O contexto do mercado também aumenta essa pressão. A Mergermarket registrou US$ 3,16 trilhões em operações globais de M&A no primeiro semestre de 2026 — alta de 44% em relação ao mesmo período do ano anterior e o maior valor já registrado para uma primeira metade de ano. Uma análise da Columbia Law School que citou uma pesquisa da Deloitte de 2025 informou que 97% das empresas e dos fundos de private equity pesquisados usavam IA ou automação em diligências, contra 69% em 2022.

Em um mercado mais rápido e concentrado em grandes operações, a vantagem não está apenas em fazer a mesma revisão com menos cliques. Está em chegar antes aos riscos que influenciam a decisão e permitir que os profissionais mais experientes dediquem mais tempo à interpretação e à ação.

O que a IA pode fazer ao longo da operação

1. Triagem da sala de dados e diligência

A IA pode ajudar as equipes a:

• receber, classificar e organizar os arquivos da sala de dados;
• identificar documentos duplicados e materiais ausentes ou inconsistentes;
• resumir documentos e extrair termos comerciais e jurídicos relevantes;
• localizar cláusulas de mudança de controle, cessão, rescisão, exclusividade, responsabilidade, propriedade intelectual, privacidade e regulação;
• comparar contratos semelhantes e sinalizar linguagem atípica ou fora do padrão;
• cruzar informações entre documentos para encontrar conflitos, lacunas e anomalias; e
• gerar listas estruturadas de questões, controles de pendências e rascunhos de partes dos relatórios de diligência.

Essas tarefas são especialmente adequadas à IA porque envolvem recuperação, classificação, extração e comparação em grande volume. Fontes jurídicas e do setor descrevem a diligência apoiada por IA como um fluxo em que a análise automatizada é seguida de validação e interpretação humanas.

A tecnologia também pode apontar a ausência de evidências esperadas. Se um documento mencionar uma transação ou um ativo, por exemplo, o sistema pode procurar materiais de suporte relacionados em outras pastas da sala de dados. A detecção dessas lacunas ajuda a equipe a direcionar pedidos de informação e perguntas à administração da empresa-alvo.

2. Redação e gestão de documentos

Quando as conclusões da diligência são estruturadas e vinculadas aos documentos de origem, elas podem alimentar a etapa seguinte da operação. A IA pode auxiliar em:

• primeiras versões de documentos rotineiros e listas de verificação;
• informações para anexos de divulgação (disclosure schedules);
• comparação de cláusulas com precedentes, modelos ou manuais de negociação;
• resumos de marcações e alterações entre versões;
• extração de declarações, garantias, obrigações e exceções; e
• rastreamento das proteções propostas até as evidências que deram origem a elas.

O ganho estratégico está na continuidade. Uma descoberta não deve ficar confinada a uma planilha de diligência; ela precisa estar disponível quando a equipe decidir se deve pedir uma declaração, obrigação contratual, consentimento, indenização, condição de fechamento ou outra proteção. Fontes que descrevem os fluxos atuais de M&A apontam essa passagem de informações da diligência para a redação e a negociação como uma das principais áreas de impacto da IA.

3. Preparação para a negociação

A IA pode montar um briefing da operação a partir de materiais aprovados, resumir as alterações propostas pela contraparte, identificar desvios em relação a um manual de negociação e organizar os temas em aberto por assunto ou prioridade. Também pode ajudar a preparar perguntas e redações alternativas para análise humana.

O que ela não consegue determinar de forma confiável sozinha é o objetivo comercial do cliente, sua tolerância a riscos, sua posição de recuo ou sua estratégia de barganha. Essas decisões dependem de um contexto que pode envolver relações com a administração, prazo, financiamento, exposição regulatória, dinâmica competitiva e prioridades mais amplas do cliente.

Como as responsabilidades mudam conforme a senioridade

Associados juniores: trabalho estruturado de primeira análise

A IA é adequada a tarefas repetitivas e vinculadas às fontes que tradicionalmente consomem muitas horas dos profissionais mais novos. Com um fluxo bem definido, associados juniores podem usá-la para:

• revisar contratos de acordo com um conjunto específico de cláusulas;
• extrair partes, datas, termos, limites e exceções;
• preencher controles de diligência;
• resumir contratos e identificar informações ausentes;
• preparar dados iniciais para anexos de divulgação; e
• redigir perguntas rotineiras de diligência para revisão do advogado responsável.

