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| Bellacosa Mainframe e o roubo do século |
☕ UM CAFÉ NO BELLACOSA MAINFRAME
🎭 GREAT PRETENDER: O GOLPE DE US$ 1,2 BILHÃO — EDAMAME, A ENTER E A GUERRA DAS OABs PELO CONTROLE DA JUSTIÇA!
Quando uma inteligência artificial começou a preparar milhares de defesas judiciais, uma startup brasileira virou unicórnio, os advogados entraram em guerra e Makoto Edamura descobriu que o maior truque não era enganar alguém — era descobrir quem realmente estava tomando as decisões.
Bellacosa Mainframe — Arqueologia da Computação, COBOL, Inteligência Artificial, Segurança Digital e os Fantasmas da Justiça Automatizada
5 de novembro de 2026 | Tecnologia, Direito, Mainframe e Sociedade
Nota editorial: Os personagens de Great Pretender participam desta história como recurso narrativo fictício. Os acontecimentos envolvendo a Enter e a OAB são reais, mas as acusações permanecem em discussão judicial. Nenhuma fraude da Enter foi comprovada por esta investigação. Os diálogos e as situações protagonizadas pelos personagens do anime são imaginários.
🎬 Prólogo — O dia em que Edamame descobriu que o maior golpe talvez estivesse escondido num algoritmo
São Paulo, novembro de 2026.
O relógio marcava sete horas da manhã quando Makoto Edamura, conhecido internacionalmente como Edamame, entrou numa cafeteria da Avenida Paulista.
O jovem japonês carregava uma mochila, um notebook e uma expressão preocupada.
Na televisão, uma reportagem anunciava:
Uma startup brasileira de inteligência artificial, avaliada em US$ 1,2 bilhão, estava no centro de uma disputa judicial com a Ordem dos Advogados do Brasil.
Edamame quase derrubou o café.
— Um bilhão e duzentos milhões de dólares? Por um software que escreve documentos?
Sentado diante dele, Laurent Thierry, o elegante vigarista francês de Great Pretender, sorriu.
— Meu caro Edamame, você ainda pensa como um ladrão de carteiras. O verdadeiro dinheiro está na transformação de mercados inteiros.
— Você está dizendo que essa empresa é uma fraude?
— Absolutamente não. Uma empresa valiosa não é necessariamente fraudulenta. Mas toda operação sofisticada merece uma pergunta: quem controla o jogo?
Na tela apareceu o nome da companhia.
ENTER.
Fundada em 2023 por Mateus Costa-Ribeiro, Henrique Vaz e Michael Mac-Vicar, a empresa brasileira havia anunciado, em maio de 2026, uma rodada de investimentos superior a US$ 100 milhões, liderada pelo Founders Fund.
A avaliação alcançara US$ 1,2 bilhão.
Para o mercado financeiro, um novo unicórnio.
Para os departamentos jurídicos, uma revolução.
Para a OAB paulista, uma série de perguntas sobre os limites da automação da advocacia.
E para Edamame?
Uma oportunidade de compreender uma das maiores transformações profissionais provocadas pela inteligência artificial.
— Laurent, acho que precisamos investigar.
— Finalmente, meu jovem. Mas desta vez nada de golpes. Vamos seguir os documentos.
🎭 Capítulo I — Quem é Makoto Edamura e por que ele está investigando uma inteligência artificial?
Antes de entrarmos na tecnologia, precisamos conhecer nosso investigador.
Makoto Edamura é o protagonista de Great Pretender, anime original produzido pelo WIT Studio, lançado em 2020, com direção de Hiro Kaburagi, roteiro de Ryota Kosawa e personagens desenhados por Yoshiyuki Sadamoto.
A história acompanha um jovem japonês que se considera um extraordinário vigarista, até encontrar Laurent Thierry, um trapaceiro internacional muito mais experiente.
O apelido Edamame nasce de uma brincadeira com seu sobrenome.
Ao longo da série, Makoto participa de operações elaboradas envolvendo identidades falsas, manipulação psicológica, organizações criminosas e situações em que a aparência raramente corresponde à realidade.
Mas existe uma característica especialmente interessante no personagem.
Edamame frequentemente acredita ter compreendido o golpe antes de descobrir que existe outro plano escondido dentro do primeiro.
É exatamente essa característica que torna Great Pretender uma metáfora interessante para investigar os sistemas de inteligência artificial.
Uma plataforma pode parecer simplesmente um programa que redige documentos.
Entretanto, quando examinamos sua estrutura operacional, encontramos agentes, decisões automatizadas, integrações, regras, contratos, modelos de remuneração e responsabilidade profissional.
O software é apenas a parte visível.
O verdadeiro sistema inclui tudo aquilo que acontece antes e depois da execução do algoritmo.
No universo da informática empresarial, chamamos isso de compreender o processo de negócio.
E nenhum programador COBOL deveria alterar um programa crítico antes de compreender o negócio que ele representa.
☕ Curiosidade Bellacosa
Em Great Pretender, muitas operações são divididas em casos, cada um com uma estrutura própria.
Nos ambientes de mainframe, também costumamos organizar o trabalho em etapas controladas: entrada de dados, processamento, validação, armazenamento e auditoria.
A diferença é que uma operação de confiança precisa ser verificável.
Não basta acreditar que alguém executou a tarefa corretamente.
Precisamos de evidências.
💰 Capítulo II — A Enter: o unicórnio brasileiro que encontrou ouro nas ações judiciais
Edamame abriu o notebook e começou a pesquisar.
