DOI:
Mayani Fábia da Silva Sousa
Acadêmica do curso de Direito da Faculdade Prime
Gislaine Esther Lubras Moreira Moura (In memoriam)
Mestre, advogada e Coordenadora do Curso Superior da Faculdade Prime, atuou como Mediadora e Instrutora de Mediação e Conciliação em Mato Grosso do Sul. Docente do Ensino Superior desde 2007, nos Cursos de Direito, Tecnologia em Negócios Imobiliários e Tecnologia em Despachante Documentalista.
RESUMO
Este trabalho analisa a incorporação da Inteligência Artificial (IA) no Poder Judiciário brasileiro, destacando seu potencial de modernizar a prestação jurisdicional e os riscos que pode trazer à imparcialidade e ao papel essencial do juiz. Diante do aumento das demandas e da morosidade histórica dos tribunais, a IA surge como ferramenta capaz de automatizar tarefas, otimizar fluxos e auxiliar na triagem e análise de processos. Entretanto, sua adoção implica desafios relevantes, como a opacidade dos algoritmos, a possibilidade de vieses discriminatórios e a necessidade de manter o julgamento humano no centro das decisões. A pesquisa parte da premissa de que a IA pode contribuir para a eficiência do Judiciário, desde que implementada com cautela, transparência, supervisão humana e regulamentação adequada. Para isso, são examinados projetos como o Victor, do STF, além de fundamentos constitucionais e éticos que orientam o uso responsável dessas tecnologias. Conclui-se que a IA é promissora, mas exige controle rigoroso para preservar a integridade jurisdicional.
PALAVRAS-CHAVE: Inteligência Artificial; Poder Judiciário; Imparcialidade; Ética Judicial; Tecnologia e Direito.
ABSTRACT
This study analyzes the incorporation of Artificial Intelligence (AI) into the Brazilian Judiciary, highlighting both its potential to modernize judicial services and the risks it may pose to impartiality and the essential role of the judge. In the face of increasing caseloads and persistent delays, AI emerges as a tool capable of automating tasks, optimizing workflows, and assisting in case screening and analysis. However, its adoption brings important challenges, such as algorithmic opacity, the possibility of discriminatory biases, and the need to preserve human judgment at the core of judicial decisions. The research assumes that AI can significantly enhance judicial efficiency, provided it is implemented cautiously, with transparency, human oversight, and adequate regulation. Projects like the Supreme Court’s Victor system are examined, along with constitutional and ethical principles guiding the responsible use of technology in law. The study concludes that AI is promising, but requires rigorous controls to safeguard the integrity of judicial decision-making.
KEYWORDS: Artificial Intelligence; Judiciary; Impartiality; Judicial Ethics; Law and Technology
INTRODUÇÃO
Desde as origens da sociedade até o contexto ultratecnológico de hoje, a evolução social tem imposto contínuas transformações na vida das pessoas em todas as áreas, e no Direito, o advento tecnológico tem sido um pilar constante, adaptando-se para amparar as novas necessidades. É com base nessa dinâmica de mudança e adaptação que o presente trabalho monográfico propõe o estudo da inteligência artificial no poder judiciário brasileiro, buscando analisar o avanço tecnológico bem como o risco à imparcialidade. Sendo uma temática atual e urgente para se debruçar, a Inteligência Artificial veio para o meio jurídico para revolucionar e otimizar tempo.
A sobrecarga de demandas e a consequente lentidão processual representam um desafio de longo prazo para o Poder Judiciário brasileiro. Em resposta, a modernização e a digitalização se consolidaram como estratégias centrais para melhorar a tramitação dos processos. Atualmente, a Inteligência Artificial (IA) configura-se como o próximo passo dessa evolução, com o potencial de revolucionar a gestão judiciária ao automatizar a análise de automóveis, facilitar a triagem e, em avanços mais avançados, subsidiar a tomada de decisões, oferecendo um caminho claro para combater a morosidade.
Essa incorporação tecnológica, todavia, não se dá sem complexidade. O uso de sistemas automatizados no Judiciário suscita uma reflexão crítica sobre a compatibilidade entre a busca por eficiência e a garantia inegociável da imparcialidade e do devido processo legal. A crença pública na justiça exige que as sentenças sejam produtos de um julgamento humano, transparente e individualizado. A automação, em contraste, carrega o perigo de introduzir opacidade algorítmica, de replicar preconceitos inconscientes e de levar a uma desumanização da interpretação legal, desafiando os fundamentos do Direito.
O presente trabalho tem como cerne investigar o impacto da adoção de novas tecnologias, com especial atenção à Inteligência Artificial (IA), no Judiciário brasileiro. Dado que o uso tecnológico já é uma realidade em diversos tribunais e órgãos de advocacia no país, a pesquisa parte da hipótese de que a IA pode significativamente auxiliar e promover a evolução do sistema judiciário, alinhando-o às exigências sociais e aos avanços tecnológicos contemporâneos. Contudo, esta análise será conduzida sob
uma ótica de cautela, buscando intensos debates e avaliações para garantir que a utilização desses novos meios não gere, transforme ou aumente potenciais problemas e riscos inerentes, assegurando uma implementação responsável.
Diante desse cenário, a presente pesquisa busca responder à seguinte questão: O uso da inteligência artificial no Poder Judiciário brasileiro representa um avanço tecnológico promissor para a eficiência, ou traz riscos significativos à imparcialidade e à essência da jurisdição? O objetivo é analisar os projetos de IA implementados nos tribunais brasileiros, como o Projeto Victor do STF, e discutir, com base na legislação e em princípios éticos, se a tecnologia é capaz de atuar sem comprometer a imparcialidade, a dignidade da pessoa humana e a segurança jurídica.
Além disso, torna-se indispensável compreender que a discussão sobre Inteligência Artificial no Judiciário não se limita a aspectos puramente técnicos, mas envolve questões estruturais da democracia e da própria legitimidade do sistema de justiça. A adoção de tecnologias avançadas exige uma reflexão profunda sobre como assegurar que esses instrumentos operem em conformidade com os princípios constitucionais, especialmente aqueles voltados à proteção dos direitos fundamentais. Assim, ao investigar a relação entre IA e jurisdição, este estudo também pretende contribuir para o debate sobre os limites éticos e institucionais que devem orientar a inovação tecnológica no ambiente judicial.
