OPINIÃO: O jurídico não precisa só de IA. Precisa de dados confiáveis

A integração da Inteligência Artificial no setor jurídico, embora promissora, exige uma base fundamental muitas vezes negligenciada: dados confiáveis. A máxima “garbage in, garbage out” (GIGO), atribuída a George Fuechsel da IBM nos anos 1950, ressurge como um alerta crucial: sistemas alimentados com informações incorretas ou desestruturadas inevitavelmente produzirão resultados falhos. Ao contrário dos softwares tradicionais, que falhavam de forma previsível, a IA generativa pode gerar respostas convincentes e bem-estruturadas, mesmo quando baseadas em dados errôneos ou em “alucinações”, inventando até mesmo jurisprudências e leis com aparente autoridade. Este cenário reforça a tese de que a qualidade e a governança dos dados internos dos departamentos jurídicos e escritórios de advocacia devem ser prioridade antes da implementação de qualquer solução de IA.

O Custo da Desinformação e o Risco Legal

A preocupação com a qualidade dos dados deixou de ser uma intuição gerencial para se tornar um padrão formal. Desde 2024, a ISO (Organização Internacional de Normalização) publica a série ISO/IEC 5259, focada na qualidade dos dados para IA, reconhecendo a fonte como um risco a ser gerido. Paralelamente, a Data Provenance Initiative, liderada por pesquisadores do MIT, auditou mais de 1.800 bases de treinamento de modelos de linguagem e revelou, em artigo na Nature Machine Intelligence (2024), licenças omitidas ou incorretas na maioria delas. Este problema acarreta não apenas viés indevido e modelos de qualidade inferior, mas também um custo financeiro substancial. A consultoria Gartner estimou em 2020 que dados de baixa qualidade custam às organizações, em média, US$ 12,9 milhões anuais. Um levantamento do IBM Institute for Business Value de novembro de 2025 indicou que 43% dos diretores de operações veem a qualidade dos dados como prioridade máxima, e quase metade dos líderes a considera a principal barreira para escalar a IA.

As Consequências em Tribunais Brasileiros

As falhas na checagem de dados já se manifestam em processos judiciais. O caso inaugural de 2023 nos EUA envolveu a Justiça Federal de Nova York, que multou advogados por citarem precedentes inventados por IA. No Brasil, o fenômeno se replicou: em fevereiro de 2025, o Tribunal de Justiça de Santa Catarina multou em 10% do valor da causa um recorrente que usou jurisprudência e doutrina inexistentes, alegando “uso inadvertido” do ChatGPT. Mais recentemente, em março de 2026, o Tribunal Superior do Trabalho multou uma empresa e seu advogado por citarem precedentes falsos. Estes casos ressaltam que a responsabilidade pela verificação das informações permanece integralmente com o profissional do direito, independentemente da ferramenta utilizada.

Para garantir um uso eficaz e seguro da IA no jurídico, é essencial que os dados estejam organizados, classificados e confiáveis, com um responsável formal pela governança e qualidade dessas informações. Projetos bem-sucedidos de Inteligência Artificial neste setor começam com curadoria de conteúdo, classificação documental e gestão do conhecimento. A Resolução 615 do CNJ, de março de 2025, já condiciona o uso de IA no Judiciário a requisitos de governança, auditabilidade e supervisão humana, reforçando o princípio de que não há sistema confiável sobre uma base de dados ruim. A promessa de que a IA, por si só, resolverá a desordem encontrada é exagerada; no Direito, a tecnologia será tão confiável quanto a informação que a sustenta. Primeiro os dados, depois a tecnologia.

Com informações de MIT Tech.