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O domínio do direito é considerado muito complicado, pois trata de questões relativas às relações pessoais, profissionais e patrimoniais. Além disso, a competência de um advogado é muitas vezes crucial quando se trata dos desafios da liberdade, do bem-estar e até da vida.
Reconhecendo o problema, o nosso cliente teve a ideia de um software para escritórios de advogados que pode tornar-se num assistente que facilita a execução das tarefas de trabalho dos advogados. De facto, cada advogado terá acesso a uma grande base de conhecimentos na sua área, que é implementada como um sistema de motores de busca integrados, dicas pop-up e bases de dados com leis judiciais, regras, regulamentos e outros documentos úteis.
A nossa equipa de desenvolvimento teve a ideia de "edição inteligente" através da implementação de tecnologias de Inteligência Artificial (IA) e PNL. Assim, eventualmente, a solução representou um plug-in integrado no MS Word, permitindo a criação dos seguintes tipos de documentos:
Pessoal
Os ficheiros pessoais são gerados pelos utilizadores que definem o nível de segurança aplicado aos documentos. Podem protegê-los contra o acesso não autorizado ou torná-los públicos, partilhando informações com colegas ou clientes. Por exemplo, quando os advogados tratam de um caso, lidam com documentos confidenciais, que devem estar fora do alcance de terceiros. Por conseguinte, estes ficheiros são protegidos por funções de utilizador-administrador para evitar o menor risco de fuga.
Empresa
Estes documentos estão disponíveis para os funcionários da empresa com um estatuto de administrador que fornece acesso com base nas funções e responsabilidades do utilizador.
Mundial
Estes documentos estão acessíveis a todos os utilizadores sem quaisquer restrições ou limitações. Para além de criar documentos pessoais, da empresa e de clientes, os utilizadores podem deixar comentários e sugestões e marcar outros membros para delegar ou reatribuir tarefas.
Além disso, o ponto central da solução é a IA, que analisa todos os documentos carregados e procura as informações necessárias que são recolhidas nas bases de dados do serviço. Com a ajuda do OCR, detecta, reconhece e segmenta dados como
Ao detetar o contexto da escrita de um advogado no MS Word, o mecanismo de Inteligência Artificial pode sugerir informações meta-relevantes ao utilizador. Ao criar um novo documento, o utilizador pode confirmar ou rejeitar as recomendações e corrigir erros, preenchendo os formulários com os dados adequados. Para além disso, a base de conhecimentos inclui agora opções de filtragem, pesquisa e comparação de documentos.
Ao permitir o carregamento de documentos através do sistema local de conhecimento de dados, já integrámos a aplicação com Sistemas de Gestão Documental (SGD) como o Sharepoint e o iManage, estando prevista a ligação da plataforma ao NetDocuments e ao Google Drive. Após a integração com o DMS, os documentos do utilizador são sincronizados com base num período de tempo especificado (ligado em rede no painel de administração) e automaticamente analisados em artigos e definições.
A solução que compilámos está disponível tanto na nuvem como no local. Se optar por uma solução local, todos os documentos e equipamentos de software são armazenados pelo cliente, que assume toda a responsabilidade pela segurança das informações sensíveis. Em ambos os casos, os documentos são colocados num servidor SFTP separado para um acesso rápido.
Innowise iniciou a parceria com o cliente em julho de 2022. O principal objetivo era desenvolver o plug-in juntamente com o painel de administração para gerenciar o conteúdo da empresa, aplicado por AI/ML, com integração ao DMS.
A nossa equipa avaliada decidiu escolher Python como a principal linguagem de programação para construir a aplicação. A sua estrutura Django serviu de modelo perfeito para o desenvolvimento de back-end e API, proporcionando uma implementação e manutenção sem problemas.
O projeto ainda está em curso, estando o próximo lançamento previsto para outubro, com dois lançamentos subsequentes nos próximos meses.
A nossa equipa geriu o âmbito do trabalho utilizando a metodologia Kanban para o back-end e o Scrum para o lado do cliente com sprints de 2-4 semanas e resultados intermédios. O projeto foi gerido, acompanhado e executado utilizando o Jira, enquanto toda a comunicação foi feita através do Slack.
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