Como é, na prática, a revisão assistida por IA num processo na região APAC

Numa recente investigação financeira transfronteiriça, a equipa responsável pelo caso identificou os documentos-chave num conjunto de dados de 12 milhões de documentos, analisando menos de 0,5% dos mesmos. Cerca de 16% do volume foi eliminado após a filtragem padrão (deduplicação, agrupamento por tópicos, pesquisa por palavras-chave) como ruído gerado por bots, antes mesmo de a análise de relevância ter começado. O caso foi concluído em dois meses. O custo da análise ficou mais de 90% abaixo da projeção inicial.

É assim que se apresenta a revisão assistida por IA no tipo de processo transfronteiriço que caracteriza o trabalho de eDiscovery na região da Ásia-Pacífico em 2026. A maior parte da imprensa especializada em tecnologia jurídica ainda aborda a IA de forma abstrata. Este artigo centra-se na sua aplicação prática, com base no trabalho que a Lineal desenvolve em toda a região.

O tipo de assunto

O padrão repete-se. Uma multinacional com operações em duas ou três jurisdições da região Ásia-Pacífico (APAC) enfrenta uma investigação interna, um inquérito regulatório ou uma arbitragem transfronteiriça. Os dados encontram-se dispersos por e-mail, SharePoint, Teams e WhatsApp. O volume ascende a milhões. As línguas incluem inglês, mandarim, bahasa, japonês ou alguma combinação destas, dependendo do caso. O prazo para a primeira entrega é de quatro a oito semanas. O caso acaba frequentemente por ser encaminhado para duas ou três entidades reguladoras antes de ser encerrado.

Este é o tipo de investigação que a Lineal apoia em toda a região.

O que faz funcionar a interface do utilizador

Assim que os dados começam a ser processados (indexados, deduplicados, agrupados por cadeias de e-mail e pesquisados por palavras-chave), inicia-se a primeira fase da análise. Não com a revisão, mas com uma filtragem adicional, controlada pela Amplify™ Suite.

As comunicações automatizadas e de baixo valor, que representam normalmente cerca de 16 % do total da população em análise, são identificadas numa fase inicial e removidas da população ativa em análise, o que pode reduzir significativamente o conjunto de dados antes do início da análise de relevância.

Ao mesmo tempo, as estratégias de pesquisa são aperfeiçoadas através da análise de palavras-chave no contexto. Em vez de se basearem exclusivamente em listas de palavras-chave, as equipas podem avaliar a forma como os termos são efetivamente utilizados nos documentos, reduzindo os falsos positivos e melhorando a precisão antes do início da revisão.

Os dados provenientes de conversas são transformados em registos estruturados e passíveis de revisão, reunindo mensagens, anexos e imagens num formato unificado.

A IA é então aplicada, mas não em todo o conjunto de dados. Ferramentas como o Relativity aiR são utilizadas para apoiar uma avaliação inicial da relevância num conjunto de dados controlado e reduzido, gerando um raciocínio estruturado e ajudando a priorizar os documentos para revisão. Paralelamente, os fluxos de trabalho assistidos por IA podem destacar material potencialmente sensível ou privilegiado, permitindo que este seja encaminhado de forma adequada para revisão jurídica.

O que isto faz é minimizar a fase inicial do trabalho. Tarefas que, tradicionalmente, levariam semanas de análise linear — incluindo a triagem inicial de relevância, a definição de prioridades e a identificação de riscos — podem ser realizadas muito mais rapidamente, em horas ou dias. O conjunto de dados em si não desaparece. Mas torna-se muito mais fácil de compreender.

Os problemas mais difíceis que a IA não resolve

É aqui que grande parte do debate sobre tecnologia jurídica se esgota. As plataformas estão a melhorar. No entanto, as questões transfronteiriças ainda não são resolvidas apenas pelas plataformas.

O primeiro problema é de natureza jurisdicional. A regulamentação relativa à residência dos dados e à cibersegurança, particularmente na China, implica que alguns tipos de dados não podem, de forma alguma, sair do país. A equipa tem de determinar, jurisdição a jurisdição, o que pode ser processado no estrangeiro e o que tem de permanecer no país. Nos casos em que os dados da República Popular da China estão abrangidos, a Lineal dispõe de capacidade de alojamento num centro de dados na China, bem como da capacidade de implementar o Relativity nas instalações do cliente em poucos dias, para que o processamento e a revisão inicial possam ocorrer no local, com a autorização regulamentar garantida antes de quaisquer dados atravessarem a fronteira.

O segundo problema prende-se com a fase de apresentação de documentos. A empresa-mãe de Singapura pode apresentar documentos aos advogados externos num determinado formato. Uma contraparte japonesa pode fazê-lo noutro formato. Uma filial chinesa, caso seja necessária a apresentação de documentos, tem de determinar quais os documentos que podem sair do país e em que formato. Nada disto constitui um problema da plataforma. Exige conhecimentos especializados a nível regional e coordenação com os advogados em cada jurisdição.

