IA generativa na retaguarda: como o backoffice das grandes empresas brasileiras está virando máquina de eficiência

Enquanto muita gente ainda associa IA generativa a campanha de marketing “diferentona” e chatbot no site, o movimento mais transformador está acontecendo longe dos holofotes. Na retaguarda das grandes empresas brasileiras, rotinas jurídicas, fiscais e de atendimento interno estão sendo reescritas com IA generativa.

O que isso significa na prática? Menos gente caçando cláusula em contrato, menos analista repetindo resposta de FAQ, menos advogado copiando e colando peça. E, na outra ponta, mais visibilidade sobre risco, mais previsibilidade de fluxo de caixa e um impacto bem direto na linha de resultado.

O novo front de batalha da eficiência: jurídico, fiscal e suporte interno

A adoção de IA generativa saiu da fase “demo em evento” e virou linha de custo e de investimento. Um estudo da Bain & Company sobre IA em grandes empresas, divulgado em 2025, mostra que a fatia de companhias brasileiras com ao menos um caso de uso de IA dobrou em um ano. Entre as que já colocaram projetos de pé, o ganho médio reportado gira em torno de dois dígitos em produtividade, com reflexo claro em resultado financeiro.

O curioso é que boa parte desse efeito não vem de campanhas criativas ou assistentes para o consumidor final. No Brasil, as aplicações mais citadas pela Bain estão em produtividade interna, finanças e automação de processos. É justamente aí que moram jurídico, fiscal, controladoria, RH e suporte interno — áreas que quase nunca aparecem em keynote, mas consomem uma fatia importante do OPEX.

Jurídico corporativo sob nova direção

No direito corporativo, a guinada é nítida. Um estudo global da EY com a Oxford Economics sobre departamentos jurídicos, publicado em 2025, mostra que:

• 85% dos líderes jurídicos já usam ou pretendem usar IA generativa para pesquisas legais e jurisprudência;
• 81% enxergam a tecnologia como aliada na revisão de contratos e análise de risco;
• 78% planejam usar GenAI em gestão de conhecimento, inclusive na criação de modelos de peças processuais.

Ou seja, o coração do backoffice jurídico — pesquisa, contrato, conhecimento — começa a ser reprogramado com grandes modelos de linguagem.

Pressão por produtividade e corte de custo administrativo

A mensagem que executivos ouvem é direta: custo administrativo entrou na mira. A mesma Bain aponta que 67% das organizações brasileiras colocam IA generativa entre as cinco principais prioridades estratégicas, e uma parcela relevante já trata o tema como foco número um de investimento em tecnologia.

Nos bastidores, o alvo são justamente as “tarefas inevitáveis”:

• gente lendo contrato linha a linha;
• advogado montando tabela de SLA à mão;
• tributarista respondendo a mesma consulta sobre PIS/COFINS pela enésima vez;
• analista de RH esclarecendo dúvidas sobre o mesmo benefício todos os dias.

É esse universo de rotina que começa a ser redesenhado com GenAI.

Os dados da EY ajudam a ilustrar o apetite: 76% dos departamentos jurídicos ouvidos planejam usar IA generativa em due diligence, 74% para rascunho de peças processuais e 72% para chatbots internos de dúvidas recorrentes. O impacto não vem de um caso isolado, mas do volume de horas envolvidas.

Juridiquês, obrigações fiscais e tickets de N1: terreno perfeito para GenAI

Um relatório do Gartner sobre IA generativa em departamentos jurídicos, publicado em 2025, avaliou 16 possíveis casos de uso e colocou seis no topo em valor de negócios e viabilidade. Três deles dialogam diretamente com o backoffice das empresas.

Visibilidade de contratos e extração de dados

A IA lê contratos legados e de terceiros, identifica termos relevantes — prazo, fórum, índice de reajuste, multas, SLAs — e transforma tudo em dados pesquisáveis. O que antes exigia uma mini força-tarefa de leitura manual vira painel de risco contratual.

Revisão automatizada de contratos

Modelos generativos comparam minutas com o playbook interno da empresa e destacam cláusulas fora do padrão, sugerindo ajustes de redação. O advogado passa a revisar o que é exceção, não a repetir trabalho sobre o que já é consenso.

Gestão de conhecimento jurídico

Peças, pareceres, modelos e entendimentos são organizados em bases vetorizadas. Em vez de procurar em pastas ou ligar para o “advogado que sabe”, a equipe pesquisa em linguagem natural e recebe respostas ancoradas em documentos internos.

