Os Dois Relógios

AI capability is years ahead of the institutions meant to use it. The business of the next decade is closing that gap.

Nos últimos meses, sentei-me com sócios de alguns dos maiores escritórios de advocacia do país e pedi que me mostrassem o que realmente haviam tentado fazer com IA.

O padrão foi notavelmente consistente. Um advogado experiente, com vinte ou trinta anos de carreira, enviava um documento e pedia ao modelo para "revisar este contrato e apontar problemas". O modelo devolvia uma resposta competente, genérica e praticamente inútil. O advogado balançava a cabeça, porque a resposta confirmava a suspeita com que ele havia chegado. Ferramenta interessante. Boa para resumos. Não está pronta para o trabalho real.

Esse é o primeiro instinto natural, já que a caixa parece uma barra de pesquisa que convida a uma consulta de uma a três frases.

Mas então reconstruímos a instrução.

Não adicionamos palavras mágicas. Fizemos o que um advogado sênior faria antes de entregar a tarefa a um associado competente. Explicamos o histórico do cliente, a postura, o objetivo comercial, a dinâmica da contraparte, as cláusulas que geralmente importam, as questões que parecem jurídicas mas são na verdade comerciais, os argumentos a não fazer, o nível de confiança que o advogado estava disposto a assumir, o formato que o cliente realmente leria e as verificações que a IA deveria executar antes de a resposta sair.

Mesmo modelo. Mesmo documento. Instrução diferente.

A saída mudava tanto que o clima na sala muitas vezes mudava junto.

Essa é a lacuna que todos estão perdendo. O modelo não era fraco demais. A instituição não havia aprendido a absorvê-lo.

Nos últimos meses, tenho trabalhado discretamente com dois dos maiores e mais antigos escritórios de advocacia dos Estados Unidos, ajudando-os a absorver IA no trabalho diário de seus grupos de prática. São escritórios com toda razão estrutural para se mover devagar: lucros enormes, poderosas bases internas, fluxos de trabalho profundamente enraizados, clientes que ainda pagam as contas. E mesmo lá, a conversa séria mudou.

A questão não é mais se os advogados podem usar IA para resumir documentos. É como reconstruir o trabalho jurídico real em torno de modelos de fronteira.

Dois relógios estão correndo, e eles perderam a sincronia.

O primeiro mede o progresso da tecnologia. Ele avança a cada poucas semanas: um modelo mais inteligente, uma janela de contexto mais longa, um agente melhor, um sistema que pode pegar um conjunto de arquivos bagunçados e devolver um produto de trabalho que antes exigia uma equipe. O segundo acompanha as instituições que deveriam usar a tecnologia, e ele se move da maneira como as instituições sempre se movem: através de comitês, aprovações, pilotos, políticas, treinamentos, grupos de direção e a esperança silenciosa de que nada fundamental tenha que mudar antes do próximo ciclo de compensação.

A distância entre esses relógios é o fato mais importante nos negócios agora.

O debate público sobre IA geralmente perde essa lacuna porque é quase inteiramente um debate sobre o primeiro relógio. Um lado acha que a IA está prestes a engolir a economia inteira. O outro acha que é apenas um preenchimento automático supervalorizado e caro demais. Ambos os argumentos são muito centrados na máquina. A história que mais importa em meados de 2026 é tudo ao redor da máquina: os incentivos, os hábitos, os preços, o trabalho humano de mudar como uma organização faz seu trabalho.

O gargalo mudou. Não é mais a inteligência. É a absorção dela.

As empresas que constroem a tecnologia levantaram somas enormes contra a promessa de que ela reformulará a economia (e rápido), e agora precisam mostrar que a reformulação é real. As empresas que deveriam usá-la enfrentam clientes exigindo as economias que todos prometem e novos rivais "nativos de IA" que estão começando a tomar seus trabalhos. Ambos os lados precisam da mesma coisa, e ela está em falta desesperada: capacidade real, absorvida em como o trabalho de colarinho branco é feito.

Essa absorção é a maior oportunidade de negócios em serviços profissionais.

O Relógio Rápido

No tempo que um grande escritório leva para agendar uma reunião de comitê sobre IA, duas gerações de novos modelos de fronteira são lançadas. Cada uma parece incremental para o escritório porque chega dentro da mesma caixa de bate-papo que a anterior. A interface mal muda, então as pessoas perdem a escala do que mudou por baixo.

Um advogado em 2016 teria entendido a fronteira atual da IA como ficção científica. Um modelo pode ler um registro, dividir um problema difícil em subpartes, trabalhar essas subpartes em paralelo, pesquisar em um conjunto de arquivos, manipular documentos, escrever código, executar esse código, verificar citações e devolver um produto de trabalho finalizado sem qualquer envolvimento humano além do prompt inicial. Mostre isso a um advogado dez anos atrás e a demonstração terminaria em uma reunião de emergência do comitê executivo. Mostre a um advogado hoje e ele pergunta se o departamento de TI do escritório aprovou a ferramenta.

A indústria de software é o lugar mais fácil para ver o relógio rápido em ação porque o código ou funciona ou não. Dentro da Anthropic, o Claude agora escreve mais de oitenta por cento do código que vai para produção, e o pesquisador mediano, consultado em março, colocou sua produção em quatro vezes o que seria sem IA.¹ Clive Thompson entrevistou cerca de setenta engenheiros no Google, Microsoft, Amazon e Apple e encontrou o mesmo padrão em todos os lugares: o sênior escreve menos, direciona mais e entrega muito mais do que antes.² A unidade de trabalho mudou de produção para orquestração. O humano ainda é responsável, mas o humano não está mais digitando cada (ou quase qualquer) linha de código manualmente.