O papel do advogado júnior não desaparece. Ele muda de foco: passa a incluir a verificação da completude do resultado, a confirmação de que cada conclusão relevante está apoiada no documento original e a escalada de ambiguidades ou exceções materiais.

Associados seniores: controle de qualidade e síntese

Os associados seniores tendem a se tornar ainda mais importantes à medida que o fluxo fica mais rápido. Entre suas responsabilidades estão:

• testar a precisão e a consistência dos resultados da IA;
• decidir quais conclusões são materiais;
• sintetizar riscos que aparecem em vários documentos ou frentes de trabalho;
• transformar descobertas da diligência em proteções contratuais;
• supervisionar protocolos de revisão e caminhos de escalada; e
• converter manuais de negociação em instruções claras e critérios de validação.

É nessa camada que a extração bruta se transforma em análise jurídica. A IA pode identificar que um contrato exige consentimento de terceiros; cabe ao advogado sênior avaliar a importância prática dessa exigência, estimar se o consentimento pode ser obtido e recomendar como o tema deve afetar a operação.

Sócios: aconselhamento, alocação de riscos e estratégia

Os sócios podem usar mapas de questões, resumos e análises vinculadas às fontes para concentrar sua atenção no aconselhamento ao cliente e nas decisões de maior valor. Isso inclui alocação de riscos, compromissos comerciais, postura de negociação, escalada de impasses e avaliação sobre a atratividade da operação.

A IA pode melhorar o acesso do sócio aos fatos, mas não assume a responsabilidade pelo aconselhamento. O julgamento profissional continua sendo o principal ponto de controle.

Quanto a IA pode acelerar a diligência?

Não existe um percentual universal confiável para o tempo economizado ou para a redução do número de profissionais em diligências corporativas. Os resultados dependem da qualidade e da completude da sala de dados, do tipo e da complexidade da operação, dos critérios de revisão, das ferramentas utilizadas e do nível de validação humana.

Uma análise de Berkeley aponta ganhos de eficiência de 40% a 70% em alguns trabalhos de diligência jurídica e financeira, destacando que o intervalo varia conforme a complexidade da operação e a qualidade dos dados. Outras fontes descrevem reduções significativas no tempo de leitura, extração e compilação, mas esses números não podem ser tratados como parâmetros equivalentes para toda transação.

A conclusão mais segura é mais específica: a IA pode comprimir de maneira relevante a fase de “localizar, organizar, extrair e comparar” da diligência. Ela pode reduzir as horas de trabalho necessárias para a revisão corporativa rotineira de primeira análise e antecipar a análise dos profissionais seniores. Não elimina, porém, a necessidade de diligências jurídicas, tributárias, regulatórias, financeiras, cibernéticas, comerciais ou operacionais direcionadas.

Uma primeira análise mais rápida também não significa automaticamente um fechamento mais rápido. Aprovações regulatórias, financiamento, negociação, condições de assinatura, resposta da contraparte e informações incompletas podem continuar no caminho crítico da operação.

Efeitos sobre equipes de M&A e escritórios de advocacia

Prazos

A identificação antecipada de questões pode trazer para o início do processo as perguntas à administração, as decisões sobre riscos e a redação contratual. As equipes passam menos tempo esperando a extração básica de informações e mais tempo resolvendo temas capazes de afetar preço, estrutura, proteções ou execução.

Composição das equipes

A tendência mais provável é uma mudança na composição do trabalho, e não o desaparecimento dos advogados de M&A. Equipes mais enxutas podem cuidar da revisão rotineira, enquanto associados e especialistas passam mais cedo para a análise de exceções, a síntese e o trabalho diretamente voltado ao cliente. Plataformas de revisão assistida por IA já estão alterando a forma como as equipes distribuem a responsabilidade por grandes conjuntos documentais.

Precificação

Quando a revisão de alto volume se torna mais repetível e mensurável, o modelo de cobrança por hora sofre mais pressão. Honorários fixos, limitados, por fases ou baseados em valor podem se tornar mais fáceis de estruturar — mas apenas quando os escritórios conseguem medir o trabalho, governar o fluxo e responder pela qualidade dos resultados produzidos com auxílio de IA.