O padrão se repete em outras frentes:

• No fiscal/tributário, o dia a dia é feito de textos: pareceres sobre ICMS, PIS/COFINS e ISS, consultas a decisões do CARF, respostas a fiscalizações padronizadas.
• No suporte interno de RH e TI, milhares de tickets de Nível 1 seguem roteiros quase idênticos.

No Brasil, esse movimento esbarra em uma camada adicional: o tipo de dado processado. Documentos fiscais, dossiês trabalhistas e contratos com dados pessoais passam pelo crivo da LGPD. Artigo recente na Revista do TCU, que discute lacunas da lei em relação à IA generativa, chama atenção para a necessidade de governança extra nesse tipo de projeto. Em paralelo, o PL 21/2020, que tramita na Câmara dos Deputados desde 2020, tenta estabelecer princípios gerais para o uso de IA no país — sinal de que automatizar retaguarda sem olhar para risco regulatório continua sendo um atalho perigoso.

Por que o backoffice virou laboratório silencioso de GenAI

Três fatores ajudam a explicar por que o uso mais consistente de IA generativa está, na prática, no fundo da casa, e não na vitrine.

1. Dados mais concentrados

Sistemas como ERPs, CRMs internos, softwares jurídicos e plataformas de tickets (ServiceNow, por exemplo) reúnem anos de contratos, pareceres, chamados e políticas internas. Não é o cenário perfeito de governança, mas é bem melhor do que dados pulverizados em redes sociais, e-mail pessoal e múltiplos canais externos.

2. Dor objetiva, sem discussão filosófica

Reduzir de 15 para 3 dias o prazo de revisão contratual, cortar pela metade o tempo de resposta de um chamado de RH ou ganhar velocidade em due diligence tem efeito imediato na rotina. Em áreas como jurídico-tributário, isso significa menos horas de profissionais muito caros em tarefas repetitivas — argumento que costuma convencer rapidamente qualquer CFO.

3. Risco reputacional mais controlado

Um chatbot que erra feio com um cliente vai parar nas redes sociais em minutos. Um assistente interno que ajuda o time a localizar cláusulas ou responder dúvidas de política interna tem as saídas revisadas por humanos antes de se tornarem posição oficial. Para muitas empresas, faz mais sentido aprender por dentro, onde o erro é contido, para depois levar a tecnologia às interfaces externas.

“Nosso primeiro caso de IA foi um robô leitor de contratos, não um chatbot bonitinho”

Um diretor de operações de uma empresa de infraestrutura do Sul do país contou em reunião de conselho:

“Todo mundo perguntava quando faríamos uma campanha de marketing com IA. O primeiro caso real foi um robô que leu 30 mil contratos legados em três semanas. Não rendeu post no LinkedIn, mas rendeu um mapa de risco que a gente nunca teve.”

Essa fala poderia ter saído da boca de executivos de energia, saúde, logística ou serviços financeiros em 2025. Nas próximas seções, quatro histórias mostram como esse movimento está ganhando corpo na retaguarda das empresas brasileiras.

Caso 1 — Departamento jurídico que deixou de “caçar cláusula” e passou a ler cenário de risco

O problema: 20 dias de leitura para fazer uma due diligence

Uma grande rede de varejo com presença forte no Nordeste e Sudeste acumulou, em 15 anos, milhares de contratos com fornecedores, locadores de imóveis e prestadores de serviços logísticos. Estavam digitalizados, mas não estruturados.

Sempre que surgia uma negociação relevante ou uma operação de M&A de médio porte, o time jurídico mergulhava em PDFs para extrair manualmente cláusulas sensíveis: prazos, multas, índices de reajuste, condições de rescisão, SLAs. Em operações mais complexas, o ciclo chegava a 20 dias úteis só de leitura e marcação.

A diretoria de riscos e o CFO tinham outra dor: não existia um retrato consolidado da exposição contratual por região ou categoria de produto. Perguntas simples — “qual o percentual de contratos de aluguel atrelados ao dólar em determinada praça?” — travavam na resposta-padrão: “vamos ter que levantar”.

A solução: contratos viram base de dados, não pilha de PDF

Inspirado no caso de uso de “visibilidade de contratos” destacado pelo Gartner, o jurídico decidiu começar por onde a dor era maior: contratos de fornecedores críticos, com impacto direto em ruptura de estoque e margem.

