Com o poder transformador do Processamento de Linguagem Natural (NLP) para contratos, as empresas podem otimizar seus processos e revolucionar a maneira como gerenciam acordos.
O Processamento de Linguagem Natural é uma tecnologia empolgante que permite aos computadores entender e analisar a linguagem humana. E quanto ao NLP para contratos? Será que podemos confiar nele para acordos de milhões de dólares?
Quando aplicado a contratos, o NLP pode simplificar e aprimorar vários aspectos do gerenciamento de contratos. Ao utilizar ferramentas de NLP, as empresas podem economizar tempo e esforço na redação e revisão de contratos, resultando em processos mais eficientes.
Ao adotar o NLP para contratos, as empresas podem maximizar sua eficiência, reduzir erros e obter informações valiosas sobre seus acordos contratuais. No entanto, embora o NLP ofereça inúmeras vantagens, é essencial considerar as possíveis desvantagens e garantir uma abordagem equilibrada para sua implementação. Vamos dar uma breve olhada em alguns prós e contras do uso do NLP para contratos.
Como você pode usar o NLP para contratos?
O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é, sem dúvida, um dos setores mais fascinantes da inteligência artificial. É uma área que visa ajudar as máquinas a entender e lidar com a linguagem humana, tornando a comunicação entre humanos e máquinas mais eficiente, precisa e perfeita. Ao utilizar técnicas e ferramentas de NLP, as empresas podem otimizar suas operações, aprimorar seus processos de gerenciamento de contratos e, em última análise, agregar maior valor ao negócio.
As ferramentas de NLP podem analisar vastas quantidades de dados, auxiliando as empresas a extrair insights e informações valiosas de fontes de dados não estruturados, como posts em redes sociais, e-mails e avaliações de clientes. Com o NLP, as empresas podem obter uma compreensão mais profunda das necessidades e preferências de seus clientes, melhorar seus produtos e serviços e, por fim, aumentar a satisfação e a fidelidade dos clientes.
O uso do NLP para contratos pode ajudar as empresas a automatizar e otimizar seus processos de gerenciamento de contratos, desde a redação e negociação até a execução e renovação. Com ferramentas de gerenciamento de contratos alimentadas por NLP, as empresas podem reduzir o risco de erros e inconsistências, acelerar o tempo de processamento dos contratos e, em última instância, economizar tempo e recursos valiosos.
Por que os contratos são difíceis de entender?
O uso do NLP para contratos é frequentemente limitado devido à complexidade da linguagem tradicional de contratos. Mesmo para modelos de aprendizado de máquina ou inteligência artificial, pode ser difícil entender o significado do texto em um documento.
Pesquisas recentes realizadas por cientistas cognitivos do MIT trouxeram à tona por que é desafiador tanto para humanos quanto para máquinas compreender a linguagem contratual. Eles descobriram que jargão, voz passiva, capitalização não padrão e redação inadequada contribuem para a dificuldade em entender os contratos. No entanto, o principal problema reside nas cláusulas centradas, em que uma cláusula, frequentemente uma definição, é colocada no meio de uma frase, tornando mais difícil compreender e reter o significado da disposição.
Outra questão não discutida pelos pesquisadores é o aumento no comprimento e na complexidade dos contratos, mesmo para acordos rotineiros como acordos de confidencialidade (NDAs). Essa complexidade é exacerbada quando várias pessoas lidam com contratos rotineiros em grande volume para um fundo ou empresa de private equity, resultando em linguagem contratual variada. Isso é especialmente verdadeiro para empresas que não possuem linguagem padronizada ou manuais de contratos predefinidos.
Sim, é difícil, mas isso não significa que o NLP para contratos não tenha utilidade. Vejamos como o NLP para contratos pode ajudar um negócio.
Compreendendo os tipos de contratos
Os contratos são a base dos acordos legais, abrangendo vários tipos, como acordos de serviço, contratos com fornecedores, contratos de emprego e outros. Cada tipo possui suas próprias disposições específicas, cláusulas e implicações legais.
