Como treinar um modelo de IA com suas próprias teses e cálculos

Introdução

Uma das grandes transformações que a inteligência artificial trouxe para o mundo jurídico e pericial é a possibilidade de personalização. Se antes as ferramentas de pesquisa, cálculo e automação eram padronizadas, hoje já é possível treinar modelos de IA para refletirem as teses, os entendimentos e até mesmo as metodologias de cálculo adotadas por um escritório ou por um perito. Isso significa que o conhecimento acumulado ao longo de anos de atuação pode ser organizado e transformado em um ativo estratégico, acessível em segundos, pronto para ser aplicado em novos casos. A proposta deste artigo é explicar como isso pode ser feito, quais os benefícios e quais cuidados devem ser observados.

Por que treinar uma IA com suas próprias teses e cálculos

A advocacia e a perícia judicial são áreas em que o detalhe faz a diferença. Dois advogados podem atuar em causas semelhantes, mas a forma como cada um estrutura seus argumentos, fundamenta suas teses e articula jurisprudência pode ser completamente distinta. O mesmo ocorre com os peritos: existem diferentes metodologias de cálculo, formas de apresentar os resultados e até padrões próprios de formatação. Ao treinar um modelo de IA com esse conhecimento, o profissional garante que a ferramenta reflita a sua forma de trabalhar, reforçando a identidade técnica e garantindo consistência nos documentos produzidos.

Outro ponto importante é a escalabilidade. Quando um escritório possui dezenas ou centenas de processos semelhantes, é comum que os argumentos e cálculos se repitam com pequenas variações. Nesse cenário, uma IA treinada com as teses e planilhas do próprio escritório consegue replicar esse conhecimento de maneira rápida, economizando tempo e permitindo que os profissionais se concentrem em tarefas de maior valor agregado, como a análise crítica e a estratégia de cada caso.

O que significa treinar um modelo de IA

Muita gente imagina que treinar um modelo de IA exige conhecimento profundo em programação ou acesso a supercomputadores. Na prática, o conceito de treinamento pode variar. Em um nível avançado, realmente existem modelos de machine learning que precisam ser alimentados com grandes bases de dados, demandando especialistas em ciência de dados. Porém, no dia a dia de advogados e peritos, o treinamento pode ser entendido de forma mais acessível: é o processo de organizar, alimentar e direcionar a IA com os dados relevantes do seu trabalho, de modo que ela passe a refletir esse conteúdo nas respostas e nos cálculos que gera.

Isso pode ser feito por meio de técnicas como fine-tuning, em que o modelo recebe dados específicos para se especializar em determinado assunto, ou por meio de embeddings e bases de conhecimento conectadas, onde a IA é orientada a buscar informações em documentos previamente carregados. Ambas as abordagens têm vantagens, mas o ponto central é que o conhecimento passa a ser personalizado, deixando de ser genérico e ganhando identidade própria.

Exemplos práticos de aplicação

Imagine um escritório que atua fortemente em revisões de contratos bancários. Ao longo dos anos, acumulou dezenas de petições iniciais, laudos periciais e impugnações, todos com argumentação própria e cálculos específicos para tratar de anatocismo, juros abusivos e capitalização indevida. Ao treinar uma IA com esse material, o advogado passa a ter um assistente capaz de, em segundos, redigir uma nova petição inicial alinhada ao estilo do escritório, ou até mesmo sugerir cálculos e modelos de planilhas que refletem exatamente a metodologia já utilizada e validada em juízo.

No campo trabalhista, pense em um perito que utiliza um padrão específico de planilha para apuração de horas extras, adicional noturno e reflexos em verbas rescisórias. Ao treinar a IA com essas planilhas, o profissional consegue gerar novos cálculos automaticamente, mantendo consistência com sua metodologia. Além disso, a IA pode servir como apoio na conferência: basta fornecer um cálculo adversário que ela já consegue identificar inconsistências em relação ao padrão do perito.

Outro exemplo está no direito previdenciário. Um advogado pode treinar sua IA com teses relacionadas à revisão da vida toda, à aplicação do fator previdenciário ou ao reconhecimento de tempo especial. Assim, quando surge um novo caso, basta fornecer os dados do cliente para que a IA sugira petições ou cálculos que já respeitam a linha de atuação do escritório.