O terceiro desafio é a revisão de fundo. A IA pode estabelecer prioridades entre os documentos, mas não determina os resultados jurídicos. As equipas de revisão continuam a ter de interpretar o conteúdo no contexto jurídico e linguístico adequado. As normas relativas ao sigilo profissional variam de jurisdição para jurisdição, e as nuances culturais, especialmente nas comunicações multilingues, não podem ser totalmente tratadas pela automatização.

A IA muda a forma como o trabalho é realizado. Não o substitui.

Como isto se traduz na prática

Numa investigação recente, a redução de dados numa fase inicial permitiu eliminar uma percentagem significativa de conteúdo de baixo valor antes do início da análise de relevância. O conjunto de dados restante foi hierarquizado através de uma combinação de análises estruturadas e fluxos de trabalho assistidos por IA, permitindo que a equipa de análise se concentrasse num pequeno subconjunto de documentos com maior probabilidade de serem relevantes.

Noutro caso envolvendo uma subsidiária chinesa, foi implementada uma plataforma de revisão nas instalações do cliente para facilitar a revisão em conformidade com os requisitos jurisdicionais. Os dados sensíveis foram identificados e segmentados antes de qualquer transferência transfronteiriça, tendo as aprovações regulamentares sido obtidas em paralelo com o processo jurídico.

Num processo de arbitragem distinto que envolveu várias jurisdições, os dados foram recolhidos no local, processados num ambiente regional em conformidade com a legislação e disponibilizados às equipas jurídicas sem violar as restrições relativas à residência dos dados.

Estes casos não são isolados. Refletem um modelo de funcionamento mais abrangente.

O modelo integrado

O que torna esta abordagem possível não é uma única ferramenta, mas sim a forma como os componentes estão integrados.

A recolha, o processamento e a análise de dados, bem como a IA e a revisão humana, são geridos como um único fluxo de trabalho. A mesma equipa que coordena a recolha no país está em sintonia com a equipa de revisão e com os consultores externos. As funcionalidades de IA são executadas no âmbito da plataforma de revisão, em vez de constituírem uma camada separada, pelo que a priorização, a validação e a escalada ocorrem todas num único local.

A tecnologia encarrega-se da escala, da identificação de padrões e da definição de prioridades. A experiência humana é aplicada nos casos em que é necessário exercer o discernimento: interpretação jurídica, nuances linguísticas e tomada de decisões regulamentares.

É a integração que determina o resultado.

O que isto significa para os compradores

A análise assistida por IA não é uma discussão sobre o futuro em 2026. Já está em funcionamento, com uma redução mensurável dos prazos e dos custos em casos transfronteiriços reais. A questão mais complexa é o que rodeia a camada de IA. Uma plataforma, por si só, não conduz uma investigação transfronteiriça. Uma equipa de análise, por si só, não consegue reduzir o volume de trabalho. E a IA aplicada sem uma estrutura adequada introduz riscos, em vez de os eliminar.

As organizações que estão a fazer isto bem são aquelas que tratam a IA como uma camada de um programa gerido, no âmbito da plataforma que os seus advogados já conhecem, com conhecimentos especializados a nível regional sobre todas as decisões jurisdicionais.

Se estiver a gerir assuntos relacionados com a região APAC e a procurar formas de ampliar a revisão sem comprometer a defensabilidade, o foco não deve centrar-se apenas na adoção da IA. Deve centrar-se na forma como esta é aplicada na prática.

A Lineal colabora com equipas jurídicas empresariais e advogados externos em Hong Kong, na China, em Singapura, no Japão, na Coreia e em toda a região. Fale com a nossa equipa.

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Sobre o autor

Jay Chong é o Diretor-Geral da Lineal para a região da Ásia-Pacífico (APAC), com mais de 20 anos de experiência em investigação digital e questões relacionadas com o eDiscovery em toda a Ásia. O seu trabalho centra-se em fraudes, investigações internas e regulatórias, litígios transfronteiriços e arbitragem. Aconselha frequentemente empresas e escritórios de advogados sobre as melhores práticas de eDiscovery e o cumprimento da regulamentação local relativa a dados sensíveis. Jay possui as certificações EnCE, ACE e CFE.

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Sobre a Lineal 

A Lineal é uma empresa inovadora de soluções de eDiscovery e tecnologia jurídica que capacita escritórios de advogados e empresas com estratégias modernas de gestão e análise de dados. Fundada em 2009, a Lineal é especializada em serviços abrangentes de eDiscovery, tirando partido do seu conjunto de tecnologias proprietárias, o Amplify™, para aumentar a eficiência e a precisão no tratamento de grandes volumes de dados eletrónicos. Com presença global e uma equipa de profissionais experientes, a Lineal dedica-se a fornecer soluções personalizadas que garantem os melhores resultados jurídicos para os seus clientes. Para mais informações, visite lineal.com