Por outro lado, a urgência de modernizar o Judiciário não pode esconder a necessidade de preservar a confiança social no processo judicial. A sociedade espera que juízes decidam com sensibilidade, responsabilidade e atenção às singularidades de cada caso – elementos que nenhuma máquina, por mais sofisticada que seja, é capaz de reproduzir integralmente. Dessa forma, o desafio contemporâneo consiste em encontrar um ponto de equilíbrio entre a eficiência oferecida pela IA e a indispensável humanização da justiça. Com isso, esta pesquisa pretende demonstrar que a tecnologia, quando acompanhada de regulamentação adequada, transparência e controle humano efetivo, pode ser uma aliada poderosa, mas jamais um substituto da função jurisdicional. Este estudo apresenta-se da seguinte maneira: introdução, onde tecemos nossas considerações iniciais acerca da chegada da internet no âmbito jurídico, seguido do capítulo 2, onde trazemos a definição de Inteligência Artificial (IA), sua otimização nas rotinas judiciais; o capítulo 3 apresenta um panorama da IA no Judiciário Brasileiro e a análise de sistemas em operação, bem como os benefícios alcançados e a otimização de tempo e recursos, trazemos ainda os desafios éticos da IA nos Tribunais brasileiros; no
capítulo 4 abordaremos os riscos e desafios para a imparcialidade, seguido do capítulo 5, onde abordamos proposições para um uso responsável da IA.
2. A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO CONTEXTO JURÍDICO
Com o avanço da tecnologia, a sociedade tem experimentado uma aceleração notável em diversos campos, seja pessoal, coletivo ou organizacional. Ela não apenas simplificou as tarefas diárias e os processos de produção, mas também criou novas formas de interação e colaboração. Como resultado, pessoas e instituições estão mais conectadas, o que torna a tomada de decisões mais rápida e eficiente. A ascensão da computação cognitiva, é uma área que tem evoluído de forma notável. Sua tecnologia simula o processamento do cérebro humano, permitindo que dispositivos eletrônicos aprendam constantemente e tomem decisões. Isso é possível porque eles analisam informações e utilizam o conhecimento adquirido em experiências anteriores, inclusive no campo do direito.
Nesse entendimento, a chamada Inteligência Artificial (IA) especificamente representa uma das transformações mais significativas para o setor jurídico, movendo-o de um modelo tradicional, intensivo em trabalho manual e pesquisa documental, para um cenário pautado pela eficiência, análise de dados e automação. A IA já saiu da ficção e se tornou uma ferramenta concreta que transforma o trabalho de advogados e juízes; sendo utilizada em escritórios, departamentos jurídicos e tribunais, esta inserção está redefinindo o que significa ser um profissional do direito hoje (HARTMANN, 2020).
De acordo com Steibel; Freitas; Vieira (2020 apud BODEN, 2016), o maior desafio da IA é fazer com que os computadores realizem tarefas típicas que a mente humana é capaz de realizar e este desafio possui três elementos centrais: o software, hardware e a ideia. Esta utilização no campo jurídico vem se expandindo e ganhando notoriedade na última década ao otimizar rotinas jurídicas, embora ainda seja calcada por grandes desafios.
Assim, o século XXI inaugurou uma era de intensa transformação social, intrinsecamente ligada à efervescência tecnológica. Essa presença contínua da tecnologia, desde suas bases, direcionou grandes investimentos e impulsionou a economia, que passou a focar majoritariamente nesse mercado em expansão. A consequência direta desse cenário foi o acirramento da concorrência, elevando os
padrões de qualidade. Para se adequar a esses novos critérios, o mercado se tornou mais competitivo e especializado, exigindo a melhoria dos processos produtivos e a qualificação dos serviços para lidar com a inserção da IA no mundo como um todo. Nesse contexto,
A dinâmica da inovação afeta os processos produtivos por completo, de maneira a alterar as relações de trabalho e a demanda pela prestação de serviços de profissionais especializados. A passagem para o século XXI foi, em grande medida, marcada pela transição de uma economia baseada na produção de bens para um sistema estruturado sobre ideias de produtividade e de crescimento atrelados à geração de conhecimento e à prestação de serviços, contribuindo para uma demanda cada vez maior por profissionais altamente especializados em suas atividades intelectuais (CASTELLS, 2010 apud CARVALHO, 2017 p. 187-188)
Inseridos neste contexto social, os efeitos da tecnologia na organização da sociedade repercutem na existência individual e na percepção das características sociais. Na dimensão jurídica, essa discussão se concentra na potencialidade (ou na restrição) do uso da Inteligência Artificial para melhorar ou substituir atividades nos Tribunais e nos serviços de advocacia (o foco da controvérsia). Assim,
na seara da advocacia, especificamente, um exemplo notável é a inteligência artificial de ROSS, o robô advogado. Baseado na tecnologia Watson da IBM, ROSS consiste em uma fonte de consulta jurídica em jurisprudências e legislações com tecnologia de machine learning (máquina de aprendizado) para adquirir conhecimento na medida em que é utilizado. No que se refere aos resultados, aponta-se que escritórios que usam ROSS relataram uma redução de 30% no tempo de pesquisa, encontrando resultados 40% mais relevantes (PORTILHO, 2017, p.54)
O exemplo do ROSS sugere que a IA não está substituindo o advogado, mas sim o aumentando, potencializando-o. A máquina assume uma tarefa repetitiva e demorada (a busca), permitindo que o profissional se concentre na tarefa criativa e decisória (a aplicação da lei). Essa é uma tendência fundamental para o futuro da profissão: o advogado do futuro será aquele que trabalhar em conjunto com a IA, e não o que competir contra ela. Em resumo, o caso do ROSS serve como uma evidência robusta de que a IA já é uma ferramenta de produtividade e qualidade inestimável na advocacia moderna, impulsionando a eficiência e as resultados do trabalho jurídico.
Sem a intervenção da IA, a atividade jurisdicional é protegida pelo dogma primordial do juiz natural, o primeiro princípio constitucional. Para os ideais da Constituição, é crucial que um indivíduo dotado de jurisdição conduza todos os
julgamentos, garantindo a conformidade às normas legais. Este princípio é “essencialmente conectado às noções legais nas quais devem existir impedimento, suspeição, neutralidade e obediência às regras competentes, permissão para atendimento de demandas” (HOFFMANN, 2018, p.13).
Nessa ótica, o exercício da jurisdição pelo Estado é concretizado através de indivíduos que recebem, por investidura, a função de julgar. Tais agentes deverão atuar com imparcialidade e em estrita observância à sua competência legal predefinida. É inegável que “Os juízes são representantes da função Estado-juiz, incorporados à estrutura estatal com poder decisório indelegável” (DIAS; MACHADO, 2019, p. 165).
O desenvolvimento da tecnologia, que inclui a ampliação de recursos, a ascensão do meio digital e o acesso universal à informação, desencadeou uma metamorfose na percepção de espaço e tempo. Essa manifestação não só intensificou a velocidade das práticas, mas também encurtou as barreiras que separavam as pessoas e os lugares. Ao chegar essa realidade no âmbito jurídico, tudo foi modificado, desde peticionamentos simples até resumos e análises de peças completas. Mas, o que de fato é a Inteligência Artificial?
