IA Generativa no mercado global
De acordo com a pesquisa conduzida pelo Thomson Reuters Institute “2024 Generative AI in Professional Services, e realizada com líderes de diversos segmentos, incluindo jurídico, fiscal e contábil:
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85%dos profissionais do Direito disseram que a IA Generativa pode ser aplicada em seu trabalho
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68%destacaram a segurança dos dados como uma de suas principais preocupações
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42%dizem utilizar a IA Generativa, pelo menos, 1x ao dia
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75%dos escritórios de advocacia não contam com uma política de uso de IA Generativa no trabalho
Inteligência Artificial no Direito
Desde sua concepção, a inteligência artificial (IA) tem sido uma ferramenta poderosa para otimização de processos, análise de dados e tomada de decisões complexas. Mas o que realmente é IA?
A Inteligência Artificial refere-se à capacidade das máquinas de executar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. Ela foi formalmente concebida como um campo de estudo na década de 1950, com o objetivo de desenvolver programas de computador que pudessem simular a capacidade humana de aprender, raciocinar e resolver problemas.
“Como um campo da ciência da computação, a inteligência artificial engloba (e costuma ser mencionada com) aprendizado automático e deep learning. Essas disciplinas envolvem o desenvolvimento de algoritmos de IA, modelados de acordo com os processos de tomada de decisão do cérebro humano, que podem "aprender" com os dados disponíveis e fazer classificações ou previsões cada vez mais precisas com o passar do tempo.” Fonte: IBM
No âmbito jurídico, a IA tem encontrado aplicação em diversas áreas, desde a análise preditiva de decisões judiciais até a automação de processos de pesquisa jurídica. Ela permite que advogados e juízes analisem grandes volumes de dados legais de forma eficiente, identifiquem padrões e façam previsões com base em cenários históricos.
Para tanto, contar com provedores de tecnologia que entregam soluções para desafios diários de profissionais do Direito, oferecendo agilidade, performance e atendendo aos mais rigorosos padrões de proteção de dados, é essencial.
Usos e benefícios da IAGen jurídica
Rodrigo Hermida, Vice-Presidente da Thomson Reuters para Legal Latam, destaca as três principais funções da IAGen jurídica nos escritórios de advocacia.
Principais conceitos de IA
Tipos de IA
IA Estreita (Narrow AI)
Também conhecida como Inteligência Artificial Fraca, refere-se a sistemas de IA projetados e treinados para realizar tarefas específicas dentro de um domínio limitado. Estes sistemas são especializados em executar uma função particular de maneira eficiente, como reconhecimento de voz, recomendações de produtos, tradução automática, entre outros. Apesar de sua especialização, eles não possuem capacidade de generalização ou compreensão ampla.
IA Geral (General AI)
Também chamada de Inteligência Artificial Forte, é o conceito teórico de uma IA que possui a capacidade de entender, aprender, raciocinar e resolver problemas de maneira semelhante à inteligência humana. Esta forma de IA seria capaz de aplicar seu conhecimento e habilidades para uma ampla variedade de tarefas e contextos, adaptando-se às mudanças e aprendendo com experiências passadas. Atualmente, a IA geral é mais um objetivo futuro do que uma realidade prática.
Design da Informação
Este termo refere-se a um nível hipotético de IA que superaria significativamente a inteligência humana em todos os aspectos cognitivos, incluindo criatividade, raciocínio estratégico, e tomada de decisões complexas. A IA superinteligente seria capaz de resolver problemas que atualmente estão além da compreensão humana, e poderia potencialmente melhorar a si mesma de forma exponencial. Este conceito é frequentemente discutido em contextos futuristas e especulativos sobre o desenvolvimento da IA.
A IA está transformando diversas indústrias, melhorando eficiência, precisão e experiência do usuário. Conheça algumas aplicações dessa tecnologia:
- Recomendações personalizadas: plataformas de streaming usam IA para recomendar conteúdos e produtos com base no histórico de usuário.
- Assistentes virtuais: usam IA para entender e responder perguntas dos usuários.
- Reconhecimento facial: utilizado em segurança, redes sociais e aplicativos móveis para identificação de pessoas.
- Processamento de linguagem natural: IA é usada em ferramentas de tradução automática, análise de sentimentos em redes sociais e chatbots.
- Veículos autônomos: carros e drones autônomos usam IA para navegar sem intervenção humana.
- Saúde: IA é aplicada em diagnósticos médicos, análise de imagens médicas e descoberta de novos medicamentos.
- Finanças: análise preditiva, detecção de fraudes e recomendação de investimentos são áreas onde a IA é amplamente utilizada.
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5 principais dúvidas sobre Inteligência Artificial
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A IA funciona através de algoritmos e modelos matemáticos que permitem às máquinas aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões baseadas em informações processadas. A IA aprende através do treinamento com grandes volumes de dados. Algoritmos de aprendizado de máquina ajustam seus parâmetros com base em exemplos para melhorar a precisão das previsões e decisões.
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RPA (Robotic Process Automation) não é estritamente considerada inteligência artificial, mas sim uma forma de automação baseada em regras. Enquanto a RPA automatiza tarefas repetitivas e baseadas em regras semelhantes às realizadas por humanos, a inteligência artificial envolve sistemas que podem aprender e adaptar com base em dados. Embora alguns sistemas de RPA possam incorporar elementos de aprendizado de máquina para melhorar suas funcionalidades, eles geralmente não têm capacidades de análise avançada ou tomada de decisão baseada em modelos complexos, como é comum em sistemas de IA.
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Os principais desafios da implementação de IA incluem a disponibilidade de dados de qualidade, a interpretabilidade dos modelos, a ética e privacidade dos dados, e a necessidade de expertise técnica e recursos computacionais robustos.
- Disponibilidade de dados de qualidade: a IA depende de grandes volumes de dados de alta qualidade para treinamento eficaz e preciso dos modelos.
- Interpretabilidade dos modelos: modelos de IA complexos, como redes neurais profundas, podem ser difíceis de interpretar, o que é crucial para entender suas decisões e garantir a confiança dos usuários.
- Ética e privacidade dos dados: o uso de dados pessoais levanta questões éticas e de privacidade que precisam ser endereçadas para garantir práticas responsáveis de IA.
- Requisitos de expertise técnica: implementar IA requer conhecimentos avançados em ciência de dados, aprendizado de máquina e programação, o que pode ser um desafio para muitas organizações.
- Recursos computacionais: algoritmos de IA frequentemente exigem recursos computacionais significativos, como poder de processamento e armazenamento, que podem ser caros e difíceis de acessar.
- Adoção e integração organizacional: integrar IA em processos existentes e garantir sua adoção eficaz por toda a organização pode ser um desafio cultural e estratégico.
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A inteligência artificial pode processar grandes volumes de dados rapidamente, automatizar tarefas repetitivas com precisão, identificar padrões complexos e aprender com dados. No entanto, ela enfrenta desafios em situações que exigem criatividade, compreensão emocional, julgamento ético e aplicação de intuição ou senso comum. A IA não substitui completamente o trabalho humano, especialmente em contextos que requerem decisões complexas baseadas em valores éticos ou experiências pessoais. Portanto, enquanto a IA é poderosa para otimizar processos e oferecer insights, ela ainda depende da supervisão humana para contextos que exigem discernimento humano e interpretação contextual.
Leia mais em nossa série: IA Generativa no Direito
A era da inteligência artificial
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