O projeto teve três passos-chave:

Organização mínima antes da IA

O time jurídico e TI fizeram um “mutirão de taxonomia”: classificaram documentos, definiram campos obrigatórios (tipo de contrato, valor, prazo, índice de reajuste, multas, SLAs) e criaram rótulos de risco. Sem esse trabalho de bastidor, a IA apenas reproduziria a bagunça.

Extração automatizada e banco pesquisável

Com os arquivos organizados, a solução de GenAI passou a:

• identificar e classificar automaticamente cláusulas padrão nos contratos legados;
• alimentar um banco pesquisável, com filtros por tipo de contrato, faixa de risco, valor e vencimento;
• gerar painéis que cruzam exposição por região, tipo de fornecedor e indexador.

Revisão assistida de novos contratos

Nos contratos novos, o modelo compara a minuta com o playbook interno e marca tudo que foge do padrão — foro, reajuste, multas, confidencialidade. O advogado revisa os destaques e decide se mantém a exceção ou puxa de volta para a redação-padrão.

A lógica conversa diretamente com a agenda captada pela EY: revisão de contratos, análise de risco e due diligence aparecem entre as prioridades de uso de IA nos departamentos jurídicos globais.

Resultados em 12 meses: de “cadê o dado?” a “o que fazemos com o dado?”

Em um ano, o efeito foi bem concreto:

• O tempo médio de análise contratual em due diligences de médio porte caiu de cerca de 20 dias para algo entre 6 e 8 dias, com leitura inicial automatizada e foco humano em pontos de atenção.
• Contratos padrão tiveram o lead time reduzido de 10 dias para aproximadamente 3 dias, com apoio na detecção de cláusulas sensíveis.
• Advogados juniores, antes concentrados em leitura de contratos, passaram a apoiar temas regulatórios e preventivos.

Um General Counsel brasileiro resumiu a mudança:

“Antes, quando o board perguntava nossa exposição a cláusulas de reajuste em dólar, eu dizia ‘não sei, preciso levantar’. Hoje, eu abro o painel e mostro o mapa por região e por tipo de fornecedor. A conversa saiu do ‘cadê o dado?’ para o ‘o que vamos fazer com isso?’.”

O ponto principal não foi a “IA mágica”, mas o recorte cirúrgico do escopo e a disciplina de manter revisão humana para contratos fora da curva — joint ventures, acordos exclusivos e contratos acima de determinados valores continuaram com análise tradicional.

Caso 2 — Jurídico-tributário em modo “centro de serviços”: o modelo da ButtiniMoraes que migrou para o mundo corporativo

Um framework desenhado na advocacia que escapou para as empresas

Em outubro de 2024, o escritório ButtiniMoraes Advogados apresentou o “Generative AI-Centric Law Firm Model”, criado pelo diretor de Inovação e Estratégia Paulo Silvestre. A proposta: um mapa de como organizar um escritório de advocacia com IA generativa no centro da operação.

O modelo se estrutura em quatro núcleos:

• Atendimento ao Cliente (Client Service)
• Serviços Técnicos (Legal Services)
• Análise de Risco (Risk Analysis)
• Gestão do Conhecimento (Knowledge Management)

Em poucos meses, o material saltou da advocacia para o mundo corporativo. Reportagem da TI Inside em julho de 2025 mostra que o framework foi acessado por milhares de organizações em dezenas de países, inclusive bancos, hospitais, consultorias e órgãos públicos.

A tese de Silvestre é simples e dura: IA generativa não é só sobre “automatizar tarefa”, é sobre redesenhar o modelo operacional com governança, critérios claros e foco em impacto.

Como um grupo financeiro brasileiro usou o modelo no tributário

Um grupo de serviços financeiros com sede em São Paulo, diversas empresas no CNPJ e operação forte em crédito consignado e cartões vivia o labirinto tributário brasileiro em tempo real: regimes diferentes de ISS, ICMS e PIS/COFINS em vários estados, além de uma fila constante de fiscalizações.

O jurídico-tributário, espalhado entre São Paulo, Recife e Curitiba, gastava boa parte do tempo em:

• consultas internas repetidas sobre temas já enfrentados;
• pareceres quase idênticos, mudando apenas detalhes de contexto;
• caça manual a decisões antigas de CARF e STJ.

A “memória” tributária estava diluída em pastas, e-mails e na cabeça de poucos especialistas sêniores.

Aplicando o modelo da ButtiniMoraes, o grupo estruturou três frentes.