2.1. Definição e Evolução da Inteligência Artificial
O termo original “Inteligência Artificial” remete à fusão de diferentes áreas — desde software e lógica de programação até a computação e a filosofia — visando um objetivo comum: desenvolver computadores que possam simular a inteligência humana. Essa simulação permite que as máquinas interpretem a linguagem (escrita ou falada), demonstrem a capacidade de aprender e consigam identificar diversas expressões faciais e outras competências humanas (ENGELMANN; WERNER, 2019).
O conceito inicial de Inteligência Artificial (IA), articulado por John McCarthy nos anos 1960, era relativamente simples, focando na criação científica de máquinas inteligentes, sobretudo por meio de softwares. No entanto, o decorrer do tempo transformou e ampliou essa ideia fundamental. Essa evolução fez com que o campo da IA se tornasse tão vasto que hoje não se limita a uma única definição, mas sim a diversas interpretações e aplicações (GIANNAKOS, 2020).
Um grande avanço da IA ocorreu em 1966, quando Joseph Weizenbaum criou o ELIZA, o chatbot inaugural. O programa foi projetado para imitar um terapeuta, formulando respostas por meio de padrões textuais simples e perguntas que remetiam às
falas dos usuários. Apesar da simplicidade de seu algoritmo, o ELIZA conseguiu mostrar o potencial da tecnologia para estabelecer uma interação natural, enganando muitos usuários que acreditavam estar conversando com uma pessoa de verdade, e abrindo caminho para o futuro da comunicação homem-máquina.
Embora existam vários conceitos, a Inteligência Artificial é geralmente entendida como o uso de algoritmos (matemáticos e estatísticos) que permitem às máquinas desenvolver habilidades de raciocínio muito próximas às humanas em funções predefinidas. Tal avanço é evidente em áreas como o processamento e a cognição semântica, que capacitam as máquinas a compreender textos e interagir com imagens de forma inteligente (CRUZ; BELTRÃO FILHO, 2019).
A criação de novos algoritmos de aprendizagem nos anos 1980 reacendeu o interesse pelas redes neurais e estabeleceu a base teórica para o deep learning. O algoritmo de backpropagation, essencial para o ajuste de pesos em redes com múltiplas camadas, foi um avanço crucial. Como afirmou Geoffrey Hinton (2005):
“O desenvolvimento de redes neurais profundas e o refinamento dos algoritmos de treinamento como o backpropagation têm permitido avanços significativos no reconhecimento de fala e na análise de padrões em grandes volumes de dados.”
No centro da inteligência artificial está a ideia de replicar habilidades humanas de pensamento, como a capacidade de aprender, raciocinar e resolver problemas. Essa área da ciência da computação consegue isso utilizando algoritmos e modelos estatísticos que analisam grandes volumes de dados para descobrir padrões ocultos. Sua evolução, a partir de meados do século XX, pode ser dividida em algumas fases-chave. A IA evoluiu de sistemas rígidos baseados em regras para ferramentas mais flexíveis e poderosas. A jornada começou nos Sistemas de Regras da década de 1970, que codificavam o conhecimento humano de forma fixa (HARTMANN, 2020).
Em seguida, o Aprendizado de Máquina (ML), a partir dos anos 1980, permitiu que as máquinas aprendessem com dados, sendo a base para ferramentas de predição atuais. Uma subárea essencial para o direito, o Processamento de Linguagem Natural (NLP), possibilitou que as máquinas analisassem e interpretassem textos jurídicos, como contratos e petições. Por fim, a fase mais recente é a da IA Generativa e dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Essa tecnologia, que inclui modelos
como o GPT, não só analisa, mas também gera textos coerentes, sendo capaz de redigir rascunhos de documentos e peças processuais (HARTMANN, 2020).
Na década de 1990, ocorreu outro salto com as Redes Neurais Convolucionais (CNNs). Essas redes foram concebidas para que computadores pudessem aprender a “ver”, identificando e segmentando padrões complexos em imagens com alta precisão.
Com o avanço das capacidades computacionais e o surgimento de bases de dados cada vez mais amplas, a Inteligência Artificial alcançou um novo patamar a partir dos anos 2000, impulsionada principalmente pelo desenvolvimento do aprendizado profundo (deep learning). Essa abordagem permitiu que máquinas realizassem tarefas complexas, como tradução automática, reconhecimento de imagens e diagnóstico médico, com níveis de precisão antes inimagináveis. A combinação entre maior poder de processamento, métodos estatísticos sofisticados e grandes quantidades de dados consolidou a IA como um dos campos mais promissores da ciência contemporânea, com aplicações que permeiam diversos setores da sociedade (CRUZ; BELTRÃO FILHO, 2019).
Mais recentemente, a incorporação de modelos generativos, como os sistemas baseados em arquiteturas Transformer, ampliou drasticamente o alcance da IA. Essas tecnologias são capazes de produzir textos, imagens, sons e até códigos com alto grau de coerência e criatividade, aproximando ainda mais as máquinas de certas capacidades humanas. Esse avanço inaugura uma fase marcada não apenas pela automação de tarefas, mas pela criação de conteúdos inéditos e pela interação mais natural entre humanos e sistemas computacionais. Assim, a IA deixa de ser apenas um instrumento operacional e passa a desempenhar papéis mais sofisticados, influenciando processos decisórios, práticas profissionais e dinâmicas sociais (HARTMANN, 2020).
Na atualidade, o ChatGPT, um algoritmo de Inteligência Artificial criado pela OpenAI (laboratório de São Francisco), que significa “Transformador Pré-Treinado Generativo” (Generative Pre-Trained Transformer) é uma das IAs mais eficientes. Seu desenvolvimento se baseia em redes neurais e aprendizado de máquina, focado em aprimorar a qualidade das conversas virtuais, superando assistentes como o Google Assistant. A chave de sua arquitetura é a rede neural Transformer, que processa texto através de várias camadas para analisar contexto e significados sutis. Esse modelo de geração de texto é extremamente avançado e seu sucesso é atribuído à maneira fácil e eficaz que oferece aos usuários para obterem respostas (CRUZ; BELTRÃO FILHO, 2019).
2.2. O Papel da IA na Otimização de Rotinas Judiciais
O judiciário brasileiro está sendo profundamente transformado pela Inteligência Artificial, que se tornou crucial para aumentar a celeridade e a eficácia na gestão de processos. A IA automatiza funções rotineiras, como a triagem e a análise de documentos, e auxilia na elaboração de minutas decisórias. Adicionalmente, a utilização de chatbots em órgãos judiciais e bancos de advocacia tem sido implementada para descomplicar o acesso à informação para os cidadãos, acelerando a resposta a exigências menos complexas.
