Durante os últimos anos, grande parte da discussão sobre inteligência artificial no jurídico esteve concentrada na capacidade de gerar textos, resumir documentos, encontrar informações e apoiar análises. O profissional formulava uma solicitação, a tecnologia processava o conteúdo e devolvia uma resposta.
Os agentes acrescentam uma nova dimensão a essa relação: a capacidade de agir.
Em vez de esperar um novo comando para cada etapa, um sistema pode receber um objetivo, interpretar as informações disponíveis, consultar fontes autorizadas, utilizar diferentes ferramentas e executar uma sequência de ações para avançar naquele processo. É essa combinação entre raciocínio, acesso a recursos e capacidade de execução que coloca os agentes de IA no jurídico entre os temas mais relevantes da próxima etapa da transformação digital.
O movimento já ganhou atenção institucional. Em fevereiro de 2026, o National Institute of Standards and Technology (NIST) lançou uma iniciativa específica para padrões de agentes de IA, destacando justamente sistemas capazes de executar ações de forma autônoma e a necessidade de desenvolver padrões de segurança, identidade e interoperabilidade para sua adoção.
Para departamentos jurídicos, compreender essa diferença é fundamental. Agentes não são apenas uma nova interface para a IA que já conhecemos. Eles alteram a discussão sobre automação jurídica, porque permitem pensar em fluxos nos quais a tecnologia participa da execução, e não somente da análise.
O NIST descreve agentes de IA como sistemas de software que utilizam dados e algoritmos para realizar tarefas de maneira autônoma. Em aplicações mais avançadas, esses sistemas podem tomar decisões intermediárias e executar ações com supervisão humana limitada para perseguir objetivos mais complexos.
Essa definição ajuda a compreender por que um agente é diferente de uma ferramenta que apenas recebe uma pergunta.
Imagine uma demanda jurídica interna. Um assistente de IA pode resumir o pedido recebido ou sugerir uma classificação. Um agente inteligente, dependendo das permissões e da arquitetura disponível, pode analisar a solicitação, identificar informações ausentes, consultar dados autorizados, encaminhar a demanda para o fluxo adequado e registrar as etapas realizadas.
O objetivo não precisa ser amplo. Um agente pode existir para resolver uma parte específica do processo, como organizar a entrada de novas demandas ou verificar se todos os elementos necessários estão disponíveis antes que uma atividade chegue ao profissional responsável.
Essa delimitação é importante. Um agente não precisa fazer tudo sozinho para gerar valor. Ele precisa ter autonomia suficiente para conduzir as tarefas que foram atribuídas a ele dentro de regras previamente estabelecidas.
As tecnologias podem trabalhar juntas, mas exercem papéis diferentes.
Um chatbot normalmente organiza a interação por meio de uma conversa. A IA generativa acrescenta a capacidade de produzir, interpretar e transformar conteúdos, como textos, documentos e respostas.
Já uma automação tradicional executa regras previamente definidas. Se determinada condição acontecer, o sistema realiza a ação programada. Esse modelo continua extremamente útil em processos previsíveis e repetitivos.
O agente acrescenta capacidade de interpretar o contexto e escolher, dentro dos limites estabelecidos, quais etapas ou ferramentas utilizar para cumprir determinado objetivo.
Na prática, uma automação pode ser programada para encaminhar todas as demandas de determinada categoria para uma fila específica. Um agente pode analisar o conteúdo recebido, identificar a categoria, verificar outros elementos do caso e então acionar o fluxo adequado.
Isso não torna a automação tradicional obsoleta. Ao contrário, agentes e automações podem funcionar no mesmo processo. A diferença está na flexibilidade necessária para decidir qual caminho seguir quando nem todas as situações são idênticas.
Departamentos jurídicos possuem muitos processos formados por pequenas atividades que precisam acontecer na ordem correta.
Uma nova demanda pode exigir identificação da matéria, consulta ao histórico, validação de informações, criação de uma atividade, definição de responsável e acompanhamento posterior. Hoje, parte desse percurso pode depender de pessoas transitando entre sistemas, documentos, mensagens e controles internos.
Os agentes de IA no jurídico permitem pensar em outro modelo. A tecnologia pode atuar entre essas etapas, recuperando contexto e acionando recursos autorizados para fazer o processo avançar.