Mas o direito não tem um compilador. Um contrato errado não trava. Ele fica em uma gaveta, aparentemente ok, até o dia em que uma contraparte exerce um direito de consentimento que ninguém considerou adequadamente, ou uma cláusula de indenização cria responsabilidade ilimitada para um cliente desavisado. Isso torna a IA jurídica mais difícil de avaliar do que a IA de código, mas posso dizer em primeira mão que não é menos poderosa.³

Meus amigos engenheiros estão seis meses a um ano à frente do resto do trabalho de colarinho branco em quão seriamente usam essas ferramentas, e muito do que agora ensino a advogados aprendi observando-os. Na minha própria prática e no meu trabalho de consultoria, vi a mudança que a indústria de tecnologia acabou de passar começar em pequenos bolsões da profissão jurídica. Um litigante transforma um dia de pesquisa em vinte minutos. Uma equipe de negócios comprime uma semana de revisão de documentos em uma tarde. Um advogado solo assume trabalho que antes exigia um andar de associados abaixo dele.

Alguns desses advogados estão dentro dos maiores escritórios do mundo, construindo coisas que seus próprios sócios não notaram e não acreditariam. Muitos estão em práticas menores, sem comitê para consultar: solos derrubando seus fluxos de trabalho até os alicerces, boutiques construídas em torno dessas ferramentas desde o início, advogados que podem mudar o trabalho porque não precisam de permissão da instituição que o trabalho ameaça.

O relógio rápido não está esperando o lento.

O Relógio Lento

Ande pelos corredores de um escritório padrão do AmLaw 50 e você não encontrará, na maioria das vezes, advogados administrando suas práticas através de modelos de fronteira.

Você encontrará assinaturas caras de IA jurídica. Ferramentas aprovadas. Treinamentos de fornecedores. Políticas de uso responsável. Prêmios de inovação. Painéis em retiros de sócios onde todos concordam que a IA é importante e ninguém diz exatamente quais fluxos de trabalho devem mudar.

Pergunte a advogados dentro de um grande escritório para que estão usando IA hoje, e você os encontrará principalmente usando uma das tecnologias mais poderosas já construídas para limpar registros de horas, resumir documentos que ninguém planeja ler e redigir e-mails agendando sua próxima reunião. Usos triviais de uma ferramenta séria.

As capacidades que importariam, aquelas em que os modelos cresceram, ficam intocadas: delegação substantiva, instruir o modelo como você faria com um bom associado, contexto e padrões e julgamentos explicitados, e obter trabalho de elite de volta que antes levaria dias.

O uso é tímido mesmo onde a capacidade não é.

A Armadilha do Incentivo

A lentidão é compreensível, o que não é o mesmo que defensável.

Os lucros de um grande escritório de advocacia repousam sobre dois pilares: a hora faturável, que cobra pelo tempo, e a alavancagem, que empilha advogados juniores abaixo de cada sócio e fatura suas horas com margem. A IA ameaça ambos. Cada hora que economiza é uma hora que não pode ser faturada da maneira antiga. O trabalho que ela faz melhor — primeiro rascunho, diligence, revisão de documentos, verificação de citações, sumarização, comparação, formatação — é exatamente o trabalho que a pirâmide do BigLaw existe para vender.

Então o sócio racional experimenta em particular. O escritório racional se move devagar. Ambos estão protegendo algo real.

Esse é o dilema do inovador em sua forma mais pura. Os escritórios com mais a ganhar com a reconstrução são aqueles cuja economia atual torna a reconstrução mais dolorosa. Eles esperam, e a espera é racional até ser fatal.

As pessoas que poderiam forçar a mudança muitas vezes têm menos razão para isso. Um escritório de advocacia distribui seus lucros todos os anos. O saque de um sócio é uma parte do que o escritório ganhou este ano, não um direito sobre os próximos dez. Um CEO de empresa pública que transforma seu negócio é pago em ações, que precificam ganhos futuros no momento em que o mercado acredita na história. Um sócio-gerente (às vezes ganhando dez a vinte e cinco milhões de dólares de salário por ano, a cinco anos do fim de uma longa carreira) que transforma seu escritório recebe disrupção agora, uma briga de compensação agora, menor volume faturável agora, e um retorno que pode chegar depois que ele se for. Correr contra o relógio o paga. Consertar paga seus sucessores.

O relógio lento também corre com base no medo.

Primeiro, há o medo assimétrico de se tornar o conto de advertência. O sócio que reconstrói silenciosamente um fluxo de trabalho recebe um aceno educado. O sócio cujo arquivamento de IA cita casos falsos ganha uma manchete que o persegue pelo resto de sua carreira. A Sullivan & Cromwell aprendeu isso nesta primavera, quando uma moção de emergência em um caso de falência saiu com uma série de erros de citação gerados por IA.⁴ A S&C não é, para ninguém, um escritório descuidado. Esse é o ponto. Prestígio não impede essa falha. Processo sim.

Há também o medo mais silencioso, aquele que todo advogado já viu em cem manchetes, de que a IA está vindo para substituí-los completamente. O medo não é irracional, dado que os advogados continuam ouvindo essa narrativa das pessoas que constroem a tecnologia. Dario Amodei, CEO da Anthropic, declarou no ano passado que a IA poderia eliminar metade de todos os empregos de colarinho branco de nível básico, incluindo no direito, dentro de cinco anos.⁵ Acho que ele está errado sobre os advogados, e voltarei a isso. Mas um sócio não precisa acreditar na previsão para sentir seu peso. Visto de dentro de um grande escritório, todo uso sério do modelo pode parecer um ensaio para sua própria substituição: ensine a máquina o trabalho e você terá ensinado seu emprego.

Então os escritórios, em geral, recuam para o teatro da IA. Uma força-tarefa. Uma política. Um piloto. Um fornecedor. Um discurso sobre "inovação responsável". Mais de uma vez nos últimos meses, tive a oportunidade de apresentar em painéis ao lado de líderes dos principais escritórios de advocacia que chamam seus programas de IA de "melhores da classe" e depois não têm uma resposta coerente para as únicas perguntas que importam: quais fluxos de trabalho mudaram, quanto mais rápido eles ficaram, o que melhorou para o cliente, e o que o escritório agora faz de diferente em um caso real?

