Probabilidade real. Não feeling.
O diagnóstico do KnowLaw cruza análise estratégica geral com o perfil do magistrado, calcula probabilidade ponderada por eixo e ancora cada estimativa em ML calibrado, jurisprudência revisada e pesquisa — para você tomar decisões com dados, não palpites.
O problema
Estimar chances sem dados é um risco que o advogado assume sozinho.
- 01
Probabilidade estimada 'no feeling'
O cliente pergunta 'quais as chances?' e o advogado responde com base na experiência pessoal — sem dados do tribunal, sem histórico do magistrado, sem calibração.
- 02
Sem dados do magistrado específico
O juiz da 3ª vara defere liminar em 72% dos casos de consumidor? Você não sabe. E essa informação muda a estratégia inteira.
- 03
Análise superficial sem eixos ponderados
A maioria das análises de viabilidade é binária: 'tem chance' ou 'não tem'. Não distingue eixos argumentativos com probabilidades diferentes.
- 04
Sem âncora verificável para a estimativa
Quando a estimativa vem só da experiência subjetiva, não há como auditar, refinar ou justificar a probabilidade para o cliente.
O que o KnowLaw entrega
Diagnóstico em duas camadas com 3 âncoras de validação.
Camada A analisa o caso. Camada B cruza com o perfil do magistrado. Cada probabilidade é ancorada em ML, jurisprudência e pesquisa.
Camada A — análise estratégica geral
Analisa os fatos, identifica teses viáveis, mapeia riscos e calcula probabilidade de êxito por eixo argumentativo com fundamentação jurídica.
destaqueCamada B — perfil do magistrado
Cruza a análise com o histórico de decisões do magistrado da vara, ajustando a probabilidade com base no padrão decisório real.
destaqueProbabilidade ponderada por eixo
Cada eixo argumentativo recebe sua própria probabilidade, ponderada pelas 3 âncoras. O resultado não é um número único — é um mapa de chances.
Âncora ML — jurimetria calibrada
Modelos treinados em 6M+ decisões reais com calibração isotônica. A probabilidade não é um palpite — é uma estimativa estatística auditável.
Âncora jurisprudencial — revisão de precedentes
Cada eixo é cruzado com precedentes relevantes do tribunal específico, identificando tendências favoráveis e desfavoráveis.
Âncora pesquisa — fundamentação complementar
Pesquisa em doutrina e legislação para cobrir pontos que a jurisprudência sozinha não resolve, completando a análise estratégica.
Números reais
Diagnóstico ancorado em dados, não em palpites.
2
camadas de análise
geral + perfil do magistrado
3
âncoras de validação
ML calibrado + jurisprudência + pesquisa
6M+
decisões no modelo ML
base de treinamento da jurimetria preditiva
Por eixo
probabilidade ponderada
cada eixo argumentativo com sua própria chance
Perguntas frequentes
Dúvidas sobre o diagnóstico de caso.
O KnowLaw é a única plataforma brasileira com diagnóstico em duas camadas (análise geral + perfil do magistrado), probabilidade ponderada por eixo e 3 âncoras de validação (ML, jurisprudência e pesquisa).
Você descreve os fatos do caso. A camada A analisa teses, riscos e probabilidades por eixo. A camada B cruza com o perfil decisório do magistrado. Cada probabilidade é ancorada em ML calibrado com 6M+ decisões, jurisprudência revisada e pesquisa complementar.
A probabilidade é ancorada em 3 fontes independentes: modelo ML treinado em 6M+ decisões reais com calibração isotônica, jurisprudência do tribunal específico e pesquisa complementar. É uma estimativa estatística auditável, não um palpite.
Sim. A camada B analisa o histórico de decisões do magistrado e ajusta a probabilidade com base no padrão decisório real — não apenas na média do tribunal.
Sim. O diagnóstico estruturado com probabilidade por eixo é uma ferramenta de decisão para aceitar, recusar ou ajustar a estratégia. A decisão final continua sendo do advogado.
Sim. A jurimetria preditiva fornece a probabilidade estatística pura (âncora ML). O diagnóstico é mais amplo: combina a jurimetria com análise jurídica dos eixos, revisão jurisprudencial e perfil do magistrado para uma visão estratégica completa.
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