Lauren Rothrock, Diretora de Produto da Litify – Série de Entrevistas

Lauren Rothrock, Diretora de Produto da Litify, lidera a estratégia de produto e a inovação da empresa enquanto ela expande o uso de inteligência artificial e automação em fluxos de trabalho jurídicos. Ela ingressou na Litify em 2023 após atuar como Vice‑Presidente de Estratégia & Inovação na Insight Partners, onde trabalhou com empresas de tecnologia em crescimento e iniciativas estratégicas. Anteriormente, Rothrock passou mais de seis anos na TravelClick, avançando em cargos de liderança de produto antes de se tornar Vice‑Presidente e Gerente Geral de Soluções Web e Vídeo. Seu histórico também inclui estratégia e planejamento financeiro na The Leading Hotels of the World e trabalho em bancos e mercados de capitais na PwC, proporcionando-lhe experiência que abrange desenvolvimento de produto, estratégia tecnológica, finanças e software corporativo.

Litify é uma empresa de tecnologia jurídica fundada em 2016 que fornece uma plataforma nativa em IA para escritórios de advocacia e departamentos jurídicos corporativos. Construída sobre infraestrutura de nuvem empresarial, incluindo Salesforce, a plataforma oferece gerenciamento de processos e casos, documentos, captação, análises, faturamento, automação de fluxos de trabalho e IA em um ambiente unificado. A Litify tem posicionado cada vez mais sua tecnologia como uma “Plataforma de Ação”, projetada não apenas para armazenar dados jurídicos, mas para usar esses dados para iniciar e executar fluxos de trabalho. Seu Litify Agentic Case Expert (ACE) funciona como uma camada de IA agente que pode analisar o contexto de um processo, identificar riscos e oportunidades e executar tarefas de múltiplas etapas em áreas como captação, litígio, análise de políticas, acompanhamento de tratamento e preparação de demandas.

Sua carreira o levou do setor bancário e de mercados de capitais na PwC, passando pela liderança de produto na TravelClick, até estratégia e inovação na Insight Partners, e agora liderando o produto na Litify. Como essas diferentes perspectivas moldaram a forma como você pensa sobre a construção e implantação de produtos de IA para indústrias altamente regulamentadas e de alto risco?

Começar minha carreira como CPA me deu um profundo respeito por ética, conformidade e rigor que refletem diretamente o mundo jurídico, tornando muito natural para mim desenvolver tecnologia para indústrias reguladas e de alto risco. No entanto, minha principal força em gerenciamento de produto é fazer as perguntas certas, ouvir profundamente as dores dos clientes e criar soluções que resolvem seus desafios operacionais mais difíceis. O advento da IA tornou esse trabalho exponencialmente mais empolgante, permitindo que minha equipe aborde essas dores de alto valor de forma mais rápida e eficaz, mantendo governança rigorosa em cada etapa.

A Litify descreve o ACE como indo além de um assistente de IA tradicional, tornando-se um agente capaz de compreender o contexto e agir. De uma perspectiva de produto e técnica, o que diferencia um sistema verdadeiramente agente de um chatbot sofisticado com integrações de fluxo de trabalho?

Em termos simples, tudo se resume às capacidades de leitura e escrita — o que o agente pode ler e o que pode escrever?

Construímos o Litify ACE diretamente em nossa plataforma, de modo que seu acesso de leitura corresponda ao acesso do usuário. Se um usuário pode ver um detalhe de caso, um documento ou dados entre casos, o ACE também pode lê‑los. Mas também ampliamos isso além da Litify. Por meio de parcerias e MCPs (Model Context Protocol), o ACE se conecta a sistemas contábeis externos, bases de conhecimento jurídico e repositórios de documentos de terceiros para obter uma visão completa do contexto. Além disso, incorporamos capacidades avançadas de LLM e treinamos o sistema ao lado de especialistas jurídicos para integrar inteligência do domínio legal diretamente na experiência.