A primeira descoberta foi surpreendente.
A Enter não nasceu para responder dúvidas jurídicas de pequenos usuários.
Seu principal mercado são os departamentos jurídicos de grandes empresas.
Bancos, companhias aéreas, plataformas de comércio eletrônico e outras organizações enfrentam milhares de processos judiciais.
Muitos envolvem situações semelhantes.
Imagine um banco com dezenas de milhares de reclamações relacionadas a tarifas, contratos, transações e serviços financeiros.
Cada processo exige uma série de tarefas:
Receber e identificar a ação.
Examinar os documentos.
Localizar contratos e registros.
Entender os fatos alegados.
Identificar evidências relevantes.
Consultar normas e precedentes.
Preparar uma possível defesa.
Submeter o trabalho ao advogado.
Acompanhar o andamento judicial.
Registrar os resultados.
É uma operação intensiva em informações.
E justamente por isso oferece oportunidades de automação.
Segundo os dados divulgados pela própria Enter em maio de 2026, mais de 300 mil processos por ano já contavam com o auxílio de sua tecnologia.
A companhia anunciou clientes como Bradesco, Nubank, Mercado Livre, Airbnb, LATAM Airlines e Azul, além de outras grandes empresas.
Laurent observou a tela.
— Veja, Edamame. A empresa não está vendendo apenas palavras geradas por inteligência artificial.
— Então o que está vendendo?
— Capacidade operacional.
A diferença é fundamental.
Um chatbot pode escrever uma contestação quando recebe informações.
Uma plataforma especializada procura integrar a obtenção dessas informações, a organização dos documentos, a elaboração de minutas e o acompanhamento do processo.
O objetivo comercial é reduzir o custo por processo e aumentar a produtividade.
O segredo do contencioso de massa
Contencioso é o conjunto de disputas jurídicas.
Quando uma empresa enfrenta milhares de ações semelhantes, falamos em contencioso de massa.
Considere uma simulação:
Uma empresa possui 100 mil processos anuais.
Se cada processo consumir dez horas de trabalho, teremos um milhão de horas.
Se a tecnologia reduzir parte dessas atividades para quatro horas por processo, o trabalho operacional cairia para 400 mil horas.
Seriam 600 mil horas potencialmente liberadas.
Atenção: esse é um exemplo matemático inventado para fins didáticos. Não representa um resultado auditado da Enter.
Naturalmente, nem todas as horas são intercambiáveis. Casos difíceis, erros da automação, revisões humanas e integrações tecnológicas podem reduzir a economia real.
Mas a escala ajuda a compreender o interesse dos investidores.
O mercado não está apenas comprando um algoritmo.
Está financiando a possibilidade de reorganizar uma indústria inteira.
🤖 Capítulo III — EnterOS: quando os agentes de IA entram no escritório de advocacia
Edamame imaginava que a Enter utilizasse um único modelo de linguagem.
Laurent apresentou outra possibilidade.
— Um sistema sofisticado pode distribuir tarefas entre diferentes componentes.
— Como uma equipe?
— Exatamente. Uma equipe digital.
A Enter chama sua plataforma de EnterOS.
A companhia afirma utilizar agentes de inteligência artificial para apoiar diferentes etapas do trabalho jurídico.
Nos modelos modernos de automação, um agente pode receber um objetivo, consultar ferramentas, analisar resultados e executar passos adicionais.
Não significa que possua consciência ou compreensão humana.
Significa que foi projetado para realizar tarefas coordenadas.
Uma arquitetura ilustrativa
Imagine cinco componentes:
Agente 1 — Recepção
Identifica o processo, separa documentos e reconhece as informações principais.
Agente 2 — Evidências
Consulta contratos, extratos e registros pertinentes.
Agente 3 — Análise
Organiza possíveis argumentos, identifica inconsistências e aponta informações ausentes.
Agente 4 — Redação
Prepara uma minuta baseada nos dados disponibilizados.
Agente 5 — Controle
Verifica integridade, registra o histórico e encaminha o material para revisão humana.
Essa divisão é um exemplo conceitual. Não significa que a Enter utilize exatamente cinco agentes ou essa arquitetura interna.
O problema das alucinações
Um modelo de linguagem pode produzir informações incorretas com aparência convincente.
Imagine uma minuta que cite uma decisão judicial inexistente.
Ou utilize um contrato pertencente a outro cliente.
Ou interprete uma data de pagamento incorretamente.
Esses erros podem produzir consequências sérias.
Na Justiça, uma afirmação falsa pode prejudicar direitos.
Por isso, um sistema jurídico confiável precisa apresentar a origem das informações utilizadas, permitir revisão crítica e manter rastreabilidade.
Edamame franziu a testa.
— Laurent, estamos falando de uma máquina que pode produzir milhares de documentos incorretos em questão de horas?
— Sim. Mas também pode ajudar a encontrar milhares de erros humanos. A tecnologia amplia a capacidade de operação, tanto para o bem quanto para o mal.
Esse é o paradoxo da automação.
⚖️ Capítulo IV — Outubro de 2026: a OAB de São Paulo entra em cena
Em 7 de outubro de 2026, a OAB-SP ajuizou uma ação civil pública contra a Enter, que atua juridicamente sob o nome Talisman AI Ltda.
A entidade não pediu simplesmente o fim da inteligência artificial jurídica.
Seu argumento principal foi a necessidade de delimitar a automação e preservar atividades privativas da advocacia.
