Advogados de patentes que usaram uma ferramenta de IA ao longo de três meses entregaram trabalho de qualidade superior — mas o efeito desse uso sobre o aprendizado profissional variou conforme a senioridade. Um experimento de campo randomizado assinado por David Autor, pesquisador visitante de Tecnologia e Sociedade, e Tanya Rodchenko, principal de IA e Economia do Google, acompanhou 133 advogados de patentes em onze escritórios de propriedade intelectual que mantêm relações comerciais com a empresa.
Os resultados foram divulgados em 7 de outubro de 2026 e detalhados em artigo publicado pelo National Bureau of Economic Research.
Como o experimento foi desenhado
Dois terços dos advogados de cada escritório receberam acesso antecipado a um assistente de redação de patentes ainda não lançado do Google Labs, hoje integrado ao Gemini Notebook. O terço restante formou o grupo de controle: recebeu treinamento sobre uso de IA, mas ficou sem a ferramenta até o fim dos três meses.
A avaliação combinou duas tarefas de redação, a primeira aos 10 dias e a segunda aos 90 dias, com materiais simulados de inventores diferentes, e uma tarefa de revisão aplicada apenas no fim do período. Todas as submissões foram corrigidas por especialistas jurídicos independentes, com base em rubrica de cinco dimensões de qualidade.
Ganhos de qualidade consistentes
Aos 10 dias, o acesso à ferramenta elevou as notas de redação em 0,34 desvio-padrão, o equivalente a subir dez pontos percentuais no ranking em relação ao grupo de controle. Aos 90 dias, o avanço chegou a 0,38 desvio-padrão, ou 11 pontos percentuais.
A melhora apareceu em todas as dimensões de qualidade avaliadas e veio de um movimento específico: menos notas ruins e mais notas boas, sem alteração na frequência de notas excelentes. Na prática, as notas migraram dos quintis inferiores para os intermediários, sem aumento perceptível de avaliações excepcionais.
Entre os advogados juniores, o ganho de qualidade veio acompanhado de economia de tempo: 18 minutos mais rápido que a média de 124 minutos do grupo de controle na tarefa de 10 dias.
O teste que separou sêniores de juniores
Aos 90 dias, os pesquisadores adicionaram uma tarefa de revisão: corrigir, manualmente, uma patente hipotética repleta de erros substantivos e estilísticos, o tipo de falha que pode tornar um documento inexequível em tribunal, por exemplo ao reivindicar novidade ou escopo além do devido. Nesse teste, que reproduz o julgamento profissional rotineiro dos advogados mais experientes, ninguém pôde recorrer à IA.
Por isso, as notas funcionaram como medida do desenvolvimento de habilidades. O resultado foi assimétrico: sêniores que usaram IA por 90 dias demonstraram julgamento mais forte do que os que não usaram, enquanto os juniores não registraram ganho médio de habilidade, suas notas se dividiram em mais avaliações fortes e, ao mesmo tempo, mais avaliações baixas.
Por que isso importa
O estudo dialoga com uma literatura que ainda não fechou a conta. Pesquisas em radiologia, resolução de problemas de negócios, escrita de candidatos a vagas e educação jurídica mostram que trabalhadores menos experientes podem melhorar seu desempenho independente quando a IA é incorporada com cuidado aos fluxos de treinamento.
Na direção oposta, experimentos com engenheiros de software, consultores de gestão, estudantes do ensino médio e profissionais clínicos indicam que a IA funciona como um exoesqueleto temporário: impulsiona a produção imediata, mas os ganhos costumam não persistir quando a ferramenta é retirada. Para os autores, entender se a IA erode ou aprimora a expertise exige três elementos raramente reunidos, uso sustentado por meses dentro do trabalho profissional real, avaliação confiável do julgamento sem assistência e correção cega por especialistas do domínio.
O que muda para empresas e profissionais
A conclusão prática é que qualidade de entrega e formação de competência não são a mesma métrica, e podem até divergir. Para escritórios de patentes e outras áreas intensivas em conhecimento, o ganho imediato de produtividade proporcionado pela IA não garante que a próxima geração de profissionais desenvolva o julgamento que hoje distingue os sêniores.
O aprendizado tradicional vinha de milhares de horas de engajamento com trabalho relativamente rotineiro sob supervisão de colegas experientes. Se a IA assume parte dessa camada de tarefas, é preciso desenhar novos caminhos de formação, com avaliações sem assistência que exponham lacunas de habilidade.
Os autores descrevem o trabalho como um dos primeiros a medir, com uso contínuo e correção cega, tanto a produtividade de curto prazo quanto a construção de competências de longo prazo. O artigo completo está disponível no NBER.
Fontes e links
- Google Research: Does better work always mean better workers?
- Does AI Assistance Enhance or Erode Expertise? Evidence from a Three-Month Field Experiment in Patent Drafting (NBER)
- National Bureau of Economic Research
- Google Labs