Generalidade é sempre o sinal. Um escritório que reconstruiu um fluxo de trabalho falaria sobre o fluxo de trabalho.

O Eixo de Transmissão

Tudo isso já aconteceu antes. Quando a eletricidade substituiu o vapor na fábrica, os proprietários fizeram o óbvio: retiraram o motor a vapor, colocaram um motor elétrico em seu lugar e continuaram operando as máquinas a partir do mesmo longo eixo de transmissão central. Por quase trinta anos, as plantas mantiveram esse layout, como se a energia ainda viesse de uma fornalha no porão.

Os ganhos de produtividade que os economistas esperavam só chegaram quando, uma geração depois, os proprietários das fábricas rasgaram o chão e reconstruíram a linha de montagem em torno da nova fonte de energia, colocando um pequeno motor em cada máquina e deixando a linha seguir a tarefa em vez do eixo.

O problema não era que a eletricidade era supervalorizada; era que uma tecnologia de propósito geral só compensa quando alguém redesenha o trabalho em torno dela, e o redesenho pode ficar uma geração atrás da invenção.⁶

A IA está nesse estágio agora. O novo motor está, na melhor das hipóteses, aparafusado ao antigo eixo de transmissão, e o chão abaixo dele ainda é o construído para vapor.

Coca-Cola, Não General Electric

Quando a refrigeração mecânica se tornou barata e confiável no início do século XX, a aposta óbvia eram as empresas que construíam as máquinas de refrigeração: General Electric, Westinghouse, Frigidaire. Mas o maior vencedor não foi nenhuma delas.

Foi a Coca-Cola, uma empresa regional de xaropes para fontes de Atlanta, que sob Robert Woodruff decidiu na década de 1920 colocar seu produto, em suas palavras, "ao alcance do braço do desejo", em cada cidade da terra.⁷

A Coca-Cola nunca construiu um refrigerador. Ela entendeu, antes e mais completamente do que qualquer outro, o que o frio barato tornava possível, e se reconstruiu em torno desse entendimento até que uma Coca-Cola gelada se tornasse um item permanente da vida humana.

Os laboratórios de fronteira são a General Electric deste momento. A coisa que eles fazem, inteligência bruta, está ficando mais barata a uma taxa com poucos precedentes; em comparação com as horas humanas que uma unidade dela substitui, é quase um erro de arredondamento por tarefa.

Mas a fortuna da Coca-Cola irá para quem descobrir, antes de qualquer outro, para que serve o "frio", e construir algo em cima disso que não era possível a nenhum preço no ano anterior. Essa pista está totalmente aberta agora, em todas as indústrias ao mesmo tempo.

A Aposta da Kirkland

A Kirkland & Ellis anunciou em maio que gastaria US$ 500 milhões em três ou quatro anos construindo sua própria plataforma de IA.⁸

Esse número (que atraiu todas as manchetes) importa menos do que o que ele revela. O escritório de advocacia com maior receita do mundo concluiu que alugar as mesmas ferramentas (por exemplo, Harvey, Legora, etc.) que todos os outros não pode proteger o que construiu. Difícil argumentar. Uma assinatura disponível para todos os escritórios não pode ser o que diferencia um escritório, e a mudança em andamento na prática do direito é grande demais para ser enfrentada com uma chave de licença.

A Kirkland também está mais exposta do que a maioria, e a exposição vem do mesmo lugar que os lucros. No ano passado, o escritório registrou US$ 10,5 bilhões em receita e US$ 11,1 milhões em lucros por sócio de capital, ambos recordes.⁹ Esses lucros dependem desproporcionalmente de private equity, a base de clientes errada para se ter quando a produção fica barata. Os patrocinadores executam as mesmas estruturas de negócio dezenas de vezes por ano, acompanham os gastos jurídicos ao ponto base e começaram a perguntar por que um trabalho que uma máquina pode redigir ainda é faturado a taxas de associado. O trabalho que se repete é o trabalho que um modelo de IA aprende mais rápido. Até a Blackstone, o relacionamento de destaque, começou a pagar menos ao escritório.¹⁰

O private equity está apertando do outro lado também. O dinheiro da Blackstone e da Bain Capital agora está por trás da Norm Law, uma plataforma jurídica nativa de IA que recrutou o ex-presidente do comitê executivo da Sidley Austin como seu presidente.¹¹ A indústria que fez da Kirkland o escritório de advocacia mais lucrativo da história começou a financiar seus desafiadores. A Kirkland pode ler seu próprio mercado. O primeiro produto do programa de meio bilhão de dólares chegou uma semana após o anúncio em si, um mecanismo de formação de fundos para os clientes de private equity do escritório.¹²

Mas o tamanho do cheque não decidirá o resultado.

Uma plataforma proprietária vale exatamente o quanto a prática modificada na qual está inserida. Se a Kirkland gastar meio bilhão de dólares e reconstruir como seus advogados realmente trabalham, o investimento pode se tornar um fosso que nenhum concorrente pode alugar. Se gastar meio bilhão de dólares e deixar os fluxos de trabalho intactos, terá instalado um motor muito caro no antigo eixo de transmissão.

A pergunta difícil não é se a Kirkland pode construir ou comprar tecnologia poderosa. Obviamente pode, mas aquisição não é o mesmo que absorção. A pergunta difícil é se um escritório tão lucrativo pode forçar a si mesmo a mudar o trabalho que o tornou lucrativo em primeiro lugar. Essa é a pergunta que todo incumbente enfrenta.

O Negócio da Absorção

Se a absorção é a restrição, o ativo mais valioso no mercado é qualquer coisa que mova a capacidade do relógio rápido para o lento sem quebrar a instituição no caminho. Algum dia isso pode ser um produto. Hoje é geralmente apenas uma pessoa: alguém que conhece o trabalho bem o suficiente para fazê-lo da maneira antiga e as ferramentas bem o suficiente para reconstruí-lo da maneira nova, sentado dentro do escritório enquanto a reconstrução acontece. Quase ninguém está fazendo esse trabalho, e quase todo mundo está prestes a precisar dele.

