O departamento jurídico corporativo já automatizou a triagem de contratos, a análise de jurisprudência e até parte da elaboração de peças. Mas existe um processo que, na maioria das empresas, ainda funciona quase da mesma forma há décadas: a escolha do escritório de advocacia parceiro.

Na prática, essa decisão continua sendo tomada por indicação, relacionamento histórico ou reputação de mercado. Critérios importantes, mas pouco auditáveis. Deliberadamente subjetivos. Raramente existe um processo estruturado que compare, de forma objetiva, especialização real por matéria, indústria, histórico de resultados, tempo médio de resposta, faixa de honorários praticada e compatibilidade com o porte da demanda.

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É exatamente esse ponto cego que a inteligência artificial pode e irá disruptar. Não como ferramenta de produtividade interna, mas como camada de inteligência sobre a própria rede de fornecedores jurídicos da empresa.

Da automação de documentos ao matchmaking de fornecedores

Nos últimos anos, as legaltechs brasileiras amadureceram em uma sequência previsível: primeiro vieram as ferramentas de gestão do contencioso; na sequência, as de automação de documentos e workflow; depois, as de análise preditiva e jurimetria. O próximo passo natural é aplicar esse mesmo tipo de inteligência à escolha de parceiros externos. Deveria, por uma questão de ordem cronológica, ter sido a primeira etapa a fazer uso da inteligência artificial, afinal, é o primeiro passo de uso, ou seja, escolher bons parceiros. Escolher corretamente o parceiro teria evitado muitos problemas de falta de resultados.

Essa mudança trará outra grande consequência que interessa diretamente ao compliance: se a escolha do parceiro do Jurídico passa a ser baseada em dados, ela também passa a ser rastreável.

Compliance como efeito colateral, não como promessa

O maior ganho dessa transição não é velocidade. É defensabilidade.

Hoje, se um órgão de controle, uma auditoria interna ou um comitê de compliance perguntar por que a empresa contratou determinado escritório para um caso específico, a resposta costuma ser subjetiva. Isso é um risco real para companhias sujeitas a normas anticorrupção, capital aberto ou controle acionário estrangeiro, em que a escolha de fornecedores, inclusive jurídicos, precisa resistir ao escrutínio.

Um processo de seleção orientado por dados muda essa equação em pelo menos quatro frentes:

• Due diligence contínua, não só na entrada. Hoje a checagem de conflito de interesse, estrutura societária e histórico reputacional de um escritório normalmente acontece uma vez, no início da relação. Um sistema de matchmaking bem desenhado permite monitoramento permanente, sinalizando, por exemplo, conflitos supervenientes ou mudanças societárias relevantes.
• Redução de viés relacional. Decisões de contratação de escritório são historicamente influenciadas por rede de contatos pessoais. Critérios objetivos não eliminam o relacionamento, mas criam um contrapeso auditável a ele.
• Rastreabilidade da decisão. Se a escolha é baseada em critérios registrados, ela pode ser reconstituída depois, algo que hoje praticamente não existe nesse tipo de contratação.
• Padronização entre unidades de negócio. Empresas com operação em múltiplas regiões ou unidades frequentemente têm critérios de contratação de escritório que variam de área para área, sem que ninguém formalize por quê. Um processo orientado por dados obriga a explicitar os critérios uma única vez e aplicá-los de forma consistente, independentemente de qual gestor está conduzindo a contratação naquele momento.

A pergunta que ainda falta responder

Toda essa promessa esbarra em uma pergunta inevitável: quem audita o algoritmo que audita o fornecedor?

Se a IA passa a influenciar qual escritório recebe qual demanda, os critérios do próprio sistema precisam ser explicáveis e não discriminatórios. Esse debate não é hipotético. O Marco Legal da Inteligência Artificial (PL 2.338/2023) segue em tramitação na Câmara dos Deputados, com expectativa de votação ao longo de 2026, e trata exatamente disso: transparência, rastreabilidade e responsabilidade em sistemas automatizados de decisão.

Ou seja, a mesma tecnologia que promete mais compliance na escolha de fornecedores jurídicos vai precisar, ela própria, de compliance. Não é contradição, mas sim o ciclo natural de qualquer inovação que se aproxima de uma decisão sensível.

Vale notar que esse não é um problema exclusivo do Brasil. Bases regulatórias como o AI Act europeu já preveem obrigações de documentação e explicabilidade para sistemas de IA usados em decisões que afetam terceiros, categoria em que a escolha de um prestador de serviço jurídico pode perfeitamente se enquadrar, a depender de como o sistema for desenhado. Ou seja: o desenho de governança de um sistema de matchmaking jurídico já nasce sob escrutínio internacional, mesmo antes de o marco brasileiro ser sancionado.

O próximo passo do Legal Ops

Esse é também um teste para o quanto o jurídico corporativo já assumiu, de fato, o papel de business partner que promete há anos. Áreas que ainda tratam a contratação de escritórios como decisão isolada, sem rastro e sem métrica, dificilmente vão sustentar esse discurso perante o restante da empresa.

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O movimento de datificação do jurídico corporativo, que já transformou a gestão de contratos e a análise de risco, está prestes a alcançar sua última fronteira analógica: a forma como a empresa escolhe com quem trabalhar.

Isso não substitui relacionamento, experiência ou julgamento humano; ao contrário, os torna mais fortes com uma camada de evidência que hoje simplesmente não existe. E, num ambiente regulatório que caminha para exigir explicabilidade de qualquer decisão automatizada, antecipar-se com processos rastreáveis deixa de ser diferencial e passa a ser proteção.

[1] PL 2338/2023, Senado Federal — tramitação: https://www25.senado.leg.br/web/atividade/materias/-/materia/157233

[2] JOTA — PL 2338 e a transição do discurso ético para o modelo sancionatório da IA: https://www.jota.info/opiniao-e-analise/colunas/regulacao-e-novas-tecnologias/pl-2338-e-a-transicao-do-discurso-etico-para-o-modelo-sancionatorio-da-ia