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Descrição
Ref: LIV-IMP-IAHI-25
Por: Carlos Eduardo Machado
Edição: 1ª Edição
Publicação: 05/2025
Páginas: 680 páginas
Capa: Brochura
Peso: 0,700g
Dimensões: 16 x 23cm

Em um cenário jurídico cada vez mais saturado por informações dispersas e superficiais, o excesso de conteúdo pode, paradoxalmente, levar à desinformação. Para o advogado que atua com patrimônio, sucessão e planejamento estratégico, ter acesso a um material técnico, claro e confiável torna-se essencial — não apenas para tomar decisões mais precisas, mas para sustentar sua autoridade profissional diante de clientes e tribunais.

Esta obra reúne, de forma objetiva e atualizada, tudo o que o operador do Direito precisa saber sobre a aplicação prática da inteligência artificial na estruturação e gestão de holdings familiares, inventários e partilhas. Elaborada com base nas mais recentes inovações legais e tecnológicas, ela conecta teoria à prática com clareza, oferecendo soluções reais para problemas complexos — com segurança, eficiência e economia de tempo.

Mais do que um livro, trata-se de uma ferramenta de consulta refinada, pronta para ser usada nas suas decisões do dia a dia. Um conteúdo que poupa horas de pesquisa, evita retrabalho e permite ao profissional jurídico explorar a tecnologia como aliada estratégica, atuando com mais assertividade e previsibilidade.

Principais tópicos em destaque:

  • Como a IA se aplica ao inventário, partilha e holding familiar
  • Ferramentas práticas de IA e como usá-las no Direito Patrimonial
  • Criação de prompts jurídicos para automação e análise
  • Atualizações da Resolução nº 571/2024 e da LC nº 214/2025
  • Análise documental automatizada e geração de minutas jurídicas
  • Governança familiar com auxílio tecnológico
  • Segurança jurídica e mitigação de riscos com IA

Invista com inteligência: este material é um pequeno investimento diante do imenso valor que entrega. Poupe tempo, reduza falhas operacionais e passe a jogar com a tecnologia a favor do seu time — e do seu tempo. Uma obra que não pode faltar na estante de quem atua com Direito Patrimonial de forma moderna e estratégica.

A nova fronteira do Direito Patrimonial: inteligência artificial aplicada à gestão de holdings familiares, inventários e partilhas

Fruto de uma análise meticulosa e de sólida experiência prática, esta obra oferece ao operador jurídico uma compreensão refinada e contemporânea sobre a aplicação da inteligência artificial (IA) em um dos campos mais sensíveis e complexos do Direito: o planejamento patrimonial e sucessório. Com um olhar atento às transformações tecnológicas que impactam o universo jurídico, o autor propõe uma leitura estratégica sobre como a IA pode ser utilizada como aliada na organização de holdings familiares e na condução de inventários e partilhas — não apenas como ferramenta técnica, mas como diferencial de atuação.

A leitura se desenvolve de forma elegante, com rigor jurídico e aplicabilidade direta. Cada capítulo apresenta ao leitor o entrelaçamento necessário entre tecnologia, estratégia patrimonial e governança familiar, sem perder de vista a sensibilidade que envolve o tratamento de questões sucessórias. Mais do que apresentar conceitos, a obra entrega soluções: ela guia o advogado na incorporação da IA em sua rotina, mostrando como essa tecnologia pode potencializar sua performance, reduzir erros operacionais e agregar valor ao serviço jurídico prestado.

O autor não apenas expõe os recursos tecnológicos disponíveis, mas demonstra com clareza como aplicá-los de forma concreta. O leitor é conduzido por exemplos práticos, fluxos de uso, pontos de atenção e reflexões críticas, o que torna o conteúdo indispensável tanto para quem atua diretamente com direito sucessório quanto para profissionais envolvidos em planejamento patrimonial, contabilidade, consultoria ou governança empresarial.

É uma obra que conjuga desejo, confiança e autoridade: o desejo de se posicionar na vanguarda do Direito; a confiança de contar com uma fonte confiável, atualizada e validada por especialistas; e a autoridade de quem entende que o advogado precisa ir além da letra fria da lei — dominando também as ferramentas que moldarão o futuro da profissão.