Formação dos associados

O modelo tradicional de aprendizado, baseado em conhecer as operações por meio da revisão exaustiva de documentos, fica menos completo quando as máquinas fazem uma parte maior da primeira análise. Os escritórios precisarão ensinar de forma deliberada como:

• conectar a linguagem contratual ao risco comercial e jurídico;
• testar os resultados contra os documentos de origem;
• reconhecer omissões e falsas demonstrações de segurança;
• distinguir uma questão sinalizada de uma questão material; e
• transformar conclusões em aconselhamento e opções de negociação.

O desafio de treinamento, portanto, não é apenas aprender a escrever comandos para um modelo. É aprender a exercer um julgamento melhor com acesso mais rápido às informações.

Por que o julgamento humano continua no controle

A IA pode recuperar, organizar, comparar, resumir e sugerir. Ela processa mais documentos do que uma equipe humana conseguiria revisar manualmente no mesmo período e pode tornar padrões mais fáceis de enxergar. Mas também pode deixar passar nuances, interpretar mal o contexto, produzir erros ou oferecer uma resposta aparentemente completa quando os dados de origem estão incompletos. Por isso, a supervisão humana é indispensável.

Os profissionais envolvidos na operação continuam responsáveis por:

• definir escopo, objetivos e restrições;
• verificar se as conclusões têm suporte nos documentos de origem;
• interpretar os resultados no contexto factual e jurídico da transação;
• decidir o que é material;
• escolher quais proteções devem ser buscadas;
• avaliar a tolerância a riscos do cliente; e
• desenvolver e executar a estratégia de negociação.

O modelo mais sólido é um fluxo liderado por pessoas, no qual a IA cuida de escala e estrutura, enquanto advogados e outros especialistas fornecem contexto, responsabilidade e julgamento. A IA está se tornando infraestrutura essencial de M&A justamente porque torna a atenção dos especialistas mais direcionada — não porque possa substituir os profissionais que decidem o que a operação deve significar.

O contexto do mercado também aumenta essa pressão. A Mergermarket registrou US$ 3,16 trilhões em operações globais de M&A no primeiro semestre de 2026 — alta de 44% em relação ao mesmo período do ano anterior e o maior valor já registrado para uma primeira metade de ano. Uma análise da Columbia Law School que citou uma pesquisa da Deloitte de 2025 informou que 97% das empresas e dos fundos de private equity pesquisados usavam IA ou automação em diligências, contra 69% em 2022.

Em um mercado mais rápido e concentrado em grandes operações, a vantagem não está apenas em fazer a mesma revisão com menos cliques. Está em chegar antes aos riscos que influenciam a decisão e permitir que os profissionais mais experientes dediquem mais tempo à interpretação e à ação.

O que a IA pode fazer ao longo da operação

1. Triagem da sala de dados e diligência

A IA pode ajudar as equipes a:

• receber, classificar e organizar os arquivos da sala de dados;
• identificar documentos duplicados e materiais ausentes ou inconsistentes;
• resumir documentos e extrair termos comerciais e jurídicos relevantes;
• localizar cláusulas de mudança de controle, cessão, rescisão, exclusividade, responsabilidade, propriedade intelectual, privacidade e regulação;
• comparar contratos semelhantes e sinalizar linguagem atípica ou fora do padrão;
• cruzar informações entre documentos para encontrar conflitos, lacunas e anomalias; e
• gerar listas estruturadas de questões, controles de pendências e rascunhos de partes dos relatórios de diligência.

Essas tarefas são especialmente adequadas à IA porque envolvem recuperação, classificação, extração e comparação em grande volume. Fontes jurídicas e do setor descrevem a diligência apoiada por IA como um fluxo em que a análise automatizada é seguida de validação e interpretação humanas.

A tecnologia também pode apontar a ausência de evidências esperadas. Se um documento mencionar uma transação ou um ativo, por exemplo, o sistema pode procurar materiais de suporte relacionados em outras pastas da sala de dados. A detecção dessas lacunas ajuda a equipe a direcionar pedidos de informação e perguntas à administração da empresa-alvo.