Em um fluxo de entrada de demandas, por exemplo, um agente pode ajudar a organizar informações antes que elas cheguem ao advogado. Na gestão documental, pode identificar conteúdos, relacioná-los a registros existentes e direcionar situações que merecem revisão. Em rotinas operacionais, pode consultar dados e preparar uma tarefa para análise humana com o contexto necessário.
A diferença está em não utilizar a IA apenas como uma ferramenta isolada aberta quando alguém precisa dela. O agente passa a participar do próprio fluxo de trabalho.
Essa mudança também aproxima a tecnologia de uma preocupação central de Legal Operations: construir processos nos quais pessoas, dados e sistemas funcionem de maneira coordenada.
Para agir dentro de um departamento jurídico, a tecnologia precisa saber mais do que aquilo que aparece em uma conversa.
Uma demanda pode estar relacionada a determinado processo, contrato, unidade de negócio, centro de custo ou histórico de decisões. Sem acesso controlado a esse contexto, o agente permanece limitado à informação enviada naquele momento.
Por isso, integração é uma condição importante para a IA agêntica.
O sistema precisa conseguir consultar as fontes necessárias sem criar novas versões dos dados ou depender continuamente de transferências manuais. Também precisa reconhecer quais informações são oficiais e quais ações pode executar em cada ambiente.
A Benner resume esse princípio em seu posicionamento atual de inteligência artificial corporativa: IA sem integração tende a se tornar uma experiência isolada. A estratégia apresentada pela empresa conecta agentes ao ERP, aos dados transacionais e a uma base governada para fornecer contexto às ações executadas.
No jurídico, essa conexão é especialmente relevante. Quanto mais o agente participa da operação, maior a importância de trabalhar sobre dados jurídicos consistentes e integrados.
Falar em agente autônomo não significa que toda rotina precise funcionar sem pessoas.
Uma atividade de baixo risco pode permitir que o agente execute diferentes etapas automaticamente. Em outra situação, ele pode organizar informações e solicitar aprovação antes de prosseguir. Em uma decisão mais sensível, a tecnologia pode apenas preparar o contexto e encaminhá-lo para análise.
Esses diferentes níveis permitem adaptar a automação com agentes de IA ao risco e à complexidade de cada processo.
Uma organização pode começar por atividades bem delimitadas, observar o desempenho e ampliar a autonomia conforme ganha confiança. Esse caminho tende a ser mais consistente do que tentar criar, desde o início, agentes capazes de atuar livremente sobre diferentes áreas e sistemas.
A Association of Corporate Counsel (ACC), em seu conjunto de materiais atualizado para 2026, passou a incluir conteúdos específicos sobre governança de IA agêntica, avaliação da capacidade dos agentes e definição de supervisão. A mudança mostra como a discussão nos departamentos jurídicos já avançou da simples adoção de IA para a compreensão dos níveis de autonomia que podem ser concedidos.
Quando um agente assume partes estruturadas do fluxo, a mudança não acontece apenas na tecnologia. Ela altera a distribuição do trabalho.
Profissionais deixam de dedicar o mesmo esforço a todas as etapas e passam a concentrar atenção em situações que exigem interpretação jurídica, negociação, avaliação de risco ou tomada de decisão.
Isso pode criar uma operação mais orientada por exceções.
Casos que atendem aos critérios definidos avançam dentro do processo. Situações incompletas, inconsistentes ou de maior impacto são direcionadas para análise humana. A equipe não desaparece do fluxo, mas deixa de participar manualmente de cada movimento necessário para fazê-lo avançar.
Esse modelo também exige novas competências. O profissional precisa compreender quais tarefas foram delegadas à tecnologia, saber interpretar os resultados e reconhecer quando determinada situação não deveria seguir o caminho sugerido.
Agentes inteligentes aumentam a capacidade operacional, mas tornam a supervisão mais importante.
Uma ferramenta que apenas produz uma resposta apresenta um conjunto de riscos. Um sistema que pode consultar uma base, modificar um cadastro ou acionar outra aplicação apresenta riscos adicionais.
Por isso, uma pergunta se torna essencial: quem é esse agente dentro da infraestrutura da empresa e o que ele está autorizado a fazer?