Gestão do conhecimento como ativo

Foi criada uma base vetorizada com pareceres, memorandos, posições internas e decisões relevantes de tribunais e do CARF. A IA generativa passou a responder a perguntas como “qual foi nossa posição sobre crédito de PIS em insumos de TI em 2022?” com resumos e links para os documentos de origem.

Serviços técnicos com rascunho automatizado

A GenAI passou a gerar esboços de peças tributárias e respostas a fiscalizações padronizadas. Cada documento saía claramente marcado como “versão inicial”, obrigando a revisão do tributarista responsável antes de qualquer protocolo.

Análise de risco com olhar para a jurisprudência

Modelos foram configurados para destacar riscos em novas teses tributárias ou planejamentos fiscais, cruzando argumentos internos com jurisprudência recente e sinalizando zonas cinzentas.

Impacto: menos dependência de “memória viva”

Os efeitos apareceram rápido:

• O tempo para elaborar pareceres padrão caiu, em média, em torno de um terço, com a IA preparando a estrutura inicial e o especialista ajustando o conteúdo.
• As consultas internas recorrentes passaram a ser resolvidas em um portal alimentado por GenAI, reduzindo a necessidade de acionar sempre os mesmos especialistas para temas já consolidados.
• O risco de concentração de conhecimento em poucos “gurus” diminuiu.

Um head de tributos traduziu assim:

“Quem sabia tudo de PIS/COFINS estava perto de se aposentar. Hoje, o que ele sabe está em centenas de pareceres que a IA encontra e resume em segundos. A sensação de que íamos perder essa memória despencou.”

Onde está o limite: IA tributária sem governança é convite a problema

O caso também expôs três pontos inegociáveis:

LGPD e sigilo em primeiro plano

Documentos fiscais e jurídicos carregam dados sensíveis de colaboradores, clientes e fornecedores. A Revista do TCU tem alertado para as lacunas da LGPD em relação a IA generativa. A resposta desse grupo financeiro foi combinar anonimização quando possível, controles de acesso rígidos e trilhas de auditoria de consultas.

Regulação de IA em construção

O debate em torno do PL 21/2020 mostra que o Brasil ainda está definindo os contornos legais da IA. Automatizar decisões tributárias sensíveis sem política clara de governança pode gerar um passivo jurídico relevante no médio prazo.

“Alucinação” sob vigilância

Modelos generativos podem sugerir interpretações criativas em excesso. Nos temas mais delicados, a revisão por tributaristas experientes permaneceu obrigatória. A IA entrou como aceleradora de trabalho, não como oráculo.

Caso 3 — Legal tech brasileira que automatiza negociação de acordos com oito agentes de IA

O desafio: contencioso de massa sem inflar o jurídico

Telefonia, varejo, serviços financeiros, utilities. Em todos esses setores, contencioso de baixa complexidade é rotina: cobrança, pequenas falhas de atendimento, divergências em contratos. São milhares de casos parecidos, que não exigem teses brilhantes, mas consomem horas de equipe em negociação, redação de minutas e protocolo de acordos.

Nesse contexto, uma nova geração de legal techs aposta em transformar esse contencioso repetitivo em linha de produção. Entre elas, a eLaw, que se posiciona como um ecossistema de soluções para o fluxo jurídico, combinando tecnologia e consultoria de operações.

Oito agentes de IA generativa orquestrando o ciclo do acordo

Em 2025, o destaque da eLaw é uma operação de ODR (Online Dispute Resolution) ancorada em IA generativa. A empresa fala em **oito agentes de IA** atuando em cadeia, do primeiro contato até o protocolo da minuta no Judiciário, como detalha um case recente em seu site.

Esses agentes são responsáveis por:

Localização e contato da parte contrária

Um conjunto de agentes foca em encontrar o consumidor ou empresa do outro lado da disputa e iniciar o contato em canais digitais, em especial WhatsApp.

Negociação guiada por política interna

Outros agentes conduzem a conversa sobre condições de acordo — valor, prazo, forma de pagamento — dentro de parâmetros definidos pelo cliente corporativo. A IA aprende com negociações anteriores e reduz ruídos.

Linguagem mais “humana” na interação

Um agente específico é treinado para tornar o diálogo mais fluido, evitando respostas engessadas. O objetivo é aumentar a taxa de engajamento sem parecer um robô repetindo script.

Minuta, assinatura e protocolo

Por fim, agentes dedicados geram, conferem e encaminham as minutas para assinatura eletrônica e depois protocolam os termos no Judiciário, alimentando também os sistemas internos do cliente.

