Monetizar dados, na advocacia, não é explorá-los. É transformá-los em inteligência confiável, com governança, contexto e responsabilidade.
Durante muito tempo, o setor jurídico brasileiro falou pouco sobre dados e investiu menos ainda de forma estruturada. Dados sempre existiram em abundância, mas quase nunca foram tratados como ativos estratégicos. Ficaram dispersos em sistemas desconectados, documentos individuais, planilhas pessoais e, sobretudo, na memória de profissionais mais experientes.
Quando houve algum investimento, ele se concentrou majoritariamente em controle operacional. Faturamento, acompanhamento processual, gestão de prazos, relatórios,… A prioridade foi registrar, não interpretar. Controlar, não aprender. Inteligência, no sentido estratégico do termo, permaneceu fora do centro das decisões.
O interesse mais consistente em dados como ativo estratégico é recente. Para a grande maioria dos escritórios, ele começa a ganhar densidade a partir de meados de 2025, quando a inteligência artificial generativa deixa de ser um tema abstrato e passa a revelar, na prática, o valor escondido no que antes parecia apenas acúmulo de informação. A IA não criou os dados. Ela escancarou o custo de não organizá-los.
Na advocacia brasileira, portanto, o desafio nunca foi excesso de maturidade em dados. Foi exatamente o oposto. Um estoque gigantesco de conhecimento não estruturado, altamente dependente de indivíduos, com baixa capacidade de escala, reutilização e geração de novos modelos de valor.
É nesse contexto que a IA generativa passa a ter um impacto verdadeiramente transformador.
A IA não resolve, por si só, o problema dos dados. Ela o expõe. Torna visível aquilo que sempre esteve ali, mas era mascarado pelo esforço humano. Escritórios que operam bem com improviso descobrem rapidamente que improviso não escala. Estruturas baseadas em heroísmo individual percebem que heroísmo não se converte em ativo organizacional.
E aqui surge uma mudança de paradigma.
O debate deixa de ser sobre monetizar dados e passa a ser sobre operar inteligência em escala.
Essa distinção é decisiva. Dados organizam fatos. Informação explica contextos. Conhecimento estrutura entendimento. Inteligência orienta decisão e viabiliza ação. A maior parte da advocacia ainda opera entre dados e informação. Poucos escritórios conseguiram, de forma consistente, avançar para o nível da inteligência.
O salto real para inteligência em escala não acontece quando você conecta dados, mas quando você define o que conta como verdade dentro do escritório. Parece filosófico, mas é profundamente prático. Sem uma “gramática” comum, cada área descreve o mundo com seu próprio vocabulário e, no jurídico, isso vira um “imposto” permanente de retrabalho e desalinhamento. A maioria dos projetos de IA falha não por falta de modelo, mas por falta de ontologia, por falta de acordo sobre entidades, relações, exceções e critérios de relevância. Quando essa base é construída, a IA deixa de ser um gerador de texto e se torna um mecanismo de coerência institucional. É aí que a advocacia começa a operar como sistema.
A IA generativa acelera esse movimento porque permite transformar grandes volumes de dados, inclusive não estruturados, em recomendações contextualizadas, padrões acionáveis e decisões suportadas por sistemas. Mas isso só acontece quando a arquitetura organizacional acompanha a tecnologia.
É exatamente nesse ponto que muitos projetos travam.
Inteligência em escala não nasce de uma aplicação isolada de IA, nem de um projeto pontual de dados. Ela emerge quando os grandes domínios operacionais do escritório deixam de funcionar como silos e passam a operar como um sistema integrado. Client Service, Legal Services, Risk Analysis e Knowledge Management precisam conversar de forma contínua, mediadas por dados refinados, automação de processos e governança clara.
Essa é uma das premissas centrais do Generative AI-Centric Law Firm Model.
Nesse modelo, a IA não ocupa o topo nem o centro como protagonista simbólica. Ela atua como motor de conexão, aprendizado contínuo e amplificação da inteligência institucional. O valor não está no output pontual, mas no ciclo. Feedback do cliente retroalimenta o conhecimento. O conhecimento aprimora a análise de risco. A análise de risco orienta decisões jurídicas. As decisões jurídicas elevam a experiência do cliente. Tudo isso sob supervisão humana, com ética, compliance e segurança da informação como fundamentos estruturais.
Quando esse sistema funciona, o escritório deixa de produzir respostas. Passa a operar inteligência.
E é nesse ponto que a monetização deixa de ser episódica e passa a ser estrutural.
Outro aspecto especialmente relevante no contexto brasileiro é o potencial oculto dos dados não estruturados. A maior parte do valor jurídico sempre esteve fora das bases tradicionais. Está em textos, narrativas, e-mails, votos, manifestações, atas, estratégias implícitas, negociações e decisões informais. Durante décadas, esse patrimônio foi praticamente inacessível do ponto de vista computacional.
Hoje, não é mais.
Modelos avançados de linguagem permitem interpretar, conectar e estruturar esse material em camadas semânticas reutilizáveis. Quando combinados com ontologias jurídicas, grafos de conhecimento e governança adequada, esses dados deixam de ser apenas históricos. Passam a ser matéria-prima para novos produtos, novas ofertas e novos modelos de serviço.
Isso ajuda a explicar por que iniciativas baseadas em dados, conhecimento estruturado e ativos intelectuais tendem a escalar mais rápido e com menor investimento do que modelos dependentes de expansão física ou crescimento linear de equipes. Na advocacia, isso se traduz de forma direta. Escritórios que organizam seu conhecimento criam condições para desenvolver soluções digitais, produtos jurídicos, modelos híbridos e serviços recorrentes com muito mais eficiência.
Não se trata de abandonar a advocacia tradicional. Trata-se de reorganizá-la para que ela possa gerar valor além do tempo humano.
Há também uma mudança clara no comportamento do cliente. O cliente que opera com tecnologia não busca apenas respostas corretas. Busca decisões contextualizadas, recomendações acionáveis, previsibilidade e impacto real no negócio. A IA não cria essa expectativa. Ela apenas a torna explícita.
Escritórios que continuam tratando dados como subproduto operacional acabam usando IA para acelerar o vazio. Produzem textos melhores, mais rápidos e mais bem escritos, mas não produzem pensamento novo. Já aqueles que tratam dados e conhecimento como ativos estratégicos conseguem encapsular inteligência e entregá-la de forma consistente, escalável e quem sabe, monetizável.
Existe ainda um efeito menos óbvio, mas extremamente relevante. Organizações que aprendem a operar inteligência em escala desenvolvem musculatura institucional. Passam a testar hipóteses com mais rigor. A decidir com mais clareza. A realocar recursos com menos apego a estruturas históricas. Essa capacidade se reflete tanto nas novas iniciativas quanto na gestão do core.
No fim, a discussão sobre monetização de dados na advocacia brasileira não é tecnológica. É organizacional.
A IA generativa não substitui estratégia. Ela amplifica a estratégia que já existe. Onde há clareza, ela acelera. Onde há desorganização, ela expõe.
Os escritórios que compreenderem isso primeiro não apenas criarão novas fontes de receita. Criarão algo mais valioso. Relevância sustentada em um mercado cada vez mais comparável, transparente e orientado à inteligência.
Inteligência em escala não é uma promessa futura.
É o novo critério de maturidade da advocacia.
E ele já começou a separar quem opera conhecimento de quem opera sistemas.