Segundo a seccional paulista, seria necessário investigar em que medida a plataforma participa da definição de estratégias, produz documentos e organiza a atuação dos profissionais.
A OAB-SP também relatou ter recebido informações de advogados que se sentiriam pressionados a assinar grandes quantidades de documentos produzidos por inteligência artificial.
Esses relatos constituem alegações que precisam ser examinadas, não fatos judicialmente comprovados contra a Enter.
A entidade defende mecanismos de revisão humana efetiva e auditável.
Isso envolve algo muito mais importante do que colocar um botão de aprovação na tela.
Um advogado precisa ter condições reais de examinar o conteúdo, identificar erros, discordar do sistema e rejeitar uma minuta.
O advogado pode virar um simples carimbador?
Imagine uma situação hipotética.
Uma plataforma produz 500 contestações durante a madrugada.
Pela manhã, um advogado recebe uma fila de documentos aguardando aprovação.
Se ele possuir apenas alguns segundos para cada peça, será possível analisar individualmente os contratos, os fatos, as evidências e os argumentos?
Provavelmente não de maneira adequada.
O problema não é o software ter preparado os documentos.
O problema é a diferença entre uma revisão verdadeira e uma aprovação meramente formal.
Em um sistema empresarial, isso seria semelhante a permitir que um operador autorize centenas de transações críticas sem verificar os relatórios de exceção.
É um problema de governança.
E governança não se resolve apenas comprando computadores mais rápidos.
🏛️ Capítulo V — A guerra fria entre a OAB paulista e a direção nacional
Edamame encontrou uma segunda surpresa.
A disputa não envolvia somente a empresa tecnológica e a advocacia.
Existiam divergências entre a OAB-SP e a direção nacional da Ordem.
Pouco depois da ação paulista, uma resolução da direção do Conselho Federal estabeleceu parâmetros para negociar termos de ajustamento de conduta com empresas de inteligência artificial jurídica.
A Resolução nº 16/2026 foi assinada em 9 de outubro e disponibilizada no Diário Eletrônico da OAB em 13 de outubro.
O documento permite buscar soluções negociadas antes de decidir pelo ajuizamento de determinadas medidas.
Isso não impede providências judiciais urgentes e não representa aprovação automática de produtos de IA.
Temos, portanto, duas estratégias institucionais.
A posição paulista: levar a controvérsia ao Judiciário e exigir esclarecimentos, preservação de evidências e salvaguardas verificáveis.
A posição nacional: criar também uma via de negociação para corrigir eventuais irregularidades e estabelecer compromissos de adequação.
As posições não são necessariamente incompatíveis.
A divergência envolve o momento, a forma e a condução institucional da resposta.
A política entra no tabuleiro
A reportagem de Artur Rodrigues, publicada no UOL em 5 de novembro de 2026, apresenta essa disputa em um contexto mais amplo.
A OAB-SP também defende eleições diretas para a presidência nacional da Ordem.
Atualmente, a escolha da direção nacional ocorre por meio dos conselheiros federais.
A eleição paulista está prevista para novembro de 2027, enquanto a nacional está prevista para janeiro de 2028.
Não é possível concluir que a discussão eleitoral tenha causado a ação contra a Enter.
Entretanto, as divergências políticas ajudam a compreender por que um conflito tecnológico ganhou dimensão institucional.
Laurent sorriu.
— Agora temos dois tabuleiros, Edamame.
— A tecnologia e a política?
— E talvez um terceiro: o dinheiro.
📂 Capítulo VI — Os contratos misteriosos e a questão dos honorários
Em 20 de outubro, a OAB-SP informou ter juntado novos documentos à ação.
Entre eles, havia material apresentado como contrato de gestão e licenciamento de software.
Segundo a entidade, esse material previa mecanismos de distribuição de processos a escritórios e repasses associados à gestão dos casos, incluindo referência a 50% de determinado valor líquido.
A autenticidade e o alcance desses documentos dependem de apuração judicial.
Não se pode afirmar que tais condições tenham sido efetivamente adotadas pela Enter apenas com base nas alegações.
Mas a questão levantada é importante.
Existe diferença entre uma empresa vender software jurídico e uma empresa organizar a prestação de serviços de advocacia, influenciar a distribuição dos casos e participar de receitas relacionadas à atuação profissional.
No Brasil, a advocacia possui regras próprias de habilitação, independência, sigilo e remuneração.
A análise jurídica dependerá da realidade contratual e operacional, não apenas do nome comercial atribuído ao serviço.
O memorando de 2023
A reportagem do UOL também teve acesso a um memorando de investimento atribuído ao fundo ONEVC, de agosto de 2023.
O documento mencionava a possibilidade de trazer um presidente da OAB como investidor-anjo, sem identificar a pessoa nem esclarecer se seria da direção nacional ou de uma seccional.
Não existe, nessa reportagem, comprovação de que um dirigente da OAB tenha investido na Enter.
A empresa afirmou desconhecer o documento e negou qualquer convite, negociação ou participação financeira ou consultiva de dirigentes da Ordem.
Essa distinção é indispensável.
Um documento com uma referência a um possível investidor não comprova que o investimento aconteceu.
Edamame anotou cuidadosamente:
Hipótese não é evidência. Evidência não é sentença. E uma suspeita não pode ser apresentada como condenação.
Uma lição que vale tanto para investigadores quanto para programadores.