A indústria de tecnologia já tem um cargo para essa pessoa. A Palantir o inventou há vinte anos e o chamou de "engenheiro implantado na frente" (forward-deployed engineer), alguém que se muda para as operações do cliente e reconstrói o trabalho em torno do software, porque o software nunca se implanta sozinho. Durante a maior parte desse tempo, o papel parecia uma excentricidade da Palantir. Esta primavera, tornou-se a posição que todos com dinheiro estão copiando. A OpenAI montou uma empresa de implantação inteira em torno disso em maio, com mais de quatro bilhões de dólares por trás. A Anthropic lançou uma empresa de serviços nativa de IA com a Blackstone, Goldman Sachs e Hellman & Friedman para incorporar seus engenheiros dentro das empresas clientes. Os vendedores de inteligência concluíram que capacidade sem absorção não produz nada, e que absorção é trabalho de uma pessoa.

Mas note para quem essa pessoa trabalha. Um engenheiro implantado na frente trabalha para o fornecedor. Para a maioria das empresas, isso é uma troca justa. Uma fábrica pode executar sua logística na mesma plataforma de fornecedor que todos os concorrentes, porque a logística nunca foi a vantagem; os produtos eram. Um escritório de advocacia não tem produtos. Seu trabalho depende da confiança do cliente. A plataforma subjacente ao trabalho é uma que todo concorrente pode alugar. E seus procedimentos codificam o método próprio do escritório. Deixe os engenheiros do laboratório escreverem esse método nos trilhos do laboratório, e ele tende a migrar para o produto do laboratório, onde o escritório vizinho pode assinar. Para um escritório de advocacia, essa pessoa deveria trabalhar para a instituição em vez do fornecedor, e quanto mais cedo, melhor.

Nada disso significa que os fornecedores não têm papel. A Anthropic, Palantir, Snowflake e seus pares podem muito bem acabar construindo a arquitetura de dados na qual a reconstrução de um escritório se baseia. Mas o trabalho acima da parte hidráulica pertence aos advogados, porque uma empresa de software não tem mais ideia do que qualquer outra pessoa fora do escritório de como construir os prompts e fluxos de trabalho que codificam esse know-how acumulado da própria prática. Uma semana antes deste ensaio ser publicado, o próprio CEO da Palantir, Alex Karp, passou uma entrevista na CNBC dizendo às empresas para possuírem "os meios de produção" por trás de sua IA em vez de alugá-los. Ele está vendendo algo, claro. Mas ele também está certo.

É por isso que a gestão de mudanças, a frase menos glamourosa nos negócios, está prestes a se tornar um dos tipos de trabalho mais valiosos que existem. Não o tipo antigo de gestão de mudanças que produz mapas de stakeholders e painéis de adoção, mas um novo tipo que transforma julgamento de especialistas em procedimentos automatizados que uma máquina pode executar e uma instituição pode confiar. Cada fluxo de trabalho reconstruído torna o próximo mais barato de reconstruir, cada sócio convertido converte outros, e o escritório que começou dezoito meses antes é, quando alguém percebe, um tipo diferente de escritório.

Por um século, uma instituição que sabia que precisava mudar chamava os consultores de gestão, montava um comitê de direção e encomendava o roteiro. Os escritórios estão executando essa jogada em IA agora, e é a jogada errada. Funcionava, quando funcionava, porque as mudanças que gerenciava eram organizacionais: linhas de reporte, estruturas de custo, qual divisão vender. Um generalista inteligente da McKinsey pode mapear tudo isso do outro lado de uma mesa de conferência.

Mas a mudança que todos querem da IA não é "organizacional". Ela vive na própria prática, nas mil pequenas decisões que compõem um único caso: o modelo produz a primeira marcação ou apenas uma lista de questões; o que ele precisa saber sobre a base de empréstimos do cliente antes de tocar nos covenants; quais de suas citações de casos um humano verifica novamente e quais são verificadas por amostragem; quando o sócio lê cada palavra, e quando ela lê o memorando de exceções e vai para casa. Uma empresa de consultoria de gestão não pode responder a essas perguntas porque as próprias respostas constituem o que está rapidamente se tornando a versão do século XXI da prática do direito. Apenas as pessoas que fazem o trabalho jurídico podem redesenhar adequadamente esse trabalho.

Ainda assim, é necessário um impulso do topo. Um sócio não vai gastar uma semana difícil reconstruindo como ele pratica a menos que o escritório tenha deixado claro que isso é um imperativo estratégico, não um hobby. Mas o impulso só define a direção. A reconstrução acontece na mesa do advogado individual, um fluxo de trabalho de cada vez, e não se parece em nada com um programa de "inovação".

O Workshop

Aqui está como o negócio da absorção se parece.

Um sócio traz o tipo de tarefa que já preenche sua semana: um contrato para revisar de acordo com as preferências de negócio do cliente, um term sheet e tabela de capitalização que precisam se tornar documentos de financiamento, uma questão de pesquisa onde a lei não está estabelecida e os níveis de confiança importam, uma redline do advogado da contraparte que ele precisa explicar a um cliente em inglês simples sem achatar o que as mudanças fazem ao negócio.

A maioria dos advogados entrega ao modelo um documento e um comando simples. Resuma isso. Revise isso. Pesquise isso. Corrija isso. Então eles olham para a resposta previsivelmente genérica e concluem que a ferramenta em si é genérica. Mas o modelo fez o que eles pediram. O advogado deu a tarefa e reteve tudo que permitiria um bom desempenho: o contexto, o detalhe, a postura, o julgamento.

Uma instrução séria carrega o que um bom advogado diria a um bom associado: o que importa, o que não importa, com o que o cliente está preocupado, o que o público notará, o que a resposta não deve assumir, qual nível de incerteza é aceitável e o que verificar antes de o produto de trabalho sair do escritório.

