Não é mais novidade que a adoção de IA entre empresas já saiu da categoria “inovação” e se tornou requisito para a empresa não ficar para trás no mercado.
Com o avanço rápido da tecnologia, desenvolver habilidades para o uso de IA se tornou fundamental para profissionais não somente de tecnologia, mas também do Direito.
Segundo o relatório Clio 2025 Legal Trends for Midsize Firms, o uso de IA nas empresas de médio porte disparou para 93%. Os benefícios mais citados incluíam aumento da produtividade, melhoria na qualidade do trabalho e melhor gestão de casos, principalmente nas atividades como pesquisa jurídica automatizada, automação de documentos e uso de ferramentas genéricas de IA.
O uso de inteligência artificial no jurídico está crescendo, e rápido. Ferramentas como ChatGPT prometem transformar desde tarefas repetitivas até decisões estratégicas, mas há duas peças-chave que separam resultados promissores de frustrações: 1. a forma como você conversa com a IA e 2. a especialidade da ferramenta utilizada.
E sobre o como você se comunica de maneira clara com a IA, já é uma habilidade que tem nome: prompt engineering.
O que é prompt engineering?
Prompt engineering é a prática de criar comandos otimizados para interagir com modelos de IA, como o GPT-4, de forma a obter respostas mais úteis, precisas e estruturadas. No contexto jurídico, isso significa ser capaz de escrever perguntas e instruções que levem a IA a entregar algo utilizável, e não uma resposta genérica ou totalmente fora de contexto.
O fato é que a IA não adivinha o que você quer, ela apenas processa as informações e responde com base naquilo que você pedir.
Nesse sentido, é fundamental pensar como um bom “delegador”. Ao estruturar um prompt, você deve dar à IA o mesmo nível de contexto e clareza que daria a um colega ou estagiário para realizar a tarefa corretamente. Essa prática evita retrabalho, reduz respostas vagas e acelera os resultados.
Por que prompt engineering importa, e muito, na rotina jurídica?
Mesmo com bons modelos de IA disponíveis, muitas equipes jurídicas ainda se frustram com os resultados. O motivo não é a tecnologia em si, mas como ela está sendo utilizada.
Alguns exemplos práticos:
Um prompt vago como “revise este contrato” pode gerar um resumo superficial, podendo revisar somente normas gramaticais, ou até formatar o conteúdo sem, de fato, atender à necessidade.
Já um prompt bem estruturado, e ainda simples, como: “você é um advogado sênior especializado em SaaS. Revise as cláusulas de limitação de responsabilidade abaixo e indique sugestões de redlines, explicando os riscos envolvidos” já parte de outro nível de complexidade que pode levar a IA a atender melhor aos requisitos.
O que se entende é que a diferença não está no modelo utilizado, mas sim no comando.
Prompt engineering é uma nova soft + hard skill
Para times jurídicos que estão implementando IA, o prompt engineering virou uma habilidade híbrida.
- Soft skill, porque envolve clareza na comunicação e pensamento lógico.
- Hard skill, porque exige entender os limites e capacidades da IA.
Não se trata apenas de pedir algo para a IA fazer. Trata-se de saber como guiar a IA como se ela fosse um profissional competente, mas que precisa de um bom briefing.
Técnicas de prompt para aplicar no jurídico
Para quem atua com IA na prática, entender o tipo certo de prompt a usar em cada situação faz toda a diferença. Abaixo estão as principais técnicas de prompt utilizadas em fluxos jurídicos, com exemplos aplicáveis à rotina.
Zero-shot prompting
Quando usar: tarefas simples, bem definidas, com contexto suficiente no próprio comando.
Como funciona: você fornece um único prompt direto, com todo o contexto necessário embutido. A IA usa seu conhecimento prévio para responder de forma imediata, sem necessidade de exemplos anteriores.
Exemplo no jurídico: você é advogado do time de compras. Leia o contrato abaixo e gere um resumo com prazo, multas e cláusulas de confidencialidade. Use linguagem clara e objetiva.
Few-shot prompting
Quando usar: quando você precisa ensinar à IA um estilo, tom ou formato específico.
