Cansado de respostas genéricas do ChatGPT? A causa é esta.
De engenharia de prompt para engenharia de contexto. Entenda como isso pode mudar a forma como você trabalha com IA.
Você já pediu algo ao ChatGPT e o resultado pareceu... genérico? Talvez até um pouco superficial ou desconectado da realidade jurídica brasileira?
Isso acontece porque, até pouco tempo atrás, a nossa interação com a IA era baseada em fazer um bom pedido, uma boa pergunta. Chamamos isso de Engenharia de Prompt.
Mas essa era está evoluindo para algo muito mais poderoso: a Engenharia de Contexto.
Pense na IA como um estagiário brilhante, mas sem experiência prática.
Engenharia de Prompt é simplesmente dar uma tarefa a ele: "Prepare uma minuta de contrato".
Engenharia de Contexto é, antes de pedir a tarefa, entregar a ele os livros certos para estudar: "Leia estes artigos da legislação, analise estas cláusulas essenciais e entenda estes pontos de atenção. Agora, com base nisso, prepare a minuta do contrato".
A diferença no resultado é brutal. E por que essa evolução está acontecendo agora?
A Revolução da "Janela de Contexto"
O motor por trás dessa mudança é o incrível aumento da "memória de trabalho" dos modelos de IA, a chamada Janela de Contexto.
Imagine que a janela de contexto é a mesa de trabalho do seu estagiário. Há dois anos, essa mesa era pequena, cabiam apenas algumas folhas de papel. Isso limitava você a dar instruções curtas e simples.
Hoje, essa mesa ficou gigantesca. Modelos como o GPT-4o e o Gemini têm janelas de contexto que suportam o equivalente a um livro inteiro (ou vários) para a IA ler e considerar antes de executar sua tarefa.
Essa capacidade de fornecer um contexto massivo transforma a IA de um simples "chatbot" em um verdadeiro assistente de raciocínio.
Exemplo Prático: Um Contrato de Holding Patrimonial
Vamos sair da teoria. Digamos que você precise elaborar um contrato social para uma holding patrimonial familiar.
A abordagem antiga (Engenharia de Prompt): Você pediria:
“Elabore um contrato social de uma holding patrimonial familiar.”
Seu prompt seria de no máximo um ou dois parágrafos (quando muito).
O resultado seria um modelo genérico, provavelmente baseado em legislação estrangeira, sem as especificidades do direito societário e tributário brasileiro. Um ponto de partida fraco e arriscado.
A nova abordagem (Engenharia de Contexto): Antes de fazer o pedido, você fornece o material de estudo. Você entrega à IA:
A legislação brasileira pertinente (artigos do Código Civil, leis sobre tributação, etc.).
Um resumo explicando o que esse tipo de contrato deve conter.
Uma lista de cláusulas que você considera indispensáveis (incomunicabilidade, impenhorabilidade, etc.).
Os principais pontos de atenção e os objetivos específicos da família cliente.
Você fornece páginas e páginas de contexto. E só depois faz o pedido:
“Com base em todos os documentos e instruções que forneci, elabore uma minuta do contrato social para a holding da família X.”
O resultado será um documento robusto, personalizado e juridicamente fundamentado na legislação brasileira.
Foi exatamente esta técnica que demonstramos, passo a passo, em nossa Masterclass. Se você quer ver isso em ação, clique aqui para acessar a gravação.
O Próximo Nível: Dos Pedidos Manuais aos Agentes Autônomos
Fornecer o contexto para cada tarefa, como no exemplo da holding, já é uma revolução. Mas podemos ir além e automatizar não apenas a tarefa, mas o fluxo de trabalho inteiro.
Imagine agentes jurídicos de IA que conduzem análises iniciais de casos, classificam documentos ou preparam relatórios de forma autônoma. A pergunta é: como garantir que esses agentes atuem exatamente como um advogado da sua equipe, seguindo os padrões e o conhecimento do seu escritório?
A resposta está em usar o contexto de forma permanente. A tecnologia que permite "ensinar" e personalizar esses agentes com o seu conhecimento é o RAG (Geração Aumentada por Recuperação).
Na Sofira, essa é uma das nossas especialidades: oferecemos serviços de automação de workflows com agentes jurídicos de IA. Para garantir que eles operem com máxima precisão e alinhamento, nós usamos o RAG com as informações de cada cliente para ensinar aos nossos agentes como eles devem se comportar dentro de cada empresa.
Em outras palavras, seu conhecimento único não fica apenas armazenado; ele se torna o "cérebro" que guia nossos agentes autônomos para executar tarefas da maneira que você faria.
Se quiser saber como fazemos isso em mais detalhes, clique no botão abaixo e marque uma conversa conosco.
Por que isso muda o jogo na advocacia?
Investir tempo para fornecer o contexto correto (seja manualmente por tarefa ou de forma automatizada para treinar agentes) é um atalho para a excelência.
Precisão Jurídica: Você força a IA a basear suas respostas e ações na sua própria jurisprudência e nos documentos que você confia.
Eficiência Exponencial: A IA faz o trabalho pesado de ler, sintetizar e executar com base no seu material, em minutos.
Personalização e Consistência: Os resultados já nascem alinhados à sua estratégia, garantindo um padrão de qualidade em toda a equipe.
Vantagem Competitiva: Dominar o contexto eleva seu papel. Você deixa de ser um executor de tarefas para se tornar um arquiteto e supervisor de soluções jurídicas, usando a IA como sua poderosa equipe de execução.
Sobre a Sofira
Somos uma empresa que cria agentes de IA para o jurídico.
O nosso primeiro agente automatiza fluxos de PROCON e outros processos administrativos, desde a captura das reclamações até a criação e protocolo das respostas.
Se quiser conhecer a nossa ferramenta, clique no botão abaixo que entramos em contato com você!