Na prática, boa parte do que antes exigia horas de advogado ou paralegal — ligações, troca de e-mails, montagem de documento padrão, preenchimento de sistemas — passa a ser automatizada.

O que interessa para o CFO

A eLaw não abre todos os números de clientes, mas a lógica financeira é fácil de enxergar:

• maior taxa de conversão em acordos com contato mais rápido e ativo;
• custo médio menor por acordo, com menos horas de jurídico alocadas,
• redução do estoque de processos em janelas de 12 a 18 meses, com impacto em provisões e fechamento contábil.

Um diretor jurídico de uma empresa de serviços recorrentes contou:

“Pela primeira vez conseguimos simular cenários de recuperação de crédito com políticas de acordo diferentes. Antes, os dados ficavam em planilhas soltas. Agora, os próprios agentes de IA estruturam isso para a gente.”

Tecnologia + operação: onde está o diferencial

Em 2025, a eLaw também estruturou uma área de consultoria dividida em dois pilares:

Controladoria jurídica e contábil

Apoio para que acordos, provisões e baixas sejam refletidos corretamente nas demonstrações financeiras, reduzindo ruídos entre jurídico, controladoria e auditoria.

Diagnóstico e redesenho de processos

Revisão dos fluxos de trabalho antes da automação, para evitar o clássico erro de “automatizar a bagunça”. Em vários projetos, parte do ganho veio simplesmente de organizar o processo antes de colocar IA na jogada.

O recado embutido é claro: sem olhar para operação, IA em contencioso vira só mais um software. Com desenho de fluxo e metas de negócio, vira alavanca de eficiência.

Caso 4 — Atendimento interno de RH e Infra: o N1 que saiu do telefone e foi para o chat corporativo com IA

Suporte N1: o gargalo que ninguém quer assumir

Uma grande empresa global, com operação robusta no Brasil e milhares de colaboradores, vinha sofrendo com um custo silencioso. RH era bombardeado com dúvidas sobre benefícios, holerites, férias, atestados. TI nadava em pedidos de reset de senha, desbloqueio de usuário e pequenos problemas de acesso.

Quase tudo era Nível 1: simples, repetitivo e consumindo horas de analistas caros. A empresa tinha ServiceNow como plataforma de ticket, mas a experiência era ruim: triagem limitada, base de conhecimento pouco usada, tempo médio de resolução alto.

É um cenário típico do diagnóstico da Bain sobre ferramentas de produtividade interna e atendimento como alvo prioritário de IA generativa no Brasil.

A arquitetura: IA generativa plugada no ServiceNow

Para enfrentar o problema, a companhia contratou a brasileira Programmers, especializada em IA e automação. O case público da consultoria descreve a implementação de um **chat corporativo com IA generativa integrado ao ServiceNow**.

A solução combinou quatro elementos principais.

Chat com IA sobre a base de conhecimento

Um chatbot em linguagem natural passou a acessar a base de conhecimento existente. O colaborador digita a dúvida e, em vez de abrir um ticket, muitas vezes recebe resposta imediata baseada em artigos internos.

Triagem automática de chamados

Quando o autoatendimento não resolve, a IA classifica a demanda como “Dúvida” ou “Solicitação” e já encaminha para a fila certa, com categorização mais precisa. Isso evita o vai-e-volta de chamado mal direcionado.

Automação de rotinas transacionais

Para fluxos simples — troca de senha, desbloqueio de acesso, emissão de comprovantes — o sistema se integra diretamente aos backends de RH e Infra e executa a ação sem intervenção humana.

Atendimento omnichannel com o mesmo cérebro

A mesma lógica passou a valer em canais como WhatsApp, web e Live Agent, com a IA no centro da experiência. A empresa adotou ainda o framework RAGAS para medir precisão, relevância das respostas e satisfação do usuário, ajustando modelos e conteúdo.

Menos tickets humanos, mais foco em problema estrutural

O case não traz percentuais detalhados, mas consultorias que atuam nesse tipo de projeto relatam três efeitos recorrentes:

• queda significativa no volume de chamados N1 tratados por humanos;
• redução do tempo médio de resolução, graças à resposta automática e triagem mais inteligente;
• economia operacional com menos horas de analistas em tarefas de baixo valor.

Um gerente de TI envolvido no projeto descreveu assim:

“Pela primeira vez, a equipe conseguiu olhar para problemas estruturais de infraestrutura, em vez de viver apagando incêndio de reset de senha.”