🔐 Capítulo VII — A Justiça manda preservar os registros
Em 21 de outubro de 2026, a Justiça Federal determinou que a Enter preservasse documentos e registros relacionados ao funcionamento de seu modelo de negócio desde 1º de janeiro de 2024.
A ordem abrangia contratos, versões de modelos, parametrizações, registros de geração e revisão de minutas, designação de processos e informações financeiras relacionadas às operações.
Foi estabelecida multa de R$ 50 mil por ato de descumprimento.
A decisão também rejeitou o pedido da empresa para suspender a ação em razão das conversas mantidas com o Conselho Federal.
A OAB-RJ foi admitida no polo ativo do processo.
Entretanto, a decisão não equivale a uma condenação definitiva da Enter nem a uma proibição geral de suas atividades.
O mérito da controvérsia permanece sujeito à análise judicial.
O que isso significa para um programador?
Significa que os registros de auditoria podem se transformar em provas decisivas.
Imagine que um advogado declare ter revisado determinado documento.
Um registro confiável poderia indicar:
Qual versão do documento foi apresentada.
Quando o profissional recebeu acesso.
Quais alterações realizou.
Quais fontes estavam disponíveis.
Quando ocorreu a aprovação.
Qual versão foi efetivamente utilizada.
Porém, um log registrando um clique não prova, sozinho, que houve revisão intelectual adequada.
Seria necessário examinar o contexto e a efetividade do controle.
É aqui que a informática se encontra diretamente com o Direito.
💻 Capítulo VIII — Edamame encontra um mainframe IBM e descobre o papel do COBOL
Nosso investigador decide visitar um centro de processamento de dados fictício.
No ambiente, uma aplicação bancária utiliza COBOL para processar contratos e transações financeiras.
Edamame observa os terminais.
— Laurent, achei que tudo estivesse na nuvem.
— A nuvem não eliminou os sistemas centrais. E muitos negócios continuam dependendo de plataformas transacionais construídas e modernizadas ao longo de décadas.
Um banco pode utilizar COBOL, CICS, Db2, Java, APIs e serviços de IA simultaneamente.
A modernização não exige abandonar todas as tecnologias anteriores.
O desafio consiste em integrar os sistemas com segurança.
Imagine esta arquitetura
Camada 1 — Sistemas transacionais
Programas COBOL processam contratos, saldos, tarifas e operações financeiras.
Camada 2 — Serviços de integração
APIs controladas disponibilizam dados autorizados.
Camada 3 — Plataforma jurídica
Uma ferramenta de IA recebe informações pertinentes a determinado processo.
Camada 4 — Revisão humana
Advogados verificam a interpretação dos documentos e a estratégia jurídica.
Camada 5 — Auditoria
Registros permitem reconstruir o processamento e identificar responsabilidades.
Essa arquitetura é uma hipótese didática. Não significa que a Enter utilize diretamente sistemas IBM Z em seus clientes.
Entretanto, o modelo demonstra como plataformas modernas de IA podem se relacionar com sistemas legados.
A grande lição
Uma IA não deveria obter acesso indiscriminado a um banco de dados apenas porque precisa consultar determinada informação.
A integração deve utilizar autenticação, autorização, minimização de dados e registros de acesso.
O sistema transacional permanece como fonte oficial dos valores financeiros.
A IA funciona como ferramenta de análise.
E o profissional autorizado permanece responsável pelas decisões que exigem julgamento humano.
🧪 Capítulo IX — Laboratório COBOL: construindo um controle de revisão para documentos gerados por IA
Agora começa a parte prática.
Imagine que fomos contratados para desenvolver um pequeno programa COBOL capaz de verificar se uma minuta produzida por inteligência artificial passou por uma revisão humana registrada.
Não vamos construir uma IA nem um sistema judicial real.
Nosso objetivo será demonstrar os conceitos básicos de entrada de dados, condições, regras de negócio e validação.
Passo 1 — Definindo os requisitos
O programa receberá três informações:
Identificador numérico do processo.
Indicador de existência de advogado responsável.
Indicador de revisão registrada.
Se ambos os indicadores forem iguais a S, o programa apresentará uma mensagem informando que os requisitos cadastrais mínimos foram atendidos.
Caso contrário, apontará a pendência.
Isso não comprova a qualidade da revisão jurídica. Apenas demonstra uma regra administrativa simples.
Passo 2 — O código COBOL
Exemplo em formato livre, compatível com compiladores que suportam essa modalidade:
>>SOURCE FORMAT FREE
identification division.
program-id. AUDITIA.
environment division.
configuration section.
repository.
function all intrinsic.
data division.
working-storage section.
01 ws-processo pic 9(8).
01 ws-advogado pic x.
01 ws-revisao pic x.
01 ws-situacao pic x(30).
procedure division.
display "BELLACOSA MAINFRAME"
display "CONTROLE DIDATICO DE IA JURIDICA"
display "Numero do processo (8 digitos): "
accept ws-processo
display "Advogado responsavel? (S/N): "
accept ws-advogado
display "Revisao registrada? (S/N): "
accept ws-revisao
evaluate true
when ws-advogado = "S"
and ws-revisao = "S"
move "CADASTRO MINIMO ATENDIDO"
to ws-situacao
when other
move "PENDENCIA DE VALIDACAO"
to ws-situacao
end-evaluate
display "PROCESSO: " ws-processo
display "SITUACAO: " ws-situacao
goback.Passo 3 — Entendendo as divisões
O COBOL organiza os programas em divisões.
A IDENTIFICATION DIVISION identifica o programa.
A ENVIRONMENT DIVISION permite definir características do ambiente.
