Ferramenta combina o IBM Watson Natural Language Understanding com um algoritmo de classificação de processamento de linguagem natural, desenvolvido pela HOP, que lê e interpreta publicações
Todos os dias, 33 profissionais do escritório mineiro Ferreira e Chagas Advogados liam, analisavam e lançavam no sistema de gestão da empresa os prazos de 3 mil a 5 mil publicações como sentença, acordão e manifesto. Tudo manualmente. Eram de 200 a 250 documentos dos segmentos cível, trabalhista e eletrônico analisados por advogado em um prazo de 24hrs. Uma rotina maçante e repetitiva que colocava em risco o cumprimento dos prazos junto ao judiciário, podendo trazer prejuízos para as operações.
Para dar mais agilidade e confiabilidade à rotina de lançamento de prazos, o Ferreira e Chagas recorreu ao time técnico da HOP. Em novembro de 2019, iniciava o projeto de desenvolvimento da LIA (leitura por inteligência artificial) solução que, como o nome sugere, automatiza – por meio da tecnologia de Inteligência Artificial – o que antes um time com mais de 30 advogados fazia “no braço”.
“O desafio era desenvolver uma aplicação que fosse capaz de processar o volume crescente de documentos analisados dentro de uma janela de tempo curta e com acurácia elevada. A intenção era que no início do expediente os advogados já tivessem acesso aos prazos das publicações divulgadas naquele dia, aumentando a previsibilidade da rotina de trabalho e o tempo que o profissional teria para realizar os endereçamentos necessários”, explica Tiago Moura, CTO e líder técnico da HOP, que ainda lembra que a LIA já leu, em uma situação excepcional, 20 mil publicações em um único dia. “Se precisasse chegar nesse patamar, a solução permitiria”, conta.
Todos os dias, milhares de publicações são divulgadas nos Diários Oficiais e coletadas por uma empresa especializada. “A LIA faz uma chamada na API desta empresa e acessa o texto das publicações. A partir daí, classifica, extrai os metadados (data, hora, parte intimada, nome do cliente e prazo) e lança os prazos correspondentes no CRM do Ferreira e Chagas,” detalha a desenvolvedora, Liliane Lourenço de Aquino. A primeira rodada de análise das publicações liberadas começa às 3h da manhã. Uma hora depois, todos os prazos já estão lançados no sistema do FC.
Em um ano de projeto, a LIA já é capaz de identificar 138 classes (ou grupos de publicação como sentença, manifesto etc.) divididas entre os segmentos cível, trabalhista e eletrônico com percentual de erro inferior a 5% e acurácia na casa dos 90%.
Desenvolvimento da ferramenta
“Usamos parte do Watson – plataforma de soluções cognitivas da IBM – por meio do Watson Natural Language Understanding. Em paralelo, criamos um algoritmo de classificação de processamento de linguagem natural que lê e interpreta a publicação apontando o tipo de decisão e, consequentemente, o prazo para atuação. Combinamos essas duas frentes – o Watson e o algoritmo desenvolvido pela HOP – para entregarmos a solução de IA”, acrescenta Tiago.
O desenvolvedor Lucas Campos, responsável pela arquitetura de dados do sistema conta como foi preparada a infraestrutura para coleta, tratamento e análise dos dados. “Construímos várias aplicações com diferentes tecnologias para atender demandas distintas. Temos uma solução para coleta, outra para extração e assim por diante. Optamos por aplicações pequenas, simples e isoladas que facilitaram a dinâmica de trabalho já que se uma necessitasse de manutenção, as demais não seriam afetadas”, explica. Atualmente, nove algoritmos estão combinados na solução.
A produção que começou com cerca de 90 mil dados rotulados hoje já conta com mais de 200 mil. “Esse é um fator fundamental para que a Inteligência Artificial gere resultados satisfatórios. Além de um volume de dados elevado, é preciso que eles tenham qualidade o que significa que essas informações disponibilizadas precisam retratar a realidade do negócio e ser classificadas de forma correta”, analisa o Agile Project Manager da HOP, Renato Nascimento.
O volume de trabalho das 33 pessoas da área de publicações foi reduzido em 70%. “Essa equipe foi quase toda realocada para outras unidades operacionais, reduzindo o número de advogados a 5. A Inteligência Artificial assumiu um trabalho repetitivo e maçante para o profissional, permitindo que ele possa focar mais na cognição e qualidades estritamente humanas como criatividade”, afirma Tiago Taciano, diretor adjunto de Qualidade e Tecnologia. Ele ainda calcula que a LIA tenha gerado uma redução de 55% nos custos da área. “Ao contrário do custo humano que tende a aumentar com o tempo, com a LIA ele tende a diminuir”, acrescenta.