O NIST vem tratando especificamente dessa questão. Seu trabalho sobre identidade e autorização de agentes destaca que sistemas capazes de acessar dados, ferramentas e aplicações precisam de controles apropriados para identificação, permissão, auditoria e rastreamento das ações realizadas.
Na prática, isso significa que um agente não deveria receber acesso indiscriminado apenas porque tecnicamente conseguiria utilizar determinada informação.
Ele precisa trabalhar com permissões compatíveis com sua função, assim como ocorre com usuários humanos. Também deve ser possível identificar que ação foi executada, quais informações foram utilizadas e quando o sistema encaminhou uma situação para intervenção humana.
Essa discussão será cada vez mais importante à medida que agentes de IA no jurídico deixarem de atuar apenas sobre conteúdos e passarem a participar de processos empresariais.
A evolução tecnológica não transfere automaticamente a responsabilidade jurídica para o sistema.
Em junho de 2026, o Conselho Federal da Ordem dos Advogados do Brasil (OAB) lançou o Plano Nacional de Integração da Inteligência Artificial na Advocacia, ampliando sua agenda de capacitação, governança e utilização ética da tecnologia. A própria OAB reforçou que a adoção deve acontecer de forma segura e compatível com os princípios que regem a profissão.
Em agosto, a entidade reiterou essa posição ao defender que sistemas de IA podem servir como instrumentos de apoio, mas não assumir atividades privativas da advocacia ou substituir o profissional responsável pela análise e pela estratégia jurídica.
Essa distinção ajuda a colocar os agentes no lugar correto.
A tecnologia pode organizar informações, movimentar fluxos e executar atividades para as quais recebeu autorização. Interpretação jurídica, estratégia e responsabilidade profissional continuam exigindo critérios humanos, especialmente em situações de maior impacto.
O avanço dos agentes não elimina essa fronteira. Ele torna necessário defini-la com mais clareza.
O posicionamento atual da Benner avança justamente nessa direção.
Os Agentes Nativos Benner são apresentados como agentes inteligentes e integrados capazes de acessar dados corporativos de forma segura e atuar dentro dos processos com governança e rastreabilidade. A empresa também desenvolveu o Atelier de Agentes, que permite criar e customizar agentes por linguagem natural, definir processos e estabelecer alçadas de decisão, mantendo monitoramento das atividades.
A diferença está na conexão com a operação.
Em vez de utilizar uma IA separada dos sistemas que sustentam o negócio, a arquitetura permite que os agentes trabalhem com dados e processos corporativos dentro de limites definidos. Para o jurídico, isso significa aproximar inteligência artificial de uma estrutura que já reúne gestão processual, atividades, documentos, informações financeiras e indicadores.
Na comunicação institucional atual, a Benner também informa a orquestração de 36 mil processos judiciais com zero erros, apresentando o caso como aplicação de IA em processos de missão crítica com controle, rastreabilidade e governança.
Essa capacidade representa uma mudança importante no modo como pensamos a IA aplicada à gestão jurídica. O valor deixa de estar somente na resposta gerada por um modelo e passa para a coordenação de tarefas e sistemas que fazem a operação avançar.
A inteligência artificial já mostrou que pode ler, resumir, classificar e produzir conteúdos. Os agentes adicionam uma pergunta diferente: o que acontece quando essa inteligência também consegue executar ações?
Para departamentos jurídicos, a resposta não deve ser simplesmente conceder mais autonomia à tecnologia. O caminho está em identificar processos adequados, organizar dados, conectar sistemas e definir claramente o que cada agente pode fazer.
Agentes de IA no jurídico transformam inteligência em capacidade operacional. Quando recebem contexto, ferramentas e limites adequados, podem reduzir transições manuais, organizar fluxos e permitir que profissionais concentrem sua atenção nas decisões que realmente exigem conhecimento jurídico.
A tecnologia deixa, então, de permanecer ao lado da operação e começa a trabalhar dentro dela.
Fale com um especialista do Benner Jurídico e conheça como agentes inteligentes, integração e inteligência artificial podem ajudar a transformar processos jurídicos com mais automação, contexto, rastreabilidade e controle.
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