Alguns usuários relatam que a peça jurídica criada pela IA parece “genérica”, “padrão” ou “pouco específica ao caso”. Isso normalmente acontece por motivos simples — e não por falha no sistema.

A IA analisa exclusivamente o material fornecido pelo usuário. Quando o documento anexado é insuficiente, incorreto ou não corresponde à fase processual, a peça resultante tende a ser menos precisa.

Aqui estão os principais motivos pelos quais isso ocorre:

1. A peça anexada não correspondia ao que realmente precisava ser rebatido

O envio de um anexo é obrigatório, mas isso não impede um erro comum: anexar a peça errada ou uma versão incompleta.

Quando a IA não recebe a peça adequada da fase processual, ela se baseia apenas no que está disponível — e, por isso, o texto pode parecer amplo ou desconectado da discussão real.

2. O campo de explicação foi preenchido de forma vaga ou insuficiente

Essa é outra causa recorrente.

Frases como:

• “Rebater tudo”,
• “Fazer réplica”,
• “Preciso de contestação forte”

não oferecem elementos concretos.

A IA não inventa detalhes. Se a explicação não apresenta fatos relevantes, erros da parte contrária, teses específicas ou informações estratégicas, ela produz uma estrutura padrão — porque não há insumos adicionais além dos documentos.

3. A peça indicada para ser rebatida não corresponde à etapa processual

Mesmo com o anexo correto, selecionar a peça errada no campo “Peça que deseja rebater” pode comprometer todo o raciocínio.

É comum observar:

• Selecionar “petição inicial” quando o objetivo é fazer réplica.
• Selecionar “contestação” ao fazer uma contestação, induzindo a IA a entender que deve produzir uma réplica.
• Escolher peças antigas, já superadas na fase atual.

Quando o sistema recebe uma indicação incompatível, ele segue exatamente a instrução — e isso muda completamente a lógica jurídica da peça.

4. A descrição do caso omite informações essenciais

A IA não presume fatos, nem cria pedidos ou argumentos que não existam nos documentos ou na descrição.

Situações frequentes:

• Usuário questiona por que não houve menção ao dano moral, mas o pedido nunca foi citado no PDF nem no texto explicativo.
• Teses relevantes da parte contrária não aparecem na explicação nem estão claras no anexo.
• Faltam detalhes sobre o contexto, situação atual do processo ou pontos sensíveis.

Sem esses elementos, a IA tende a produzir apenas o que consegue comprovar a partir dos documentos.

5. O PDF está ilegível, mal digitalizado ou sem reconhecimento de texto

Mesmo que o anexo seja o correto, problemas técnicos no arquivo prejudicam a leitura:

• imagens borradas,
• páginas inclinadas,
• sombra na digitalização,
• PDFs que são somente imagem (sem OCR),
• páginas com zoom muito pequeno.

Quando a IA não consegue extrair partes relevantes do documento, a peça final fica mais superficial, pois faltam dados concretos para fundamentação específica.

6. A peça anexada estava incompleta dentro do próprio PDF

Outro cenário comum: o usuário anexa a peça certa, mas o arquivo está truncado, possui páginas faltando ou contém apenas parte da informação.

Exemplos reais:

• contestação enviada sem os fundamentos principais;
• petição inicial sem os pedidos finais;
• recurso anexado sem a parte que apresenta as razões;
• decisão sem o dispositivo.

A IA só pode trabalhar com o conteúdo que está visível.

7. A instrução textual solicitava, sem querer, um texto mais simples

Alguns usuários escrevem no campo de explicação:

• “Faça bem objetiva”,
• “Texto curto”,
• “Sem aprofundamento”,
• “Não precisa entrar muito no mérito”.

Vale lembrar que A IA segue rigorosamente esse tipo de orientação literal.

Quando vale acionar o suporte?

É indicado procurar o suporte quando a peça parecer genérica mesmo que:

• o documento anexado esteja completo e seja a peça correta,
• a descrição do caso esteja clara e detalhada,
• a indicação da peça a ser rebatida esteja correta,
• o PDF esteja legível,
• não tenha sido solicitado texto curto ou objetivo.

Nesses casos, podemos avaliar o arquivo, identificar inconsistências internas, problemas invisíveis ao usuário ou eventuais falhas de leitura.

Actualizado em: 16/11/2025