Compreender as nuances de diferentes contratos é crucial para aplicar efetivamente o NLP para o gerenciamento de contratos e extrair insights significativos.
Familiarizando-se com as Ferramentas de NLP para contratos
As ferramentas de NLP desempenham um papel fundamental na transformação da forma como os contratos são gerenciados. O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER), Análise de Sentimento, Classificação de Texto e Tradução de Idiomas são algumas das poderosas ferramentas à disposição dos gerentes de contrato.
Conhecer essas ferramentas permite que as empresas aproveitem suas capacidades de forma eficaz e obtenham uma vantagem competitiva no gerenciamento de contratos.
Usando o ChatGPT para redigir contratos rapidamente
O ChatGPT, um modelo de linguagem impulsionado por NLP, tem o potencial de revolucionar a redação de contratos. Ao fornecer instruções claras, as empresas podem obter rapidamente rascunhos bem estruturados e coerentes.
Isso economiza tempo e esforço significativos, permitindo que os gerentes de contrato se concentrem em aspectos mais críticos do processo de criação de contratos, tornando o uso de NLP para contratos acessível a todos.
Utilizando um repositório de contratos impulsionado por NLP para uma organização
Manter os contratos organizados e de fácil acesso é vital para um gerenciamento eficiente de contratos. Os repositórios de contratos impulsionados por NLP oferecem uma solução, categorizando automaticamente os contratos, extraindo metadados essenciais e criando bancos de dados de fácil utilização.
Isso garante que os gerentes de contrato possam recuperar as informações necessárias rapidamente e tomar decisões informadas.
Melhoria contínua com análises e insights
O NLP para contratos também fornece insights valiosos, analisando padrões, tendências e comportamentos do usuário dentro dos contratos. Essas capacidades analíticas permitem que as empresas identifiquem áreas para melhorias, otimizem termos contratuais e aprimorem estratégias de negociação.
A melhoria contínua impulsionada pelo NLP garante que os processos de gerenciamento de contratos se mantenham ágeis e eficazes.
Qualidade de documentos no seu melhor
Contratos imprecisos ou ambíguos podem levar a disputas legais onerosas. As ferramentas de NLP podem ajudar a melhorar a qualidade geral dos contratos, identificando erros, inconsistências e ambiguidades.
Isso garante que os contratos sejam abrangentes, juridicamente sólidos e livres de problemas críticos que possam surgir durante a execução do contrato.
Usando IA para maximizar os lucros em 2023
Para se manterem competitivas no mundo empresarial em constante mudança de 2023, as empresas precisam adotar tecnologias de IA. Essas tecnologias oferecem não apenas soluções de gerenciamento de contratos, mas também oportunidades de inovação, redução de custos e crescimento de receitas.
A indústria de saúde, por exemplo, viu uma revolução no atendimento ao paciente com a integração de computadores vestíveis e algoritmos de IA. Esses dispositivos podem monitorar continuamente os sinais vitais e detectar anomalias, alertando os prestadores de cuidados de saúde em tempo real para permitir intervenções rápidas e melhores resultados para os pacientes.
Além disso, o setor de manufatura se beneficiou do uso de robôs e dispositivos vestíveis com IA, o que aprimorou a eficiência de produção e reduziu os custos operacionais. Robôs colaborativos equipados com dispositivos vestíveis podem ajudar os trabalhadores em tarefas repetitivas, aumentando a produtividade e criando um ambiente de trabalho mais seguro. A manutenção preditiva impulsionada por IA ajuda as empresas a identificar e resolver proativamente problemas em equipamentos, minimizando o tempo de inatividade e maximizando a produção.
Ao adotar a inteligência artificial (IA), as empresas podem alcançar sucesso financeiro e crescimento em um ambiente empresarial competitivo. Instituições financeiras, por exemplo, estão utilizando computadores vestíveis e chatbots alimentados por NLP para melhorar o atendimento ao cliente.
