que a autoridade foi decidida. Qualquer coisa menos do que isso é ficção jurídica. Há palavras menos polidas para isso, mas deixarei isso para os juízes que lidaram com isso em suas salas de audiência.

É por isso que uma ferramenta como a RealityCheck é tão importante. O problema não se limita a casos completamente fabricados, embora esses sejam obviamente alarmantes. Há modos de falha mais sutis e comuns: um caso real citado para a proposição errada, uma decisão superestimada, uma citação ligeiramente alterada, um parêntese que suaviza uma distinção inconveniente ou uma citação que parece facialmente apropriada, mas não apoia realmente a sentença que a segue.

Esses não são problemas novos na prática jurídica, mas agora são amplificados. Os advogados sempre foram responsáveis por verificar seu trabalho, mas a escala e a velocidade da redação assistida por IA tornam a verificação ainda mais importante. A questão não é apenas “A IA alucinou?” É “O documento arquivado contém afirmações jurídicas que são precisas, suportadas e profissionalmente defensáveis?”

Também acho que devemos ter cuidado para não tratar o trabalho humano como o padrão ouro. Os humanos citam errado, superestimam e perdem coisas também, especialmente sob pressão. Independentemente da fonte do texto, a melhor prática é a revisão em camadas: julgamento humano, ferramentas baseadas em fontes, verificações determinísticas quando apropriado e fluxos de trabalho de verificação que tornam os erros mais fáceis de serem capturados antes de se tornarem uma ordem para mostrar causa.

Muitos advogados permanecem céticos em relação à IA gerativa devido a preocupações em torno da precisão, ética e responsabilidade profissional. Quais passos práticos as empresas de tecnologia jurídica podem tomar para construir confiança e encorajar a adoção responsável?

Produtos confiáveis devem tornar seus limites visíveis. Eles devem mostrar fontes quando as fontes importam. Devem deixar claro quando um sistema está gerando linguagem versus verificando uma citação ou aplicando uma regra determinística. Devem também ser francos sobre limitações, porque superestimar é uma das maneiras mais rápidas de perder a confiança do advogado.

A adoção responsável deve ser construída no fluxo de trabalho. Os advogados não devem precisar se tornar engenheiros de prompt ou oficiais de risco de IA para usar essas ferramentas bem. Produtos bons devem orientar os usuários em direção ao uso responsável por design: preservando a confidencialidade, apoiando a supervisão, habilitando a revisão, reterem rastros de auditoria quando apropriado e tornando a verificação fácil.

Você trabalhou extensivamente com geração aprimorada por recuperação (RAG) e outras técnicas projetadas para melhorar a confiabilidade dos sistemas de IA. Onde você acredita que os produtos de IA jurídica atuais ainda falham, e quais avanços técnicos são necessários para fechar essas lacunas?

Os produtos de IA jurídica já são impressionantes na redação, resumo, brainstorming e recuperação. Alguns ainda falham em uma métrica importante: a precisão exigente que a prática jurídica exige. (Nosso sistema de justiça depende disso!)

Eu pensaria na lacuna de confiabilidade como um problema de sistema, não um problema de modelo único. Melhores modelos ajudarão, mas a confiabilidade jurídica vem de várias camadas trabalhando juntas: recuperação e classificação, loops de verificação, memória, design de fluxo de trabalho e arquitetura híbrida determinística/LLM.

A mecânica básica da recuperação é bastante bem compreendida, mas leva muito teste e iteração para obter recall e classificação certos. Agentes adversários e loops agênticos estão se tornando mais comuns, mas o desafio de design é tornar essas verificações principais em vez de criar “sprawl de verificação dupla” caro e latente. Com a memória do LLM, os desafios técnicos incluem onde a memória pertence (memória geral versus um fluxo de trabalho específico; os sistemas de memória podem parecer um pouco soldados) e a forma como ela é garantida para que o agente acesse quando apropriado. O design do fluxo de trabalho ainda importa; se o sistema for dado um único prompt longo e vago, ele produzirá resultados genéricos ou incompletos. A IA jurídica precisa de fluxos de trabalho mais estruturados, quebrando a tarefa em etapas deliberadas para garantir que ela tenha o contexto de que precisa e passe por todas as etapas necessárias para gerar um trabalho jurídico de alta qualidade e preciso. Mas isso pode se tornar menos de um problema à medida que desenvolvemos modelos de fundação maiores e melhoramos a compressão.

