Anthropic consulta escritórios de advocacia para ensinar IA a negociar

A Anthropic está consultando escritórios de advocacia para entender como um agente de IA deve se comportar quando negocia em nome de uma pessoa, segundo a reportagem do Financial Times, repercutida neste domingo pelo site indiano The420.in. A ideia é descobrir como os advogados defendem os interesses de um cliente sem abrir mão da justiça na mesa de negociação, e se esses princípios podem virar regra para máquinas.

Os casos citados vão de barganhar o preço de um produto a resolver disputas e negociar condições de emprego. O ponto central, de acordo com a publicação, é quanta liberdade um agente deve ter ao seguir as instruções do usuário e em que momentos ele precisa parar e pedir orientação, em vez de decidir sozinho. A Anthropic chama o conjunto de regras em estudo de "normas de negociação".

O que a Anthropic está estudando

De acordo com o relato, a empresa conversa com escritórios para entender como advogados negociam por clientes protegendo os interesses deles e mantendo a lealdade a princípios de equidade. A pergunta de fundo é se algo parecido pode guiar um agente de IA quando ele negocia com outro sistema automatizado ou com um representante humano.

Um dos desenhos em discussão são instruções assinadas pelo usuário, que deixariam registrado o que o agente está autorizado a fazer e quais decisões exigem aprovação extra. Na prática, funcionaria como uma procuração digital com limites claros: o agente pode pedir desconto até certo valor, mas não aceita cláusula nova sem consultar você.

O texto dá exemplos simples. Um agente que compra um notebook poderia procurar o agente do vendedor, negociar o preço e tentar uma oferta melhor, sem que o dono precise comparar lojas ou falar com ninguém. O mesmo modelo poderia, no futuro, ajudar em aluguéis, reclamações de atendimento e contratos de trabalho, inclusive em uma negociação salarial em que o agente tenta melhorar as condições de quem o contratou.

O que já se sabia sobre agentes que negociam

O tema não é novo para a empresa. Em setembro, a Anthropic divulgou um experimento em que funcionários usaram agentes para comprar e vender livros num pregão virtual. Cobrimos o teste na notícia sobre o Project Swap. Agentes instruídos a agir de forma implacável conseguiram resultados um pouco melhores, enquanto os cooperativos às vezes aceitavam um livro menos desejado só para que todos saíssem com algo.

A lição é incômoda: a instrução dada ao agente muda o resultado da negociação. Se você manda o seu agente ser duro, ele tende a ganhar mais, mas isso pode piorar o clima quando o outro lado também é uma máquina com a mesma ordem.

Há ainda o risco de segurança. A reportagem cita uma pesquisa da professora Michelle Vaccaro, da Harvard Business School, com mais de 180 mil negociações entre agentes, em situações como ofertas de emprego e contratos de aluguel. Segundo o estudo, um agente pode usar prompt injection, que é esconder comandos dentro do material que o outro sistema lê, para fazer o adversário revelar informações privadas. Já tratamos de um caso brasileiro parecido em petição com prompt injection no STF.

Por que isso importa para você

Quem trabalha por conta própria, vende serviço ou toca um pequeno negócio negocia o tempo todo: preço com fornecedor, prazo com cliente, valor de contrato. Quando agentes passarem a fazer parte dessa conversa, a vantagem vai para quem souber dar boas instruções e colocar limites. Um agente sem limites pode fechar um acordo que você não aceitaria, e hoje não existe regra clara dizendo quem responde por isso no Brasil.

Isso conecta com o que já discutimos em agentes de IA comprando por você e em o framework da Amex contra compras não autorizadas de agentes: o setor está tentando definir, antes que o problema estoure, o que o agente pode fazer sozinho e o que exige o seu "sim".

Existe também a questão da desigualdade, que a publicação destaca. Se os melhores agentes ficarem restritos a quem pode pagar mais, quem tem acesso a eles negocia em vantagem em aluguel, emprego e compras. Para o trabalhador brasileiro, isso vale como alerta: a IA pode ajudar a pedir um salário melhor, como mostramos em como negociar salário melhor usando IA, mas só funciona se o outro lado não tiver um agente muito mais forte.

Como se preparar já

Mesmo sem agente negociador no mercado, dá para adotar hábitos que vão servir quando ele chegar. O primeiro é definir por escrito o que você aceita e o que não aceita antes de pedir qualquer ajuda de IA numa negociação: preço mínimo, prazo máximo, cláusulas que não passam.

• Nunca dê a um agente acesso a informação que você não revelaria ao outro lado, como seu orçamento máximo ou sua urgência.
• Exija aprovação humana para qualquer fechamento, assinatura ou pagamento.
• Guarde o histórico da conversa entre agentes, porque ele pode ser a prova se houver disputa depois.
• Desconfie de mensagens que pareçam instruções escondidas dentro de propostas, e-mails ou PDFs recebidos.

Para quem já usa IA para preparar a conversa com fornecedores, vale reler o passo a passo de como usar IA para negociar melhor com fornecedores, que mantém o humano no comando e usa a ferramenta só para pesquisar preço e montar argumentos.

O que observar daqui para frente

Três pontos merecem acompanhamento. O primeiro é se a Anthropic vai publicar essas normas de negociação, já que a discussão com escritórios sugere um documento aberto. O segundo é como outras empresas, como OpenAI, Google e Meta, que já oferecem agentes de compra, vão tratar o mesmo problema. O terceiro é a reação de reguladores: a questão de responsabilidade, ou seja, quem paga quando um agente fecha um mau negócio, ainda não tem resposta na lei brasileira.

Enquanto isso, a conclusão prática é simples. Agente de IA negociando por você deixa de ser ficção científica, e a diferença entre ganhar e perder vai estar menos no modelo escolhido e mais nas regras, nos limites e na aprovação que você mantiver nas suas mãos.