Tasklaw aposta em IA regulatória para multiplicar receita

O avanço comercial sustenta uma projeção ambiciosa da legaltech, que por meio do ChatBCB, pode multiplicar por até 50 a receita atual da Tasklaw. Essa expectativa é relacionada principalmente ao tíquete da nova solução. Enquanto a plataforma tradicional da empresa tem licença de R$ 750 mensais, os planos do ChatBCB começam em R$ 5 mil e chegam a R$ 16 mil por mês, com tíquete médio estimado em cerca de R$ 12 mil mensais. “O preço da licença do projeto é o que impulsiona nossa receita”, conta Layon Lopes, sócio-fundador e CEO do Silva Lopes Advogados.

A aposta também começa a extrapolar o Banco Central, pois a Tasklaw trabalha no desenvolvimento de conectores para CVM, Susep, Aneel e Open Finance, enquanto tenta transformar a ferramenta em uma plataforma mais ampla de acompanhamento regulatório.

A Tasklaw limitou a oferta inicial a 50 termos de pré-contratação para controlar o número de empresas atendidas nessa primeira etapa. Segundo Lopes, todos foram preenchidos em dois dias. “Entre esses interessados tivemos bancos internacionais e grandes bancos de varejo do Brasil, a adesão foi muito rápida e superou nossas expectativas”, afirma. Os nomes das instituições não foram divulgados por questões de confidencialidade.

Até a data da entrevista, a companhia já havia realizado reuniões e demonstrações da plataforma com parte dos interessados. Uma contratação estava confirmada e outros três contratos estavam em processo de assinatura. As demais organizações seguiam em negociação.

O desafio agora é transformar o interesse inicial em receita recorrente. A diferença entre os tíquetes dos serviços atuais e do ChatBCB ajuda a explicar por que os executivos veem na plataforma potencial para ampliar a escala do negócio.

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Caso a projeção se concretize, o crescimento da equipe não deverá ocorrer na mesma proporção da receita, segundo os executivos. “À medida que entram mais clientes e receita, precisamos aumentar o time, mas não significa que vamos acompanhar o faturamento e aumentar 50 vezes nossa equipe”, explica Lopes.

Uma das áreas que pode receber reforços é a regulatória do Silva Lopes, responsável pela camada de conhecimento jurídico e pela validação humana, oferecida em determinados planos de contratação. O CEO estima que esse time possa crescer até cerca de 10% para atender à nova demanda. As empresas também consideram reforços nas áreas comercial, suporte e atendimento ao cliente.

Na tecnologia, Matheus Frozzi, CEO da Tasklaw, estima a possibilidade de uma ou duas contratações adicionais até 2027. Segundo o executivo, o uso interno de IA no desenvolvimento da plataforma também tem permitido ampliar a produtividade da equipe.

OpenAI e RAG sustentam análise regulatória

Por trás desta estratégia comercial está uma arquitetura que combina recuperação de informações com IA generativa. A Tasklaw desenvolveu separadamente uma API regulatória em Python, apoiada em banco de dados PostgreSQL.

A plataforma principal da companhia utiliza tecnologias como React, MongoDB e Google Cloud. Antes de uma solicitação chegar ao modelo de linguagem, o ChatBCB utiliza Retrieval-Augmented Generation (RAG) para buscar na base informações relacionadas à consulta. Porém, atualmente, segundo Frozzi, a interpretação final utiliza a API da OpenAI.

“Antes de lançar no modelo, passamos pelo nosso banco de dados para fazer uma busca automatizada e trazer as informações relevantes, depois, a IA faz a análise e apresenta uma resposta baseada nessas informações”, explica.

A base reúne publicações regulatórias e pode incorporar conhecimento previamente validado pelos especialistas do Silva Lopes, como análises e pareceres produzidos pelo escritório. Segundo os executivos, outros conteúdos considerados confiáveis, incluindo materiais acadêmicos, também podem ser adicionados.

Do perfil regulatório à validação humana

Identificar o conteúdo de uma nova norma é apenas uma etapa do acompanhamento regulatório. Outra é determinar a quais instituições ela se aplica. Bancos múltiplos, instituições de pagamento, corretoras e outras organizações autorizadas pelo Banco Central estão sujeitos a diferentes conjuntos de regras. Mesmo empresas da mesma categoria podem ter obrigações distintas.

No ChatBCB, segundo Lopes, a construção do perfil regulatório começa pelo CNPJ. A plataforma reúne informações sobre licenças, atividades exercidas, participação em conglomerados e segmento prudencial, além da atuação em estruturas como Pix e Open Finance.

O sistema também identifica os CADOCs, documentos e informações que determinadas instituições devem enviar periodicamente ao Banco Central. Esses dados alimentam uma metodologia desenvolvida pelo escritório para calcular a chamada pressão regulatória, em uma escala de zero a 100.

“O principal ponto é a forma de fazer o perfil regulatório e o cálculo dessa pressão, esse é um conhecimento proprietário desenvolvido pela nossa consultoria e o que permite à IA analisar se determinada publicação é aplicável ou não à companhia”, revela Lopes.

O uso de IA generativa nessa análise traz riscos de erros e alucinações. Segundo a Tasklaw, a plataforma classifica o grau de aplicabilidade de uma publicação como alto, médio ou baixo, e a avaliação pode ser submetida à revisão humana. “Não é uma ferramenta para substituir advogado ou analista, mas para trabalhar em conjunto com o profissional”, diz o advogado.

A companhia pretende monitorar quantas análises da IA são confirmadas por especialistas e quantas precisam de correção. A expectativa dos executivos é reduzir os ajustes com o uso de aprendizado de máquina.

Segundo a empresa, o sistema consulta as publicações do Banco Central a cada duas horas. Quando identifica uma atualização, um mecanismo automatizado coleta, processa e segmenta o conteúdo antes de incorporá-lo à base. Novas publicações também permitem detectar alterações ou revogações de regras anteriores.

Após a análise e a validação humana, a instituição pode abrir um projeto na ferramenta para acompanhar sua adequação à norma, definir as áreas responsáveis e reunir evidências de cumprimento das exigências. Um painel mostra as ações concluídas e as pendências.

A Tasklaw também trabalha para ampliar as fontes monitoradas. Segundo Frozzi, a arquitetura foi desenvolvida para operar com diferentes conectores, e estão em andamento integrações com CVM, Susep, Aneel e Open Finance.

A proposta é reunir, em um único ambiente, o acompanhamento de obrigações de organizações sujeitas a diferentes regimes regulatórios. Uma instituição com operações bancárias, de investimentos e de seguros, por exemplo, poderia selecionar as fontes pertinentes a cada atividade.

Pesquisa e produto

A origem do ChatBCB está em uma pesquisa de mestrado desenvolvida por Lopes em 2018. Na ocasião, ele criou um chatbot para analisar regulamentações do Banco Central. O trabalho deu origem a um artigo acadêmico, mas não chegou a ser explorado comercialmente.

O projeto foi retomado anos depois, com o avanço dos modelos de inteligência artificial e a participação da Tasklaw, empresa de tecnologia que integra o grupo Silva Lopes.

Segundo os executivos, a decisão de desenvolver o produto também respondeu a uma necessidade do escritório: acompanhar as publicações regulatórias e analisar sua aplicação a cada cliente. Entre a decisão de transformar a pesquisa em uma solução comercial e a entrega da primeira versão, passaram-se cerca de três meses.

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