Os clientes podem interagir facilmente com assistentes virtuais para obter informações sobre contas, realizar transações e buscar conselhos financeiros, resultando em maior satisfação e fidelidade do cliente.
Além disso, a indústria do varejo está utilizando sistemas de recomendação baseados em IA habilitados por dispositivos vestíveis para oferecer experiências de compra personalizadas.
Ao analisar as preferências e comportamentos dos clientes, esses sistemas sugerem produtos e serviços relevantes, levando a um aumento nas vendas e no engajamento do cliente.
Ao permanecerem à frente do cenário e aproveitarem a IA, as empresas podem desbloquear um imenso potencial para crescimento e sucesso.
Tudo parece bom demais, certo?
O uso do NLP para contratos pode ajudá-lo de várias maneiras, como explicamos. No entanto, no complexo mundo dos negócios, o uso de qualquer ferramenta relacionada à IA traz potenciais problemas.
Em muitas ferramentas de NLP, como o Google Bard, Chat GPT, etc., você deve ter visto uma declaração como “nossa ferramenta pode fornecer resultados imprecisos” e é muito importante manter a margem de erro no mínimo em negócios de milhões de dólares. Embora a fórmula do NLP para contratos acelere seu trabalho, ela deve ser usada com cautela.
Embora o Processamento de Linguagem Natural (NLP) ofereça benefícios significativos para o gerenciamento de contratos, também existem algumas desvantagens potenciais a serem consideradas:
Os contratos podem apresentar desafios para os modelos de NLP devido à sua linguagem jurídica complexa e jargões técnicos. A linguagem ambígua pode levar a interpretações errôneas e erros na análise de contratos. Além disso, os contratos podem conter informações confidenciais, como dados financeiros e detalhes pessoais, o que gera preocupações com a privacidade e a segurança dos dados ao usar o NLP para análise de contratos.
As ferramentas de NLP podem gerar falsos positivos e negativos durante a revisão de contratos, o que pode levar a riscos legais potenciais. É importante observar que os modelos de NLP muitas vezes requerem treinamento extensivo em dados específicos do domínio para ter um desempenho ideal no gerenciamento de contratos. Personalizar os modelos de acordo com as necessidades de uma organização específica pode exigir recursos e expertise adicionais.
É essencial evitar a dependência excessiva do NLP para o gerenciamento de contratos, pois a expertise humana ainda é necessária para interpretações legais complexas e tomada de decisões. Os modelos de NLP podem não ter a capacidade de compreender o contexto mais amplo do contrato e a intenção das partes envolvidas, levando a interpretações errôneas e análises de contratos inadequadas.
Implementar o NLP para contratos e mantê-los pode ser caro, o que pode tornar desafiador para empresas menores com orçamentos limitados adotarem o NLP para o gerenciamento de contratos. Integrar ferramentas de NLP em sistemas de gerenciamento de contratos existentes pode exigir experiência técnica adicional e esforço, e problemas de compatibilidade entre o software de NLP e a infraestrutura da organização podem surgir.
Os modelos de NLP são frequentemente treinados em idiomas amplamente utilizados, o que pode não cobrir idiomas menos comuns encontrados em certos contratos. Isso pode resultar em menor precisão para contratos escritos em idiomas raros. Por fim, os modelos de NLP dependem muito da qualidade e quantidade de dados de treinamento, e se os dados usados para o treinamento forem tendenciosos ou incompletos, o desempenho do modelo de NLP pode ser prejudicado, resultando em análises de contrato imprecisas.
O NLP para contratos possui grande potencial para as empresas, mas as organizações devem estar cientes dessas desvantagens e considerar cuidadosamente como mitigar os riscos potenciais e garantir que o NLP seja usado como uma ferramenta de apoio e não como substituto da expertise humana na análise e revisão de contratos. Com conteúdo do Dataeconomy.
Fonte: Andre Lug
