O que aconteceu
A Enter anunciou na primeira semana de maio de 2026 a conclusão de sua rodada Série B: mais de US$ 100 milhões captados, liderados pelo Founders Fund, fundo de Peter Thiel com histórico em Palantir, Stripe e SpaceX. Participaram também Sequoia Capital, Ribbit Capital, Kaszek, Atlantico e ONEVC.
Com o aporte, a startup paulistana triplicou seu valuation para US$ 1,2 bilhão, tornando-se oficialmente o primeiro unicórnio de inteligência artificial da América Latina.
Os números operacionais sustentam o marco: desde a Série A, a receita cresceu mais de dez vezes e a base de clientes triplicou. Hoje, mais de 300 mil processos judiciais passam anualmente pelo EnterOS, o sistema operacional jurídico da empresa, utilizado por empresas como Bradesco, Nubank, Mercado Livre, Airbnb, LATAM Airlines e Azul.
O que a Enter faz
Fundada em 2023 por Mateus Costa-Ribeiro, Michael Mac-Vicar e Henrique Vaz, ex-executivos da Wildlife Studios, a Enter aplica inteligência artificial ao contencioso de massa: processos cíveis e trabalhistas que grandes empresas enfrentam em escala industrial no Brasil.
O EnterOS opera cada etapa do processo judicial de forma autônoma: da análise inicial à elaboração de peças, do cálculo de acordos à audiência. “Cada etapa que você pode imaginar em um caso judicial é primeiro conduzida por um agente de IA antes de envolver um humano”, declarou o CEO Mateus Costa-Ribeiro à Bloomberg.
Por que esse crescimento é possível: a questão dos dados
Automatizar processos jurídicos no Brasil não é trivial. O país iniciou 2026 com aproximadamente 80 milhões de processos ativos, distribuídos em mais de 100 tribunais com sistemas, formatos e padrões de atualização completamente distintos entre si.
Para qualquer produto de IA jurídica funcionar, ele precisa de acesso contínuo, estruturado e confiável a esses dados. Construir essa camada internamente (scraping próprio, manutenção de integrações, tratamento de inconsistências) consome meses de engenharia antes de qualquer linha de produto ser escrita.
É exatamente esse problema que a JUDIT resolve.
O papel da JUDIT
A JUDIT é a infraestrutura de dados processuais que permite a empresas como a Enter acessar informações judiciais de forma estruturada, confiável e em tempo real, sem precisar construir e manter essa complexidade internamente.
A API da JUDIT oferece:
- Consulta processual: busca por CPF, CNPJ, número de processo ou partes, com cobertura nacional
- Monitoramento ativo: alertas em tempo real sobre movimentações processuais relevantes
- Dados estruturados: respostas padronizadas, independentemente do tribunal de origem
- MCPs jurídicos: integrações prontas para agentes de IA e pipelines de automação
- Hot Storage: datalake com consultas síncronas de alta velocidade para aplicações em tempo real
- Cobertura de +100 tribunais: STF, STJ, TST, TSE, TRFs, TJs e varas especializadas
Para startups que querem construir produtos jurídicos com IA, isso significa uma coisa prática: os dados processuais estão disponíveis via API desde o dia 1. O time de engenharia pode focar 100% no produto.
O padrão que se repete no mercado global
A Enter não é um caso isolado. No cenário internacional, o mesmo modelo se consolidou:
| Empresa | País | Valuation | Destaque |
|---|---|---|---|
| Harvey | 🇺🇸 EUA | US$ 11 bilhões | Kirkland & Ellis, Latham & Watkins |
| Legora | 🇸🇪 Suécia | US$ 5,5 bilhões | +70 escritórios europeus |
| Enter | 🇧🇷 Brasil | US$ 1,2 bilhão | 1º unicórnio de IA jurídica da América Latina |
O denominador comum entre os três: nenhum deles construiu sua vantagem competitiva na camada de dados. Todos investiram seus recursos em inteligência aplicada: agentes, modelos, UX, integração com clientes. A complexidade de acessar os dados foi terceirizada para quem já tinha isso resolvido.
No Brasil, quem tem isso resolvido é a JUDIT.
O que isso significa para quem está construindo agora
O mercado jurídico brasileiro é estruturalmente único: um dos países mais litigiosos do mundo, com volumes de processos que não têm paralelo em nenhuma outra jurisdição. Isso cria uma oportunidade de escala sem precedentes para produtos de IA jurídica, mas também uma barreira de entrada técnica significativa.
A velocidade com que um produto chega ao mercado depende diretamente de quanto tempo o time gasta resolvendo problemas de infraestrutura antes de resolver problemas de negócio.
Startups que decidem construir sua própria camada de dados processam esse custo de forma distribuída: em tempo de engenharia, em bugs de produção, em integrações quebradas toda vez que um tribunal muda seu sistema. Startups que partem de uma infraestrutura confiável chegam ao produto mais rápido, com menos risco operacional, e com mais capacidade de iterar.
A Enter fez essa escolha. O resultado é público.