Nos meus workshops, ensino isso como uma anatomia: tarefa, contexto, julgamento, restrições, entrega, verificação. Uma vez que os advogados veem a anatomia, eles reconhecem a falha em seus próprios prompts. Eles pediram um "resumo" quando precisavam de uma explicação pronta para o cliente do que mudou na redline, o que permaneceu e o que ainda precisa de uma decisão. Eles pediram "pesquisa" quando precisavam de um memorando com a conclusão na frente, separando a lei estabelecida das questões em aberto, e verificando independentemente cada citação. Eles pediram "revisão de contrato" quando precisavam de uma lista classificada das cláusulas que alteram a postura de negociação, com contraproposta de linguagem para cada uma.

Observe o que essa anatomia não contém: nada técnico. Nenhum código, nenhuma sintaxe, nenhuma configuração. Cada palavra de uma instrução séria é inglês simples, o mesmo inglês que um sócio já usa do outro lado da mesa com um associado. Isso é uma mentalidade, não uma habilidade de software: trate o modelo como um novo associado brilhante que leu tudo e não sabe nada sobre seu cliente, e instrua-o de acordo. Os advogados que se adaptam mais rápido a isso raramente são os mais jovens ou os mais técnicos. Muitas vezes são os melhores delegadores, aqueles que passaram uma carreira aprendendo a transferir julgamento para baixo na mesa.

Essa é a camada de prompt. Ela importa porque prova que a ferramenta pode fazer trabalho real quando o advogado dá uma instrução real. Mas para um escritório, a camada de prompt é apenas o começo.

A questão é como uma instituição construída em torno do trabalho humano absorve uma tecnologia que tornará uma parcela crescente desse trabalho barato, rápido e abundante.

Uma empresa não pode resolver esse problema apenas ensinando advogados isolados a escrever prompts melhores e esperando que a mudança se espalhe. O trabalho precisa passar da instrução individual para a capacidade institucional.

É aí que os prompts se tornam workflows automatizados.

Um prompt diz ao modelo o que fazer neste caso específico. Um workflow é um procedimento que diz ao modelo como um determinado advogado, grupo de prática ou escritório faz aquela categoria de trabalho. Na prática, não há nada de exótico nisso. Um workflow é um manual em linguagem simples que o modelo lê antes de começar, as instruções permanentes que um sócio dá a um novo associado no primeiro dia, exceto que o modelo as segue em todos os casos, todas as vezes, sem precisar ser lembrado. Alguns procedimentos são mecânicos: como formatar um documento do Word sem corrompê-lo, como executar a verificação de citações como uma etapa separada, como validar a formatação antes de qualquer coisa ser enviada. Os mais valiosos são substantivos: como um determinado advogado revisa um contrato, quais cláusulas ele sempre verifica, quando ele pede mais fatos, quando ele propõe uma contraproposta textual, quando ele rejeita a premissa porque o registro não a sustenta, onde ele desacelera porque a experiência lhe ensinou que é ali que os erros se escondem.

Isto está no cerne do que a maioria dos produtos de IA jurídica ainda não capta. Eles empacotam um modelo em uma interface jurídica e pedem ao advogado que se conforme ao workflow do produto. A abordagem melhor funciona na direção oposta: fazer o modelo se conformar à prática do advogado. O ativo duradouro não é o invólucro. É o método do próprio escritório, escrito com precisão suficiente para que o modelo possa segui-lo, os advogados possam supervisioná-lo e a instituição possa aprimorá-lo ao longo do tempo. Que é exatamente por isso que não deveria viver dentro do produto de outra pessoa.

Um bom workflow de revisão de contratos não é um modelo. É a sequência de revisão do sócio: rescisão, limites de responsabilidade, indenização, padrões de discricionariedade, propriedade intelectual, sobrevivência, recomendações ponto a ponto, contrapropostas textuais reais e uma verificação final perguntando o que envergonharia o advogado se o cliente visse. Um arquivo de lições aprendidas não é teatro de gestão do conhecimento. É o mecanismo de acumulação. O modelo erra algo, o advogado corrige, e a correção se torna parte da próxima execução.

A parte difícil não é técnica. Os arquivos são principalmente texto simples. A parte difícil é fazer com que advogados seniores externalizem aquilo que fazem quase inconscientemente: a frase em que não confiam, o caso que nunca citam sem verificar, a cláusula que leem duas vezes porque uma vez custou dinheiro a um cliente, o ponto comercial que importa mesmo não sendo o doutrinariamente interessante. Nada disso aparece claramente no produto final do trabalho. Tem que ser extraído enquanto o trabalho está sendo feito.

É por isso que os escritórios mais sérios em relação à adoção de IA não estão tratando isso como uma novidade. A onda de IA não vai parar em resumos melhores. Ela vai pressionar a alocação de equipes, precificação, treinamento, controle de qualidade, expectativas dos clientes e a distribuição interna de poder entre pessoas que podem trabalhar dessa forma e pessoas que não podem. Os escritórios que estão levando a sério estão tentando transformar os instintos de seus melhores advogados em infraestrutura antes que essa pressão chegue de uma só vez.

Essa é a divisão de mercado que estou vendo de perto. Alguns escritórios ainda estão aprovando softwares. Outros estão se preparando para absorver uma nova função de produção na prática do direito.

O segundo grupo vai ser muito difícil de alcançar.

De Qualquer Forma

Como um aparte, nada neste ensaio exige que o relógio rápido continue correndo no ritmo atual. Mesmo que, como os detratores sugerem, estejamos no meio de uma enorme bolha de IA e o progresso pare amanhã (o que, que fique registrado, não é o que parece daqui), modelos no nível de Opus 4.8 e Fable 5 já são mais que suficientes para transformar como o direito é praticado, e as instituições terão que absorver essa capacidade para acompanhar, independentemente. E se o relógio continuar correndo, a questão só fica mais aguda: quando a máquina pode produzir quase tudo, o que resta para os advogados?

