O desafio
Um escritório de advocacia de médio porte em Genebra recebia cerca de cem documentos por correio postal e mais de 200 emails por dia. Classificar, etiquetar e encaminhar cada peça ao dossiê certo tomava horas diárias de duas assistentes. Erros de classificação geravam perda de tempo buscando documentos-chave e risco de perder prazos críticos. Emails urgentes podiam ficar horas sem tratamento em períodos de pico.
A direção queria modernizar o processo sem comprometer a confidencialidade dos dossiês nem depender de nuvens públicas onde dados saem da Suíça. O escritório lida com assuntos sensíveis para family offices e empresas internacionais, tornando a soberania de dados essencial.
A solução implantada
Criamos uma automação inteligente combinando tecnologias Microsoft no Azure suíço. O fluxo usa Azure Document Intelligence para extrair texto e estrutura de PDFs e scans, Azure OpenAI Service com um modelo GPT-4 privado para analisar e classificar conteúdo, e Azure AI Search para indexar tudo e permitir busca semântica.
O processo começa com a digitalização do correio físico em um scanner de rede que deposita arquivos em uma pasta segura no SharePoint. Em paralelo, um fluxo Power Automate monitora a caixa compartilhada do escritório. Cada novo documento ou email dispara o fluxo, que extrai o conteúdo. Document Intelligence processa PDFs e scans para extrair texto integral e identificar cabeçalhos, tabelas e assinaturas. Em emails, corpo e anexos são analisados.
O texto extraído segue para o GPT-4 com instruções de classificação em uma taxonomia definida com o escritório: correspondência de cliente, citação judicial, fatura de fornecedor, contrato, correspondência da parte contrária, documento judicial, pedido de orçamento, questão urgente ou outros. O modelo identifica também entidades-chave como nomes de cliente, números de dossiê, datas importantes, valores e nível de urgência.
Para emails, o sistema avalia sentimento e gera um resumo em uma frase. Todas as metadados são indexadas no Azure AI Search junto com o conteúdo completo. Conforme a classificação, o documento ou email é roteado automaticamente para a pasta SharePoint correta e os advogados recebem uma notificação no Teams com resumo e urgência. Emails muito urgentes geram alerta imediato.
Benefícios medidos
Após três meses, os resultados superaram expectativas. O tempo diário de tratamento caiu de seis horas para menos de uma, redução de 83%. As assistentes focam agora nos casos ambíguos sinalizados pelo sistema. A precisão chega a 92% em documentos físicos e 89% em emails, comparado a 10% de erro humano estimado antes.
Os advogados pesquisam instantaneamente por conteúdo semântico em todos os documentos e emails, encontrando, por exemplo, menções a cláusulas de não competição mesmo com variações de texto. O tempo de primeira resposta a emails de clientes caiu 65%, de 4 horas em média para 1,4 hora.
O escritório ganhou rastreabilidade: todos os documentos e emails ficam datados e auditáveis, facilitando auditorias. A satisfação dos advogados subiu ao receber notificações contextualizadas com nível de urgência em vez de vasculhar pastas e caixas.
Técnica e segurança
A arquitetura garante confidencialidade total. Todos os serviços Azure estão em Switzerland North; dados não saem do país. O modelo GPT-4 opera em modo privado com garantias contratuais de não usar dados para treinamento. Acesso é controlado por Azure AD e MFA, e toda ação é registrada para auditoria.
O custo mensal, incluindo licenças Azure e suporte da houle, representa cerca de 25% do custo salarial economizado, com ROI muito rápido.
Conclusão
Esta automação mostra que é possível aplicar IA a processos sensíveis que misturam documentos físicos e comunicações eletrônicas mantendo controle total dos dados. O escritório ganhou eficiência e melhorou serviço ao cliente com tempos de reação menores, alinhado à tendência de AI search sem abrir mão de privacidade.
Practical tips for Microsoft/Azure
- Keep examples concrete: show 1-2 configuration steps (Azure resource, ask prompt), and test with a small dataset first.
- Prefer RAG (retrieval-augmented generation) for grounding answers: index internal docs, add answer citations and logging.
- Deploy models in a Swiss region for data sovereignty and enable proper moderation + access controls (Azure AD, role-based).