Com IA, o escritório produz mais com menos gente. E gasta mais

Um escritório de advocacia roda pelo relógio. Fatura hora, mede prazo, vive de gente lendo processo até tarde, mesmo nas bancas grandes. É uma operação artesanal. Cada caso passa pelas mãos de um punhado de gente que domina aquele tipo de disputa, e o produto final sai da cabeça dessas pessoas. A chegada de um sistema novo a um escritório costuma passar sem alarde. Vieram os bancos de dados numa década, a automação de documento na seguinte, e a adaptação bastava para acomodar cada um deles. Agora a tecnologia está sendo empurrada para dentro da operação de um jeito mais intenso. Desta vez ela muda o próprio jeito como o trabalho é feito. Antes, mudava o lugar onde esse trabalho ficava guardado.

A promessa que se repete é a da economia. Prometem menos gente e menos custo, como se uma garantisse a outra. Defendo aqui uma correção de expectativa, apoiada em números que ainda circulam pouco entre sócios de escritório. A inteligência artificial entrega produtividade. Um profissional faz mais coisa na mesma hora de trabalho. Até agora, pelos dados disponíveis, o quanto ela poupa em dinheiro fica bem abaixo do quanto ela multiplica em produção.

Comece pelo preço de simplesmente manter a tecnologia rodando. Uma pesquisa da consultoria McKinsey com times corporativos que já gerenciam orçamento de IA, 75 respondentes qualificados em cinco setores, aplicada em maio de 2026, encontrou 93% das equipes estourando o orçamento planejado.[1] O site MarketScale, que noticiou a pesquisa, cita ainda que um quinto das organizações já limitou o uso de IA por causa do custo operacional que ela mesma gera.[2] A gestora de venture capital Menlo Ventures registrou o gasto corporativo com modelos de linguagem triplicando em doze meses, até o fim de 2025.[3] Aqui está o detalhe que confunde quem olha de fora. O preço da unidade de inteligência artificial está caindo. Segundo o índice de IA da Universidade Stanford, o custo de processar um milhão de tokens, em capacidade equivalente ao GPT-3.5, caiu de vinte dólares para sete centavos.[4] Ainda assim, o gasto total sobe, porque o consumo cresce mais rápido do que o preço cai. Mais gente usa o sistema, em mais tarefas, com modelos maiores e casos de uso mais complexos.

A segunda ilusão é achar que trocar profissional por agente de IA resolve a equação sozinha. Em janeiro de 2026, a consultoria de tecnologia Gartner projetou que o custo por atendimento resolvido com inteligência artificial generativa vai ultrapassar três dólares até 2030.[5] Isso supera o custo de vários agentes humanos terceirizados no exterior que hoje fazem esse mesmo trabalho. O analista da prática de atendimento ao cliente da Gartner, Patrick Quinlan, resume: "líderes de atendimento ao cliente estão determinados a usar IA para reduzir custo, mas o retorno desse investimento está longe de garantido."[5] Os motivos que a Gartner aponta são concretos. O custo de data center sobe. Os fornecedores de IA estão deixando de subsidiar o preço para buscar lucro, os casos de uso ficam mais complexos e consomem mais tokens, e passa a ser preciso talento especializado, que custa caro, para operar tudo isso. A mesma Gartner prevê que, até 2028, exigências regulatórias vão obrigar empresas a manter atendimento humano disponível em 30% mais dos casos, forçando quem já cortou gente a recontratar, possivelmente pagando salário maior do que pagava antes.

Resta a frente mais dura de aceitar. Para uma fatia relevante das operações que apostam pesado em IA, o resultado pode ser simplesmente mais caro e mais restrito do que a operação antiga, sem entregar o ganho prometido. A Gartner prevê que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027, por custo que escala além do previsto, valor de negócio que não aparece e controle de risco insuficiente.[6] Segundo a analista Anushree Verma, a pressa de adotar pode cegar as organizações para o custo real e a complexidade de rodar agentes de IA em escala. Isso trava projetos antes de eles chegarem à produção. A mesma Gartner identificou um problema mais simples de descrever. Dos milhares de empresas que hoje se vendem como fornecedoras de inteligência artificial agêntica, a consultoria estima que só cerca de 130 realmente entregam a capacidade que anunciam, e o resto reembala chatbot e automação de processo antigos sob um nome novo.[6] A pesquisa do MIT, o Massachusetts Institute of Technology, conhecida como "State of AI in Business 2025" foi construída com 52 entrevistas de executivos, pesquisa com 153 líderes e análise de 300 implementações públicas de IA. Ela conlcuiu que 95% dos pilotos corporativos de IA generativa não produzem impacto financeiro mensurável, apesar de trinta a quarenta bilhões de dólares já investidos nessas iniciativas nos Estados Unidos.[7]

