Usar IA no jurídico já não é o principal diferencial competitivo. O mercado passou a valorizar profissionais capazes de combinar tecnologia, pensamento crítico e visão de negócio para resolver problemas complexos. Nesse contexto, pensar fora da caixa significa ir além da automação, identificar novas oportunidades e criar soluções que gerem impacto real. Para quem busca crescimento na carreira, o desafio deixa de ser apenas usar IA e passa a ser desenvolver uma atuação mais estratégica.
Ter alguns anos de formado no mercado jurídico, seja em escritórios de advocacia ou em departamentos corporativos, representa hoje um momento estratégico da carreira. Principalmente para quem quer crescer de verdade. Equilibrar as entregas do dia a dia com o espaço necessário para pensar diferente nunca foi simples. Com a IA no jurídico mudando o jogo, essa equação ficou mais complexa e urgente. A grande verdade é que o “pensar fora da caixa”, skill quase obrigatória no mundo corporativo, mudou muito de lugar em pouco tempo.
Até poucos anos atrás, pensar fora da caixa significava rever um fluxo, revisar uma tese, avaliar a qualidade do trabalho de um escritório contratado ou de uma esteira de produção dentro do próprio escritório, de forma quase artesanal. Dificilmente as equipes mediam esse impacto em números ou, pelo menos, não com tanta rapidez.
Há relativamente pouco tempo, a figura do advogado business partner era uma novidade. Existia uma previsão quase confortável de que não se manteriam os advogados que só sabiam fazer “mais do mesmo” dentro de uma estrutura imutável. A verdade é que algo precisava mudar e essa mudança já estava em curso. O que ninguém esperava era que a agilidade se tornaria um ponto de virada tão estratégico.
Hoje, pensar fora da caixa exige do advogado skills que não são nativamente de advogados. Só que o contraponto é interessante, porque esse não era exatamente o mesmo desafio do advogado business partner há poucos anos?
O maior ponto é que a IA no jurídico acelerou algo que já estava em movimento, fato. E colocou quem tem alguns anos de formado em uma posição bastante específica: base técnica suficiente para utilizar ferramentas de IA de forma que realmente mudam o ponteiro no sentido de volume de produção, mas pouca clareza do que o mercado pensa e precisa agora.
Usar IA no jurídico não é mais o diferencial, os números já mostram isso
Até poucos meses atrás, era, sério. Era diferencial falar que sabia utilizar as ferramentas de IA no jurídico para acelerar a produção. Mas, em 2026, 77% dos advogados brasileiros afirmam usar IA frequentemente no trabalho, segundo o Relatório sobre o Impacto da IA no Direito, produzido pela OAB-SP em parceria com Trybe, Jusbrasil e ITS Rio. A adoção não é mais um diferencial de mercado, mas saber como usá-la de forma efetiva pode, e deve, ser o seu.
Ao mesmo tempo, o Gallup, maior instituto de pesquisa de opinião pública do mundo, mapeou algo que vale a atenção: o medo de obsolescência cresceu quase que inteiramente entre profissionais com diploma universitário e saltou de 8% para 20% em dois anos.
O dado que mais chama atenção é a inversão: esse grupo sempre foi o menos preocupado com substituição tecnológica do que trabalhadores sem diploma. O gatilho? Coincidiu exatamente com o lançamento do ChatGPT, em novembro de 2022.
O perfil que historicamente se sentia protegido pelo diploma e pela especialização técnica passou a sentir essa pressão de forma mais aguda, e cresceu mais exatamente na faixa etária de quem está consolidando os primeiros anos de carreira.
O que realmente está mudando na carreira jurídica
E sim, esse medo é tão legítimo quanto o de um profissional mais júnior temer que a IA assuma suas tarefas operacionais. O que pode ajudar a posicioná-lo é entender o que o Fórum Econômico Mundial concluiu no Future of Jobs Report 2025: a IA vai criar 170 milhões de novos empregos e deslocar 92 milhões até 2030, gerando um saldo positivo de 78 milhões.
Mas o dado que realmente importa para quem está nesse momento de carreira é outro: mais de 35% das habilidades centrais de cada profissional vão precisar se transformar nos próximos cinco anos. Não é o cargo que está em jogo, é quase metade do que você sabe fazer hoje.