Como funciona: você apresenta de dois a três exemplos de entrada e saída. A IA aprende o padrão e replica o estilo ou estrutura ao responder novas instruções.
Exemplo jurídico: você mostra como deseja que resumos de contrato sejam escritos e depois pede um novo com o mesmo padrão.
Chain-of-thought prompting
Quando usar: tarefas complexas que exigem análise, raciocínio jurídico estruturado ou justificativas.
Como funciona: você instrui a IA a pensar passo a passo antes de entregar a resposta final. Isso ajuda a tornar o raciocínio mais transparente e confiável.
Exemplo no jurídico: considere esta cláusula de limitação de responsabilidade. Avalie passo a passo se ela é válida à luz da jurisprudência atual e indique quais ajustes seriam necessários para manter a segurança jurídica.
Essa abordagem se conecta diretamente à ideia de raciocínio estruturado. Instruir a IA a seguir uma lógica clara antes de responder permite obter análises mais técnicas, justificar decisões jurídicas e trabalhar com múltiplas variáveis de forma organizada.
Structured output prompting
Quando usar: sempre que a saída precisa ter formato específico como tabela, lista, tópicos, bullet points ou JSON.
Como funciona: você define explicitamente o formato da resposta. Isso facilita a reutilização da informação em relatórios, pareceres ou análises contratuais.
Exemplo no jurídico: compare os dois contratos abaixo e entregue o resultado em tabela com colunas: cláusula, versão A, versão B e impacto jurídico.
A diferença entre um prompt ruim e um prompt bom
Um dos maiores erros ao usar IA no jurídico é assumir que ela já sabe o que fazer. Na prática, a IA responde com base no que você escreve e na forma como você estrutura o pedido. Um prompt mal formulado gera respostas genéricas, confusas ou até perigosamente imprecisas.
A seguir, veja comparações reais entre prompts fracos e eficazes em tarefas do dia a dia jurídico:
Revisão de cláusulas
Prompt ruim: “revisar cláusula abaixo”.
Problemas: vago, sem contexto, sem objetivo claro.
Prompt bom: “você é advogado sênior especializado em contratos B2B. Revise a cláusula de limitação de responsabilidade abaixo. Indique riscos para a parte contratante, pontos críticos em cenários de litígio e sugestões de melhoria para reduzir exposição jurídica”.
Resultado esperado: análise técnica, pontos de atenção e sugestão de redlines com justificativas.
Esse tipo de prompt é um bom exemplo de structured output prompting. Ele determina não apenas o que se espera da resposta, mas também o formato, que é algo fundamental para facilitar o uso da IA em fluxos jurídicos reais.
Comparação de contratos
Prompt ruim: “compare os dois contratos”.
Problemas: a IA não sabe o que comparar nem com que objetivo.
Prompt bom: “compare os dois contratos abaixo considerando:
- Diferenças em cláusulas de rescisão antecipada
- Nível de proteção de dados sensíveis conforme a LGPD
- Responsabilidade solidária ou subsidiária entre as partes”
Responda em formato de tabela, destacando implicações jurídicas.
Resultado esperado: comparativo estruturado, técnico e útil para tomada de decisão.
Essa prática de pedir resposta em tabela, lista ou estrutura fixa é uma das formas mais eficazes de garantir que a IA produza saídas reutilizáveis, especialmente em ambientes corporativos com fluxos documentais bem definidos.
Geração de resumo contratual
- Prompt ruim: “resuma esse contrato pra mim”.
- Problemas: superficial, sem definição do que é relevante.
Prompt bom: “você é advogado do time de compras de uma grande empresa. Leia o contrato abaixo e produza um resumo com:
- Prazo, renovação e penalidades
- Responsabilidades de cada parte
- Obrigações financeiras
Cláusulas de auditoria, confidencialidade e foro”
Evite copiar trechos. Use linguagem objetiva, voltada ao time de procurement.
Resultado esperado: resumo prático, com foco no uso real da informação.
Pedido de sugestão de cláusulas
- Prompt ruim: “me dê uma cláusula sobre multa”.