O ponto em que o ACE passa de um chatbot básico para um agente verdadeiro está na capacidade de escrita. Ele não fica apenas em uma barra lateral oferecendo conselhos; pode inserir dados, criar novos objetos, atualizar campos e executar fluxos de trabalho de múltiplas etapas como um membro da sua equipe. Por exemplo, o ACE pode analisar uma fatura recebida em relação às diretrizes de faturamento e agir, acompanhar em que estágio um cliente está em seu plano de tratamento e enviar automaticamente uma atualização por SMS ou e‑mail, ou ainda iniciar uma chamada para lembrá‑lo de um compromisso futuro. Como o ACE possui capacidades completas de leitura e escrita incorporadas nativamente em todo o ecossistema Litify, ele ultrapassa o chat básico e realmente impulsiona fluxos de trabalho jurídicos de ponta a ponta.

Com a evolução mais recente do ACE, o sistema pode raciocinar sobre portfólios completos de casos, em vez de estar limitado a um único processo. Que novas capacidades se tornam possíveis quando um agente de IA pode compreender padrões, riscos e oportunidades em milhares de casos simultaneamente?

É a diferença entre o ACE agir como um membro da equipe executando tarefas em seu nome e o ACE atuar como um parceiro estratégico de reflexão.

Quando um agente pode analisar dados em todo o seu portfólio — ou em todos os processos aos quais um usuário específico tem acesso — você pode começar a fazer perguntas muito mais profundas e de nível superior. Por exemplo, pode solicitar ao ACE que avalie resultados potenciais e gere previsões de casos. Como tantos dados contextuais são alimentados na IA, ela pode usar o desempenho passado para fornecer insights preditivos, construir conjuntos de casos comparáveis (comps) e estimar onde um novo processo provavelmente se situará com base em casos históricos semelhantes.

Para um proprietário de escritório ou líder operacional, o raciocínio em nível de portfólio também altera a forma como você gerencia recursos e exposição. Você pode perguntar: “Quais membros da equipe estão super- ou subutilizados no momento, e como devemos redistribuir os processos para equilibrar a carga de trabalho?” ou “Com base em nossos resultados históricos, quem é a equipe ou co-conselheiro mais adequado para este novo caso de alto risco?” Você também pode solicitar que o ACE execute análises de risco em todo o portfólio — identificando onde está a exposição em milhares de processos, explicando o porquê e apresentando as próximas etapas recomendadas.

Além de estratégia e previsão, o contexto em nível de portfólio desbloqueia uma velocidade operacional massiva. Um advogado da equipe poderia solicitar ao ACE que identificasse todos os processos em que um cliente não foi contatado nos últimos 30 dias. Em vez de gerar apenas uma lista passiva, o ACE pode redigir e enviar mensagens de acompanhamento personalizadas e contextualmente conscientes a todos esses clientes, com base na fase específica de seu caso. Ou, você poderia pedir ao ACE que identificasse cada caso ativo envolvendo um fornecedor ou prestador de serviços médico específico e criasse automaticamente tarefas de acompanhamento em todo esse grupo de uma só vez. Isso transforma a gestão do escritório de verificações reativas para uma execução proativa e abrangente em todo o portfólio.

A IA empresarial é, em última análise, limitada pelo contexto que pode acessar. Como a Litify está abordando o desafio de conceder ao ACE acesso a informações distribuídas em sistemas como iManage, Google Drive e SharePoint sem forçar as organizações a centralizar ou duplicar todos esses dados?

A maioria de nossos clientes depende do sistema de gerenciamento de documentos integrado da Litify, o Docrio. Por isso, o ACE foi projetado para ser totalmente, nativamente integrado ao Docrio desde o início. Quando seus dados de casos e o gerenciamento de documentos vivem no mesmo ambiente nativo, a profundidade de contexto e a capacidade de ação de leitura e escrita que você obtém são incomparáveis.

Dito isso, sabemos que uma parte dos clientes corporativos utiliza repositórios externos como iManage, Google Drive ou SharePoint. Não queríamos forçar essas organizações a passar por projetos massivos de migração ou duplicação de dados apenas para aproveitar a IA agente. Em vez disso, desenvolvemos integrações do Model Context Protocol (MCP) diretamente com esses sistemas de terceiros. Isso permite que o ACE se conecte a esses ambientes externos em tempo real, recupere o contexto de documento necessário e o insira diretamente no fluxo de trabalho.

Embora uma configuração nativa com o Docrio ofereça as capacidades de leitura e escrita mais profundas e precisas, o uso de nossa arquitetura MCP para repositórios externos ainda proporciona uma experiência fluida e extremamente poderosa — e está muito à frente da busca tradicional de documentos desconectados.