Minha resposta é que o alto escalão do direito não será comoditizado, e seus advogados não serão substituídos. Como escrevi em outro lugar, o prêmio vai se deslocar da execução para o julgamento, e quanto mais rápido o relógio correr, maior será esse prêmio.¹⁶

A Ficção da Fatura

No final de toda essa transformação, a parte humana que sobreviverá é a decisão de julgamento.

Não "julgamento" como um elogio profissional que os advogados fazem a si mesmos. A decisão real: qual risco importa, qual briga vale a pena ter, qual concessão parece inofensiva mas vai doer depois, qual argumento um tribunal pode aceitar, qual ponto o cliente acha que é jurídico mas é na verdade comercial. Isso é, em última análise, sobre tomada de decisão sob pressão e incerteza.

É isso que os clientes têm tentado "comprar" de advogados de elite o tempo todo.

No entanto, a fatura tornava isso difícil de ver.

Por um século, os escritórios de advocacia cobravam pelo trabalho visível e quantificável: pesquisa, elaboração de minutas, due diligence, verificação de citações, markups de contratos, páginas de assinatura, fechamentos. Parte desse trabalho exigia habilidade real. Muito era trabalho braçal. Tudo levava tempo, e o tempo era fácil de medir, então o tempo se tornou a unidade que a profissão vendia.

Essa unidade tinha uma lógica. O trabalho tinha que ser feito por pessoas. Os juniores que o faziam aprendiam fazendo. Os sócios que o supervisionavam convertiam o tempo dos juniores em margem. O cliente pagava porque não havia outra maneira de fechar o negócio, protocolar a petição, concluir a diligência ou revisar o registro.

Mas a hora faturada também confundiu a distinção entre produção e tomada de decisão. Produção é o trabalho qualificado de reunir, redigir, comparar, resumir, formatar, verificar e organizar. Tomada de decisão é o momento em que um advogado pega todo esse material e diz ao cliente o que fazer.

Os clientes pagavam por ambos, mas se importavam mais com o segundo.

Um conselho não contrata o sócio de elite de fusões e aquisições porque quer mais horas de due diligence. Contrata-o porque ele viu negócios suficientes para saber onde este pode quebrar. Um réu não contrata o grande advogado de julgamento porque quer mais tempo gasto em descoberta de provas mecânica. Contrata-o porque quer alguém que possa decidir quais três pontos importam e como fazê-los valer. Um fundador não contrata um advogado para admirar uma minuta. Contrata um advogado para dizer: conceda isso, lute contra aquilo, e não deixe eles levarem esta cláusula porque vai importar depois.

A IA muda a economia porque ataca a produção primeiro. Ela elabora o primeiro rascunho. Ela compara os documentos. Ela resume o registro. Ela verifica as citações. Ela padroniza os blocos de assinatura. Ela executa a revisão tediosa que costumava justificar uma grande parte da conta. Imperfeitamente, e não sem supervisão, mas rápido o suficiente e bem o suficiente para que a velha relação entre tempo e valor não possa mais se sustentar.

Quando a produção era cara, a conta do cliente estava cheia de produção. Quando a produção fica mais barata, o insumo escasso é a pessoa que sabe como direcionar a máquina, testar a resposta, entender o objetivo do cliente e fazer a recomendação quando a resposta é difícil. O valor se move em direção à responsabilidade: o ser humano que tem experiência suficiente para saber o que importa e responsabilidade suficiente para sustentar o conselho.

É aqui que as previsões de que a IA vai "substituir" os advogados erram. Dado o que estou vendo os advogados fazerem com essas ferramentas, e dado que o julgamento é o insumo que mantém seu valor, a aritmética mais provável é que metade de cada trabalho jurídico seja substituída, em oposição a metade dos trabalhos jurídicos sendo completamente eliminados. A máquina assume a metade da produção. A parte para a qual as pessoas realmente foram para a faculdade de direito permanece, e no alto escalão o trabalho melhora, embora mais intenso, porque mais da semana é gasto no difícil trabalho cognitivo que sempre foi o objetivo. O baixo escalão do mercado de serviços jurídicos é uma história diferente: onde os riscos são baixos e o trabalho é mecânico, os serviços jurídicos podem realmente se comoditizar, e a margem vai comprimir em direção ao preço dos tokens que processam as solicitações dos clientes. Mas para os escritórios de advocacia mais elitizados, como aqueles com os quais estou trabalhando agora, o julgamento permanecerá valioso e o trabalho não se comoditizará.

A transição será difícil para os juniores porque o trabalho braçal não era apenas a coisa que os escritórios vendiam. Era também como os advogados aprendiam. Pesquisa de primeiro rascunho, elaboração de primeiro rascunho, revisão de primeiro rascunho, due diligence, listas de verificação e mecânicas de fechamento não eram glamorosas, mas criavam exposição repetida às matérias-primas do julgamento. Se a IA comprimir esse trabalho, os escritórios não podem fingir que o velho aprendizado continuará funcionando sozinho. Eles terão que projetar o treinamento deliberadamente em torno da tomada de decisão.

Os melhores juniores vão avançar mais rápido do que nunca. Eles podem pedir ao modelo para explicar o negócio inteiro em vez de se matar na sua parte no escuro. Eles podem ver a estrutura, testar seus instintos, comparar alternativas e se aproximar do raciocínio de nível de sócio mais cedo. Os mais fracos perderão a camuflagem que o volume costumava fornecer.