A DATA DIVISION declara as variáveis.
A PROCEDURE DIVISION contém as instruções executáveis.
No nosso exemplo, o número do processo é armazenado em:
PIC 9(8)
Isso significa um campo numérico de oito dígitos.
Já os indicadores utilizam:
PIC X
Cada campo armazena um caractere.
Passo 4 — Entendendo o EVALUATE
O comando EVALUATE permite selecionar diferentes comportamentos a partir de condições.
No exemplo, usamos:
evaluate true
when ws-advogado = "S"
and ws-revisao = "S"
...
when other
...
end-evaluateSe o cadastro apresentar advogado responsável e revisão registrada, o programa informa que os requisitos mínimos foram atendidos.
Caso contrário, existe uma pendência.
É importante compreender que os indicadores são simplesmente informações declaradas ao programa.
Uma pessoa poderia informar S sem ter realmente revisado documento algum.
Portanto, esse pequeno programa é apenas o início de uma solução de controle.
Passo 5 — Executando o programa
Em um ambiente de laboratório com GnuCOBOL, poderíamos compilar o arquivo auditia.cbl utilizando:
cobc -x -free -o auditia auditia.cblDepois, em Linux ou outro ambiente compatível:
./auditiaExemplo de entrada:
Numero do processo (8 digitos):
12345678
Advogado responsavel? (S/N):
S
Revisao registrada? (S/N):
NSaída esperada:
PROCESSO: 12345678
SITUACAO: PENDENCIA DE VALIDACAOPasso 6 — Melhorando a solução
Um sistema real precisaria de controles adicionais.
Por exemplo:
Identificação autenticada do advogado.
Data e hora da revisão.
Identificação da versão do documento.
Registro de alterações.
Histórico de aprovação.
Associação às evidências utilizadas.
Proteção contra alterações indevidas.
Política de retenção e descarte dos registros.
Também seria necessário validar entradas e tratar erros antes da gravação dos dados.
Nossa aplicação de laboratório ainda permite valores inválidos, não consulta um cadastro profissional e não grava registros persistentes.
Em produção, essas limitações seriam inaceitáveis.
☕ Dica Bellacosa
Não confunda um campo preenchido com uma atividade comprovadamente executada.
Esse é um dos erros mais perigosos dos sistemas corporativos.
Uma transação pode estar marcada como aprovada sem que a autorização tenha sido válida.
Uma documentação pode estar marcada como revisada sem que alguém tenha conferido seu conteúdo.
A qualidade da auditoria depende da confiabilidade do processo completo.
🕵️ Capítulo X — O golpe dentro do golpe: quando a inteligência artificial inventa uma evidência
Edamame resolveu testar uma situação fictícia.
Um consumidor processa uma instituição financeira alegando cobrança indevida de R$ 8 mil.
O sistema de inteligência artificial recebe documentos e procura informações pertinentes.
Porém, encontra um contrato parecido, pertencente a outra operação.
A IA identifica cláusulas semelhantes e conclui, incorretamente, que o documento comprova a autorização da cobrança.
Uma minuta é produzida com essa interpretação equivocada.
Se ninguém conferir a associação entre o contrato e o processo, o erro poderá chegar à defesa.
O problema não começou na redação do texto.
Começou na identificação da evidência.
Data lineage: a origem dos dados
Em engenharia de dados, data lineage representa a capacidade de compreender a origem e as transformações pelas quais uma informação passou.
No nosso exemplo, seria necessário saber:
Qual sistema forneceu o contrato?
Quando ele foi consultado?
A qual cliente pertence?
Qual é o identificador da operação financeira?
Qual versão foi utilizada?
Houve alguma transformação dos dados?
Uma aplicação COBOL poderia contribuir fornecendo registros transacionais confiáveis, desde que corretamente integrados.
A IA precisaria respeitar esses registros e indicar as fontes que fundamentaram sua análise.
Uma resposta aparentemente convincente não substitui uma evidência verificável.
Essa é uma lição especialmente importante para bancos e instituições financeiras.
🧠 Capítulo XI — O perigo da industrialização das defesas judiciais
Vamos imaginar uma situação social mais ampla.
Uma grande empresa possui milhares de consumidores insatisfeitos.
Alguns apresentam reclamações procedentes.
Outros cometem equívocos.
Existem também processos sem fundamento suficiente.
Uma plataforma de IA pode ajudar a organizar esses casos.
Mas existe uma questão de equilíbrio.
O consumidor normalmente possui recursos limitados para investigar sistemas internos de uma empresa.
A companhia, por outro lado, pode possuir equipes jurídicas, bancos de dados, sistemas transacionais e ferramentas avançadas de automação.
Se conseguir produzir defesas em grande escala e a baixo custo, poderá obter vantagens operacionais importantes.
Isso não significa que suas defesas sejam incorretas.
Também não significa que os consumidores tenham sempre razão.
Significa que a tecnologia pode alterar a distribuição de recursos e capacidades entre as partes.
Um exemplo hipotético
Imagine dois participantes de uma disputa judicial.
O consumidor possui acesso ao contrato, alguns comprovantes e mensagens de atendimento.
A empresa possui registros financeiros, logs, informações sobre operações internas e uma plataforma capaz de localizar documentos relevantes em segundos.
Se a empresa disponibilizar evidências corretas, a automação poderá ajudar a esclarecer o conflito.
Mas, caso utilize documentos incompletos ou classificações equivocadas, o mesmo mecanismo poderá multiplicar problemas.