 

Tópicos centrais e atualizações mais relevantes

A obra contempla, entre outros, os seguintes temas e atualizações:

  • Inteligência artificial aplicada ao Direito Patrimonial e Sucessório
  • Holding familiar: estruturação, gestão e governança com auxílio da IA
  • Automação e análise preditiva em processos de inventário e partilha
  • Geração de minutas jurídicas por IA: riscos, cuidados e aplicações
  • Aplicação prática de NLP (processamento de linguagem natural)
  • Prompts jurídicos: o que são, como criar e como aplicá-los
  • Redes neurais, machine learning e raciocínio lógico jurídico
  • Tomada de decisão algorítmica no contexto patrimonial
  • Softwares e plataformas jurídicas voltadas ao planejamento sucessório
  • Integração entre IA, blockchain e proteção patrimonial
  • Atualização normativa: Resolução nº 571/2024 – Inventário Extrajudicial com Herdeiros Menores ou Incapazes
  • Reforma Tributária: Impactos da LC nº 214/2025 (IBS, CBS e IS) sobre holdings e sucessões

Por que adquirir esta obra

Trata-se de uma obra que preenche lacunas fundamentais: une o conhecimento jurídico com o domínio tecnológico, oferecendo ao profissional do Direito um verdadeiro roteiro para modernizar sua prática com segurança e profundidade.

No plano prático, permite ao advogado reduzir tempo operacional, aprimorar a análise documental e aumentar a assertividade nas propostas de partilha e planejamento. No plano acadêmico, representa uma contribuição sólida à bibliografia jurídica contemporânea, promovendo um diálogo técnico sobre IA que é ainda incipiente no Brasil. No plano estratégico, posiciona o profissional na vanguarda da advocacia patrimonial, ampliando seu diferencial competitivo e reforçando sua autoridade perante clientes e colegas.

Além disso, esta obra não apenas ensina o uso de IA; ela forma o raciocínio necessário para tomar decisões qualificadas sobre quando, como e por que utilizar cada tecnologia. É um material de consulta contínua, que acompanha o profissional em diferentes fases da atuação.

 

A importância da obra no meio jurídico atual

O contexto jurídico nacional — marcado por transformações regulatórias, reorganizações tributárias e demandas crescentes por eficiência — exige do advogado uma postura inovadora. Neste cenário, esta obra não é apenas oportuna: ela é urgente.

A incorporação da inteligência artificial aos procedimentos patrimoniais não é mais uma previsão futura, mas uma realidade presente. Escritórios, departamentos jurídicos e consultorias que não dominarem essas ferramentas correm o risco de perder relevância. Esta obra oferece, com clareza e profundidade, os caminhos para a atualização segura, ética e eficaz do profissional frente a essa nova realidade.

Mais que um livro, é um instrumento de autoridade profissional. Um verdadeiro ativo intelectual que diferencia o advogado bem preparado, conectado com o futuro e sensível aos desafios das famílias empresárias.

 

A quem se destina

Este material é altamente recomendado para:

  • Advogados especializados em direito de família, sucessões e planejamento patrimonial
  • Profissionais que atuam com constituição e gestão de holdings familiares
  • Consultores jurídicos e tributaristas voltados ao planejamento sucessório
  • Contadores e administradores com foco em estruturação societária e proteção patrimonial
  • Estudantes de pós-graduação e mestrado com interesse em novas tecnologias aplicadas ao Direito
  • Gestores de legaltechs e profissionais da área de inovação jurídica

Perguntas frequentes (FAQ)

1. Como a inteligência artificial pode ajudar em inventários e partilhas?

A IA pode automatizar a análise de documentos, sugerir modelos de partilha baseados na legislação e no perfil dos herdeiros, gerar minutas jurídicas e alertar sobre prazos, promovendo maior precisão e agilidade no processo.

2. É possível usar IA na criação e gestão de uma holding familiar?

Sim. A IA auxilia no mapeamento societário, simulação de cenários sucessórios, leitura de contratos sociais e identificação de riscos jurídicos e tributários.

3. O uso de IA substitui o trabalho do advogado?

Não. A IA é uma ferramenta de apoio, que melhora a performance, mas não substitui a análise crítica, a mediação de conflitos familiares e a sensibilidade jurídica humana.