O recrutamento precisará refletir essa nova realidade. Por décadas, os escritórios contrataram por notas na faculdade de direito e participação em law review, prova de que um candidato pode seguir instruções e sobreviver a horas brutais, porque a pirâmide funcionava com volume e o volume tinha que ser suportável. Mas note que isso não é o mesmo que (ou mesmo necessariamente particularmente correlacionado com) ser um bom advogado. O associado que vale a pena contratar agora parece diferente: indicadores precoces de julgamento, agência, visão comercial e habilidades interpessoais. Um clerkship, onde um jovem litigante passa um ano observando um juiz tomar decisões difíceis. Tempo (em uma capacidade não jurídica) dentro de um banco ou de uma empresa Fortune 500, onde um futuro advogado de negócios aprende como os clientes falam e o que eles estão realmente tentando comprar. As turmas serão menores. A barreira vai mudar. Os associados que a ultrapassarem podem ganhar algo que seus antecessores raramente tiveram: um aprendizado mais direto em tomada de decisão, com mais do trabalho braçal delegado a uma máquina que nunca quis um fim de semana de qualquer maneira.

Dê um passo para trás e a ficção entra em foco. O que os escritórios faturam hoje, as horas de tempo de associados juniores e plenos fazendo trabalho braçal, nunca foi a coisa que os clientes realmente valorizavam nos melhores escritórios. As horas eram como o escritório escolhia faturar o que o cliente realmente queria comprar, que é julgamento e tomada de decisão do sócio que assina o conselho. Então, os advogados que temem que uma IA cada vez mais poderosa drenará o valor do direito estão enganados. O valor sempre esteve, paradoxalmente, na única coisa que a conta nunca discriminou, e essa coisa não vai a lugar nenhum. Julgamento concentrado é um ativo, os melhores escritórios possuem mais dele do que qualquer um, e a resposta madura a esta tecnologia é proteger esse ativo e finalmente precificá-lo, enquanto a máquina comoditiza a parte da conta que sempre foi apenas embalagem.

Arrancando o Chão

Tudo neste ensaio aponta para a mesma conclusão nada glamorosa. Gestão de mudança, feita ao nível da prática, é agora o investimento mais consequente disponível para qualquer escritório de advocacia (ou grande empresa, nesse aspecto), maior do que qualquer contratação lateral, qualquer lançamento de prática, qualquer abertura de escritório. O lado positivo de acertar é uma vantagem cumulativa medida em anos. O lado negativo de errar é existencial: uma década gasta defendendo uma conta horária por trabalho que os clientes podem comprar mais barato em outro lugar, enquanto concorrentes nativos de IA, financiados em parte por esses mesmos clientes, eliminam o trabalho uma área de prática de cada vez.

A hora de enfrentar isso é agora, enquanto ainda é uma escolha. As instituições mudam em um de dois cronogramas, deliberadamente ou em uma emergência, e tudo sobre uma emergência torna uma reconstrução pior. O talento está saindo, os clientes estão renegociando, e o comitê executivo está se reunindo sobre o anúncio de um concorrente em vez de seu próprio plano. Os escritórios que começam agora podem reconstruir enquanto a receita ainda está quebrando recordes. Os escritórios que esperarem farão o mesmo trabalho mais tarde, sob pressão, com menos de tudo.

Investir na reconstrução significa o que significou nas fábricas há um século. Os vencedores não pararam em trocar a máquina a vapor por uma elétrica. Eles colocaram um motor em cada máquina e deixaram a linha seguir a tarefa. A versão jurídica é a mudança ao nível da própria prática: julgamento escrito onde uma máquina pode executá-lo e um advogado pode supervisioná-lo, workflow por workflow, grupo por grupo. O trabalho é lento, pessoal e invisível no organograma, e é o único tipo de gasto com IA que muda o que um escritório realmente faz.

Para os escritórios que conseguirem fazer isso, o prêmio final é a fortuna da Coca-Cola. Produzir trabalho jurídico excelente sempre significou pagar por andares de associados, e esse custo está desabando. Um escritório que saia do modelo horário e redefina o que os clientes esperam pagar mantém a coisa que os clientes sempre vão querer comprar (julgamento, tomada de decisão) e elimina a maior parte do custo de produzi-la. As margens no alto escalão vão melhorar dramaticamente. Woodruff queria uma Coca-Cola ao alcance do braço do desejo. Os escritórios que arrancarem o chão primeiro colocarão o julgamento jurídico de elite ao alcance do braço de cada decisão difícil em todas as empresas do mundo.

Notas

1. Anthropic Institute, "When AI Builds Itself" (Marina Favaro e Jack Clark, 4 de junho de 2026), relatando que mais de 80 por cento do código mesclado na base de código de produção da Anthropic em maio de 2026 foi escrito por Claude, acima de dígitos únicos baixos antes do lançamento do Claude Code em fevereiro de 2025. O número de quatro vezes vem de uma pesquisa interna de março de 2026 do relatório com aproximadamente 130 funcionários de pesquisa, na qual o entrevistado mediano colocou sua produção em cerca de quatro vezes o que seria sem IA; o próprio relatório adverte que autoestimas desse tipo tendem a ser altas.

1. Clive Thompson, "Coding After Coders: The End of Computer Programming as We Know It", The New York Times Magazine, março de 2026. Thompson entrevistou mais de setenta desenvolvedores de software no Google, Amazon, Microsoft, Apple e outros lugares sobre como os agentes de IA mudaram o trabalho.

1. Zack Shapiro, "The Claude-Native Law Firm", publicado no X, 27 de fevereiro de 2026: um relato em primeira mão de administrar um escritório de dois advogados reconstruído em torno de modelos de fronteira.

1. Carta de Andrew Dietderich da Sullivan & Cromwell ao Juiz Chefe Martin Glenn, Tribunal de Falências dos EUA para o Distrito Sul de Nova York (18 de abril de 2026), nos processos do Capítulo 15 do Grupo Prince, pedindo desculpas por uma moção de emergência protocolada em 9 de abril de 2026 que continha dezenas de citações imprecisas e outros erros, incluindo alucinações de IA. Os erros foram sinalizados pelo advogado da parte contrária na Boies Schiller Flexner e amplamente noticiados, inclusive pela Bloomberg Law e Reuters.