As permissões se tornam particularmente complicadas quando um agente de IA opera em vários repositórios e aplicativos. Como garantir que o ACE herde e respeite os controles de acesso já estabelecidos para usuários individuais, documentos e processos?

A Litify é construída nativamente sobre o Salesforce, e grande parte de nossa plataforma depende das APIs do Salesforce — portanto, governança, segurança e permissões granulares estão em nosso DNA.

Construímos o Litify ACE para espelhar e aplicar cada permissão e modelo de segurança específico e detalhado configurado no Salesforce. Quando um usuário interage com o ACE, o agente herda dinamicamente os limites exatos de permissão desse usuário. Se um usuário não possui permissão explícita para visualizar um processo, campo ou documento específico, o ACE simplesmente não pode ler, processar ou agir sobre esses dados para ele. Essa é uma área em que a Litify é absolutamente líder de classe. As equipes jurídicas corporativas não podem arcar com vazamentos de dados entre processos ou funções, e nossa herança nativa de permissões corporativas oferece tranquilidade às empresas.

À medida que os agentes evoluem de gerar respostas para executar fluxos de trabalho de múltiplas etapas, as consequências de uma decisão incorreta se tornam mais significativas. Como você determina quais ações o ACE pode realizar autonomamente e onde a revisão ou aprovação humana deve permanecer obrigatória?

A resposta curta é que a Litify coloca esse controle diretamente nas mãos de nossos clientes — eles decidem exatamente onde há um humano no processo e onde um agente pode operar autonomamente.

Além de uma escolha binária simples entre automação total e revisão humana, nossos clientes podem configurar salvaguardas específicas, como limites financeiros ou de risco. Por exemplo, temos um agente que lida com ajustes de faturas quando itens de linha são contestados. Uma empresa pode escolher se esse agente simplesmente sugere uma recomendação a um gerente de cobrança humano ou executa o ajuste diretamente. Mas mesmo que habilitem a execução autônoma, podem definir um limite em dólares — permitindo que o agente ajuste automaticamente itens contestados abaixo de US$ 500, enquanto tudo acima desse valor requer aprovação humana. Tudo isso visa oferecer às empresas a flexibilidade de equilibrar velocidade e produtividade com sua própria tolerância ao risco.

A confiança é especialmente importante em ambientes jurídicos, onde os profissionais precisam entender a base de uma recomendação gerada por IA. Que tipos de citações, trilhas de evidência, históricos de ações ou outros mecanismos de verificação você acredita que os sistemas de IA corporativa precisam fornecer?

A menos que um fato seja completamente ubíquo, cada dado usado pela IA deve ser claramente citado. O ACE fornece links e citações embutidos precisos até o campo específico, documento ou número de página, bem como links diretos para autoridades legais oficiais ao referenciar jurisprudência. Para transparência nas ações realizadas, integramos perfeitamente ao Activity Timeline central da Litify, que registra cada documento salvo, tarefa atualizada ou mensagem enviada ou recebida em um assunto. Adicionamos uma persona de agente dedicada do ACE a essa linha do tempo, permitindo que os usuários vejam um registro completo, com carimbo de data e hora, de cada ação autônoma realizada pela IA ao lado do trabalho de suas equipes humanas.

Uma das promessas da IA agente é que os usuários não precisem se tornar engenheiros de prompts especialistas. Como você projeta um agente que possa inferir o que precisa ser feito a partir do assunto subjacente, do fluxo de trabalho e do contexto organizacional, em vez de exigir que o usuário o instrua explicitamente a cada passo?

Concordamos plenamente — os profissionais jurídicos não deveriam precisar se tornar engenheiros de prompts para extrair valor da IA.

Como a Litify é fundamentalmente um motor de fluxo de trabalho, o ACE entende nativamente todo o ciclo de vida de um assunto — incluindo o tipo de caso, valor estimado, estágio atual, membros da equipe designados, comunicações recentes e documentos subjacentes. Ele usa esse rico contexto para tomar decisões inteligentes e localizadas automaticamente, em vez de depender de um usuário alimentando manualmente detalhes de fundo em uma caixa de chat.