O princípio do contraditório exige que as partes tenham oportunidade de conhecer e contestar os elementos relevantes apresentados no processo.
Ferramentas de IA deveriam contribuir para melhorar a qualidade das informações, não dificultar sua contestação.
Uma possibilidade positiva
A automação também pode beneficiar consumidores.
Imagine uma ferramenta capaz de identificar inconsistências em milhares de contratos, localizar cobranças potencialmente indevidas e ajudar profissionais habilitados a analisar reclamações.
O mesmo avanço tecnológico pode servir a diferentes lados de uma disputa.
A questão decisiva não é simplesmente quem utiliza inteligência artificial.
É como utiliza, quais controles existem e quem responde pelos resultados.
💸 Capítulo XII — A economia da IA jurídica: produtividade, empregos e concentração de mercado
Edamame retornou à cafeteria.
— Laurent, se uma empresa automatiza milhares de processos, ela não vai precisar de menos advogados?
— Algumas tarefas podem exigir menos horas de trabalho. Mas a consequência sobre o emprego depende de muitos fatores.
Essa resposta merece atenção.
A automatização pode reduzir a demanda por determinadas atividades repetitivas.
Ao mesmo tempo, pode criar novas funções ligadas à integração de sistemas, revisão especializada, auditoria, segurança, governança e supervisão tecnológica.
Não existe garantia de que os novos postos compensarão integralmente os anteriores.
Também não é correto afirmar que toda tecnologia de produtividade provoca necessariamente desemprego generalizado.
Os efeitos dependerão de custos, regulação, concorrência, demanda e reorganização dos serviços.
O que acontece com o jovem advogado?
Profissionais iniciantes frequentemente aprendem preparando documentos, pesquisando precedentes e examinando processos.
Se grande parte desse trabalho for automatizada, escritórios e departamentos jurídicos precisarão encontrar novas formas de treinamento.
Existe um risco semelhante na programação COBOL.
Uma IA pode preparar um programa relativamente simples.
Mas como o iniciante aprenderá a identificar erros, interpretar regras de negócio e compreender o comportamento do compilador se apenas copiar o resultado?
A produtividade de curto prazo não pode destruir a formação técnica de longo prazo.
A concentração tecnológica
Outra preocupação envolve o poder das plataformas.
Empresas capazes de reunir grandes volumes de dados, integrar sistemas e financiar infraestrutura de IA podem conquistar vantagens competitivas significativas.
Isso não representa necessariamente uma ilegalidade.
Entretanto, pode aumentar a dependência tecnológica de clientes e profissionais.
Quanto mais uma organização depender de uma única plataforma, mais importante será avaliar portabilidade de dados, interoperabilidade, auditoria e continuidade operacional.
No mainframe conhecemos bem essa discussão.
O custo de substituir um sistema crítico não está apenas no software.
Está nas integrações, nos processos, nos conhecimentos acumulados e nas dependências construídas ao longo dos anos.
🧭 Capítulo XIII — A Lei Geral de Proteção de Dados entra na investigação
O trabalho jurídico frequentemente envolve informações pessoais.
Contratos, documentos de identificação, dados financeiros, registros trabalhistas e informações de saúde podem aparecer em processos.
Portanto, uma plataforma de IA jurídica precisa observar os requisitos legais aplicáveis ao tratamento dessas informações.
No Brasil, a LGPD estabelece princípios como finalidade, adequação, necessidade, segurança e prevenção.
Isso exige muito mais do que colocar uma senha na aplicação.
Um projeto sério deve avaliar quais dados precisam ser utilizados, quem poderá acessá-los e durante quanto tempo deverão ser preservados.
Cinco perguntas para uma auditoria
Primeira: a plataforma recebe somente as informações necessárias para determinada finalidade?
Segunda: existem mecanismos para impedir acesso indevido a documentos de outros clientes?
Terceira: as consultas e alterações deixam registros auditáveis?
Quarta: os contratos estabelecem responsabilidades sobre o tratamento e a retenção dos dados?
Quinta: existem procedimentos para lidar com incidentes e responder aos direitos dos titulares?
A Enter declara adotar controles de segurança e proteção de informações.
A avaliação de sua conformidade concreta exigiria documentação técnica, contratos e verificações adequadas.
O perigo do treinamento inadvertido
Uma preocupação recorrente envolve a possibilidade de documentos confidenciais serem utilizados para treinar modelos de inteligência artificial.
Não se deve presumir que isso esteja acontecendo na Enter.
A empresa afirma manter proteções para impedir utilização inadequada dos dados de clientes.
Entretanto, qualquer organização que contrate soluções de IA deve verificar tecnicamente e contratualmente as condições de processamento e retenção.
O sigilo profissional não desaparece porque um documento passou por uma API.
🛠️ Capítulo XIV — Dez recomendações para programadores COBOL que trabalharão com inteligência artificial
A discussão jurídica oferece ensinamentos valiosos para o desenvolvimento de aplicações empresariais.
1. Compreenda a regra de negócio antes de automatizá-la.
Um requisito mal interpretado continuará errado mesmo quando processado por uma IA sofisticada.
2. Nunca confie cegamente em código gerado por modelos de linguagem.
Leia, compile, teste e documente.
3. Preserve a origem dos dados.
Registre de onde veio cada informação importante.
4. Utilize controles de acesso.
Nenhum agente deve receber privilégios superiores aos necessários.
5. Separe análise de execução.
Uma IA pode sugerir uma ação sem receber autorização para executá-la automaticamente.
