Não é novidade que o Brasil se firmou, ao longo das últimas décadas, como uma das jurisdições mais litigiosas do mundo. Cumpre destacar, todavia, que os números recentemente divulgados pelo Conselho Nacional de Justiça para o ano de 2025 impressionam ainda mais do que se poderia imaginar: foram 40,9 milhões de novos processos ajuizados – o maior volume da série histórica –, com o ano se encerrando em acervo de 75,5 milhões de casos pendentes, patamar que não era observado desde 2016.
Dentro desse volume avassalador convivem recuperações judiciais, falências, execuções fiscais, procedimentos arbitrais, disputas societárias e créditos contra o poder público – em suma, a matéria-prima daquilo que o mercado convencionou chamar de special situations, tipicamente ativos cuja origem se encontra no estresse financeiro ou jurídico de terceiros. Ocorre que a imensa maioria dessa matéria-prima jamais chega ao conhecimento de um investidor. Não por falta de atratividade, mas por permanecer dispersa em diferentes tribunais, diários oficiais, registros públicos e bases de dados sem qualquer integração entre si.
Ao longo de décadas, esse gargalo de originação foi tratado como inerente à natureza do negócio. O mercado de special situations sempre operou, em essência, de forma quase artesanal: as melhores oportunidades chegavam por indicação de escritórios de advocacia, bancos de investimento, consultores especializados ou de rede de relacionamento construída ao longo dos anos. A análise que sucedia à identificação era sofisticada, mas a descoberta em si dependia quase exclusivamente do capital humano envolvido. E é justamente aí que reside o aspecto mais relevante do debate: em praticamente qualquer segmento de investimento, a vantagem competitiva reside na melhor análise de um ativo já conhecido; em special situations, todavia, existe etapa anterior e igualmente decisiva – descobrir que o ativo, de fato, existe. É nessa etapa que a inteligência artificial passa a morder primeiro.
Poucas histórias ilustram essa virada de modo tão eloquente quanto a de uma companhia fundada em 2016 por dois universitários de Harvard, Eva Shang e Christian Haigh. A ideia originária dos fundadores nada tinha, à época, de investimento em ativos judiciais: pretendiam, tão somente, construir uma plataforma que avaliasse advogados a partir de registros judiciais públicos – espécie de nota de reputação alicerçada em dados.
Para viabilizar o projeto, os dois deixaram Harvard após receberem bolsa de US$ 100 mil da Thiel Fellowship e ingressaram, no verão de 2016, na Y Combinator, aceleradora responsável pelo lançamento de nomes como Airbnb e Dropbox. Foi ali que a virada se consumou: os fundadores perceberam que a mesma base de dados montada para pontuar advogados serviria a propósito substancialmente mais valioso – identificar, dentre milhões de processos, quais possuíam perfil de vitória e mereciam capital de terceiros para prosseguir. Nascia, nesse contexto, a Legalist.
O primeiro fundo da gestora veio em 2017, com US$ 10,25 milhões destinados ao financiamento de 38 casos. Em setembro de 2019, sobreveio o segundo, agora com US$ 100 milhões e base de investidores institucionais – seguradoras, endowments universitários, fundações, hospitais e fundos de fundos –, sinalização eloquente de que o modelo havia deixado de ser mera curiosidade do Vale do Silício para se converter em estratégia legítima de alocação institucional.
Em março de 2021, a Legalist deu passo adicional ao levantar US$ 50 milhões para seu primeiro fundo dedicado ao financiamento de devedores em recuperação judicial nos Estados Unidos – modalidade ali conhecida como DIP financing –, com aportes tipicamente entre US$ 1 milhão e US$ 10 milhões, ampliando, assim, a tese originalmente baseada em dados para muito além do litígio puramente considerado.
O terceiro fundo, de US$ 300 milhões, veio a reunir mais de 250 posições, distribuídas entre casos individuais e carteiras. Já em abril de 2026, ao completar dez anos daquele verão na Y Combinator, a Legalist fechou seu quarto e maior fundo, no valor de US$ 415 milhões, passando a administrar aproximadamente US$ 2 bilhões, praticamente o dobro do reportado no ano anterior.