A Inteligência Artificial (IA) no setor jurídico foca em tornar o trabalho dos profissionais mais eficiente, automatizando tarefas repetitivas e fornecendo análises aprofundadas. A Jurimetria, por exemplo, usa a IA para analisar grandes volumes de dados jurídicos. Isso permite calcular a probabilidade de sucesso de uma ação, prever o tempo de um processo ou identificar padrões de decisão de um tribunal. A predição de decisões, a faceta mais conhecida da jurimetria, utiliza a IA para prever resultados de casos com base em milhares de precedentes.
No Brasil, o Projeto Victor, do STF, é um exemplo notável, agilizando a triagem de recursos. Além disso, a IA automatiza rotinas de baixa complexidade, liberando o tempo de advogados para tarefas estratégicas. Isso inclui a análise rápida de documentos, a organização de processos e até mesmo a geração de rascunhos de petições, contratos e outros documentos.
A implementação da Inteligência Artificial (IA) no sistema judiciário brasileiro tem um potencial inegável para aumentar significativamente a eficiência operacional. Isso se aplica a todo o sistema jurídico, não apenas ao judiciário trabalhista, pois a IA é capaz de acelerar a resolução de processos burocráticos e repetitivos, otimizando o ritmo dos profissionais. Nesse contexto, os projetos de IA no Brasil se estruturam em três frentes principais. A primeira delas é composta por chatbots, que funcionam por meio de conversas de texto para fornecer serviços de informação e atendimento ao cliente, lidando com demandas frequentes e de baixa complexidade.
Uma segunda área de atuação da Inteligência Artificial concentra-se na classificação documental. Baseados no aprendizado de máquina, esses sistemas identificam e separam documentos jurídicos por padrões, como a verificação da tempestividade processual de um determinado documento. Paralelamente, os sistemas
de automação representam o modelo de IA mais popular no Judiciário. Eles visam automatizar atividades rotineiras e repetitivas de alta demanda, cujo volume sobrecarrega os profissionais. Consequentemente, essa tecnologia atua diretamente na melhoria da celeridade processual e na redução do excesso laboral dos servidores.
Além disso, é importante salientar que deverá haver uma adaptação do mundo do direito à utilização destas novas tecnologias, sob pena, como já ocorreu em outros setores, de muitas pessoas serem alijadas do mercado de trabalho em face de sua obsolescência tecnológica, o que indica a necessidade da capacidade de adaptação constante destes profissionais (HARTMANN, 20020).
Ao contrário da percepção comum, a IA não representa uma substituição para o advogado, mas sim uma ferramenta. Embora a Inteligência Artificial se destaque no processamento volumoso de informações, ela não tem capacidade para as funções mais críticas da profissão. Essas funções, que impedem a interpretação complexa e o desenho da melhor estratégia jurídica para cada situação, continuam sendo exclusivas do profissional humano (SANTANA; OLIVEIRA, 2021).
É fato que a IA pode oferecer suporte significativo para a tomada de decisões estratégicas, mas ela não consegue replicar as características únicas do trabalho jurídico humano. Isso permanecerá verdadeiro, mesmo com a tendência tecnológica de desenvolver soluções para questões de complexidade crescente. Acerca dessa ótica, Dominguez (2019) afirma que
No caso do Direito, nos dias de hoje, o importante é ainda desenvolver uma Inteligência Artificial que traga mais benefícios à revolução desta prática e da Justiça em situações consideradas simples e administrativas. Nesses casos, o uso da automação e da IA garante muito mais tempo para que os advogados possam pensar nas estratégias e tenham em mãos, de maneira rápida e assertiva, todos os dados relevantes aos casos de atuação (DOMINGUEZ, 2019, p.1).
Nesse entendimento, a IA não deve ser vista como um substituto do profissional do direito, mas sim como uma ferramenta de otimização e eficiência. A tese central, defendida por autores como Susskind (2025), é a da “Inteligência Aumentada” na qual a IA potencializa a capacidade do advogado e do juiz, permitindo-lhes focar em tarefas que exigem discernimento, negociação, empatia e argumentação complexa – habilidades genuinamente humanas que a IA não pode replicar.
Acerca disso, afirma-se que
A bem da verdade, a tecnologia vem para substituir aquele trabalho de menor valor agregado, então isso vai impactar o mercado, mas não desvalorizando o advogado. Pelo contrário, pois o advogado vai deixar de fazer aquele trabalho repetitivo, concentrando-se naquilo que realmente exige a capacidade humana (FEIGELSON, 2021, p.01).
O volume exponencial de dados jurídicos no Brasil tem retardado significativamente o Judiciário. Para gerenciar essa carga, especialmente nos processos de contencioso de massa — onde o foco é o volume de causas de menor valor unitário
—, é imperativo o uso da Inteligência Artificial (IA). A IA é determinante para que os advogados consigam analisar a documentação de forma rápida e livre de tempo para se concentrarem nas questões mais relevantes (SANTANA; OLIVEIRA, 2021).
O Brasil possui uma alta concentração de profissionais do Direito: um levantamento da OAB indicou que, em 2025, havia mais de 1,5 milhão de advogados ativos no país, ou seja, cerca de um para cada 190 habitantes. Contudo, o grande desafio reside na litigiosidade: a cada ano, 25 milhões de novas ações são protocoladas, somando-se aos 74 milhões de processos já em andamento. Isso resulta em uma carga total de aproximadamente 100 milhões de casos sob responsabilidade do Judiciário (COSTA; COELHO, 2025).
Um exemplo claro da utilidade da IA na advocacia é sua aplicação na leitura minuciosa de contratos, onde supera os mecanismos de busca tradicionais ou manuais ao concentrar a atenção nos trechos mais relevantes. Isso resulta em um trabalho mais qualificado e eficiente. Embora o risco de eliminação de posições focadas em tarefas repetitivas, como as de pesquisa, seja real, espera-se que essa transição promova a criação de novas funções híbridas, que integrarão diretamente o Direito e a tecnologia.
Além disso, a automação gerada pela IA, que o McKinsey Global Institute calcula ser de 25% do trabalho do advogado, oferece o benefício adicional de reduzir a jornada diária e, consequentemente, melhorar a qualidade de vida desses profissionais (FEIGELSON, 2021). Os benefícios são claros e atrativos, entre os quais:
● Redução de Custo e Tempo: A automação de tarefas repetitivas e a rapidez na pesquisa documental diminuem drasticamente o tempo gasto em cada caso, traduzindo-se em economia de custos para os clientes e maior produtividade para o escritório.
