IA no Direito: do prompt ao contexto

Me formei na Faculdade de Direito da Universidade Federal do Paraná (UFPR), resignado, e seguro de que jamais pensaria em Direito novamente. Afinal, a minha vocação e modelo de raciocínio era baseado em lógica matemática (assim eu pensava), e não no caos dialético desse universo jurídico.

Pois bem, destino é destino. Agora estou eu aqui pensando em como “soldar” esses dois mundos: o Direito e a Inteligência Artificial. Quem diria que Asimov não era exatamente ficcional?

O Direito pode extrair da LLM todo o seu potencial, e pode representar seu grande desafio.

Na alvorada da inteligência artificial generativa, fomos cativados pela promessa do comando perfeito. Emergiu a figura do "sussurrador de modelos" (prompt whisperer), o especialista que, através de uma retórica precisa, extrairia da máquina a resposta desejada. Lá dentro colocaríamos personas, objetivos, contextos simples, tarefas, negativas, etc.

Essa fase, embora impressionante, revelou rapidamente sua limitação fundamental: o prompt isolado é como uma "petição sem autos" - eloquente, mas não confiável.

Para entender o futuro da IA, precisamos olhar para uma disciplina antiga que é, em essência, o ancestral humano da engenharia de contexto: o Direito. A era dos prompts isolados chegou ao fim, e a transição para uma nova fronteira, a Engenharia de Contexto, já começou.

Antes de pensar em workflows, automações, agentes ou prompts, há que se definir o contexto macro.

A ILUSÃO DO COMANDO PERFEITO: POR QUE O PROMPT SOZINHO NÃO BASTA

Compreender as falhas do paradigma centrado no prompt é uma necessidade estratégica para quem busca construir sistemas de IA robustos e verdadeiramente inteligentes. A fragilidade de um comando isolado reside em sua natureza volátil: ele carece de memória, coerência institucional e propósito duradouro. Um prompt sem contexto é como uma lei sem jurisprudência - uma letra morta, aberta a interpretações perigosamente literais e desprovida de sabedoria acumulada.

Essa dinâmica é capturada em uma dicotomia fundamental:

Sem o contexto, o prompt é RUÍDO. Com contexto, o prompt é INTENÇÃO.

Os modelos de linguagem modernos não são executores de ordens; são "sistemas de inferência contextual". Eles não pensam em termos de verdade abstrata, mas de probabilidade contextual.

A IA está evoluindo para uma forma de cognição situada, onde o raciocínio não é um cálculo isolado, mas uma interação com um ambiente específico. Portanto, o que governa a inteligência da IA não é a frase de comando, mas o ambiente cognitivo no qual essa frase é interpretada.

A solução para essa fragilidade não está em comandos melhores, mas em uma nova arquitetura de pensamento.

ENGENHARIA DE CONTEXTO: PROJETANDO O ESTADO MENTAL DA IA

A Engenharia de Contexto é a ciência e a arte de projetar o ambiente cognitivo de um sistema de IA. Enquanto a engenharia de prompt se concentra em formular ordens, a engenharia de contexto se dedica a criar um "estado mental" artificial - um ecossistema de referências que define quem é o modelo, o que ele sabe e o que deve buscar.

Um contexto robusto considera múltiplas dimensões cognitivas, como Identidade (quem é a IA), Situacional (qual o problema), Informacional (quais são as fontes), Histórico (interações passadas), Relacional (para quem ela fala) e Objetivo (o propósito da tarefa). Para construir esses ambientes ricos, utilizamos um modelo de implementação prático com três camadas interdependentes:

• Contexto Base (Fixo): Esta camada define a identidade, a ética e o domínio de atuação da IA. É a sua "jurisdição" persistente.

• Contexto Dinâmico (Temporário): Aqui são inseridas as informações e os documentos da tarefa atual. Esta camada combina o contexto situacional e informacional, formando a memória de trabalho do sistema.

• Contexto de Execução (Imediato): Esta é a camada final, que contém a instrução (o prompt) e o formato de resposta desejado. É a faísca que ativa o contexto previamente estabelecido.

Um contexto bem projetado gera benefícios diretos: Consistência no raciocínio, Precisão ao criar um campo epistêmico verificável que reduz drasticamente as alucinações, Personalização profunda e Autonomia Cognitiva, permitindo que a IA entenda o "porquê" por trás da tarefa. A criação dessa arquitetura redefine o papel do profissional humano.

O ARQUITETO COGNITIVO: O NOVO PAPEL HUMANO NA ERA DO CONTEXTO

A transição da engenharia de prompt para a engenharia de contexto representa uma redefinição estratégica do papel profissional. A tarefa deixa de ser técnica para se tornar arquitetônica. O antigo "escritor de prompts" dá lugar ao emergente "arquiteto cognitivo", que atua como um legislador e um juiz, estabelecendo os princípios e a estrutura interpretativa para a "jurisdição" da IA.

Nesse novo paradigma, o valor profissional não reside na capacidade de formular perguntas, mas na competência para "estruturar sistemas de sentido". O sussurrador de modelos lida com a retórica das palavras; o arquiteto cognitivo lida com a infraestrutura do conhecimento: as fontes de dados, as regras éticas, os perfis de usuário e os objetivos institucionais que, juntos, formam o universo de sentido da IA.

A implicação filosófica dessa mudança é profunda: a IA deixa de ser um mero "executor de comandos" para se tornar um "agente contextualizado", inaugurando uma nova ontologia da IA. A interação se transforma de um ato de controle para um processo de colaboração e coautoria.

O CONTEXTO EM AÇÃO: DO RACIOCÍNIO JURÍDICO À ANÁLISE FINANCEIRA

O valor da Engenharia de Contexto torna-se tangível em domínios complexos. O setor Jurídico é o exemplo arquetípico. O Direito sempre foi uma forma de engenharia de contexto: a lei é o "prompt", mas sua interpretação depende de um vasto ambiente cognitivo de jurisprudência, princípios e fatos. O jurista é, essencialmente, um arquiteto de contexto.

Um agente de IA contextualizado pode interpretar peças processuais e construir teses lógicas com base em fontes reais, mantendo consistência terminológica dentro de um campo epistêmico verificável. Isso contrasta com um sistema baseado em prompt isolado, propenso a "alucinações jurídicas" por não possuir um universo de sentido ancorado na realidade.

A mesma lógica se aplica ao setor Financeiro. Um sistema contextualizado pode compreender o perfil de risco, o histórico e os objetivos de um investidor para ajustar a comunicação e as sugestões de forma personalizada e coerente. Em ambos os casos, a IA deixa de ser uma ferramenta de busca para se tornar uma parceira cognitiva situada.

DA INSTRUÇÃO À COEVOLUÇÃO COGNITIVA

A evolução da IA generativa é uma jornada que se afasta do comando superficial para se aproximar da criação de um "campo de entendimento compartilhado". Deixamos de simplesmente "mandar" na IA para construir, colaborativamente, o mundo mental no qual ela pode operar com eficácia e segurança. O futuro da inteligência artificial é hermenêutico: estamos mudando de uma ciência da instrução para uma ciência da interpretação.

Nossa interação com essas tecnologias está se tornando um processo de coevolução cognitiva — uma simbiose entre o raciocínio humano e a inferência algorítmica. O futuro não será moldado por quem domina a arte de dar ordens a uma máquina, mas por quem domina a arquitetura de seu pensamento.

O futuro da inteligência artificial NÃO PERTENCE a quem fala melhor com a máquina, MAS A QUEM constrói o contexto em que ela pode realmente pensar.