2. Redação e gestão de documentos

Quando as conclusões da diligência são estruturadas e vinculadas aos documentos de origem, elas podem alimentar a etapa seguinte da operação. A IA pode auxiliar em:

• primeiras versões de documentos rotineiros e listas de verificação;
• informações para anexos de divulgação (disclosure schedules);
• comparação de cláusulas com precedentes, modelos ou manuais de negociação;
• resumos de marcações e alterações entre versões;
• extração de declarações, garantias, obrigações e exceções; e
• rastreamento das proteções propostas até as evidências que deram origem a elas.

O ganho estratégico está na continuidade. Uma descoberta não deve ficar confinada a uma planilha de diligência; ela precisa estar disponível quando a equipe decidir se deve pedir uma declaração, obrigação contratual, consentimento, indenização, condição de fechamento ou outra proteção. Fontes que descrevem os fluxos atuais de M&A apontam essa passagem de informações da diligência para a redação e a negociação como uma das principais áreas de impacto da IA.

3. Preparação para a negociação

A IA pode montar um briefing da operação a partir de materiais aprovados, resumir as alterações propostas pela contraparte, identificar desvios em relação a um manual de negociação e organizar os temas em aberto por assunto ou prioridade. Também pode ajudar a preparar perguntas e redações alternativas para análise humana.

O que ela não consegue determinar de forma confiável sozinha é o objetivo comercial do cliente, sua tolerância a riscos, sua posição de recuo ou sua estratégia de barganha. Essas decisões dependem de um contexto que pode envolver relações com a administração, prazo, financiamento, exposição regulatória, dinâmica competitiva e prioridades mais amplas do cliente.

Como as responsabilidades mudam conforme a senioridade

Associados juniores: trabalho estruturado de primeira análise

A IA é adequada a tarefas repetitivas e vinculadas às fontes que tradicionalmente consomem muitas horas dos profissionais mais novos. Com um fluxo bem definido, associados juniores podem usá-la para:

• revisar contratos de acordo com um conjunto específico de cláusulas;
• extrair partes, datas, termos, limites e exceções;
• preencher controles de diligência;
• resumir contratos e identificar informações ausentes;
• preparar dados iniciais para anexos de divulgação; e
• redigir perguntas rotineiras de diligência para revisão do advogado responsável.

O papel do advogado júnior não desaparece. Ele muda de foco: passa a incluir a verificação da completude do resultado, a confirmação de que cada conclusão relevante está apoiada no documento original e a escalada de ambiguidades ou exceções materiais.

Associados seniores: controle de qualidade e síntese

Os associados seniores tendem a se tornar ainda mais importantes à medida que o fluxo fica mais rápido. Entre suas responsabilidades estão:

• testar a precisão e a consistência dos resultados da IA;
• decidir quais conclusões são materiais;
• sintetizar riscos que aparecem em vários documentos ou frentes de trabalho;
• transformar descobertas da diligência em proteções contratuais;
• supervisionar protocolos de revisão e caminhos de escalada; e
• converter manuais de negociação em instruções claras e critérios de validação.

É nessa camada que a extração bruta se transforma em análise jurídica. A IA pode identificar que um contrato exige consentimento de terceiros; cabe ao advogado sênior avaliar a importância prática dessa exigência, estimar se o consentimento pode ser obtido e recomendar como o tema deve afetar a operação.

Sócios: aconselhamento, alocação de riscos e estratégia

Os sócios podem usar mapas de questões, resumos e análises vinculadas às fontes para concentrar sua atenção no aconselhamento ao cliente e nas decisões de maior valor. Isso inclui alocação de riscos, compromissos comerciais, postura de negociação, escalada de impasses e avaliação sobre a atratividade da operação.

A IA pode melhorar o acesso do sócio aos fatos, mas não assume a responsabilidade pelo aconselhamento. O julgamento profissional continua sendo o principal ponto de controle.

Quanto a IA pode acelerar a diligência?

Não existe um percentual universal confiável para o tempo economizado ou para a redução do número de profissionais em diligências corporativas. Os resultados dependem da qualidade e da completude da sala de dados, do tipo e da complexidade da operação, dos critérios de revisão, das ferramentas utilizadas e do nível de validação humana.

