O ROI fantasma: por que a IA está a custar caro a muitas sociedades de advogados, e quase ninguém quer falar disso

O ROI fantasma: por que a IA está a custar caro a muitas sociedades de advogados, e quase ninguém quer falar disso

Para além de vários artigos com que me tenho deparado, tenho tido a mesma conversa, cada vez mais vezes, com sócios de sociedades de advogados. Já não é sobre se devem adotar IA, isso ficou para trás há um ano ou dois. É uma conversa mais desconfortável: "gastámos, formámos as equipas, assinámos contratos com fornecedores, e a receita não mexeu." Ninguém gosta muito de dizer isto em voz alta, porque soa a admitir um erro de investimento. Mas acho que vale a pena falar disso abertamente, até porque os próprios dados do setor confirmam que não é um caso isolado nem uma impressão minha.

Nas sociedades pequenas e na advocacia solo, a IA está a entregar exatamente o que prometeu ao nível operacional: poupa tempo, melhora a qualidade do trabalho, acelera a resposta ao cliente. O problema aparece quando se olha para a receita. Só cerca de um terço destes escritórios viu a IA traduzir-se em mais faturação, e nas grandes sociedades esse número quase duplica. Portanto o desconforto que ouço no terreno não é resistência à mudança disfarçada; é um padrão real, e atinge mais quem tem menos margem para aguentar um investimento sem retorno imediato.

A explicação mais confortável costuma ser "os processos ainda se estão a adaptar, o retorno aparece com o tempo". É tentador acreditar nisso, mas acho que é uma meia-verdade. Há um problema mais estrutural por trás: se a faturação continua a ser por hora e a IA de facto faz o trabalho mais depressa, isso reduz as horas faturáveis por definição. Menos horas faturadas é menos receita e menos lucro. Não é o contrário. É matemática simples, e talvez por isso mesmo poucos queiram dizê-la em voz alta.

Há uma exceção que vale a pena separar do resto. Quando a IA atua no back-office, na administração, nas cobranças, em tarefas que nunca foram faturáveis, reduz custo direto e liberta pessoas para outra coisa. Esse retorno é real e, arriscaria dizer, é praticamente o único tipo de ROI de IA que hoje se está a calcular com algum rigor nos escritórios de advocacia. O problema é que a maior parte do dinheiro não foi investido a pensar no back-office. Foi investido a pensar em trabalho jurídico substantivo, faturado à hora, e é aí que a conta deixa de fechar.

Há um dado que mudou a forma como olho para isto: segundo a Thomson Reuters, citada pela CathCap, apenas cerca de 18% das sociedades recolhe alguma métrica de retorno sobre as suas ferramentas de IA. Não por desinteresse, mas porque a maioria simplesmente nunca construiu uma base financeira que permita comparar o antes e o depois: custo por processo, margem por área de prática.

O que isto quer dizer, na prática, é que "a IA não trouxe receita" pode às vezes ser um disfarce para "não sabemos se trouxe, porque nunca criámos forma de medir." São duas coisas bem diferentes, e misturá-las leva a decisões erradas nos dois sentidos: tanto continuar a investir às cegas, como desistir cedo demais por falta de prova.

Há ainda algo mais de fundo, que acho que se fala pouco. O modelo tradicional da advocacia empresarial, com sócios seniores a faturar o trabalho de associados júnior organizado em pirâmide, foi construído, ainda que ninguém o admita abertamente, sobre uma certa ineficiência produtiva. Era essa ineficiência que sustentava a rentabilidade. A IA ataca a pirâmide precisamente na base: faz rapidamente, a custo quase nulo, tarefas que antes eram distribuídas a associados e paralegais e faturadas hora a hora. Não é uma questão de o processo ainda não ter amadurecido. É uma tensão entre uma tecnologia que reduz tempo de trabalho e um modelo de negócio construído a vender tempo de trabalho. Enquanto essa tensão não se resolver, com honorários fixos, com novos modelos de pricing, com formas de capturar valor da eficiência em vez de o perder, a IA vai continuar a parecer, nos livros de contas, um custo sem retorno visível.

E chegamos à pergunta que mais me interessa nesta discussão toda: pode um investimento em IA justificar-se só pela qualidade acrescida, mesmo sem gerar receita nova? Acho que sim, mas só se for medido com o mesmo rigor que se aplicaria a uma linha de receita. Uma forma prática de fazer isso é traduzir tudo em valor equivalente: horas poupadas vezes a taxa horária, mais despesa evitada, outsourcing que deixou de ser preciso, software a menos, honorários externos que já não se pagam. Por essa lente, qualidade e velocidade são valor real. Só que aparecem do lado do custo evitado, não do lado da faturação nova. É legítimo, desde que seja isso mesmo que se meça e se comunique aos sócios, e não uma desculpa vaga para justificar uma compra feita por moda.

Na ROOX, esta é uma discussão que levamos a sério há vários anos, precisamente porque os produtos que desenvolvemos para o setor jurídico incorporam algoritmos cuja função é poupar tempo e simplificar processos. Não me sinto confortável em prometer aqui um retorno garantido sem números que o sustentem, seria cair na mesma armadilha que descrevo acima. O que posso dizer é que a mesma disciplina que defendo neste artigo é a que tentamos aplicar ao nosso próprio trabalho: construir, desde a base, formas de medir o custo por processo e o tempo efetivamente poupado, em vez de vender a promessa de eficiência sem prova que a acompanhe.

No fim, acho que a pergunta "a IA trouxe mais receita?" está mal feita à partida, porque assume que todo o valor se mede em faturação nova, quando boa parte pode estar do lado do custo evitado, da qualidade, da retenção de clientes, da redução de risco. A pergunta que valia mais a pena fazer é outra: sabemos, com números concretos, qual era o custo por processo antes da IA e qual é agora? Sem essa base, qualquer resposta (sim, trouxe; não, não trouxe nada) continua a ser opinião disfarçada de facto.