
Como o departamento jurídico da Light aumentou 9 p.p. na performance com o apoio da IA da Enter
+65%
irregularidades vs. 20% antes da Enter
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da Light em menos de 12 meses
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irregularidades vs. 20% antes da Enter
“A Enter iniciou um processo no jurídico interno muito importante, o que nos tornou uma das áreas mais digitais da companhia.”

Desafio
01
Escala
A Light enfrenta cerca de 60 mil processos por ano no Rio de Janeiro, com 40% deles relacionados à interrupção de fornecimento e furto de energia. Em casos de interrupção, por exemplo, a performance ficava em torno de 20%.
A Light já contava com subsídios técnicos relevantes, como vídeos de campo, laudos, históricos de consumo e registros de atendimento. O desafio não era a ausência de dados, mas a dificuldade de transformar essas informações em elementos de prova claros, consistentes e reconhecíveis pelo Judiciário em escala.
02
Fraudes e irregularidades
Além do alto volume processual, a Light opera em um cenário de litigância abusiva e má-fé. Em processos de interrupção de fornecimento e furto de energia, litigantes rotineiramente apresentavam protocolos de atendimento, prints de WhatsApp e registros administrativos como evidência de tentativa prévia de resolução. A dúvida era:
Os processos eram analisados isoladamente, sem validação cruzada histórica, o que impedia a identificação de irregularidades em escala.
“O Rio de Janeiro é um ambiente muito complexo e, infelizmente, nós somos por anos a empresa mais demandada do estado. Quando conhecemos a Enter, imediatamente identificamos uma parceria de muitas oportunidades.”

Solução
A Enter organizou e padronizou os subsídios técnicos já produzidos pela Light:
- Vídeos gravados por técnicos da Light durante inspeções em campo
- Histórico de consumo, com análise de padrões individuais
- Registros de protocolos de atendimento em todos os canais
- Laudos técnicos
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Além dos subsídios técnicos, os agentes de IA da Enter analisam também os autos do processo na íntegra, identificando e extraindo informações relevantes para a defesa.
“Com a Enter, construímos uma API que extrai subsídios de uma forma muito mais eficiente, rápida e assertiva.
Hoje, o advogado deixa de fazer isso manualmente e consegue aproveitar o tempo dele para analisar quais são os movimentos adequados para cada caso.”

A Light suspeitava da reutilização sistemática de protocolos em ações distintas. A Enter testou essa hipótese em mais de 7 mil processos.
Nesse estudo, identificamos que 7% dos casos apresentavam indícios claros de fraude processual. Esses casos compartilhavam números de protocolo idênticos, mesmo sendo ajuizados por autores diferentes e referindo-se a residências distintas.
O padrão se tornava ainda mais evidente pela concentração desses protocolos repetidos junto ao mesmo representante jurídico, que utilizava prints idênticos de supostas interações com a Light em ações sobre instalações diferentes.
Mapeados os protocolos, a IA da Enter passou a comparar cada novo processo com todo o histórico de ações anteriores, sinalizando de imediato os que já apareceram em outras demandas.
Em um caso específico, os protocolos apresentados pelo autor eram idênticos aos usados em outras ações contra a empresa e não guardavam relação com a suposta interrupção de energia alegada: protocolos de terceiros, datas incompatíveis e nenhum vínculo com o evento.
“Com o apoio da IA da Enter, conquistamos um olhar do judiciário de credibilidade para a defesa da companhia — com a confiança de que não estamos fazendo defesas genéricas, mas buscando o melhor subsídio para cada caso.”

Impacto
Em menos de 12 meses, a Light registrou um aumento de 9 p.p. na performance das ações apoiadas pela Enter, impulsionando a expansão do uso de IA em mais de 53% do contencioso.
A identificação de protocolos replicados permitiu antecipar ações infundadas e sustentar não só a improcedência, mas o reconhecimento de litigância de má-fé, com aplicação de multa de 5% sobre o valor da causa em um caso emblemático. Nas ações envolvendo litigância de má-fé, a Light obteve eficiência em 65% das ações.



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