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Turbo Law desenvolve uma plataforma de inteligência artificial para analisar processos judiciais

A Turbo Law oferece uma plataforma destinada a escritórios de advocacia e seguradoras em casos de defesa, que reúne documentos do processo e analisa as relações entre eles, atribuindo os resultados às suas fontes. A empresa captou US$ 3,8 milhões em uma rodada de financiamento seed liderada pela Revo Capital e afirma que sua plataforma inclui mais de 2.500 processos ativos.

2026-10-02
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certi.news
Turbo Law desenvolve uma plataforma de inteligência artificial para analisar processos judiciais

A Turbo Law está desenvolvendo uma plataforma de inteligência artificial destinada a equipes jurídicas que lidam com arquivos de processos grandes e complexos. A plataforma reúne os documentos e dados do caso em um único espaço de trabalho e revela as relações entre as partes, os peritos, as defesas e as datas. A empresa, fundada em 2025 por Jay Sarmaz e Özgür Bora Gevrek, tem como alvo escritórios de advocacia que atuam em casos de defesa e seguradoras.

Análise do processo com atribuição dos resultados às suas fontes

A plataforma utiliza um sistema chamado Fact Graph para conectar os elementos do caso entre si, em vez de se limitar a pesquisar cada documento individualmente. A Turbo Law também exibe o documento no qual cada informação ou resultado se baseou, permitindo que os advogados revisem e verifiquem os resultados da inteligência artificial antes de utilizá-los no trabalho jurídico.

A empresa começou com um foco maior em processos médicos e depois ampliou seu escopo para diferentes áreas de processos de defesa. Além da análise de documentos, a plataforma oferece ferramentas para criar uma estratégia para o caso, realizar pesquisas jurídicas, preparar documentos e gerenciar acordos, além de um assistente de inteligência artificial contínuo que a equipe do caso pode utilizar durante todas as suas etapas.

Uma plataforma que não depende de um único modelo

A Turbo Law afirma que sua arquitetura é independente de um modelo específico de inteligência artificial e que escolhe, para cada tarefa, o modelo que atinge os padrões de qualidade exigidos com maior eficiência. As opções podem incluir modelos de código aberto e serviços como ChatGPT, Claude e Gemini. O produto foi desenvolvido, testado e aprimorado ao longo de aproximadamente um ano em colaboração com entidades que o utilizam como parceiras de design.

Indicadores de uso e financiamento

Segundo os dados compartilhados pela empresa, a plataforma inclui mais de 2.500 processos ativos, acima dos 1.800 processos quando a empresa anunciou sua rodada seed em junho. A Turbo Law também afirma que seus clientes obtiveram uma redução de 60% nas horas não faturáveis por processo e uma redução de 10% nos descontos sobre os honorários registrados.

A empresa adota um modelo de assinatura baseado no número de usuários, com a cobrança de uma pequena taxa para extrair informações quando o documento é processado pela primeira vez. Até agora, a Turbo Law captou US$ 3,8 milhões em financiamento seed liderado pela Revo Capital, com a participação da Treeo VC, BridgeX Ventures e Alchemist Accelerator, além de Gokul Rajaram e vários executivos de empresas de tecnologia americanas e especialistas do setor jurídico.

O que diferencia a abordagem?

A diferença apresentada pela Turbo Law está em tornar o arquivo do processo a unidade básica de análise, vinculando os resultados às suas fontes, em vez de oferecer um assistente geral de inteligência artificial. A empresa se posiciona em concorrência com plataformas mais amplas, como Harvey e Legora, e softwares jurídicos como CoCounsel, Lexis Protege e Disco.

Na prática, essa abordagem pode beneficiar equipes que precisam examinar grandes volumes de provas mantendo a possibilidade de auditoria. No entanto, os números relativos à economia de tempo e à redução de descontos foram divulgados pela própria empresa, e o material não apresenta detalhes independentes sobre a metodologia de medição nem sobre as taxas de erro e as limitações jurídicas do uso dos resultados da plataforma; portanto, esses aspectos ainda precisam de verificação adicional antes de se avaliar o impacto do produto em uma escala mais ampla.

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