4. Quais ferramentas de IA são indicadas para uso jurídico?

A obra apresenta e analisa diversas ferramentas de NLP, automação de documentos, análise de dados patrimoniais e plataformas voltadas à estruturação de holdings e sucessões.

5. A obra aborda as atualizações da Reforma Tributária?

Sim. A LC nº 214/2025 é examinada quanto aos impactos diretos na constituição e operação de holdings e na tributação de heranças e partilhas.

Um material que merece estar na sua estante — e no seu repertório profissional

Esta obra foi concebida para ser mais do que leitura: é consulta, referência e alicerce. Um material cuidadosamente elaborado para que o advogado domine, com segurança, as interseções entre tecnologia e Direito Patrimonial.

Em um ambiente jurídico cada vez mais exigente, este conteúdo torna-se um diferencial competitivo claro — e um investimento com retorno prático imediato.

Adquirir esta obra é posicionar-se entre os profissionais que compreendem o presente e atuam com visão de futuro. É dotar-se das ferramentas necessárias para oferecer soluções de alto nível em temas sensíveis e estratégicos. É, por fim, assegurar que sua atuação jurídica esteja à altura dos desafios contemporâneos e das expectativas de um cliente cada vez mais informado e exigente.

PARTE I - INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

CAPÍTULO I - QUAIS SÃO AS PRINCIPAIS FERRAMENTAS DE IA

  1. Machine Learning e suas aplicações na holding familiar 1.1 Introdução 1.2 Tipos de algoritmos de Machine Learning mais utilizados 1.3 Aplicações práticas do Machine Learning na gestão da holding familiar 1.4 Desafios e oportunidades do uso de Machine Learning na holding familiar
  2. Deep Learning e sua importância no inventário e partilha 2.1 Conceito de Deep Learning 2.2 Aplicações do Deep Learning no inventário e partilha 2.3 Vantagens do uso de Deep Learning nesse contexto 2.4 Desafios e limitações do Deep Learning no inventário e partilha 2.5 Futuro do Deep Learning nessa área
  3. Processamento de Linguagem Natural (NLP) para análise de documentos legais 3.1 Tokenização 3.2 Remoção de stop words 3.3 Stemming e lematização 3.4 Análise de sentimento
  4. Visão Computacional para identificação e classificação de bens e propriedades 4.1 Reconhecimento de objetos 4.2 Segmentação de imagens 4.3 Extração de características 4.4 Classificação de bens e propriedades 4.5 Detecção de padrões

CAPÍTULO II - COMO USAR AS PRINCIPAIS FERRAMENTAS DE IA

  1. Aplicações práticas da IA na holding familiar 1.1 Análise de dados 1.2 Automatização de processos 1.3 Tomada de decisão 1.4 Gestão de riscos 1.5 Otimização de investimentos
  2. Análise de dados e machine learning 2.1 Introdução à análise de dados e machine learning 2.2 Modelagem de algoritmos de machine learning 2.3 Avaliação de modelos 2.4 Aplicações práticas em holding familiar ou inventário e partilha
  3. Processamento de linguagem natural e IA conversacional 3.1 Processamento de linguagem natural: Reconhecimento de entidades, Análise de sentimentos, Geração de texto, Chatbots personalizados
  4. Visão computacional e reconhecimento de padrões 4.1 Detecção de objetos 4.2 Segmentação de imagens 4.3 Reconhecimento facial 4.4 Classificação de imagens 4.5 Rastreamento de movimento

CAPÍTULO III - COMO RESOLVER PROBLEMAS COM A IA

  1. Coleta e preparação de dados 1.1 Fontes de dados 1.2 Limpeza de dados 1.3 Transformação de dados 1.4 Integração de dados 1.5 Armazenamento de dados
  2. Escolha do algoritmo adequado 2.1 Aprendizado supervisionado 2.2 Aprendizado não supervisionado 2.3 Aprendizado por reforço 2.4 Redes neurais artificiais 2.5 Algoritmos genéticos
  3. Treinamento do modelo 3.1 Pré-processamento dos dados 3.2 Escolha do algoritmo de aprendizado de máquina 3.3 Divisão dos dados em conjunto de treinamento e teste 3.4 Treinamento do modelo 3.5 Avaliação do desempenho do modelo
  4. Avaliação e ajustes 4.1 Análise de dados 4.2 Identificação de padrões 4.3 Implementação de algoritmos de aprendizado de máquina 4.4 Avaliação de desempenho dos modelos 4.5 Ajustes nos parâmetros dos algoritmos