Como funciona na prática

O processo de treinar um modelo de IA com teses e cálculos pode ser dividido em algumas etapas práticas. Primeiro, é preciso organizar os documentos que representam o conhecimento do escritório ou do perito. Isso inclui petições, laudos, pareceres, planilhas e até notas técnicas. Em seguida, esses documentos podem ser estruturados em uma base de conhecimento. Plataformas modernas permitem que a IA seja conectada a essa base e passe a utilizá-la como fonte principal para gerar respostas.

Outra alternativa é o fine-tuning, em que esses documentos são usados como insumos para treinar diretamente o modelo, tornando-o mais especializado. Essa abordagem é mais sofisticada e pode demandar suporte técnico, mas garante que o modelo seja moldado exatamente de acordo com os dados fornecidos. Uma vez treinado, o modelo passa a responder e gerar textos com o estilo e a substância que refletem a prática do profissional.

Cuidados necessários

Apesar das vantagens, treinar um modelo de IA com teses e cálculos exige cautela. O primeiro cuidado é com o sigilo: documentos processuais podem conter informações sensíveis que não devem ser expostas em plataformas inseguras. É fundamental garantir que o ambiente de treinamento seja seguro e respeite a confidencialidade. O segundo cuidado é com a qualidade dos dados. Um modelo treinado com documentos mal estruturados ou com erros tende a reproduzir essas falhas. Por isso, é importante revisar e selecionar cuidadosamente os materiais que serão usados como base.

Outro cuidado é não criar uma dependência cega. A IA é um assistente poderoso, mas não substitui o raciocínio crítico do profissional. As respostas e cálculos gerados precisam sempre ser revisados e validados, para garantir aderência ao caso concreto e às peculiaridades de cada processo. A inteligência humana continua sendo indispensável, e a IA deve ser vista como um apoio, não como substituta.

Exemplos de prompts práticos

Para ilustrar como essa integração pode funcionar, veja alguns exemplos de comandos que podem ser utilizados:

Exemplo 1: “Utilize a base de teses do escritório para redigir uma petição inicial de revisão de contrato bancário, com foco na ilegalidade da capitalização diária de juros.”

Exemplo 2: “Com base nas planilhas do perito, gere o cálculo de horas extras de um trabalhador que laborava das 8h às 20h, com 1h de intervalo, de segunda a sexta-feira, recebendo salário de R$ 2.500,00.”

Exemplo 3: “Elabore quesitos para uma ação previdenciária de reconhecimento de tempo especial em atividade insalubre, considerando a jurisprudência recente do STJ.”

Exemplo 4: “Compare o cálculo apresentado pela parte contrária com a metodologia usada pelo perito em seus laudos anteriores e aponte eventuais divergências.”

Esses exemplos mostram como a IA pode atuar de maneira integrada ao estilo de cada profissional, respeitando suas teses e metodologias.

Benefícios estratégicos

Treinar uma IA com teses e cálculos próprios oferece benefícios que vão além da agilidade. Garante uniformidade de linguagem, fortalece a identidade do escritório ou do perito e aumenta a previsibilidade nos resultados. Além disso, cria um diferencial competitivo: enquanto outros profissionais utilizam ferramentas genéricas, aquele que personaliza sua IA passa a ter um recurso exclusivo, que carrega a marca do seu conhecimento.

Outro benefício é a escalabilidade. Escritórios podem lidar com mais processos sem aumentar proporcionalmente a equipe, já que boa parte da produção inicial pode ser automatizada. Isso não significa perder qualidade, mas sim ganhar tempo para que os advogados e peritos se dediquem ao que realmente importa: a estratégia, a audiência e a negociação.

Conclusão

A possibilidade de treinar um modelo de inteligência artificial com as próprias teses e cálculos representa uma revolução no modo como advogados e peritos podem organizar e aplicar seu conhecimento. Mais do que uma questão de tecnologia, trata-se de transformar experiência em ativo estratégico, capaz de ser replicado com consistência e velocidade. No entanto, esse processo deve ser feito com cuidado, respeitando sigilo, qualidade dos dados e sempre mantendo a revisão humana como etapa essencial.

O futuro do direito e da perícia judicial é híbrido: humano e máquina atuando juntos, cada um em sua função. A IA não substitui a expertise do profissional, mas potencializa sua capacidade de entregar resultados. Quem aprender a treinar sua IA com as próprias teses e cálculos estará um passo à frente, construindo não apenas eficiência, mas também autoridade em sua área de atuação.