6. Implemente registros de auditoria.
Identifique transações, usuários, horários e versões relevantes.
7. Proteja informações sensíveis.
Evite inserir dados reais em ferramentas sem autorização institucional.
8. Prepare testes negativos.
Verifique o comportamento diante de documentos ausentes, dados inconsistentes e entradas inválidas.
9. Mantenha possibilidade de intervenção humana.
Em processos críticos, uma pessoa autorizada precisa conseguir interromper ou rejeitar operações inadequadas.
10. Documente as limitações.
Um sistema bem projetado deve permitir que seus usuários conheçam os riscos e as condições de utilização.
Exercício para o laboratório
Amplie o programa AUDITIA para aceitar um terceiro indicador:
WS-EVIDENCIA
Ele deverá informar se a documentação de suporte foi registrada.
Depois, modifique o EVALUATE para exigir os três indicadores iguais a S.
Em uma segunda versão, grave um arquivo sequencial contendo os dados recebidos.
Na terceira versão, crie uma estrutura com data, identificador do revisor e situação.
Por fim, desenvolva casos de teste para entradas incorretas e registre os resultados.
Esse exercício simples permite praticar declarações de dados, condições, processamento e desenho de controles.
🎲 Capítulo XV — O que Edamame realmente descobriu?
Ao final da investigação, Laurent perguntou:
— Então, Edamame, encontrou o grande golpe?
O jovem permaneceu em silêncio por alguns instantes.
— Não encontrei provas de que a Enter seja uma fraude. Encontrei uma empresa tecnológica que cresceu rapidamente, um mercado jurídico sujeito à automação e uma disputa institucional sobre os limites dessa transformação.
Laurent sorriu.
— Excelente. Você finalmente aprendeu a diferença entre investigar e acusar.
Edamame continuou:
— Mas encontrei uma questão ainda maior. Se a inteligência artificial puder preparar milhares de defesas, quem será responsável por garantir que cada uma delas seja correta?
Essa é a pergunta mais importante do caso.
Não basta saber se uma máquina consegue realizar determinada tarefa.
Precisamos compreender quem estabelece as regras, quem controla os dados, quem valida os resultados e quem assume as consequências.
O problema aparece no Direito, mas também na Medicina, na Engenharia, na Contabilidade, na Segurança Cibernética e no desenvolvimento de software.
A inteligência artificial está alterando a fronteira entre executar uma tarefa e assumir responsabilidade profissional por ela.
A diferença entre capacidade e autoridade
Um sistema pode possuir capacidade técnica para produzir um documento.
Isso não significa que possua autoridade jurídica para exercer uma profissão regulamentada.
Da mesma forma, um programa COBOL pode possuir capacidade para movimentar valores financeiros, mas sua execução deve obedecer a regras de autorização e controle.
A existência da funcionalidade não substitui a legitimidade de sua utilização.
🥚 Capítulo XVI — Easter eggs: as pistas escondidas entre COBOL, Great Pretender e a Justiça
Easter egg 1 — O nome Edamame
Makoto prefere ser reconhecido pelo próprio sobrenome, mas Laurent insiste em chamá-lo de Edamame.
A brincadeira funciona como uma lembrança de que um rótulo pode mudar a percepção das pessoas.
Na disputa jurídica, chamar determinada solução de software, plataforma ou serviço não resolve automaticamente a natureza das atividades efetivamente realizadas.
É necessário observar a operação real.
Easter egg 2 — O mágico de Oz
Em Great Pretender, os personagens encontram situações em que os acontecimentos aparentes escondem estruturas muito mais elaboradas.
Na tecnologia, algo parecido acontece quando uma interface simples esconde centenas de componentes.
O usuário vê uma resposta.
O engenheiro precisa compreender o processamento.
Easter egg 3 — O velho arquivo sequencial
Durante décadas, aplicações COBOL utilizaram arquivos sequenciais e registros organizados para processar informações empresariais.
Esses mecanismos ensinam uma lição que continua valiosa.
Dados precisam de estrutura.
Informações precisam de contexto.
Resultados precisam de validação.
Não existe inteligência artificial capaz de transformar automaticamente dados inconsistentes em verdades confiáveis.
Easter egg 4 — O terminal 3270
Imagine Edamame sentado diante de um terminal IBM 3270.
Na tela, um sistema solicita confirmação de uma transação.
A operação exige autorização.
O personagem tenta executar a tarefa sem possuir os privilégios necessários.
O sistema apresenta uma mensagem de acesso negado.
O que parece uma inconveniência é, na realidade, uma proteção.
Em sistemas críticos, impedir operações indevidas é tão importante quanto executar rapidamente as operações permitidas.
Easter egg 5 — O verdadeiro Great Pretender
O título do anime faz referência ao universo das aparências, das identidades e da confiança.
No mundo da IA generativa, existe um fenômeno curioso.
Uma resposta pode parecer extremamente segura e bem fundamentada mesmo quando contém erros.
A fluência não garante veracidade.
Um texto bonito não é necessariamente um texto correto.
E um documento produzido com velocidade não é necessariamente um documento juridicamente adequado.
Talvez seja essa a maior armadilha contemporânea: confundir aparência de competência com competência comprovada.
🏁 Epílogo — Quem vencerá a guerra da inteligência artificial jurídica?
A cafeteria começava a fechar.
Edamame guardou o notebook.
A investigação havia revelado três forças disputando o futuro.