Para tornar a interação com o ACE sem esforço, criamos uma Biblioteca de Skills. O ACE vem pronto para uso com “skills” pré‑configuradas — que são essencialmente prompts complexos elaborados por especialistas, adaptados a áreas jurídicas específicas, estágios de um caso e personas de usuário. Os usuários não precisam escrever prompts do zero; o ACE exibe dinamicamente a skill correta no momento certo, com base em onde estão no fluxo de trabalho. Além disso, administradores da empresa podem personalizar essa biblioteca para padronizar as melhores práticas em toda a organização, e usuários avançados individuais podem salvar seus próprios prompts bem‑sucedidos na biblioteca para uso futuro.

Como os clientes da Litify medem se a IA agente está realmente entregando valor? Além do tempo economizado, vocês observam as organizações avaliando métricas como volume de casos, consistência, identificação de riscos, tempos de resposta ou a qualidade dos resultados?

Para nossos clientes — alguns dos escritórios de advocacia de crescimento mais rápido da indústria — a métrica definitiva se resume a reduzir o tempo de trabalho na mesa e aumentar o volume. Como o Litify ACE automatiza fluxos de trabalho para avançar os assuntos, as empresas podem escalar a receita mais rapidamente sem expandir indefinidamente a equipe.

Além do volume geral, vemos o valor medido de algumas maneiras distintas:

• Impacto direto no resultado final: Por exemplo, ouvimos várias vezes que o ACE descobriu uma percepção de caso negligenciada tão valiosa que pagou por um ano inteiro da solução em um único movimento.

• Economia de tempo radical: Por exemplo, a redação de documentos que antes levava 1,5 hora agora leva 10 minutos para um dos nossos escritórios na Flórida.

• Melhores pontos de contato com o cliente: Os escritórios estão resolvendo mais casos com a mesma equipe, enquanto melhoram significativamente a comunicação com o cliente. Em vez de gastar horas presos em tarefas administrativas manuais, as equipes jurídicas mantêm contato mais próximo com os clientes ao longo de seus assuntos, impulsionando maior satisfação geral e dinamismo dos casos.

Olhando além da tecnologia jurídica, você vê a transição de sistemas de registro para sistemas de ação impulsionados por IA tornando-se uma mudança mais ampla no software empresarial? Como você acha que as aplicações empresariais de hoje serão quando agentes autônomos se tornarem uma camada padrão em todos os fluxos de trabalho de negócios?

Na Litify, já vimos de 10 a 20 % da nossa base de clientes adotar nossas soluções de IA, e esse crescimento ocorreu de forma notavelmente rápida. Embora nossos produtos sejam, obviamente, líderes de mercado, acredito que isso demonstra o quanto os clientes estão ávidos por IA nativa construída diretamente em sua plataforma central de ação.

Por que os clientes exigem IA nativa em sua plataforma de ação? Isso se resume a duas grandes razões: 1) Fadiga de soluções pontuais. As organizações estão lutando com soluções de IA pontuais independentes. Os usuários resistem a adotar ferramentas que exigem logins separados, interfaces isoladas e fluxos de trabalho fragmentados. A IA só entrega valor quando vive diretamente dentro da plataforma onde o trabalho diário já acontece. 2) Mais importante, a IA é mais eficaz quando tem acesso total de leitura e gravação ao motor central de fluxo de trabalho. Um sistema de registro só pode realmente se transformar em um sistema de ação se o conjunto de dados fundamental e os fluxos de trabalho já estiverem incorporados à plataforma. A IA é uma camada de inteligência que deve operar sobre as operações existentes, não em vez delas. Agentes autônomos exigem contexto profundo do assunto, dados históricos e alinhamento operacional estruturado para executar fluxos de trabalho agentes de múltiplas etapas de ponta a ponta. Sem acesso direto para avançar o trabalho, a IA permanece uma novidade em vez de um verdadeiro multiplicador de força. É por isso que essa transição tem sido tão rápida e empolgante para nossos clientes: a base operacional já estava em vigor, pronta para ser ativada.

Construir automação nativa e contextualizada requer recursos imensos. Embora as organizações frequentemente explorem a criação de camadas de agentes personalizadas usando APIs brutas de LLM, os custos de tokens, a sobrecarga de manutenção e a complexidade de engenharia rapidamente a tornam proibitiva. As empresas desejam uma plataforma unificada que ofereça IA nativa de melhor qualidade do mercado para suas operações existentes — e essa mudança vai redefinir o software empresarial em todos os setores.

Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam saber mais devem visitar Litify.