Outra alavanca a puxar é a mistura entre regras determinísticas como regexes e modelos probabilísticos. Os LLMs são incrivelmente úteis na fase de protótipo porque ajudam a descobrir a forma do problema. Mas uma vez que você tem um protótipo de trabalho e entende o padrão, você pode querer tirar partes do fluxo de trabalho de volta para a lógica determinística. E embora os LLMs possam ser inconsistentes, eles são excelentes em complementar o que as regras determinísticas não são flexíveis o suficiente para capturar, e em utilizar regras determinísticas/código por si mesmos. Os sistemas mais fortes não serão puramente determinísticos ou puramente baseados em LLM. Eles usarão regras determinísticas onde o problema é compreendido e LLMs onde ambiguidade, julgamento ou compreensão de linguagem sensível ao contexto é necessária. A questão é onde a fronteira está: onde as regras terminam e onde o modelo deve assumir o controle?

Quando você começa a camada dessas técnicas, você pode fazer melhorias enormes na lacuna de confiabilidade, mas a compensação é a complexidade de engenharia, o custo de token, a latência. Eu espero que esses sejam aprimorados com avanços técnicos e à medida que a memória e a compressão se tornem mais eficazes e prontamente construídas em modelos de fundação.

A redação jurídica frequentemente requer nuances, persuasão e interpretação cuidadosa de precedentes. Quais aspectos da redação jurídica você acredita que a IA pode genuinamente melhorar hoje, e quais elementos ainda exigem julgamento humano único?

A IA já pode melhorar muito da redação jurídica, especialmente quando a tarefa é bem definida. Ela pode ajudar a identificar frases não claras, pontos enterrados, inconsistência, redundância, organização fraca, afirmações fáticas não suportadas, problemas de citação, lugares onde o rascunho não orienta o leitor bem. Ela também pode ajudar os advogados a brainstormar criativamente, testar argumentos e aplicar princípios de redação e persuasão conhecidos no momento da redação, em vez de confiar apenas na memória.

Aquele último pedaço é especialmente animador para mim. Um advogado pode saber, em teoria, que um breve precisa de uma introdução mais forte, uma declaração de regra mais clara ou uma declaração de fatos mais legível para o leitor. Mas quando você está redigindo sob pressão, saber e aplicar não são a mesma coisa. A IA pode trazer orientação de redação especializada para o fluxo de trabalho quando ela pode realmente melhorar o documento.

Mas a boa redação jurídica não é apenas ofício ou otimização de texto. É também a capacidade de identificar os detalhes mais salientes, interessantes e específicos do caso, e então transformá-los em uma teoria que faça o leitor entender por que essa disputa importa. Na minha experiência, é onde os advogados humanos são muito mais fortes do que os LLMs. Talvez seja gosto, talvez seja experiência, e talvez seja algo mais profundo sobre como esses sistemas funcionam. Os LLMs são treinados para gerar continuações plausíveis de texto, o que cria uma atração gravitacional em direção ao texto estatisticamente ordinário. Em muitos contextos jurídicos, isso é útil. Você frequentemente não quer que a redação jurídica chame a atenção para si mesma. Você quer que as ideias, os fatos e as autoridades brilhem.

Porém, a redação jurídica verdadeiramente persuasiva frequentemente depende de encontrar o que é diferente. Qual é o detalhe que faz o caso ganhar vida? Qual fato muda a valência emocional da disputa? Qual ponto jurídico fará o juiz se sentar e reconhecer o problema? Como advogado apelação, essa é frequentemente a linha que você está tentando encontrar. Você está procurando pela versão do caso que é única e convincente o suficiente para fazer o tribunal se importar.

Essa é a parte que eu não gostaria que a IA afetasse. Um sistema pode sugerir uma frase mais clara, sinalizar fraquezas, pressionar citações, ou lembrar ao advogado de técnicas persuasivas. Mas o advogado ainda tem que decidir o que importa, o que conceder, como ser agressivo, o que não dizer, como enquadrar a incerteza e como explicar o coração emocional e ético do caso.

Eu sou cautelosa ao dizer “A IA nunca será capaz de fazer isso”, porque essas previsões estiveram erradas muitas vezes. A IA já faz muitas tarefas discretas mais rápido e com mais precisão do que os humanos, e não acho que faça sentido se sentir ameaçado por isso. É uma ferramenta. Mas pelo menos hoje, as partes mais importantes da persuasão jurídica ainda exigem julgamento humano: selecionar os detalhes certos, entender por que eles importam e construir uma história que é emocionalmente ressonante.

