A obrigação de competência: os advogados canadenses agora precisam entender as ferramentas de revisão por IA?

Há uma década, um advogado podia se recusar a aprender um novo software sem sofrer nenhuma consequência profissional. Essa era está chegando ao fim. Nas diversas jurisdições canadenses, o dever de competência vem sendo interpretado de modo a incluir a tecnologia em que o advogado se apoia para atender o cliente. A inteligência artificial está no centro dessa mudança, porque a IA agora alcança a parte do litígio moderno que mais depende de documentos. A questão já não é se você, pessoalmente, gosta de tecnologia. A questão é se você consegue supervisionar com competência as ferramentas que revisam as provas do seu cliente. Para advogados de contencioso e as equipes que os apoiam, entender a revisão assistida por IA está passando, sem alarde, de opcional a esperado.

O que o dever de competência realmente diz

A competência é uma das obrigações mais antigas da profissão. O Model Code of Professional Conduct da Federation of Law Societies of Canada a define como a aplicação de conhecimento, habilidade e discernimento de uma maneira que atenda ao cliente. Os órgãos reguladores provinciais, incluindo a Law Society of Ontario e a Law Society of British Columbia, adotam versões desse mesmo padrão. Os comentários ao código são importantes aqui. Eles vinculam a competência a manter-se atualizado sobre a evolução nas áreas em que você atua e, cada vez mais, à tecnologia relevante para essa atuação.

Nada nessas regras menciona um produto específico. É justamente esse o ponto. O dever é deliberadamente neutro em relação à tecnologia, o que significa que ele se amplia à medida que a prática se amplia. Quando o e-mail se tornou central na fase de discovery, a competência absorveu, sem alarde, o dever de entender registros eletrônicos. A revisão assistida por IA é a versão atual desse mesmo movimento, e a obrigação está acompanhando as ferramentas até o fluxo de trabalho.

Por que a revisão por IA mudou o cálculo

Durante anos, a revisão assistida por tecnologia ficou à margem da maioria das práticas. Um punhado de casos de grande porte usava codificação preditiva, e todos os demais revisavam documentos da forma tradicional. Essa separação acabou. A IA generativa levou a revisão automatizada a casos de todos os tamanhos, e os clientes estão perguntando por que um caso ainda custa o que custa. Quando uma ferramenta consegue classificar, resumir e codificar documentos em escala, o papel do advogado deixa de ser ler tudo e passa a ser supervisionar um sistema que lê tudo.

É na supervisão que o dever de competência pesa. Você não consegue fiscalizar de forma significativa um procedimento que não entende, e não pode certificar uma produção que não consegue explicar. Exploramos essa tensão em nosso artigo anterior sobre o que as orientações das Law Societies (ordens dos advogados) canadenses significam para o seu fluxo de trabalho de eDiscovery, e o tema só se intensificou desde então. Os reguladores não estão pedindo que os advogados construam modelos. Estão pedindo que os advogados continuem responsáveis pelo trabalho que esses modelos produzem.

Competência significa explicação, não engenharia

A interpretação equivocada mais comum do dever de competência é a de que ele agora exige que os advogados se tornem engenheiros de prompt ou cientistas de dados. Não exige. O que o padrão pede é muito mais familiar a qualquer advogado de contencioso. Você precisa ser capaz de explicar, em termos simples, o que a ferramenta fez com um determinado documento e por que chegou a um determinado resultado. É o mesmo padrão que você aplica a um revisor júnior. Se uma pessoa da sua equipe codifica um documento como protegido por sigilo profissional (privilégio), você pode perguntar o motivo, e ela lhe dará uma razão que você consegue defender.

Uma ferramenta de IA deve atender a esse mesmo critério. Uma pontuação de similaridade é a descrição de um processo, não a justificativa de uma decisão, e não resistirá ao escrutínio do advogado da parte contrária ou de um regulador. É por isso que a explicabilidade não é um recurso de marketing, mas um requisito profissional. A Claira foi desenvolvida para que cada resultado traga o seu raciocínio, e os revisores possam rastrear por que um documento foi destacado, codificado ou deixado de lado. Nossa documentação sobre como entender os resultados mostra como essas explicações aparecem dentro da revisão, para que o advogado possa examinar o fundamento de qualquer classificação em vez de confiar nela cegamente.

A explicação também protege o princípio da supervisão humana (human-in-the-loop), presente em todas as orientações confiáveis das Law Societies. A ferramenta propõe, e o advogado decide. Nessa perspectiva, competência é a capacidade de verificar o trabalho da máquina, não a capacidade de ter construído a máquina.

Um caminho prático de aprendizado para advogados

Cumprir o padrão não exige um diploma em ciência da computação. Exige um caminho de aprendizado deliberado e, honestamente, bastante curto. Comece pelo vocabulário. Entenda a diferença entre a codificação objetiva, que extrai metadados factuais, e a classificação substantiva, que avalia relevância ou privilégio. Aprenda o que uma medida de confiança representa e, tão importante quanto isso, o que ela não promete.

Em seguida, conduza um piloto supervisionado. Escolha um caso encerrado com resultado conhecido, execute uma revisão assistida por IA sobre ele e compare os resultados com as decisões que sua equipe já tomou. Esse exercício ensina mais do que qualquer webinar, porque mostra onde a ferramenta concorda com revisores experientes e onde ela precisa de uma verificação humana. Preste atenção aos documentos em que a IA e sua equipe divergem, já que esses casos-limite são onde o seu julgamento agrega mais valor.

Depois, formalize a supervisão. Defina quem valida os resultados da IA, como as divergências são escaladas e como o raciocínio por trás das principais decisões de codificação é preservado para registro. Como a Claira funciona dentro do Nuix Discover, e não ao lado dele, essa supervisão acontece na plataforma que sua equipe já utiliza, o que mantém a trilha de auditoria intacta e o fluxo de trabalho familiar. A competência é mais fácil de demonstrar quando a ferramenta e as provas estão no mesmo ambiente defensável.

Por fim, trate isso como educação continuada, e não como uma tarefa pontual. As ferramentas evoluem, as orientações evoluem, e o padrão do que um advogado razoável entende evolui junto com elas. Uma verificação trimestral do seu próprio letramento em IA é um pequeno investimento diante de uma expectativa crescente.

Para onde isso está caminhando

A direção é clara. A competência nunca foi estática e sempre acompanhou as ferramentas até a prática. A revisão assistida por IA agora é comum o suficiente, e tem consequências suficientes, para que entendê-la esteja se tornando parte do mínimo esperado, e não uma especialidade. Isso não é uma ameaça para os advogados que levam o dever a sério. É uma vantagem para quem aprende cedo, porque os clientes percebem quem consegue explicar o próprio processo de trabalho e quem não consegue.

Se você quiser ver como é uma revisão por IA defensável e explicável dentro do seu próprio fluxo de trabalho, pode agendar um horário com nossa equipe e analisar um caso real. Entender a ferramenta já não é opcional, mas nunca foi tão acessível.