CAPÍTULO IV - O QUE SÃO PROMPTS

  1. Tipos de prompts 1.1 Prompt de texto 1.2 Prompt de imagem 1.3 Prompt de áudio 1.4 Prompt de vídeo 1.5 Prompt misto (texto, imagem, áudio e vídeo)
  2. Importância dos prompts na interação com sistemas de inteligência artificial 2.1 Personalização 2.2 Eficiência 2.3 Facilidade de uso 2.4 Engajamento do usuário 2.5 Melhoria da experiência do usuário
  3. Exemplos de prompts em aplicações práticas 3.1 Chatbots, Reconhecimento de voz, Recomendação de produtos, Análise de sentimentos, Detecção de fraudes
  4. Como criar prompts eficazes para melhorar a experiência do usuário 4.1 Entenda o perfil do seu público-alvo 4.2 Utilize linguagem clara e objetiva 4.3 Ofereça opções claras e relevantes 4.4 Teste e otimize constantemente os prompts

CAPÍTULO V - COMO GERAR PROMPTS

  1. Tipos de prompts mais comuns e suas aplicações práticas 1.1 Introdução aos prompts 1.2 Prompt de classificação 1.3 Prompt de geração de texto 1.4 Prompt de tradução 1.5 Prompt de completar texto
  2. Estratégias para gerar prompts eficazes e que estimulem respostas relevantes 2.1 Compreensão do contexto 2.2 Utilização de linguagem natural 2.3 Personalização das perguntas 2.4 Incentivo à reflexão 2.5 Feedback e ajustes contínuos
  3. Como personalizar prompts de acordo com o contexto e as necessidades da holding familiar ou inventário 3.1 Análise do contexto da holding familiar ou inventário 3.2 Identificação das necessidades específicas 3.3 Definição dos objetivos a serem alcançados 3.4 Seleção de ferramentas e técnicas adequadas 3.5 Implementação e ajustes conforme feedbacks e resultados
  4. Exemplos práticos de como utilizar prompts para otimizar processos e facilitar a tomada de decisão 4.1 Chatbots, Assistente virtual, Sistemas de recomendação, Análise preditiva, Personalização de experiência do usuário

CAPÍTULO VI - O QUE É INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

  1. História e evolução da inteligência artificial 1.1 Definição de inteligência artificial 1.2 Principais marcos históricos 1.3 Avanços tecnológicos e impacto na sociedade 1.4 Principais aplicações da inteligência artificial 1.5 Tendências futuras e desafios a serem enfrentados
  2. Aplicações da inteligência artificial na holding familiar 2.1 Análise de dados 2.2 Automatização de processos 2.3 Tomada de decisão 2.4 Gestão de riscos 2.5 Personalização de serviços
  3. Benefícios da inteligência artificial no inventário e partilha 3.1 Automatização de processos 3.2 Redução de erros humanos 3.3 Agilidade na análise de documentos 3.4 Otimização na identificação de bens e herdeiros 3.5 Facilidade na divisão equitativa dos bens
  4. Desafios e limitações da inteligência artificial no contexto familiar 4.1 Interpretação de emoções e sentimentos 4.2 Privacidade e segurança dos dados pessoais 4.3 Viés e discriminação algorítmica 4.4 Falta de personalização e individualidade 4.5 Dependência excessiva da tecnologia

CAPÍTULO VII - COMO FUNCIONA A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

  1. Definição e conceitos básicos 1.1 Inteligência artificial, Holding familiar, Inventário, Partilha - Conceitos básicos
  2. Tipos de inteligência artificial 2.1 Inteligência artificial fraca 2.2 Inteligência artificial forte 2.3 Aprendizado de máquina 2.4 Redes neurais artificiais 2.5 Processamento de linguagem natural
  3. Algoritmos e técnicas utilizadas 3.1 Redes Neurais Artificiais 3.2 Algoritmos Genéticos 3.3 Aprendizado de Máquina Supervisionado 3.4 Aprendizado de Máquina Não Supervisionado 3.5 Processamento de Linguagem Natural
  4. Aplicações práticas na holding familiar ou inventário e partilha 4.1 Análise de dados e identificação de patrimônio 4.2 Automatização de processos de inventário 4.3 Previsão de demandas e necessidades futuras 4.4 Otimização da gestão de ativos e passivos 4.5 Identificação de oportunidades de investimento e crescimento