À medida que a IA se integra mais profundamente aos fluxos de trabalho jurídicos, como você vê o papel dos associados e jovens advogados evoluindo? A IA pode fundamentalmente mudar como a próxima geração de advogados desenvolve habilidades de redação e pesquisa jurídica?

Sim, e devemos ser intencionais sobre isso. Os jovens advogados tradicionalmente aprenderam fazendo trabalhos difíceis devagar: pesquisando, redigindo, revisando, recebendo comentários e gradualmente desenvolvendo julgamento. A IA mudará esse caminho, mas não precisa enfraquecê-lo. Usada bem, pode tornar o treinamento mais explícito e mais eficaz.

O risco é que os jovens advogados pulem a luta que constrói o julgamento. Se uma ferramenta produz um rascunho plausível muito rápido, um novo advogado pode não aprender como o argumento foi construído, onde os pontos fracos estão ou por que um enquadramento é melhor do que outro. Isso seria uma perda real.

Mas a oportunidade é enorme. A IA pode funcionar como um tutor, um simulador, um treinador de redação e uma fonte de feedback imediato. Pode mostrar estruturas alternativas, identificar afirmações não suportadas, explicar por que uma citação pode não apoiar uma proposição ou comparar um rascunho com princípios de redação eficaz. Pode também dar aos jovens advogados mais repetições. Conseguir nossas repetições e obter feedback é como aprendemos e crescemos.

As firmas e departamentos jurídicos que fazem isso melhor não apenas darão aos jovens advogados IA e esperarão o melhor. Eles redesenharão o treinamento em torno disso. Eles pedirão aos juniores que expliquem suas escolhas, verifiquem saídas, comparem alternativas e aprendam a supervisionar o trabalho assistido por IA da mesma forma que eventualmente supervisionarão o trabalho humano.

Você aconselhou clientes em uma variedade de setores, desde criptomoeda e tecnologia de consumo até litígios comerciais complexos. Existem setores específicos nos quais você acredita que a adoção de IA jurídica acelerará mais rapidamente, e por quê?

Acredito que a adoção de IA jurídica acelerará mais rapidamente quando

1. A organização tem fluxos de trabalho que funcionam bem com LLMs,
2. A organização está aberta à inovação, e
3. A organização está motivada a fazer uma mudança.

No primeiro ponto, o direito é um domínio natural para LLMs porque o direito é, em muitos aspectos, comportamento humano e valores humanos codificados em linguagem. O trabalho jurídico transforma fatos complicados em categorias, regras, obrigações, argumentos, riscos e consequências. Isso é exatamente o terreno em que os modelos de linguagem podem ser poderosos, desde que sejam fundamentados, verificáveis e projetados em torno de como os advogados realmente trabalham. Então, acho que a maioria das organizações jurídicas é um bom candidato, exceto, talvez, aquelas cujo modelo de serviço principal é interação humano-humano. Mas mesmo para organizações como clínicas de assistência jurídica gratuita, os LLMs podem ajudar com coisas como triagem e gerenciamento de conhecimento, então não as descartaria.

O segundo fator, a abertura à inovação, pode ser mais uma barreira. É por isso que acho que as equipes jurídicas internas estão especialmente bem posicionadas. Elas estão dentro de organizações que já estão tentando melhorar a velocidade, reduzir o custo e operacionalizar o conhecimento. Elas gerenciam contratos, disputas, políticas, obrigações regulatórias, questões de clientes, questões de emprego, aconselhamento de produtos e avaliações de risco em escala. Esses fluxos de trabalho são frequentemente repetíveis o suficiente para apoiar a adoção de IA, enquanto ainda exigem julgamento jurídico suficiente para que ferramentas melhores possam fazer uma diferença significativa.

Também acho que o litígio, a prática apelação, as indústrias regulamentadas, a fintech e a criptomoeda, a tecnologia de consumo, o seguro e a saúde serão áreas importantes. No litígio e na prática apelação, por exemplo, a IA pode ajudar com a revisão de registros, acompanhamento de questões, verificação de citações, regras procedimentais, análise de preservação e feedback de redação. Os riscos são altos, então as ferramentas precisam ser sérias. Mas isso não é um motivo para evitar a adoção. É um motivo para construir produtos melhores.

