Caroline Andréia Klein 123 tende” no sentido humano; ela calcula probabilidades de sequências de palavras, e um prompt mal formulado pode facilmente levá-la a um caminho de associações estatísticas incorretas. Outro desafio crítico é a tendência das IAs de uso geral a desconsiderarem especificidades legislativas e contextuais. Um estudo de Giampieri (2024) demonstrou como essas ferramentas podem gerar cláusulas contratuais que, embora textualmente coerentes, são legalmente inválidas ou inadequadas para uma determinada jurisdição. Aqui, novamente, a engenharia de prompt se mostra fundamental. Ao instruir a IA a considerar a legislação brasileira, a citar artigos de lei específicos ou a adotar a perspectiva de uma das partes do contrato, o usuário pode mitigar significativamente esse risco, forçando a ferramenta a limitar sua análise ao contexto jurídico pertinente. Tais desafios reforçam a tese central de que o papel do profissional humano é, e continuará sendo, indispensável. A IA deve ser vista como uma ferramenta de apoio, um “copiloto” intelectual cujo desempenho depende diretamente da habilidade do “piloto”. A transformação em curso não aponta para a substituição do profissional, mas para a evolução de suas competências. Conforme aponta Pinto Junior (2020), o advogado do futuro precisará, além do conhecimento técnico, de visão estratégica e senso crítico para operar em um ambiente tecnologicamente denso. A capacidade de “conversar” com a máquina de forma eficaz, extraindo dela o máximo de seu potencial analítico enquanto se previne de seus vieses e limitações, será uma das habilidades mais valiosas na advocacia do século XXI. CONSIDERAÇÕES FINAIS Este projeto de pesquisa, ainda em andamento, propõe-se a explorar a aplicação da Inteligência Artificial na mitigação de riscos contratuais, com um foco particular na interação entre o usuário e a ferramenta. Foram apresentados o problema da alta litigiosidade, a hipótese de que a IA pode ser umapoio eficaz e ametodologia empírica desenhada para testar não apenas a capacidade da tecnologia, mas principalmente como ela pode ser otimizada. Por se tratar de uma investigação em curso, não há conclusões definitivas, mas sim achados esperados e perspectivas que nortearão a fase final do trabalho.
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