Uma análise de Berkeley aponta ganhos de eficiência de 40% a 70% em alguns trabalhos de diligência jurídica e financeira, destacando que o intervalo varia conforme a complexidade da operação e a qualidade dos dados. Outras fontes descrevem reduções significativas no tempo de leitura, extração e compilação, mas esses números não podem ser tratados como parâmetros equivalentes para toda transação.

A conclusão mais segura é mais específica: a IA pode comprimir de maneira relevante a fase de “localizar, organizar, extrair e comparar” da diligência. Ela pode reduzir as horas de trabalho necessárias para a revisão corporativa rotineira de primeira análise e antecipar a análise dos profissionais seniores. Não elimina, porém, a necessidade de diligências jurídicas, tributárias, regulatórias, financeiras, cibernéticas, comerciais ou operacionais direcionadas.

Uma primeira análise mais rápida também não significa automaticamente um fechamento mais rápido. Aprovações regulatórias, financiamento, negociação, condições de assinatura, resposta da contraparte e informações incompletas podem continuar no caminho crítico da operação.

Efeitos sobre equipes de M&A e escritórios de advocacia

Prazos

A identificação antecipada de questões pode trazer para o início do processo as perguntas à administração, as decisões sobre riscos e a redação contratual. As equipes passam menos tempo esperando a extração básica de informações e mais tempo resolvendo temas capazes de afetar preço, estrutura, proteções ou execução.

Composição das equipes

A tendência mais provável é uma mudança na composição do trabalho, e não o desaparecimento dos advogados de M&A. Equipes mais enxutas podem cuidar da revisão rotineira, enquanto associados e especialistas passam mais cedo para a análise de exceções, a síntese e o trabalho diretamente voltado ao cliente. Plataformas de revisão assistida por IA já estão alterando a forma como as equipes distribuem a responsabilidade por grandes conjuntos documentais.

Precificação

Quando a revisão de alto volume se torna mais repetível e mensurável, o modelo de cobrança por hora sofre mais pressão. Honorários fixos, limitados, por fases ou baseados em valor podem se tornar mais fáceis de estruturar — mas apenas quando os escritórios conseguem medir o trabalho, governar o fluxo e responder pela qualidade dos resultados produzidos com auxílio de IA.

Formação dos associados

O modelo tradicional de aprendizado, baseado em conhecer as operações por meio da revisão exaustiva de documentos, fica menos completo quando as máquinas fazem uma parte maior da primeira análise. Os escritórios precisarão ensinar de forma deliberada como:

• conectar a linguagem contratual ao risco comercial e jurídico;
• testar os resultados contra os documentos de origem;
• reconhecer omissões e falsas demonstrações de segurança;
• distinguir uma questão sinalizada de uma questão material; e
• transformar conclusões em aconselhamento e opções de negociação.

O desafio de treinamento, portanto, não é apenas aprender a escrever comandos para um modelo. É aprender a exercer um julgamento melhor com acesso mais rápido às informações.

Por que o julgamento humano continua no controle

A IA pode recuperar, organizar, comparar, resumir e sugerir. Ela processa mais documentos do que uma equipe humana conseguiria revisar manualmente no mesmo período e pode tornar padrões mais fáceis de enxergar. Mas também pode deixar passar nuances, interpretar mal o contexto, produzir erros ou oferecer uma resposta aparentemente completa quando os dados de origem estão incompletos. Por isso, a supervisão humana é indispensável.

Os profissionais envolvidos na operação continuam responsáveis por:

• definir escopo, objetivos e restrições;
• verificar se as conclusões têm suporte nos documentos de origem;
• interpretar os resultados no contexto factual e jurídico da transação;
• decidir o que é material;
• escolher quais proteções devem ser buscadas;
• avaliar a tolerância a riscos do cliente; e
• desenvolver e executar a estratégia de negociação.

O modelo mais sólido é um fluxo liderado por pessoas, no qual a IA cuida de escala e estrutura, enquanto advogados e outros especialistas fornecem contexto, responsabilidade e julgamento. A IA está se tornando infraestrutura essencial de M&A justamente porque torna a atenção dos especialistas mais direcionada — não porque possa substituir os profissionais que decidem o que a operação deve significar.