● Minimização de Erros: A automação de tarefas manuais, como a checagem de prazos ou a atualização de dados processuais, reduz a margem de erro humano, que muitas vezes é catastrófica no contexto jurídico.
● Mais Estratégia, Menos Operação: Ao delegar o trabalho mecânico à IA, advogados podem dedicar mais tempo à estratégia do caso, ao relacionamento com o cliente e à preparação de sustentações orais, elevando a qualidade do serviço jurídico.
A otimização de tempo promovida pela IA não se limita à rapidez, mas transforma a qualidade do trabalho no Judiciário. Com as tarefas repetitivas automatizadas, os recursos humanos podem dedicar-se integralmente aos casos que exigem interpretação, deliberação e julgamento humano. Essa reorientação do foco contribui decisivamente para o desafogamento do sistema e, ao reduzir o custo por processo, atende diretamente ao princípio da economia processual.
Dessa forma, a IA está reestruturando a advocacia, não para substituí-la, mas para aprimorá-la, cujo papel é fornecer dados e análises que antes eram inacessíveis, tornando o trabalho do profissional do direito mais preciso, ágil e, sobretudo, estratégico. A adaptação a essa nova realidade tecnológica é, portanto, não apenas uma opção, mas uma necessidade para a evolução do setor (SUSSKIND, 2025).
3. Panorama da IA no Judiciário Brasileiro
3.1. Panorama geral da adoção da IA nos tribunais brasileiros: análise de sistemas de IA em operação (STF, STJ e tribunais estaduais).
Impulsionado pela necessidade de maior agilidade e a gestão de um número massivo de processos, o Supremo Tribunal Federal foi um dos precursores em investimento em IA no Judiciário brasileiro, através do Projeto VICTOR, que usa a IA para classificar recursos extraordinários e otimizar a triagem. O desenvolvimento do Projeto VICTOR teve início em 2017, resultado de uma colaboração entre a Universidade de Brasília (UnB) e o Supremo Tribunal Federal (STF). Sua tarefa principal é empregar métodos de aprendizado de máquina (aprendizado de máquina) para respeitar padrões em processos jurídicos. Por essa razão, o VICTOR é considerado
uma das ferramentas mais promissoras no combate à morosidade processual na corte suprema brasileira.
Em 2021, o Supremo Tribunal Federal (STF) utilizava dois sistemas de Inteligência Artificial: o VICTOR e o RAFA. O VICTOR, ativo desde 2017, é responsável por analisar temas de repercussão geral durante a triagem de recursos provenientes de todo o país. Já o RAFA foi desenvolvido para alinhar a Corte à Agenda 2030 da ONU, classificando os processos com base nos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) estabelecidos pela Organização das Nações Unidas (FGV, 2023).
De forma similar, o STJ desenvolve o Projeto Athos para identificar padrões e auxiliar na análise de recursos repetitivos, demonstrando como a tecnologia se tornou essencial para a gestão jurídica (GOMES, 2021).
Segundo Rosa e Guasque (2020, p. 75), o Victor do STF:
Efetua primeiramente a conversão de imagens em textos. Na sequência ele separa o começo e o fim dos documentos, analisa e classifica as peças processuais, seleciona as peças processuais que são necessárias para análise da repercussão geral; lê apenas o necessário de cada peça, a fim de localizar o objeto tratado, e procura uma associação com um dos temas de repercussão geral.
A intervenção direta do sistema VICTOR nos processos judiciais concentra-se especificamente no exercício do juízo de admissibilidade, conforme detalhes de Dias et al. (2023, p.7622, citando Filho et al., 2018):
No campo processual, o Projeto Victor tem a finalidade de realizar o juízo de admissibilidade acerca da repercussão geral no âmbito da Suprema Corte, avaliando todos processos em sede de recurso extraordinário, bem como os agravos relativos a este instrumento jurídico, avaliando o cumprimento do requisito inerente ao art. 102, § 3º da Constituição Federal de 1988.
A essência deste sistema de Inteligência Artificial reside no enfrentamento do ponto mais frágil do Judiciário no cenário atual: a sobrecarga de trabalho. O crescimento contínuo de demandas repetitivas sugere que os institutos criados para a economia processual, como a súmula vinculante, não são mais adequados para controlar o fluxo de casos. Isso culminará na lentidão generalizada dos processos.
O sistema RAFA classifica processos ao identificar termos-chave em acórdãos e petições, ligando-os a cada um dos 17 ODS. Utilizando o machine learning de forma
supervisionada, a RAFA, a exemplo do VICTOR, tem como objetivo principal otimizar o tempo dos servidores, automatizando atribuições repetitivas que, de outra forma, levariam muito tempo para serem realizadas manualmente. A necessidade dessa otimização é crítica, visto o cenário apresentado pelo CNJ no fim de 2022: o Brasil acumulava aproximadamente 81,4 milhões de processos judiciais em tramitação (incluindo 17,7 milhões suspensos) em seus 91 tribunais. Esse número eleva o país ao posto de nação com a maior quantidade de processos abertos no mundo, configurando o principal fator contribuinte para a morosidade processual (Brasil, 2022).
A utilização da Inteligência Artificial (IA) pode ser observada nos Tribunais brasileiros, com diversos casos classificados como sucesso, além do STJ. Dois exemplos notáveis incluem o projeto Poti, implementado no Tribunal de Justiça do Rio Grande do Norte (TJRN), e o sistema Radar, em operação no Tribunal de Justiça de Minas Gerais (TJMG) (DEZAN/ 2020; GIANNAKOS, 2020).
O primeiro exemplo, o Poti, exemplifica o avanço ao automatizar tarefas como o bloqueio/desbloqueio de valores e a emissão de certificados referentes ao Bacenjud (o sistema de interligação entre o Judiciário, o Banco Central e o Sistema Financeiro Nacional). Essas tarefas, que exigiam semanas de trabalho dos servidores, agora são concluídas em segundos. A diferença de produtividade é gritante: a juíza Keity Saboya afirma que o Poti leva apenas 35 segundos para realizar o mesmo número de bloqueios que um servidor executava, no máximo, 300 vezes ao longo de um mês (CRUZ; BELTRÃO FILHO, 2019).
O segundo exemplo, o sistema Radar de Minas Gerais, demonstrou alto desempenho ao possibilitar o julgamento de 280 processos em menos de um segundo. Essa velocidade foi alcançada através da separação de recursos com pedidos idênticos e da aplicação de um voto padrão, previamente elaborada pelos desembargadores com base em teses inseridas pelos Tribunais Superiores e pelo próprio TJMG (ELIAS, 2018). Um caso mais recente é o do Tribunal de Justiça do Rio Grande do Sul (TJRS),
que implementou uma tecnologia semelhante ao Poti. Essa ferramenta classifica o despacho a ser proferido, processando os documentos de execução fiscal e indicando o tipo de despacho inicial (intimação, citação, prescrição, etc.). Dado o volume desses processos, essa funcionalidade reduz o tempo de análise documental, permitindo que o Magistrado se concentre apenas nas divergências ou em outras atividades processuais (GIANNAKOS, 2020).
