A Locus.IA foi construída dentro de um escritório que advoga há 40 anos para grandes operadores financeiros e de um cartório que lida com fé pública diariamente. Não é mais uma ferramenta de IA — é a infraestrutura que faltava.
Advogado, sócio-gestor (CEO) desde 2017 do Ivan Guimarães Advogados Associados — escritório fundado em 1986 em Maringá-PR e tradicionalmente especializado em contencioso bancário em larga escala.
A Locus.IA nasceu como ferramenta interna do escritório em 2022, em resposta a um problema concreto: era impossível usar ChatGPT, Claude ou Gemini para analisar grandes volumes de documentos sigilosos sem violar contratos com instituições financeiras, o sigilo profissional do Art. 34 do EOAB ou a LGPD. A solução técnica adotada foi processamento 100% local, com pseudonimização opcional para chamadas externas — arquitetura hoje padronizada na plataforma comercial.
Tabeliã titular de cartório e interina de outro, Mestre em Direito, doutoranda em Direito/Educação e associada da Mensa. A arquitetura anti-vazamento da Locus.IA nasceu de quem trata dados sob fé pública diariamente.
A perspectiva notarial foi essencial no design da plataforma. Cartórios brasileiros lidam diariamente com matrículas, escrituras, procurações e atos sob fé pública — categoria de dados ainda mais sensível que dados protegidos pela LGPD. O Provimento CNJ 213/2026 tornou explícita a vedação ao uso de IA em nuvem para esse tipo de tratamento. A Locus.IA foi a primeira plataforma jurídica brasileira a oferecer arquitetura tecnicamente compatível com essa norma.
A Locus.IA não foi imaginada como produto comercial. Foi construída como solução interna do escritório a partir de uma constatação simples: ferramentas de IA generativa em nuvem (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot) processam dados em servidores fora do Brasil, sob jurisdição do CLOUD Act americano, e podem usar conteúdo enviado para treinar futuros modelos.
Para um escritório que processa diariamente documentos com cláusulas de confidencialidade contratuais, dados de clientes corporativos e teses jurídicas sensíveis, isso não é opção viável. A solução técnica adotada foi RAG (Retrieval-Augmented Generation) local, onde o índice vetorial e o modelo de linguagem rodam no próprio computador do advogado, sem dependência de servidor externo.
Em 2022, após validação interna no escritório, a plataforma foi extraída como produto independente. Hoje atende escritórios de advocacia, cartórios de notas, cartórios de registro de imóveis, magistrados e procuradorias públicas em todo o Brasil.
Documentos enviados nunca saem do dispositivo do usuário. Indexação vetorial, embeddings, recuperação e geração ocorrem localmente. Quando há necessidade de capacidade de modelo maior, o conteúdo é pseudonimizado antes de qualquer chamada externa, com base em DPA (Data Processing Agreement) contratual em português.
Política contratual de Zero-Retention. Conteúdo do usuário não é usado para treinar modelos, não é compartilhado com redes de publicidade, não é mantido em logs após o término da sessão. Isso difere fundamentalmente de planos gratuitos de IA pública, onde o conteúdo é mercadoria.
Toda resposta cita arquivo + página exata do documento de origem. Isso elimina alucinação de jurisprudência (problema documentado em decisões da OAB e do STJ contra advogados que protocolaram peças com casos inexistentes gerados por IA pública).
Arquitetura compatível com o Provimento CNJ 213/2026 (cartórios), a Resolução CNJ 615/2025 (princípios obrigatórios para IA no Judiciário), o Marco Legal da IA (PL 2338/2023) em tramitação no Congresso, e o Estatuto da OAB Art. 34 (sigilo profissional).
Demonstração técnica gratuita, conduzida pelo próprio Guilherme — sem vendedor, sem pressa.
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