O terceiro ponto – a motivação para mudar – também é um fator de porta importante. Acho que a indústria jurídica como um todo deve estar motivada a mudar. O sistema de justiça é lento, caro e inacessível para muitas pessoas. A pergunta mais difícil é se a profissão está aberta a mudar. Acho que está cada vez mais. Algumas partes da indústria foram lentas em se mover porque o modelo existente era lucrativo e familiar. Mas os advogados também são solucionadores de problemas. Muitos de nós somos orientados para a justiça, reforma, teimosos no sentido útil. Somos treinados para argumentar em favor da mudança quando a resposta existente está errada.

O setor privado pode se mover primeiro porque é mais ágil e melhor equipado. O governo, as organizações de assistência jurídica e as organizações de assistência jurídica gratuita enfrentam restrições diferentes e frequentemente têm que se concentrar no trabalho urgente diretamente à sua frente. Mas esses setores não devem se vender curtos. Se a IA pode ajudar a tornar os serviços jurídicos mais eficientes, acessíveis e acessíveis, a oportunidade de longo prazo não é limitada a nenhum setor. É relevante para todos que se importam em fazer o sistema jurídico funcionar melhor.

Os tribunais, reguladores e associações de advogados estão cada vez mais examinando o uso de IA na prática jurídica. Quais quadros regulatórios ou éticos você espera que surjam nos próximos anos, e como as fornecedoras de tecnologia jurídica devem se preparar?

Nossa estrutura ética existente já pode lidar com a maioria dessas preocupações. Os advogados sempre foram obrigados a garantir que tudo o que representam a um tribunal esteja fundamentado na verdade. Eles devem ser francos quando um caso vai contra eles e transparentes quando cometem erros. Eles devem lidar com seus casos com competência e supervisionar advogados juniores e não advogados que os ajudam. Eles devem manter as informações confidenciais dos clientes em sigilo.

A primeira onda de ética de IA não exige um sistema operacional moral completamente novo. Precisamos aplicar esses deveres familiares com nova seriedade. O advogado não pode terceirizar o julgamento e então negar a responsabilidade. Essa parte não deve ser controversa.

Uma coisa que devemos começar a fazer mais é treinamento específico de tecnologia para que os advogados não sejam pegos de surpresa quando não supervisionam ou verificam a saída da IA adequadamente. A Califórnia, por exemplo, agora exige competência em tecnologia como parte da educação jurídica contínua, e acho que essa é a direção certa. Mas uma hora a cada poucos anos não é o suficiente. As firmas de advocacia, os departamentos jurídicos, os tribunais e as organizações de serviços jurídicos devem desenvolver suas próprias políticas de IA internas e treinamento obrigatório: não apenas “não cite fontes alucinadas”, mas quando usar essas ferramentas, quando não usá-las, como verificar saídas, como proteger informações confidenciais e como pensar sobre a alocação de responsabilidade entre humano e máquina.

Para as fornecedoras de tecnologia jurídica, a ética não deve ser tratada como um rótulo de advertência colado no produto no final. Deve ser arquitetura de produto. As melhores ferramentas tornarão o uso responsável mais fácil por design: transparência de fontes, controles de confidencialidade e fluxos de trabalho que facilitam a revisão humana.

Então, nenhum dos problemas que estamos vendo agora é o que eu chamaria de “novo”. Mas há uma questão de ética jurídica verdadeiramente sem precedentes no horizonte. Atualmente, quase todos concordam que a IA deve ajudar os advogados e juízes, não substituí-los. Concordo com esse instinto, dado onde a tecnologia está hoje. Mas o que acontece se os sistemas de IA se tornarem mais rápidos, menos caros, mais consistentes, mais objetivamente confiáveis e menos tendenciosos do que os humanos em tarefas de raciocínio jurídico? Seremos capazes de dizer que um humano sempre deve permanecer no loop?

Essa é uma pergunta estranha e desconfortável, mas acho que precisamos ser honestos o suficiente para perguntar. Não acho que estejamos próximos de substituir juízes ou advogados em disputas humanas de alto risco, e eu seria profundamente cético de qualquer sistema que afirmasse o contrário hoje. Mas isso já está acontecendo em configurações discretas: a IA já está resolvendo certas disputas com um grande provedor de ADR e no X, o Grok frequentemente resolve disputas de verificação de fatos.

Nós geralmente supomos que o julgamento humano é o travessão ético. Muitas vezes é. Os humanos trazem responsabilidade moral, legitimidade institucional, empatia, sabedoria prática e uma compreensão do contexto que as máquinas ainda não possuem. Mas os humanos também trazem atraso, custo, inconsistência, fadiga, viés, gatekeeping e acesso desigual. Se a resolução assistida por IA se tornar mais precisa, mais acessível e mais acessível do que o status quo, a questão ética não deve ser respondida por reflexo. A pergunta deve ser: “Qual processo produz o resultado mais justo, mais preciso, mais transparente e mais responsável?”