As ferramentas de computação cognitiva no Judiciário são categorizadas de acordo com o nível de complexidade. As mais simples são voltadas para a automação de tarefas repetitivas, como classificar documentos, organizar processos e enviar mensagens padrão. Ao delegar essas atividades à tecnologia, os profissionais da área podem se concentrar em tarefas mais complexas e importantes, por exemplo, que exigem um olhar mais humano e pareceres mais complexos (GOMES, 2021).
O avanço tecnológico, o aumento de funcionalidades, a ascensão digital e a democratização da informação provocaram uma remodelação profunda na dinâmica espaço-tempo, resultando na aceleração das atividades e na supressão de distâncias. Esse novo arranjo social não se alinha mais aos padrões anteriores, pois as necessidades e as formas de relacionamento sofreram uma alteração evidente em todos os campos sociais.
Nesse contexto, a automação está no centro da principal mudança na rotina jurídica especificamente, quando se trata de otimizar tempo e recursos. Ela transforma tarefas que consumiam muito tempo, como a criação e a revisão de documentos, tornando-as mais rápidas e eficientes para os profissionais. Susskind (2025) argumenta que a automação libera os advogados de tarefas repetitivas, permitindo que eles se concentrem em atividades que exigem julgamento e análise crítica. Esse movimento, segundo ele, aumenta a eficiência e a qualidade do trabalho, pois os profissionais têm mais tempo para focar em questões estratégicas e complexas.
3.2 Desafios éticos da IA nos Tribunais brasileiros: riscos e desafios para a imparcialidade
O Poder Judiciário brasileiro, que por décadas enfrenta a sobrecarga de processos e a morosidade, já recorre à inteligência artificial (IA) para se tornar mais eficiente. Hartmann (2021) destaca o sucesso de projetos como o algoritmo Victor, do STF, que automatiza a triagem de recursos, otimizando o tempo dos ministros e ajuda a padronizar a jurisprudência, porém existem desafios éticos a serem considerados.
Dezan (2020) defende que o desenvolvimento tecnológico deve ser orientado pela ética da informação. Segundo ele, é essencial que os sistemas de IA sejam projetados para respeitar valores humanos essenciais, já que dados e algoritmos impactam diretamente nossa liberdade e direitos. Essa preocupação é ainda mais crítica no Judiciário, onde a IA pode ser usada para exercer o poder do Estado. Em um nível
mais avançado, estão as ferramentas que auxiliam na pesquisa e análise jurídica. Elas incluem sistemas de busca de jurisprudência e plataformas de jurimetria, que ajudam a identificar padrões e tendências. Embora não tomem decisões, essas ferramentas dão suporte valioso aos profissionais do direito através das ferramentas de assistência à decisão, que representam um patamar ainda mais alto e polêmico.
Nesse cenário, torna-se evidente que a integração da IA ao Poder Judiciário não pode ocorrer sem mecanismos eficazes de supervisão e auditoria contínua. A criação de comitês multidisciplinares, compostos por juristas, cientistas da computação e especialistas em ética, é fundamental para monitorar o desempenho dos algoritmos e identificar possíveis distorções. A ausência desse controle pode levar à consolidação de um sistema tecnocrático, no qual decisões judiciais passam a ser influenciadas por lógicas computacionais opacas e potencialmente injustas. Assim, a supervisão humana deve permanecer como elemento estruturante, assegurando que a tecnologia opere dentro dos limites constitucionais.
A construção e o uso de tecnologias no Direito devem ser orientados pelo princípio da dignidade da pessoa humana, segundo Brant (2020), ao ressaltar que a automação de decisões por meio da IA deve sempre garantir os direitos fundamentais do devido processo legal, como a ampla defesa e o contraditório, ou o Estado poderá ser responsabilizado.
É crucial abordar os riscos e desafios para a imparcialidade no contexto da crescente aplicação da Inteligência Artificial (IA), especialmente no campo jurídico. Um dos problemas mais prementes reside nos nossos algoritmos e discriminação. Os sistemas de IA são treinados com base em grandes volumes de dados históricos que, muitas vezes, refletem e perpetuam preconceitos sociais e estruturas de desigualdades preexistentes. Se os dados de treinamento contiverem disparidades raciais, de gênero ou socioeconômicas, o algoritmo aprenderá essas relações e poderá gerar resultados que discriminam grupos minoritários, comprometendo a equidade e a imparcialidade do processo decisório judicial (BRANT, 2020).
Com a implementação crescente da Inteligência Artificial nos tribunais brasileiros, conforme abordado, surge uma preocupação crítica quanto à influência dessa tecnologia nas decisões judiciais. Um aspecto crucial a ser considerado é a presença de tendências e vieses inerentes aos algoritmos. Visto que o código é elaborado por humanos com diversas crenças e culturas, a IA tende a replicar fielmente as instruções contidas em seu algoritmo. Essa dinâmica estabelece uma relação
inversamente proporcional: quanto menor a necessidade de supervisão humana, maior será a autonomia da máquina.
Outro ponto essencial é a necessidade de transparência na construção e aplicação desses sistemas. Para que os operadores do direito possam avaliar corretamente as recomendações feitas pela IA, é indispensável que os algoritmos sejam minimamente explicáveis e auditáveis. Isso inclui a divulgação dos critérios utilizados para a análise de dados, a metodologia aplicada e os parâmetros adotados no treinamento dos modelos. Sem esse nível de clareza, o Judiciário corre o risco de se tornar dependente de ferramentas cujo funcionamento interno é inacessível, criando um cenário incompatível com o princípio republicano da publicidade dos atos judiciais.
Por fim, ao se considerar o impacto social da IA no Judiciário, é imprescindível refletir sobre os efeitos dessa tecnologia na confiança da população no sistema de justiça. A percepção de que decisões podem estar sendo influenciadas por máquinas sem transparência ou controle pode gerar insegurança jurídica e afastamento dos cidadãos. Para evitar esse descompasso, a adoção de IA deve ser acompanhada de políticas públicas de educação digital, além de campanhas institucionais que expliquem o papel da tecnologia no julgamento de processos. Dessa forma, o uso responsável e ético da IA pode fortalecer, e não fragilizar, a credibilidade do Poder Judiciário brasileiro.
