O mercado financeiro construiu, ao longo de décadas, uma cultura de tomada de decisão baseada na mensuração de riscos
Por Vinícius Soares, sócio e diretor de Produto da Turivius
O mercado financeiro construiu, ao longo de décadas, uma cultura de tomada de decisão baseada na mensuração de riscos. Indicadores como volatilidade, correlação, desvio padrão e índice de Sharpe foram desenvolvidos para transformar cenários de incerteza em informações que pudessem ser comparadas e incorporadas às decisões. No ambiente corporativo, uma lógica semelhante começa a ganhar espaço na gestão das carteiras jurídicas, especialmente diante do avanço da inteligência artificial e da capacidade de processar grandes volumes de dados.
Grandes empresas podem administrar milhares ou até dezenas de milhares de processos simultaneamente, com impactos relevantes sobre caixa, provisões e planejamento financeiro. Apesar disso, parte importante da análise dessas carteiras ainda é realizada a partir da avaliação individual dos processos ou de amostras limitadas. O desafio não está necessariamente na falta de conhecimento técnico, mas na dificuldade histórica de estruturar e processar, em escala, informações jurídicas que estão distribuídas em documentos, decisões e históricos processuais.
A inteligência artificial começa a alterar essa equação ao permitir que grandes conjuntos de informações sejam organizados e analisados de maneira mais rápida. Em vez de observar cada processo de forma isolada, torna-se possível identificar padrões relacionados ao comportamento dos tribunais, duração das ações, valores envolvidos, teses discutidas e diferentes possibilidades de desfecho. A mudança é relevante porque amplia o universo de dados considerado na análise e cria condições para que decisões sobre o contencioso sejam apoiadas por evidências mais abrangentes.
Dois conceitos particularmente próximos da lógica financeira são o forecast e o aging das carteiras jurídicas. O primeiro busca estimar como um conjunto de processos pode se comportar financeiramente ao longo do tempo, considerando possibilidades de desembolso e diferentes cenários. O segundo observa há quanto tempo as ações estão em andamento e como a idade dos processos pode influenciar expectativas de desfecho, pagamento ou exposição. Juntos, esses indicadores ajudam a transformar uma carteira jurídica em uma estrutura que pode ser acompanhada também sob a perspectiva econômica.
Essa aproximação entre Direito e Finanças ganha importância quando se considera que uma contingência judicial também representa um fluxo financeiro incerto no futuro. Dois processos podem apresentar, nominalmente, uma exposição semelhante, mas gerar impactos econômicos muito diferentes para uma empresa dependendo da probabilidade de perda, do momento esperado do desembolso e das características de cada caso. A combinação entre probabilidade de perda, horizonte esperado de desembolso e valor presente dos fluxos oferece uma referência para pensar como a exposição jurídica pode ser avaliada de maneira mais sofisticada.
Para que esse tipo de análise seja possível, porém, é necessário superar uma das principais limitações históricas da gestão jurídica: o alto custo de processar informação não estruturada. O próprio Judiciário brasileiro vem avançando na construção dessa infraestrutura. O DataJud, do Conselho Nacional de Justiça (CNJ), por exemplo, centraliza dados e metadados processuais relativos aos processos dos tribunais abrangidos pelo sistema e disponibiliza uma API pública com informações sobre capas e movimentações processuais. Esses dados podem ser utilizados para pesquisas, desenvolvimento de aplicações e análise de tendências e padrões do sistema de Justiça, aproximando a atividade jurídica de uma lógica de tratamento de dados em larga escala.
A inteligência artificial também começa a demonstrar, na prática, o potencial de analisar esse volume de informações para identificar padrões que seriam difíceis de encontrar por meio da avaliação individual dos processos. Em março de 2026, o CNJ informou que a ferramenta Berna, desenvolvida para identificar processos semelhantes e auxiliar no enfrentamento da litigância predatória, havia analisado 30 milhões de processos ajuizados entre janeiro de 2025 e fevereiro de 2026, em 88 tribunais. Desse total, 2,5 milhões foram identificados como possíveis demandas em massa ou abusivas. O exemplo mostra como esses modelos de inteligência artificial podem ampliar a capacidade de reconhecer padrões e relações em conjuntos extensos de processos.
Isso não significa substituir a interpretação jurídica por modelos quantitativos. Assim como gestores financeiros continuam sendo necessários mesmo quando utilizam modelos para avaliar investimentos, advogados seguem responsáveis por interpretar contexto, estratégia, particularidades processuais e riscos que não podem ser reduzidos a um único indicador. A diferença está na qualidade da informação disponível para essa avaliação. Dados estruturados e análises em larga escala podem funcionar como uma camada adicional de evidência para apoiar decisões que continuam dependendo de julgamento profissional.
Diante disso, a tendência é que essa aproximação entre dados, inteligência artificial e gestão de risco transforme gradualmente a forma como departamentos jurídicos acompanham suas carteiras. Forecasts podem se tornar mais dinâmicos, análises de aging podem ser atualizadas continuamente e indicadores jurídicos podem passar a dialogar de forma mais direta com métricas financeiras e de risco. O Direito corporativo sempre esteve relacionado à administração de incertezas; a diferença é que a tecnologia começa a tornar parte dessas incertezas mensurável em uma escala que antes era difícil de alcançar. E, quando o risco passa a ser melhor medido, também muda a forma como as empresas podem decidir sobre ele.
*Vinícius Soares é sócio e diretor de Produto da Turivius. Especialista em inteligência artificial, lidera o desenvolvimento da plataforma GPTuri. Foi cofundador da fintech Monetus, adquirida pelo Santander, é reconhecido na lista Forbes Under 30 e estudou Engenharia na Columbia University e na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).
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