Se os sistemas automatizados ou assistidos por IA eventualmente lidarem com mais disputas rotineiras, a revisão humana pode se tornar mais importante nas bordas: os casos incomuns, os modos de falha desconfortáveis e os lugares onde o formalismo jurídico rígido começa a parecer menos como justiça e mais como formalismo jurídico antigo.

É assim que acho que as fornecedoras de tecnologia jurídica devem se preparar. Construir para as regras éticas atuais, mas também para um futuro no qual a profissão precisa comparar honestamente o desempenho humano e da máquina. O objetivo não deve ser preservar todos os rituais existentes da prática jurídica. O objetivo deve ser preservar o que esses rituais são projetados para proteger: justiça, precisão, responsabilidade, legitimidade e acesso à justiça.

A BriefCatch construiu sua reputação em torno da melhoria da redação jurídica, em vez de apenas automatizar o trabalho jurídico. Como você equilibra os ganhos de produtividade da IA com a necessidade de preservar o pensamento crítico, o raciocínio jurídico e a responsabilidade profissional?

Eu não acho que a produtividade e o pensamento crítico precisam estar em tensão. Na verdade, quando um advogado é mais eficiente em tarefas rotineiras, isso cria mais espaço para pensamento crítico criativo. Então, a pergunta é que tipo de produtividade estamos criando. Se a IA apenas ajuda os advogados a gerar mais palavras mais rápido, isso não é necessariamente progresso. O trabalho jurídico já tem muitas palavras.

O objetivo melhor é ajudar os advogados a produzir trabalhos mais claros, precisos, persuasivos e defensáveis. É por isso que o foco da BriefCatch na redação importa. A redação jurídica não é a camada decorativa sobre a análise jurídica. É onde a análise se torna precisa, testável e útil para o leitor.

A maneira de preservar a responsabilidade é projetar a IA como uma camada de expertise, não um substituto de autoridade. A ferramenta pode sugerir, sinalizar, verificar, comparar e pressionar. Pode ajudar a aplicar princípios de redação, identificar fraquezas e capturar problemas. Mas o advogado tem que tomar a decisão final e permanecer responsável pelo trabalho. Para parafrasear meu instrutor de Peloton favorito, “A IA faz sugestões. Você toma decisões.”

Minha própria visão é que a IA é mais valiosa quando torna o advogado mais engajado. Um sistema bom deve afiar a atenção do advogado. Deve fazer a pergunta que o advogado pode ter perdido, trazer a autoridade que precisa ser verificada ou sugerir uma forma mais clara de expressar o ponto. Não deve adormecer o usuário, fazendo-o pensar que o texto plausível é o mesmo que o trabalho terminado.

Olhando adiante cinco anos, qual é o relacionamento ideal entre advogados e IA? Você imagina a IA servindo principalmente como assistente, colaborador ou algo mais próximo a um co-piloto jurídico confiável?

Eu prefiro “exoesqueleto de expertise”. O sistema de IA jurídico ideal deve ajudar os advogados e juízes a fazerem o que já são responsáveis por fazer, mas com melhor alcance, melhor lembrança, melhor consistência, melhores ferramentas de verificação e criatividade.

Daqui a cinco anos, espero que os advogados tenham sistemas de IA profundamente incorporados em seus fluxos de trabalho e muito mais especializados do que os chatbots de propósito geral de hoje. Um advogado redigindo um breve deve ser capaz de se basear em expertise de redação, lei, materiais de registro, regras procedimentais, verificações de citação, conhecimento interno e feedback estratégico sem sair do fluxo de trabalho. Mas o sistema também deve ser transparente sobre o que sabe, o que verificou e onde o advogado precisa exercer julgamento.

O relacionamento ideal não é julgamento delegado ou compreensão. É confiança calibrada. Os advogados devem saber quais tarefas o sistema é excelente, quais tarefas exigem supervisão e quais tarefas pertencem claramente ao julgamento humano.

Se fizemos isso corretamente, a IA tornará a expertise mais disponível. Ela ajudará os advogados a escrever melhor, raciocinar com mais cuidado, evitar erros evitáveis e gastar mais tempo nas partes do trabalho que exigem intuição e julgamento. Eu encontro a ideia de uma legião de “Advogados Mecânicos” muito mais interessante e otimista do que a automação simples.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar BriefCatch.