CAPÍTULO VIII - PROCESSOS COGNITIVOS

  1. Percepção e atenção na tomada de decisão 1.1 Importância da percepção e atenção na tomada de decisão 1.2 Processamento de informações sensoriais na tomada de decisão 1.3 Fatores que influenciam a percepção e atenção na tomada de decisão 1.4 Como a inteligência artificial pode auxiliar na melhoria da percepção e atenção 1.5 Estratégias para aprimorar a percepção e atenção na tomada de decisão
  2. Memória e aprendizado na gestão de patrimônio 2.1 Memória de dados 2.2 Aprendizado de máquina 2.3 Análise preditiva 2.4 Tomada de decisão automatizada 2.5 Otimização de investimentos
  3. Linguagem e comunicação na negociação familiar 3.1 Comunicação não verbal 3.2 Comunicação assertiva 3.3 Escuta ativa 3.4 Linguagem inclusiva 3.5 Feedback construtivo
  4. Resolução de problemas e tomada de decisão estratégica 4.1 Algoritmos de busca 4.2 Lógica fuzzy 4.3 Redes neurais artificiais 4.4 Aprendizado de máquina 4.5 Sistemas especialistas

CAPÍTULO IX - CAPACIDADE DE APRENDIZADO

  1. Redes neurais artificiais 1.1 Perceptron 1.2 Função de ativação 1.3 Backpropagation 1.4 Overfitting 1.5 Aplicações em IA
  2. Algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado 2.1 Algoritmos de aprendizado supervisionado: Regressão linear, Regressão logística, Árvores de decisão, Support Vector Machines (SVM), Redes Neurais Artificiais 2.2 Algoritmos de aprendizado não supervisionado: K-means, Hierarchical Clustering, DBSCAN, Análise de Componentes Principais (PCA)
  3. Deep learning 3.1 Redes neurais artificiais 3.2 Arquitetura de redes neurais profundas 3.3 Algoritmos de aprendizado profundo 3.4 Aplicações de deep learning 3.5 Desafios e limitações do deep learning
  4. Transfer learning 4.1 Introdução ao Transfer Learning 4.2 Aplicações do Transfer Learning 4.3 Tipos de Transfer Learning 4.4 Desafios e Limitações do Transfer Learning 4.5 Melhores práticas para implementação do Transfer Learning

CAPÍTULO X - TOMADA DE DECISÃO

  1. Processo de tomada de decisão 1.1 Machine learning 1.2 Algoritmos de decisão 1.3 Análise de dados 1.4 Modelagem preditiva 1.5 Otimização de processos
  2. Métodos e técnicas para tomada de decisão 2.1 Árvore de decisão 2.2 Lógica fuzzy 2.3 Redes neurais 2.4 Algoritmos genéticos 2.5 Sistemas especialistas
  3. Ferramentas de apoio à tomada de decisão 3.1 Machine Learning 3.2 Data Mining 3.3 Algoritmos de otimização 3.4 Sistemas especialistas 3.5 Redes neurais
  4. Desafios e oportunidades na tomada de decisão 4.1 Incerteza 4.2 Complexidade 4.3 Conflitos de interesse 4.4 Diversidade de informações 4.5 Mudanças rápidas no ambiente