De um lado, empresas de tecnologia financiadas para automatizar operações jurídicas.
De outro, entidades profissionais preocupadas com responsabilidade, independência e atividades reservadas aos advogados.
No centro, trabalhadores, empresas, consumidores e cidadãos cujos direitos dependem do funcionamento correto da Justiça.
Seria possível construir uma solução que respeitasse todos esses interesses?
A resposta depende de escolhas tecnológicas, regulatórias, econômicas e institucionais.
A inovação pode ampliar o acesso aos serviços jurídicos, reduzir tarefas repetitivas e melhorar a análise de documentos.
Mas também pode reproduzir erros em escala, concentrar capacidade tecnológica e enfraquecer mecanismos de responsabilidade quando implementada inadequadamente.
A questão não é escolher entre inteligência artificial e advogados.
É construir sistemas em que automação e responsabilidade profissional possam coexistir de maneira verificável.
No universo do mainframe, aprendemos que disponibilidade, integridade e segurança não aparecem espontaneamente.
São resultados de arquitetura, processos, controles, testes e profissionais preparados.
A Justiça automatizada precisa da mesma disciplina.
Edamame levantou-se.
— Laurent, sabe qual foi a coisa mais importante que aprendi?
— Qual?
— Que o verdadeiro perigo não está em uma máquina escrever milhares de documentos.
Laurent inclinou a cabeça.
— Então onde está?
— Em alguém acreditar que milhares de documentos estão corretos apenas porque uma máquina conseguiu produzi-los.
O francês terminou seu café.
— Muito bem, Edamame. Você está começando a pensar como um verdadeiro investigador.
E, em algum lugar de um centro de processamento de dados, um programa COBOL continuava registrando transações, verificando condições e preservando as informações que talvez um dia precisassem ser apresentadas diante de um tribunal.
Porque, no final das contas, a confiança não nasce da velocidade de processamento. Ela nasce da possibilidade de verificar a verdade.
☕ Considerações finais — Bellacosa Mainframe
A história da Enter representa uma nova etapa da transformação digital brasileira.
Não estamos falando de uma experiência acadêmica isolada.
Estamos diante de uma empresa que anunciou investimentos expressivos, conquistou grandes clientes e passou a atuar em uma atividade com profundas consequências sociais.
A reação da OAB-SP, a estratégia de negociação do Conselho Federal e as decisões da Justiça Federal revelam que as instituições brasileiras ainda estão procurando maneiras de lidar com sistemas capazes de automatizar tarefas intelectuais especializadas.
A discussão merece ser acompanhada sem alarmismo e sem ingenuidade.
É necessário evitar tanto a ideia de que qualquer utilização de IA constitui uma ameaça à advocacia quanto a suposição de que toda automação produzida por uma empresa inovadora será automaticamente benéfica.
O desenvolvimento tecnológico precisa caminhar com transparência, responsabilização e proteção dos direitos fundamentais.
Para nós, programadores COBOL, fica uma lição adicional.
O futuro da computação empresarial não será necessariamente uma guerra entre mainframes e inteligência artificial.
Poderá ser uma combinação de sistemas transacionais altamente confiáveis, interfaces modernas, modelos inteligentes e processos de governança rigorosos.
A inteligência artificial poderá analisar registros produzidos por aplicações COBOL.
Mas os desenvolvedores continuarão precisando compreender dados, regras de negócio, integridade transacional e segurança.
Talvez a maior contribuição das tecnologias tradicionais para esse novo mundo seja justamente lembrar que sistemas críticos exigem disciplina.
A IA pode escrever a minuta. O COBOL pode fornecer a evidência. Mas a responsabilidade pela decisão não pode desaparecer no meio do processamento.
E essa, meus caros leitores, é uma história que vale mais do que US$ 1,2 bilhão.
Até o próximo café no Bellacosa Mainframe!
Referências e fontes consultadas
UOL — Artur Rodrigues, 5 de novembro de 2026: Disputa sobre IA jurídica expõe guerra fria entre OAB-SP e cúpula nacional.
https://noticias.uol.com.br/colunas/artur-rodrigues/2026/11/05/disputa-sobre-ia-juridica-expoe-guerra-fria-entre-oab-sp-e-cupula-nacional.htmOAB-SP — 7 de outubro de 2026: comunicado sobre a ação civil pública ajuizada contra a Enter.
https://www.oabsp.org.br/OAB-SP — 20 de outubro de 2026: comunicado sobre documentos apresentados no processo judicial.
https://www.oabsp.org.br/OAB-SP — 21 de outubro de 2026: comunicado sobre a decisão judicial de preservação de registros.
https://www.oabsp.org.br/Conselho Federal da OAB: Resolução nº 16/2026, sobre parâmetros para termos de ajustamento com empresas de IA jurídica.
https://deoab.oab.org.br/Enter — 5 de maio de 2026: anúncio da rodada Série B e avaliação de US$ 1,2 bilhão.
https://www.getenter.ai/Bloomberg Línea — 5 de maio de 2026: cobertura da rodada de investimento da Enter.
https://www.bloomberglinea.com.br/Great Pretender — Site oficial: informações sobre Makoto Edamura, personagens, história e produção.
https://www.greatpretender.jp/IBM: documentação de Enterprise COBOL e desenvolvimento no IBM Z.
https://www.ibm.com/docs/en/cobol-zos
Bellacosa Mainframe — Onde os sistemas legados encontram a inteligência artificial, a história da computação ganha vida e até um vigarista internacional precisa aprender COBOL.