1. Dario Amodei fez a previsão publicamente em uma entrevista de 28 de maio de 2025 com Jim VandeHei e Mike Allen da Axios: a IA poderia eliminar metade de todos os empregos de colarinho branco de nível básico e empurrar o desemprego para 10 a 20 por cento dentro de um a cinco anos. Amodei desde então buscou uma economia mais suave, invocando o paradoxo de Jevons (automatize a maior parte de um trabalho e a demanda pela parte humana restante pode crescer) no palco com Jamie Dimon do JPMorgan em uma reunião de serviços financeiros da Anthropic (Fortune, 5 de maio de 2026).

1. A história da eletrificação é contada em Paul A. David, "The Dynamo and the Computer: An Historical Perspective on the Modern Productivity Paradox", American Economic Review 80, nº 2 (1990), e Warren D. Devine, Jr., "From Shafts to Wires: Historical Perspective on Electrification", Journal of Economic History 43, nº 2 (1983). As fábricas começaram a se eletrificar por volta de 1900; o retorno de produtividade medido chegou na década de 1920, uma vez que motores de acionamento unitário permitiram que as plantas abandonassem o layout de eixo central.

1. A frase é de Robert Woodruff, o presidente de longa data da Coca-Cola que estabeleceu o objetivo da empresa na década de 1920 de colocar uma Coca "ao alcance do braço do desejo". A frase é citada nas próprias histórias corporativas da empresa e em Mark Pendergrast, For God, Country and Coca-Cola (1993).

1. O plano da Kirkland & Ellis, relatado pela primeira vez pelo Financial Times e confirmado pela Bloomberg Law no final de maio de 2026, compromete aproximadamente US$ 500 milhões ao longo de três a quatro anos, começando com cerca de US$ 100 milhões em 2026. A Kirkland relatou US$ 10,56 bilhões em receita em 2025, a maior de qualquer escritório de advocacia.

1. Os resultados de 2025 da Kirkland, relatados pela primeira vez pelo The American Lawyer em março de 2026: receita bruta de US$ 10,56 bilhões, alta de 20 por cento, e lucro médio por sócio de capital de US$ 11,1 milhões, também alta de 20 por cento, entre 595 sócios de capital. A Kirkland foi o primeiro escritório a ultrapassar US$ 10 bilhões em receita e o primeiro a ultrapassar US$ 11 milhões em lucro médio por sócio.

1. Bloomberg Law e Law.com, 27 de fevereiro de 2026, relatando a partir do arquivamento anual de valores mobiliários da Blackstone: a Blackstone pagou à Kirkland US$ 87,8 milhões em honorários advocatícios em 2025, abaixo do recorde de US$ 101,3 milhões em 2024, mesmo com a receita geral da Kirkland crescendo 20 por cento. A Blackstone divulga os pagamentos porque um sócio da Kirkland está em seu conselho.

1. A Norm Law foi lançada em novembro de 2025 juntamente com um investimento de US$ 50 milhões da Blackstone em sua controladora, Norm Ai, cujos investidores incluem Bain Capital, Blackstone e Vanguard; em janeiro de 2026, nomeou Michael Schmidtberger, que presidiu o comitê executivo da Sidley Austin por sete anos, como seu presidente (Bloomberg Law, 22 de janeiro de 2026). O financiamento de capital de risco para escritórios de advocacia nativos de IA seguiu o mesmo padrão: a Crosby levantou mais de US$ 85 milhões da Sequoia, Index e Lux, e a Eudia levantou uma Série A de até US$ 105 milhões antes de lançar um escritório de advocacia aumentado por IA no Arizona.

1. A Kirkland & Ellis e a Palantir Technologies anunciaram a plataforma em 4 de junho de 2026, uma semana após o Financial Times relatar pela primeira vez o compromisso de US$ 500 milhões do escritório. O motor de formação de fundos, exclusivo da Kirkland, é construído para gerenciar documentação de fundos, cartas paralelas, rastreamento de obrigações e fechamentos ao longo do ciclo de vida de captação de recursos de private equity para mais de 1.000 advogados na prática de fundos de investimento do escritório. A Kirkland disse que a arquitetura da plataforma é independente de modelo, projetada para que o escritório não fique preso a um único provedor de IA.

1. A OpenAI anunciou a OpenAI Deployment Company em 11 de maio de 2026, uma unidade independente com mais de US$ 4 bilhões em capital comprometido liderada pela TPG, lançada juntamente com a aquisição da Tomoro, uma consultoria de IA aplicada que trouxe cerca de 150 engenheiros implantados na linha de frente no primeiro dia. A Anthropic, Blackstone, Hellman & Friedman e Goldman Sachs anunciaram sua empresa de serviços empresariais nativa de IA em 4 de maio de 2026, supostamente capitalizada em cerca de US$ 1,5 bilhão (CNBC, 4 de maio de 2026), com engenheiros de IA aplicada da Anthropic incorporados em suas equipes. A correria segue um ano de evidências de que a capacidade sozinha não estava se convertendo; pesquisadores do MIT relataram em 2025 que, apesar de dezenas de bilhões de dólares em gastos empresariais, 95 por cento das organizações não viam retorno mensurável sobre a IA generativa.

1. Alex Karp, entrevista na CNBC, 1 de julho de 2026, dada juntamente com o anúncio da parceria de IA soberana da Palantir com a Nvidia. Karp disse que os clientes empresariais querem possuir os meios de produção por trás de sua IA, seu poder computacional, modelos, dados e vantagem competitiva, e descartou empreendimentos de implantação de fornecedores como arranjos que transferem essa vantagem para um terceiro.

1. Zack Shapiro, "The Input Layer", publicado no X, 25 de março de 2026, sobre por que a saída do modelo é tão boa quanto a instrução que recebe.

1. Zack Shapiro, "The Judgment Premium", publicado no X, 2 de março de 2026. O argumento: à medida que a IA absorve a produção qualificada, o prêmio de inteligência evapora e o prêmio profissional migra para o julgamento, a camada onde uma pessoa decide o que fazer quando a resposta não é clara e aposta sua reputação na decisão.