# O que é revisão assistida por tecnologia (TAR)?

> A revisão assistida por tecnologia, ou TAR (technology-assisted review), é o uso de aprendizado de máquina para classificar ou ordenar documentos por relevância no eDiscovery, com treinamento baseado em decisões de codificação tomadas por revisores humanos. Também é comumente chamada de codificação preditiva.

A TAR surgiu como resposta a volumes de revisão que tornavam impraticável a revisão linear, documento por documento. Em vez de ler tudo, a equipe treina um modelo com um conjunto de decisões de codificação humanas e o utiliza para classificar ou ordenar o restante da população de documentos.

Costumam-se distinguir duas abordagens amplas.

**TAR 1.0** treina um modelo com um conjunto de controle codificado por um revisor sênior, aplica-o uma única vez à população completa e, em seguida, revisa os documentos que ele classifica como provavelmente responsivos. O treinamento acontece no início e depois é encerrado.

**TAR 2.0**, ou aprendizado ativo contínuo, é retreinado à medida que os revisores trabalham. Cada nova decisão de codificação refina a classificação, de modo que os documentos com maior probabilidade de serem responsivos continuam subindo para o topo. Hoje, essa é a abordagem mais comum.

A TAR tem um histórico consistente de aceitação judicial nos Estados Unidos e em outros países, geralmente com base no fato de o processo utilizado ter sido razoável e documentado, e não na aprovação de alguma ferramenta específica. Os tribunais tendem a se concentrar na validação: qual recall foi alcançado, como foi medido e se o protocolo foi divulgado à outra parte.

A principal limitação é que a TAR aprende por exemplos, e não por instruções. Ela precisa de uma quantidade suficiente de documentos codificados antes de se tornar útil e, se a definição de responsividade mudar no meio da revisão, o modelo precisa ser retreinado.

Abordagens mais recentes, baseadas em modelos de linguagem, seguem o caminho oposto: os critérios são formulados em linguagem simples e aplicados diretamente a cada documento, com uma citação do trecho que fundamenta cada decisão. Isso elimina a necessidade de um conjunto de treinamento e torna cada decisão individual verificável.

Leitura relacionada: [Sedona Canada e a nova realidade da revisão assistida por tecnologia em 2026](/stories/sedona-canada-technology-assisted-review-2026).

A Claira funciona dessa forma. Você pode [ver a diferença com os seus próprios dados](/demos).