Tais recursos foram distribuídos, segundo a própria gestora, entre três estratégias: financiamento de litígios, financiamento de reestruturações e antecipação de recebíveis contra entes públicos. Todas as três originadas por um mesmo mecanismo – algoritmos que leem, diariamente, milhões de registros judiciais em busca de padrões que um analista humano jamais teria tempo de identificar isoladamente. Tudo isso operado com cerca de quarenta funcionários.
A ruptura não reside no uso, em si, da inteligência artificial, mas na transformação dos processos judiciais – historicamente tratados como documentos jurídicos isolados – em verdadeiro banco de dados pesquisável em escala. Pela primeira vez, a originação deixa de depender do networking e passa a exigir capacidade tecnológica de extrair informação de volumes impossíveis de processar manualmente. O investidor passa a competir, portanto, não apenas pela qualidade da análise jurídica, mas pela eficiência de sua infraestrutura tecnológica.
Muito se fala, nos últimos anos, em inteligência artificial como substituta de advogados, analistas ou gestores. Em special situations, todavia, a contribuição mais relevante da tecnologia parece residir em momento anterior à tomada de decisão – na capacidade de revelar oportunidades que, de outro modo, permaneceriam invisíveis.
Nesse aspecto, cumpre destacar que se as transações de special situations por natureza denotam relevante grau de complexidade de originação, as operações feitas pela Legalist requerem ainda mais eficiência para serem descobertas.
A própria Legalist descreve sua especialidade como os casos de baixo e médio valor historicamente ignorados pelas grandes gestoras de litigation finance, com aportes entre US$ 50 mil e US$ 5 milhões, tendo se afastado, deliberadamente, de disputas de patente em direção a ações coletivas. Em vez de poucos investimentos gigantescos, torna-se viável construir portfólios amplamente diversificados. O mercado passa a explorar aquilo que se convencionou chamar de long tail de oportunidades – espectro que, até bem pouco tempo, sequer justificava o esforço da busca.
Historicamente, o elevado custo de prospecção confinava o mercado às operações de maior porte: se localizar uma oportunidade exigia dezenas ou centenas de horas de trabalho especializado, apenas fazia sentido perseguir litígios bilionários ou reestruturações empresariais de grande envergadura. Quando esse custo cai de forma abrupta, por meio da tecnologia, ativos de menor valor tornam-se, subitamente, economicamente viáveis.
Esse movimento não se limita ao financiamento de litígios. A mesma lógica já alcança créditos inadimplidos (non-performing loans), ativos estressados, créditos fiscais, precatórios e créditos concursais.
Em todos esses casos, o desafio é o mesmo: milhares de ativos dispersos, pouco padronizados e de difícil identificação. Uma vez consumada a originação, modelos computacionais conseguem consolidar informação extraída de milhares de decisões – duração média dos processos, comportamento de tribunais, índices de reforma, perfil dos litigantes –, reduzindo a assimetria de informação que constitui o insumo central da estratégia. Que fique claro, todavia: tais modelos não substituem o julgamento humano. A diferença é que o especialista passa, agora, a iniciar a análise em patamar que, sozinho, jamais conseguiria produzir.
Para o Brasil, a mensagem é direta. Poucas jurisdições produzem, diariamente, volume tão expressivo de informação judicial quanto a brasileira – milhões de processos distribuídos entre diferentes tribunais, publicações em diários oficiais e decisões administrativas –, de modo que o excesso que sempre representou obstáculo pode, agora, converter-se em vantagem competitiva relevante.
A verdadeira revolução, portanto, talvez não resida na máquina que analisa melhor, mas naquela que enxerga o que ninguém, até então, havia visto. Trata-se, em nosso entender, da próxima fronteira de expansão do mercado brasileiro de special situations – espaço sobre o qual gestoras, escritórios e investidores devem, desde já, começar a se debruçar.
Daniel Kalansky e João Rodrigues são sócios de Loria e Kalansky Advogados.
Daniel Kalansky e João Rodrigues
