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Se você é advogado e já experimentou usar uma IA para auxiliar em sua rotina, talvez tenha passado por essa situação. Você digita uma solicitação, esperando receber uma resposta robusta, detalhada e útil, mas acaba recebendo algo superficial e irrelevante. Essa frustração é comum e, muitas vezes, não é culpa da IA em si.
O problema pode estar na forma como as instruções foram passadas. A boa notícia é que, ao dominar a engenharia de prompts, você pode transformar essas respostas decepcionantes em ferramentas poderosas que realmente auxiliam o seu dia a dia, otimizando tarefas e melhorando a qualidade do seu trabalho jurídico.
A inteligência artificial (IA) tem transformado diversos setores, e no meio jurídico não é diferente. As ferramentas de IA generativa, como ChatGPT, têm sido adotadas para agilizar tarefas cotidianas, desde a redação de petições até a análise de contratos.
No entanto, muitos advogados ainda encontram dificuldades para obter respostas precisas e eficazes dessas ferramentas.
O problema frequentemente não está na tecnologia, mas sim na forma como as solicitações são feitas. É aqui que a engenharia de prompts entra como uma habilidade essencial.
A engenharia de prompts é a prática de formular comandos específicos para guiar ferramentas de IA a fornecerem respostas mais úteis e precisas. Embora a IA seja capaz de gerar grandes quantidades de texto, a qualidade das respostas depende diretamente da clareza, estrutura e direção fornecidas pelo prompt.
No contexto jurídico, a formulação de um prompt bem estruturado pode fazer a diferença entre um parecer jurídico genérico e uma análise profunda com base em jurisprudências e legislações aplicáveis. Entender como guiar a IA é essencial para que os advogados extraiam o máximo dessa tecnologia.
A compreensão dos conceitos de engenharia de prompts permite que advogados otimizem o uso da IA em tarefas que exigem precisão, clareza e profundidade. Algumas das principais razões incluem:
Os conceitos de Zero-shot, Few-shot e Chain-of-verification permitem que os advogados desenvolvam prompts mais assertivos, garantindo que a IA produza resultados mais alinhados às especificidades de cada caso. Por exemplo, ao usar Few-shot, o advogado pode fornecer à IA exemplos de atas de reuniões anteriores, garantindo que a nova ata siga o mesmo padrão e tenha a consistência desejada.
Além disso, a técnica Tree of Thought possibilita que a IA explore diferentes estratégias jurídicas, permitindo ao advogado avaliar várias opções antes de tomar uma decisão.
Técnica | Conceito | Exemplo | Situação mais |
Zero-shot | O modelo de IA é solicitado a executar uma tarefa sem exemplos prévios, confiando apenas na formulação do prompt e no conhecimento do modelo. | “Redija uma petição inicial para uma ação de alienação parental onde o cliente busca retomar a guarda compartilhada. Use as jurisprudências mais recentes do TJSP e as leis aplicáveis.” “Gere um relatório mensal detalhado sobre o andamento de processos do cliente [nome], destacando ações judiciais, movimentações e prazos, com base nos dados fornecidos.” | Tarefas simples e diretas, como redação de petições básicas ou criação de relatórios padronizados para clientes. |
Few-shot | O modelo recebe alguns exemplos que servem como referência para guiar a resposta, ajudando-o a identificar padrões e melhorar a saída. | “Aqui estão 3 atas de reuniões do último trimestre. Com base nesses exemplos, redija a ata da reunião de hoje, destacando os principais tópicos discutidos e decisões tomadas.” “Abaixo estão dois exemplos de análises de contratos anteriores. Baseando-se nesses, elabore uma análise detalhada do contrato anexo, apontando riscos e cláusulas críticas.” | Produção de documentos que exigem consistência com versões anteriores, como atas de reuniões ou relatórios contratuais. |
Chain-of-thought | A IA é incentivada a detalhar seu processo de raciocínio passo a passo antes de apresentar uma resposta final, resultando em mais clareza e precisão. | “Liste as etapas necessárias para redigir uma contestação em um processo de divórcio litigioso, explicando o raciocínio jurídico por trás de cada etapa antes de redigir o documento.” “Explique o raciocínio jurídico passo a passo para a escolha de perguntas a serem feitas na audiência de instrução, considerando os pontos fortes e fracos do caso.” | Questões complexas que exigem um raciocínio jurídico profundo, como a formulação de estratégias ou a redação de peças processuais complexas. |