Nada disso surpreende, se olhado de longe. Tecnologia nova costuma nascer barata e aberta. À medida que se sofistica, fica mais cara e mais fechada, até eliminar quem não acompanha o ritmo e empurrar o setor inteiro para dentro de um punhado de grupos grandes. Foi assim com a internet de acesso discado. No fim de 1997, mais de 4.900 provedores de acesso operavam só na América do Norte, a maior parte deles com menos de 3 mil assinantes cada, competindo entre si. O estouro das empresas pontocom, em 2000, e a crise das empresas de telecomunicação, em 2002, quebraram um terço das companhias de linha local que tinham entrado no mercado. Mudanças de regra da comissão de telecomunicações americana, em 2002 e em 2005, tiraram a obrigação de regulação de operadora comum sobre banda larga a cabo e sobre DSL. O resultado, uma década depois, foi um mercado de acesso à internet dominado por um punhado de grupos de telecomunicação e mídia, entre eles AT&T, Comcast, Sprint e Verizon.[8]

A indústria automobilística passou pela mesma transformação, só que mais devagar. Desde 1895, quando a Duryea começou a fabricar carro nos Estados Unidos, pelo menos 1.900 empresas diferentes chegaram a produzir automóveis por lá, somando mais de 3 mil marcas ao longo do tempo. A Primeira Guerra e a Depressão de 1929 reduziram esse número de forma abrupta. Por volta de 1950, General Motors e Ford já dominavam o mercado americano, com a Chrysler completando o trio que ficou conhecido como Big Three, e os Estados Unidos sozinhos fabricavam três quartos dos automóveis do mundo. Em 1966, essas três companhias controlavam 89,6% do mercado americano; a fatia caiu para 44,5% em 2014, quando fabricantes estrangeiros conseguiram instalar fábrica em solo americano e voltaram a disputar.[9]

O que vem a seguir é a minha leitura dos números, declarada como tal. Acho que o direito está entrando nessa mesma curva, com uma diferença de ritmo que interessa a quem dirige escritório hoje. Da internet ao automóvel, o intervalo entre euforia inicial e consolidação levou décadas; no direito, a se confirmar o ritmo dos números acima, esse intervalo deve ser mais curto. As ondas anteriores de tecnologia jurídica pediam adaptação. Bastava aprender a usar o banco de dados, e depois a automação de documento, cada avanço na sua vez. Esta onda pede outra coisa. Pede que o próprio processo de trabalho seja reformulado, num setor que historicamente mede lucro pela hora do sócio. Uma banca historicamente estruturada como oficina, cada advogado carregando o próprio caso do início ao fim, está sendo cobrada, agora, a se comportar como operação de escala. Isso custa dinheiro antes de economizar qualquer coisa.

Registro, como leitura pessoal, de onde vem o dinheiro que já entra nesse mercado. Ele chega primeiro para quem vende a tecnologia aos escritórios. A americana Harvey, fornecedora de inteligência artificial para escritórios e departamentos jurídicos, foi avaliada em 11 bilhões de dólares numa rodada fechada em março de 2026, ante 8 bilhões de dólares na rodada de outubro de 2025, cinco meses antes,[10] e diz operar hoje com mais de 1.300 organizações clientes, mais de 100 mil advogados usando a plataforma e a maioria dos escritórios do ranking AmLaw 100, que reúne as cem maiores bancas dos Estados Unidos por faturamento, segundo a própria empresa.[11] Do lado brasileiro, a Enter, que vende IA para operação jurídica, atingiu valuation de 1,2 bilhão de dólares em maio de 2026, numa rodada de 100 milhões de dólares liderada pelo fundo americano Founders Fund, com Sequoia Capital e Ribbit Capital entrando também, e soma mais de 45 clientes e mais de 300 mil casos jurídicos processados por ano, com cerca de 100 funcionários hoje e plano de chegar a 150.[12] O centro financeiro do direito, a julgar por esses dois números, está se deslocando para quem vende o software aos escritórios.

Escrevo isso para corrigir a régua com que um líder de banca mede o próprio investimento em IA. Produtividade sobe, e sobe de verdade. Profissional entrega mais coisa na mesma hora de trabalho, e os números de adoção confirmam isso. O erro está em tratar esse ganho como sinônimo de operação mais barata. A conta pode fechar de outro jeito. Você paga a tecnologia e paga quem sabe operá-la. Ainda mantém uma fatia de gente, porque a lei ou o cliente exige, e mesmo assim entrega mais. O nome certo para o que a IA está entregando ao direito é sobreprodutividade. Planejar o próximo ano do escritório exige saber qual das duas contas, a da produtividade ou a da economia, é a que efetivamente vai chegar no fim do mês.

"Sobreprodutividade" não é um termo técnico consolidado em administração ou em economia. A busca por produtividade não pode ultrapassar o ponto em que passa a gerar mais produção sem gerar mais valor. Isso é sobreprodutividade. O desafio não é produzir mais, e sim gerar valor.

Alexandre Secco é sócio e editor da Análise Editorial. Consultor em comunicação estratégica e diretor da FrankDave Brasil Consultoria.

Referências e notas

Com IA, o escritório produz mais com menos gente. E gasta mais

O escritório faz mais, a folha encolhe, a conta cresce. A história de outros setores sugere que muita gente vai se perder nessa jornada.