O que o mercado passou a pedir em voz alta
Você pode ser tecnicamente bom, ótimo, ter feedbacks consistentes. Só que essas qualidades hoje viraram piso, não teto. O Wolters Kluwer, referência global em pesquisa e tecnologia jurídica, entrevistou 810 advogados ao redor do mundo e concluiu que 92% já usam ao menos uma ferramenta de IA no jurídico diariamente. Mais uma vez, o que antes te diferenciava virou padrão.
O que vai te destacar agora é a capacidade de recomendar com embasamento de negócio, não apenas trazer uma análise técnica. De entender o problema, o contexto e os dados, juntar tudo isso e chegar a uma posição clara. O mercado jurídico busca profissionais que traduzem risco em linguagem que o cliente entende, que consigam influenciar sem ter autoridade formal e que apareçam com algo a dizer quando o assunto é difícil, não só quando precisam de uma resposta técnica. É exatamente por isso que saber usar IA no jurídico não é mais o diferencial.
Então tudo isso é pensar fora da caixa?
Talvez a resposta seja sim e não. Sim, porque se você aproveitar o timing e conseguir entender o que o mercado exige agora, não apenas tecnicamente, mas como postura, isso pode te destacar justamente pelo momento. Não, porque usar IA no jurídico para pensar melhor sobre o problema que já está na sua frente é o novo mínimo esperado.
Além disso, é inevitável entender e destacar que, para criar com IA no jurídico em uma posição que não seja inicial no mercado de trabalho, a tolerância para entregas que simplesmente não fazem sentido tende a ser baixíssima daqui para frente.
O risco de usar IA sem critério
Em entrevista ao podcast Meet the Leader, do Fórum Econômico Mundial, Alexi Robichaux, co-fundador e CEO da BetterUp, uma plataforma de AI coaching avaliada em US$ 4,7 bilhões, trouxe para o debate um conceito que resume bem esse risco: workslop. O termo descreve o trabalho de baixa qualidade produzido em colaboração humano-IA sem critério. E, com toda certeza, você já percebeu isso em uma entrega, talvez até na sua.
Nesta mesma entrevista, ele abriu os números de pesquisas internas da BetterUp. O resultado? 40% dos profissionais afirmam já terem recebido esse tipo de entrega de alguém. E, cada vez que se faz necessário corrigir, leva-se em média duas horas.
O diagnóstico dele é bem direto: quando o input humano é fraco, a IA não vai desenvolver, não vai compensar. E isso está longe de ser uma limitação das ferramentas, é limitação humana utilizando a ferramenta. Ou seja: ter clareza, critério, conhecimento do problema e uma cabeça que pensa fora da caixa sem IA para, aí sim, potencializar esse processo é o que define a qualidade e escala da solução assinada como “feito com IA”.
Por isso, da próxima vez que for criar com IA, pense em enxergar o que gera o problema, entenda que talvez precise tomar caminhos que nunca foram tomados e não se sinta inseguro por isso. Comece a perceber e mapear o que vem depois de decidir e produzir com IA. Use tudo isso para se desenvolver e começar a ser visto como alguém realmente fora da caixa.
Vai ser exatamente neste momento que dois caminhos irão se abrir
O primeiro é o do profissional que usa IA no operacional: automatiza o que já era feito, entrega com mais velocidade, mas ainda não conseguiu responder o que realmente significa pensar fora da caixa. Está mais eficiente, mas não respondeu ou descobriu quais são as perguntas certas.
O segundo é o do profissional que aplica IA em tudo de forma descontrolada, só para colocar o sobrenome “feito com IA” em tarefas que já existiam no mesmo grau de qualidade, ou em tarefas que nem precisavam ser feitas. Já vi fluxos em sistemas homologados serem desmontados para voltar ao email porque alguém “automatizou planilha e email com IA”. O resultado parece inovação, mas perde o lastro, o controle e a rastreabilidade que o sistema original garantia.
Um exemplo do que é pensar fora da caixa com IA: depois de criar um fluxo onde a IA lê petições, interpreta e classifica dados, surgiu uma necessidade que nunca havia existido antes, monitorar quanto tempo o time passa supervisionando a IA e quanto tempo passa efetivamente trabalhando, um olhar um pouco além de acompanhar a acurácia.