4. Riscos e Desafio para a imparcialidade
4.1. O problema da falta de transparência e auditabilidade: o papel do juiz na era da IA
O princípio do juiz natural é essencialmente sagaz ao instituir duas proibições: a primeira impede a criação de juízos extraordinários após a ocorrência do evento, e a segunda veda a subtração do juiz já definido pela Constituição. Tais garantias originam três conceitos elementares: 1) A jurisdição só pode ser exercida por órgãos criados pela Constituição Federal; 2) Ninguém pode ser julgado por um órgão constituído ex post facto; 3) A competência dos juízos é pré-determinada, limitando a discricionariedade administrativa (PELLEGRINI et al., 2011).
Nas concepções de Oliveira (2015) o princípio do juiz natural, enquanto garantia constitucional nos casos de jurisdição e processo, pode ser assim compreendida:
A garantia do juiz natural, por sua vez, compõe também importante faceta do formalismo processual, por igualmente circunscrever o exercício arbitrário do poder impedindo a alteração da competência do órgão judicial ou a criação de tribunal especial, após a existência do fato gerador do processo, para colocar em risco os direitos e garantias da parte, tanto no plano processual quanto material. Daí a necessidade de tal matéria ser regulada por um direito processual rigoroso, aplicado de maneira formal, sugestão a que desde muito se mostra sensível o ordenamento jurídico brasileiro, erigindo o princípio à condição de garantia constitucional (OLIVEIRA, 2015, p.128).
O juiz natural é o instrumento legal que visa garantir a imparcialidade processual, embora sua existência, por si só, não a assegure. Sua importância, contudo, reside em ser um mecanismo pré-constituído por critérios legais de competência, o que oferece ao acusado uma proteção eficaz contra a parcialidade. Essa garantia é estratégica para evitar que os poderes do Estado manipulem a atribuição de casos a julgadores específicos (COUTINHO, 2008).
Ao utilizar a IA no judiciário, um desafio que se liga ao risco de vida é o problema da falta de transparência e auditabilidade. Muitos dos modelos de IA mais poderosos, como as redes neurais profundas, funcionam como “caixas-pretas”. Isso significa que é extremamente difícil, até mesmo para os desenvolvedores, rastrear e explicar como uma decisão específica foi alcançada. No contexto judicial, essa opacidade é inaceitável, pois viola o princípio do devido processo legal e o direito das partes de compreender e contestar o fundamento de uma sentença ou decisão. A impossibilidade de auditar o cálculo do sistema impede a identificação e correção de vieses, minando a confiança pública na justiça mediada por IA.
A ascensão da IA levanta questões profundas sobre o papel do juiz na era da IA: autonomia e discricionariedade. Uma introdução a sistemas de IA que sugerem ou até mesmo automatizam decisões pode erodir o espaço para a discricionariedade judicial, que é essencial para a aplicação da justiça de forma humanizada e adaptada às singularidades de cada caso, ponderando princípios e equidade. Se os juízes passarem a depender das recomendações da IA, sua autonomia intelectual e a capacidade de exercício ou o livre convencimento motivado podem ser diminuídas, modificando-os
em meros validadores de um resultado algorítmico. Isso exige a essência da função jurisdicional.
A barreira primordial à participação da Inteligência Artificial (IA) na fase decisória de processos judiciais reside no viés incorporado ao algoritmo. Essa falha implica um risco real de que o código possa reproduzir e perpetuar preconceitos ou tendências. Uma vez instalado, esse viés será replicado pela máquina indefinidamente, até que uma correção seja implementada. Tais preocupações são endossadas por pesquisas conduzidas pela Universidade de Oxford sobre o tema:
O aprendizado de máquina pode reificar os padrões existentes de discriminação – se eles forem encontrados no conjunto de dados de treinamento, então, por design, um classificador irá reproduzi-los. Desta forma, as decisões tendenciosas são apresentadas como o resultado de um algoritmo “objetivo”. (Sales; Coutinho; Paraíso, 2021, p. 41 apud Goodman; Flaxman, 2017, p. 38)
Nesse contexto, a questão da transparência algorítmica é central. Embora se espere que um modelo de IA demonstre previsibilidade, o desconhecimento do código que rege a máquina nos torna reféns de resultados cuja origem é desconhecida. Consequentemente, a falta de visibilidade sobre o processo de decisão do algoritmo torna esses resultados pouco confiáveis (Sales; Coutinho; Paraíso, 2021).
Ademais, a implementação de sistemas de IA no processo decisório exige a criação de mecanismos de controle institucional que evitem a delegação indevida de competência jurisdicional às máquinas. A separação entre quem decide e quem fornece subsídios técnicos deve permanecer nítida, sob pena de fragilizar o próprio princípio da inafastabilidade da jurisdição. Por isso, torna-se necessário que o magistrado mantenha o domínio sobre todas as etapas do raciocínio jurídico, utilizando a IA apenas como ferramenta auxiliar. Qualquer outro arranjo poderia relativizar a autoridade judicial e colocar em risco a legitimidade das decisões.
Em suma, uma transição para um sistema de justiça que utiliza ferramentas de IA deve ser cautelosa e principiológica. Para garantir a imparcialidade, é imprescindível investir em dados de treinamento despolarizados e em metodologias de IA explicáveis, que permitam a transparência e a auditabilidade. Além disso, é crucial estabelecer diretrizes éticas e regulatórias claras que preservem a soberania e a discricionariedade do juiz como o filtro humano e garantidor da justiça. A tecnologia deve ser uma ferramenta de apoio e não um substituto para o julgamento humano, sob pena de
perpetuarmos novas formas de injustiça sob o manto da eficiência algorítmica (GOMES, 2021).
Outro ponto igualmente relevante consiste na necessidade de formação contínua dos operadores do direito para lidar com as especificidades tecnológicas que permeiam o uso da IA. A alfabetização digital — aliada ao conhecimento mínimo sobre lógica algorítmica, limitações computacionais e identificação de vieses — torna-se indispensável para que juízes e servidores possam avaliar criticamente as recomendações emitidas pelos sistemas. Sem esse preparo, corre-se o risco de que a confiança cega na tecnologia substitua a análise criteriosa, produzindo decisões deficitárias e destoantes dos princípios constitucionais que orientam o Estado Democrático de Direito.
Por fim, o debate acerca da IA no Judiciário não pode ignorar a dimensão ética que permeia a administração da justiça. A adoção de tecnologias avançadas deve ser orientada por valores como dignidade humana, igualdade, transparência e responsabilidade, sob pena de se instaurar um modelo tecnocrático que distancie ainda mais o cidadão do sistema judicial. A preservação da humanidade no julgamento, incluindo a empatia, a sensibilidade social e a capacidade de interpretar nuances fáticas, é insubstituível. Portanto, a IA deve ser tratada como um instrumento de reforço à atividade jurisdicional, e não como um agente autônomo capaz de rivalizar com o papel constitucional do juiz (GOMES, 2021).