CAPÍTULO XI - MÚLTIPLAS TECNOLOGIAS

  1. Aplicações da inteligência artificial na holding familiar 1.1 Análise de dados 1.2 Automatização de processos 1.3 Tomada de decisão 1.4 Gestão de riscos 1.5 Personalização de serviços
  2. Benefícios da utilização de diferentes tecnologias 2.1 Automatização de processos 2.2 Aumento da eficiência 2.3 Redução de erros humanos 2.4 Análise de dados mais precisa 2.5 Melhoria na tomada de decisões
  3. Desafios e oportunidades na implementação de múltiplas tecnologias 3.1 Integração de sistemas 3.2 Segurança da informação 3.3 Treinamento e capacitação de colaboradores 3.4 Gestão de mudanças organizacionais 3.5 Monitoramento e avaliação dos resultados
  4. Estratégias para integração eficiente das tecnologias no inventário e partilha 4.1 Automação de processos 4.2 Utilização de algoritmos de machine learning 4.3 Implementação de chatbots para atendimento ao cliente 4.4 Integração de sistemas de gestão empresarial (ERP) 4.5 Análise preditiva para tomada de decisões estratégicas

CAPÍTULO XII - REDES NEURAIS

  1. Estrutura e funcionamento das redes neurais 1.1 Introdução às redes neurais 1.2 Neurônios artificiais 1.3 Arquitetura de uma rede neural 1.4 Funções de ativação 1.5 Treinamento de uma rede neural
  2. Tipos de redes neurais 2.1 Redes neurais artificiais 2.2 Redes neurais convolucionais 2.3 Redes neurais recorrentes 2.4 Redes neurais profundas 2.5 Redes neurais autoencoder
  3. Treinamento de redes neurais 3.1 Introdução às redes neurais 3.2 Arquitetura de uma rede neural 3.3 Função de ativação 3.4 Treinamento supervisionado e não supervisionado 3.5 Otimização de hiperparâmetros
  4. Aplicações práticas das redes neurais 4.1 Reconhecimento de padrões 4.2 Previsão de demanda 4.3 Análise de sentimentos 4.4 Detecção de fraudes 4.5 Otimização de processos

CAPÍTULO XIII - RACIOCÍNIO LÓGICO

  1. Operadores lógicos 1.1 Operador AND 1.2 Operador OR 1.3 Operador NOT 1.4 Operador XOR 1.5 Operador NAND
  2. Tabelas verdade 2.1 Definição 2.2 Estrutura 2.3 Operações lógicas 2.4 Aplicações 2.5 Exemplos
  3. Argumentação lógica 3.1 Conceito de argumentação lógica 3.2 Tipos de argumentos lógicos 3.3 Estrutura de um argumento lógico 3.4 Importância da argumentação lógica na tomada de decisão 3.5 Exemplos práticos de argumentação lógica
  4. Aplicações práticas da lógica na inteligência artificial 4.1 Inferência 4.2 Raciocínio 4.3 Tomada de decisão 4.4 Resolução de problemas 4.5 Representação do conhecimento e raciocínio

PARTE II - HOLDING OU INVENTÁRIO

CAPÍTULO I - QUESTÕES SOBRE HOLDING FAMILIAR OU INVENTÁRIO E PARTILHA

  1. Por que fazer o planejamento sucessório?
  2. O que é a sucessão de bens?
  3. O que é o processo de inventário?
  4. Quais são as modalidades de inventário?
  5. Como ocorre a sucessão dos bens por meio do inventário?
  6. Quais são os custos do inventário?
  7. Custos com a realização do inventário judicial e extrajudicial
  8. A longo prazo a sucessão de bens pelo inventário gera mais custos
  9. Incidência do ITCMD (Imposto sobre a Transmissão Causa Mortis ou Doação) no inventário
  10. O que é ITCMD?
  11. Quem deve pagar o ITCMD?
  12. Qual o valor a ser pago a título de ITCMD?
  13. A qual Estado o tributo deve ser pago?
  14. Como o imposto incide na holding familiar?
  15. O que é a holding familiar?
  16. Como ocorre a sucessão dos bens pela holding familiar?
  17. Doação com reserva de usufruto por meio da holding familiar
  18. Quais os custos envolvidos na sucessão pela holding familiar?
  19. O que é o ITBI?
  20. Quem deve pagar o ITBI?
  21. Qual o valor a ser pago a título de ITBI?
  22. A qual município deve ser pago o ITBI?
  23. Como o ITBI incide na holding familiar?
  24. Fiz uma holding, agora minha família não fará inventário?
  25. O que é o inventário?
  26. Judicial ou extrajudicial (“em cartório”)
  27. O que é a holding patrimonial?
  28. O planejamento sucessório com a holding patrimonial