Essa métrica nunca existiu porque a pergunta nunca existiu. E sinceramente, criar essa medição não foi usar IA. Foi pensar além do que o fluxo faz para entender o que ele gera, inclusive nos comportamentos que ninguém havia mapeado.
| Para o líder do outro lado O profissional que se encaixa nesse momento de carreira provavelmente está entregando bem, talvez até produzindo mais. Mas o risco pode ser exatamente esse: essa superprodução não merece ser confundida com crescimento constante e desenvolvimento. O que o leva para as próximas etapas de carreira não é quantos contratos a mais ele produz, ou quantas tarefas a mais ele insere no sistema agora, ou quanto o timesheet dele é exemplar aos olhos dos clientes. Questione, a ele e a si mesmo, quais tarefas ele tem mapeado como operacionais no dia a dia dele, se ele exerce mais o julgamento crítico ou a execução, e perceba se, quando ele faz algo para além do dia a dia com IA, ele está resolvendo um problema ou criando uma nova solução para uma solução que já existia. O feedback agora precisa ser além do quanto ou do conteúdo, precisa ser na forma como ele enxerga os problemas. Quem está estagnado, ou com medo de ficar, vai se contentar com seu feedback de “bom trabalho”, interpretar que está caminhando certo. Só que a fricção aqui é importante para criarmos profissionais fora da caixa. Ser colocado em situações onde a resposta não está óbvia, onde a IA não resolve sozinha, ou até convidá-lo a apresentar um projeto de um problema que ele resolveu com IA que antes não era possível resolver. Um detalhe que passa despercebido: se o seu time está usando IA em tudo, pergunte se está usando com critério ou apenas com velocidade. A diferença entre os dois é o que vai separar quem cresce de quem estagna no próximo ciclo de avaliação. |
Como (realmente) pensar fora da caixa com IA
Pensar fora da caixa hoje é, por fim, co-criar com IA: tarefas de valor que ainda não haviam sido mapeadas, aprender uma skill nova que irá resolver uma dor do dia a dia (e que talvez não tenha na sua formação em Direito), desenvolver algo que devolve tempo ao time, tempo esse que eles nem sabiam que sentiam falta.
Novamente, usar muitas ou ser quem usa mais ferramentas de IA não é o diferencial de mercado. O diferente é conseguir ver o que a ferramenta não enxerga: resolver problemas que ainda não foram nomeados (e eles existem de monte) e criar respostas para perguntas antes que alguém as faça.
Só que atenção: esse é o momento para ser essa pessoa. Não daqui a dois anos (ou menos), quando esse padrão já for o mínimo esperado de todo mundo. Agora, enquanto a maioria ainda está aprendendo a usar a ferramenta sem critério, quem aprende a ver o todo com IA constrói uma vantagem que é muito mais difícil de copiar do que qualquer certificação. A alavancagem está disponível, mas tem prazo de validade.
Do hype ao método: o que você pode fazer agora
Comece ainda esta semana
| 1. Comece a anotar em um projeto único (na sua IA favorita e mais utilizada) todas as tarefas que você faz, mínimas que sejam. Depois de umas duas semanas anotando, comece a pensar com a IA quais são as mais operacionais e que poderiam, mesmo que não facilmente, ser automatizadas ou até entender se precisam ser feitas. Comece a aprender com a IA como resolvê-las. Use este prompt: “Essas são todas as tarefas que faço com frequência: [lista]. Classifique cada uma em: (1) operacional e potencialmente automatizável, (2) operacional mas que exige meu julgamento, (3) estratégica e que só eu consigo fazer. Para as tarefas do grupo 1, me explique como eu poderia começar a otimizar ou automatizar cada uma, mesmo que de forma simples.” |
Nos próximos meses
| 2. Replique este comportamento nas tarefas que você enxerga dentro do seu time – e só então você vai começar a virar referência em co-criar com IA. Esse é o objetivo. Para desenvolver esse olhar, use este prompt: “Observei que meu time realiza estas tarefas regularmente: [lista]. Quais parecem mais operacionais e repetitivas? Quais poderiam ser redesenhadas com IA? E quais consomem mais tempo sem gerar valor direto para o negócio ou para o cliente?” |
Para desenvolver ao longo da carreira
| 3. Construa e mapeie todos esses cases (do primeiro ao último). Crie o seu portfólio pessoal de pensamentos fora da caixa, e cresça de dentro para fora dessa vez. Para documentar cada case à medida que acontece, use este prompt: “Resolvi um problema ou criei uma solução usando IA: [descreva]. Me ajude a documentar esse case respondendo: qual era o problema antes, qual foi a solução que criei, qual o impacto gerado e o que aprendi que pode ser replicado em outros contextos.” |
Artigo assinado por Manuella Gelli, Legal Operations & IA