- Problemas: muito amplo, sem contexto de contrato ou setor.
Prompt bom: “crie uma cláusula de penalidade para contrato de prestação de serviços de tecnologia. O serviço prestado será mensal, com SLA de entrega. Preveja multa de 10% em caso de descumprimento de prazo superior a 3 dias úteis. Adote uma linguagem clara e compatível com o Código Civil”.
Resultado esperado: cláusula customizada, juridicamente válida e pronta para uso.
Explicação para cliente interno
Prompt ruim: “explique este contrato para o RH”.
Problemas: sem tom, sem foco, sem direcionamento de linguagem.
Prompt bom: “você é advogado interno da área trabalhista. Explique em linguagem simples os pontos principais do contrato de terceirização de folha de pagamento para a equipe de RH:
- Escopo do serviço
- Responsabilidades da empresa prestadora
- Riscos trabalhistas envolvidos
- Prazos de SLA”
Use uma estrutura em bullet points.
Resultado esperado: comunicação clara e eficaz, pronta para ser usada no alinhamento com áreas não jurídicas.
Como estruturar um prompt jurídico de alta performance
Um prompt jurídico bem escrito transforma a IA de uma curiosidade genérica em uma ferramenta confiável e estratégica. A estrutura abaixo ajuda você a escrever comandos claros, objetivos e adaptados à realidade do seu time jurídico.
Estrutura de um bom prompt jurídico
- Defina o papel da IA
Exemplo: você é um advogado especializado em contratos de tecnologia.
Isso direciona o tom, a profundidade e o vocabulário da resposta. - Apresente o contexto
Exemplo: o contrato abaixo é uma minuta padrão usada com fornecedores de software.
Sem contexto, a IA pode sugerir soluções fora de escopo. - Descreva o objetivo
Exemplo: revise as cláusulas de responsabilidade solidária e sugira ajustes.
O objetivo claro evita respostas genéricas e garante foco na entrega. - Determine o formato da resposta
Exemplo: responda em tópicos com justificativa técnica.
O formato definido facilita o uso direto da resposta em pareceres ou revisões. - Inclua regras ou restrições
Exemplo: não copie trechos do contrato. Baseie-se apenas na legislação brasileira.
Regras ajudam a evitar erros, reduzem alucinações e garantem aderência ao perfil da empresa.
Exemplos prontos para usar
Resumo jurídico para cliente interno
Você é advogado da área trabalhista e precisa explicar uma minuta para a equipe de RH.
Leia o contrato e elabore um resumo em linguagem simples que aborde obrigações do prestador de serviço, riscos trabalhistas para a contratante e pontos de atenção sobre prazo, rescisão e confidencialidade.
Use bullets claros e evite termos técnicos. O público é leigo.
Análise com base em jurisprudência
Você é advogado empresarial e está avaliando uma cláusula de limitação de responsabilidade.
Com base na jurisprudência do STJ e no Código Civil, diga se a cláusula tem respaldo legal, em que casos pode ser considerada nula e sugira ajustes para manter validade jurídica.
Use linguagem técnica com base em fontes reais. Indique julgados relevantes se possível.
A IA da Linte: de prompt para performance real
O uso de bons prompts é o ponto de partida, mas, no dia a dia jurídico, contar apenas com ferramentas de IA generalistas não é o suficiente. O diferencial está em usar uma solução desenvolvida especificamente para ambientes jurídicos, com foco em segurança, conformidade e adaptação às cláusulas e fluxos da sua empresa.
A IA da Linte foi criada para atuar com confiabilidade em operações jurídicas complexas. Ela analisa minutas, sugere redlines, gera resumos, compara versões e destaca riscos com base no seu playbook interno, nas cláusulas padrão da sua operação e com total rastreabilidade.
Diferente de ferramentas genéricas, a IA da Linte entende o jurídico empresarial, opera com governança e gera insights úteis para quem precisa de precisão, e não apenas velocidade.
Se o seu time quer transformar IA em uma vantagem competitiva real, vale dar o próximo passo.
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