Chain-of-verification | Similar ao Chain-of-thought, mas cada etapa do raciocínio é validada antes de seguir para a próxima, garantindo maior precisão e correção. | “Revise este contrato cláusula por cláusula, verificando sua conformidade com a legislação aplicável e corrigindo qualquer ambiguidade jurídica antes de passar para a próxima cláusula.” “Analise o conteúdo desta petição inicial verificando, ponto por ponto, se os argumentos apresentados estão em conformidade com a jurisprudência recente do STJ.” | Análise e revisão detalhada de documentos jurídicos, como contratos e petições, onde a precisão e conformidade são cruciais. |
Least-to-most | A IA começa com uma versão simplificada do problema e, em seguida, resolve progressivamente versões mais complexas, aumentando gradualmente a dificuldade. | “Revise as cláusulas mais básicas de um contrato de prestação de serviços e, em seguida, passe a revisar cláusulas mais complexas, como de rescisão e penalidades.” “Elabore um resumo simplificado de um processo judicial e, em seguida, forneça uma análise mais detalhada sobre os principais pontos de disputa jurídica.” | Análise de documentos ou problemas jurídicos que envolvem diferentes níveis de complexidade, como revisão contratual ou elaboração de relatórios. |
Self-consistency | A IA gera múltiplas respostas para uma mesma pergunta e seleciona a mais consistente ou comum, aumentando a qualidade da resposta final. | “Gere três versões diferentes de uma cláusula de rescisão contratual para garantir que a redação seja clara e juridicamente precisa. Escolha a versão mais clara e coerente.” “Crie três versões diferentes de uma contestação para um processo de execução e escolha a versão mais robusta e consistente com a estratégia de defesa.” | Redação de cláusulas ou peças processuais que exigem clareza e consistência, com a possibilidade de múltiplas interpretações jurídicas. |
Reflexion | A IA é incentivada a refletir sobre sua própria resposta, revisando-a e sugerindo melhorias para garantir a qualidade e precisão da resposta. | “Revise esta peça jurídica refletindo sobre os argumentos centrais, sugerindo melhorias que tornem a argumentação mais persuasiva e embasada juridicamente.” “Reflita sobre a análise de risco deste contrato e sugira revisões nas cláusulas que possam melhorar a proteção jurídica do cliente.” | Revisão de documentos ou peças jurídicas que exigem um processo de refinamento contínuo, como contratos ou petições. |
Tree of Thought | A IA explora diferentes ramificações ou possíveis respostas, escolhendo a mais promissora ou vantajosa após considerar várias alternativas. | “Desenvolva diferentes estratégias jurídicas para a defesa em uma ação de execução, considerando tanto a contestação quanto a tentativa de acordo, e escolha a mais viável.” “Proponha múltiplas abordagens para a negociação de um contrato de parceria e selecione a melhor abordagem baseada nos riscos e benefícios para o cliente.” | Planejamento estratégico, como a formulação de diferentes abordagens para um litígio ou negociação contratual. |
Directional Stimulus | A IA recebe instruções que a direcionam para um tipo específico de resposta, sem fornecer exemplos explícitos, guiando o raciocínio. | “Adicione automaticamente a chancela de autenticação a cada página deste documento, garantindo que a formatação e a posição sejam consistentes em todas as páginas.” “Crie um conjunto de instruções para otimizar o fluxo de trabalho dos advogados no uso de IA para revisar contratos, com foco na precisão e eficiência dos prazos.” | Tarefas operacionais que requerem automação, como a aplicação de chancelas em documentos ou otimização de fluxos de trabalho internos. |
Essa tabela proporciona exemplos detalhados, tornando os prompts robustos o suficiente para demandas complexas e específicas do dia a dia dos advogados, como a redação de peças jurídicas, análise de contratos e criação de relatórios detalhados.
As situações indicadas demonstram como cada técnica de prompt engineering pode ser aplicada para otimizar o uso da IA em diferentes cenários jurídicos.
Em um ambiente onde a eficiência é essencial, compreender e dominar a engenharia de prompts se tornou uma habilidade indispensável para advogados que buscam utilizar IAs generativas com eficácia.
A capacidade de formular comandos claros e estratégicos não só melhora a qualidade das respostas, como também maximiza o uso da IA, permitindo que os advogados foquem em questões mais complexas e criativas. Essa é, sem dúvida, uma das chaves para o futuro da advocacia em um mundo cada vez mais digital.
André Medeiros é especialista em gestão para escritórios de advocacia e entusiasta da Inteligência Artificial no Direito e Legal Design. Acompanhe suas análises e insights sobre o futuro da advocacia.
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