O cliente procura o escritório para criar um “contrato padrão”.
Uma semana depois, retorna porque precisa “ajustar” o contrato para um caso específico.
Dois dias depois, a mesma situação.
Em outro cenário, o cliente traz um problema contratual porque utilizou um modelo retirado da internet — cláusulas genéricas, inadequadas, desconectadas da realidade do negócio.
Há ainda um terceiro movimento, mais sutil e perigoso:
Queremos atender todos os públicos. Então adotamos uma estratégia única para todos — ou caímos no extremo oposto, revisando processos, controles e cláusulas a cada novo contrato assinado.
Resultado?
Caos operacional, retrabalho e insegurança jurídica.
Agora mude o cenário. Imagine que você tenha 10.000 clientes ou 5.000 produtos na prateleira.
Criar uma estratégia para cada um é inviável.
Criar uma única estratégia para todos é ineficiente.
É exatamente nesse ponto que entra o clustering (ou agrupamento).
Clustering é uma técnica para organizar dados em grupos baseados em semelhanças.
Significa organizar clientes, produtos, unidades, vendedores — e, no caso jurídico, contratos e demandas — em conjuntos que compartilham padrões objetivos de comportamento.
Aqui, a padronização não é genérica.
Ela é estruturada por semelhança.
Muitas vezes o problema não está na execução. Está na comparação errada.
Comparar contratos empresariais complexos com contratos de baixa complexidade como se fossem da mesma natureza.
Comparar clientes com estruturas societárias distintas sob o mesmo modelo contratual.
Comparar mercados regionais como se operassem sob as mesmas variáveis econômicas.
O erro não é operacional. É estrutural.
Não sabemos exatamente o que estamos comparando — nem o que deveria ser separado.
Se dois contratos pertencem ao mesmo cluster — mesma complexidade, mesmo risco, mesmo perfil de cliente — eles devem seguir a mesma arquitetura jurídica.
Se pertencem a clusters diferentes, tratá-los de forma igual é risco.
O clustering permite:
1) Criar matrizes contratuais por nível de risco.
2) Padronizar cláusulas por segmento econômico.
3) Definir fluxos internos diferentes conforme a natureza da demanda.
4) Evitar retrabalho disfarçado de personalização.
Núcleo e dispersão:
Dentro de cada cluster existe um núcleo previsível. É ali que você automatiza, cria modelos robustos, estabelece controles e ganha eficiência.
Longe do núcleo estão as exceções. São ruídos na estrutura. Automatizar a exceção gera conflito. Ignorá-la pode gerar risco.
Mas existe uma terceira possibilidade:
O ponto fora da curva pode indicar um novo nicho, uma nova demanda recorrente ou uma mudança estrutural no perfil dos clientes. Mas, somente deixa de ser ruído quando alcançar um núcleo próprio e reconhecido.
A pergunta estratégica
Antes de revisar todo o processo ou criar um novo modelo contratual, vale perguntar:
A) Esse caso é exceção real ou pertence a um cluster que ainda não organizamos?
B) Estamos tratando realidades distintas como se fossem iguais?
C) Ou estamos personalizando excessivamente aquilo que poderia ser estruturado?
Clustering não é apenas técnica de dados. É uma lente de gestão que evita dois extremos comuns, inclusive na advocacia:
-> A padronização cega.
-> A personalização caótica.
Porque o problema raramente está na falta de modelos.
Está na ausência de critérios para organizá-los.