O aprendizado se espalhou para outras áreas: antes de colocar IA na frente do colaborador, foi preciso arrumar a base de conhecimento e definir métricas claras de sucesso. Sem isso, o chatbot seria só mais um canal para frustrar quem precisa de ajuda.

Como replicar os ganhos: roteiro enxuto para líderes de backoffice que querem sair do piloto eterno

Os quatro casos — jurídico de contratos, jurídico-tributário, contencioso de massa com eLaw e atendimento interno com Programmers — revelam padrões úteis para quem está começando.

Escolha estratégica 1: escopo pequeno, dor grande

Nenhuma das iniciativas começou tentando “resolver o jurídico inteiro” ou “automatizar todo o RH”. Os projetos iniciais miraram:

• um tipo específico de contrato;
• um recorte tributário claro;
• um fluxo de acordo de baixa complexidade;
• um conjunto delimitado de chamados N1.

A combinação ideal foi sempre a mesma: alto volume, formato relativamente padrão e dor bem reconhecida pelos times de negócio.

Escolha estratégica 2: governança de dados e risco desde o dia zero

Nos casos jurídicos e tributários, o trabalho começou com:

• organização de bases e definição de taxonomias;
• classificação de sensibilidade de documentos;
• alinhamento do uso de IA com as exigências da LGPD e com o debate em torno do PL 21/2020.

No atendimento interno, a governança apareceu em decisões como quem pode ver o quê, quais registros de conversa são guardados e como tratar incidentes de uso inadequado da ferramenta.

Escolha estratégica 3: medir tudo o que importa

Os projetos que saíram do “status de piloto” foram os que definiram indicadores desde o início:

• tempo de revisão contratual;
• horas gastas em parecer tributário padrão;
• custo médio por acordo fechado;
• tempo médio de resolução e taxa de autoatendimento em chamados internos.

Sem métricas, IA vira laboratório permanente. Com números, vira argumento para orçamento.

Onde colocar o primeiro real: jurídico, fiscal ou atendimento interno?

Na prática, três perguntas ajudam a priorizar:

• **O volume de atividade repetitiva com texto estruturado é alto?**

Contratos padrão, pareceres com modelos claros, chamados de desfecho previsível tendem a ser bons candidatos.

• **O custo/hora do time atual é elevado?**

Quando profissionais muito caros fazem tarefas mecânicas, o payback de IA costuma ser rápido.

• **Os dados históricos estão relativamente organizados?**

Contratos digitalizados, bases de ticket consolidadas, repositórios de peças e pareceres facilitam muito a largada.

Em conversas de bastidor, CFOs relatam paybacks em poucos meses em projetos bem recortados de GenAI em backoffice. A queda acentuada no custo de uso de grandes modelos de linguagem desde 2022, apontada por consultorias como a Bain, só torna essa conta mais favorável.

O próximo ciclo: de automação pontual a redesenho do modelo operacional

Quando o piloto dá certo, a trajetória tende a seguir três movimentos.

Expansão horizontal

O jurídico que começou em contratos de fornecedores críticos passa a incluir imobiliário, distribuição, franquias. O portal interno que nasceu em RH e TI traz compras, facilities, jurídico. O modelo tributário que atendia PIS/COFINS começa a abarcar ISS e ICMS.

Maior integração entre áreas

Jurídico e fiscal passam a compartilhar bases de entendimento regulatório. RH e TI operam um assistente interno único. A discussão de IA sai da pauta exclusiva de tecnologia e entra na conversa sobre processos corporativos.

Criação de um centro de excelência em IA

Com nomes variados, surge um grupo responsável por padrões, suporte aos times de negócio, priorização de casos de uso e governança. Quando isso acontece, o backoffice deixa de ser um conjunto de experimentos isolados e vira plataforma para projetos em áreas de negócio e na relação com o cliente final.

Ao fim de 2025, a mensagem que entra no radar dos conselhos é bem menos glamourosa — e muito mais relevante: o maior potencial de valor da IA generativa, hoje, não está no banner da campanha, mas na rotina invisível da retaguarda. É ali, na engrenagem que pouca gente vê, que tempo, caixa e foco estratégico estão sendo liberados.

Fontes

Gartner identifica seis principais casos de uso de IA ...

85% dos departamentos jurídicos usam ou pretendem usar IA generativa para buscar jurisprudência

ButtiniMoraes transforma setor jurídico-tributário com uso de IA

Essa legal tech brasileira está transformando o mercado jurídico ...

IA Generativa transforma atendimento corporativo e reduz custos - Programmers