5. Proposições para um Uso Responsável da IA: a LGPD
A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), Lei n. 13.709/2018 (Brasil, 2018), foi instituída para regular o tratamento de dados pessoais em meios digitais e físicos, seja por indivíduos ou por entidades de direito público ou privado. Seu propósito primordial é resguardar os direitos fundamentais de liberdade e privacidade, bem como promover o livre desenvolvimento da identidade das pessoas físicas. A LGPD visa assegurar a privacidade dos cidadãos por meio de transações transparentes e seguras, estimulando o avanço tecnológico e a competição justa. A lei se aplica a todas as empresas que tratam dados pessoais, estabelecendo papéis cruciais como o controlador, o operador e o encarregado. O cerne da regulamentação é que dados pessoais são informações ligadas a indivíduos identificáveis (Carvalho, 2019, p. 17).
A LGPD também define dados pessoais sensíveis (como origem racial, opiniões políticas, dados de saúde ou genéticos) e proíbe seu tratamento, exceto sob consentimento explícito do titular ou em situações de exceção, como a proteção à vida. Por fim, a lei reconhece os dados anonimizados, que são informações desvinculadas do titular por meios técnicos razoáveis (Carvalho, 2019, p. 17).
Além das definições e classificações previstas, a LGPD estabelece princípios que devem orientar todo e qualquer tratamento de dados pessoais, como finalidade, adequação, necessidade, livre acesso, qualidade dos dados, transparência e segurança. Esses princípios funcionam como diretrizes obrigatórias para organizações públicas e privadas, garantindo que o uso das informações seja sempre proporcional, legítimo e compatível com os objetivos declarados. Dessa forma, a lei não apenas disciplina práticas, mas também cria um padrão ético mínimo para o tratamento responsável de dados, reforçando a proteção dos titulares diante de eventuais abusos (CARVALHO, 2019).
Outro aspecto relevante diz respeito às bases legais que autorizam o tratamento de dados pessoais. A LGPD apresenta um rol de hipóteses que vão além do consentimento, incluindo a execução de políticas públicas, a proteção do crédito, o cumprimento de obrigação legal ou regulatória e o legítimo interesse do controlador. Essa pluralidade de fundamentos demonstra o esforço da legislação em equilibrar a proteção da privacidade com as necessidades operacionais das instituições. No entanto, exige-se das organizações uma análise criteriosa sobre qual base legal utilizar, sob pena de violação dos direitos dos titulares e responsabilização administrativa, civil ou até penal.
Apesar dos inegáveis avanços da Inteligência Artificial (IA), é crucial atentar para os desafios e perigos que ela apresenta, especialmente no que concerne à privacidade. A controvérsia surge da facilidade com que informações altamente pessoais são transferidas e acessadas, o que eleva o risco de violações do direito à privacidade — um bem jurídico fundamental garantido pela legislação (Peixoto, 2020).
Para enfrentar as questões impostas pela IA no contexto da LGPD, torna-se essencial conhecer a origem dos dados, suas transformações, local de armazenamento e os agentes responsáveis por sua alimentação. Além disso, a salvaguarda da privacidade deve ser uma ponderação constante, visto que a proteção à intimidade é resguardada pela Constituição Federal como um Direito Fundamental e cláusula pétrea (Peixoto, 2020).
A crescente adoção de sistemas de IA em setores como saúde, segurança pública, educação e comércio intensifica a necessidade de mecanismos robustos de governança de dados. Esses sistemas, frequentemente treinados com grandes volumes de informações pessoais, demandam não apenas a conformidade formal com a LGPD, mas também práticas efetivas de mitigação de riscos, como avaliações de impacto à proteção de dados e políticas de minimização. Assim, a responsabilidade das organizações vai além do cumprimento normativo: envolve o estabelecimento de uma cultura de proteção de dados que permeie todas as etapas do ciclo de vida da informação, desde a coleta até o descarte.
Teixeira e Ferreira (2024) ressaltam ainda que a existência de um marco legal consistente, aliado a uma regulação administrativa específica, é fundamental para garantir que as ferramentas de IA utilizadas no Judiciário funcionem com transparência, eficiência e responsabilidade ética. A ausência de regras precisas, segundo os autores, pode abrir espaço para arbitrariedades e comprometer a confiança da sociedade no sistema de justiça. Por isso, torna-se indispensável a elaboração de normas claras e a adoção de mecanismos de fiscalização capazes de assegurar o uso correto e seguro dessas tecnologias.
Outro ponto relevante diz respeito à transparência algorítmica, especialmente quando decisões automatizadas produzem efeitos significativos sobre os titulares. A LGPD prevê o direito à revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado, o que inclui perfis comportamentais e predições realizadas por sistemas de IA. Nesse sentido, torna-se imprescindível que as organizações adotem práticas de explicabilidade, assegurando ao cidadão a compreensão dos critérios utilizados pelos algoritmos. Tal medida, além de reforçar a confiança no uso da IA, fortalece a autonomia do indivíduo e concretiza os princípios de responsabilidade e prestação de contas previstos na legislação.
6. CONCLUSÃO
Este trabalho se concentrou na implementação da Inteligência Artificial (IA) no Judiciário brasileiro, dando especial atenção ao setor trabalhista. O estudo navegou desde os aspectos que potencializam o desempenho dos tribunais (notadamente pela automação de tarefas repetitivas) até os riscos associados à sua introdução, como a potencial influência nas decisões e a preocupação com o futuro do trabalho humano. A
relevância do tema é inegável, pois a IA se apresenta como um recurso capaz de desafogar a sobrecarga do sistema jurisdicional. Em suma, a pesquisa confirmou que a IA pode revolucionar a gestão da justiça trabalhista, facilitando a automação, conferindo celeridade processual e melhorando o acesso dos cidadãos à justiça por meio de ferramentas virtuais.
Foram explorados tanto os benefícios (automação de tarefas repetitivas e aumento de desempenho) quanto os riscos (influência no processo decisório e substituição de mão de obra). A relevância do tema é alta, pois a IA é uma ferramenta promissora para desafogar a demanda judicial crônica. A pesquisa concluiu que a IA tem o potencial de transformar a administração da justiça trabalhista, garantindo:
● Automação de tarefas repetitivas.
● Aceleração da tramitação processual.
● Maior acesso à justiça através de chatbots e assistentes virtuais.
Em relação ao receio de que modelos de Inteligência Artificial (IA) possam comprometer a idoneidade do processo judicial, a principal preocupação é o viés algorítmico. Este viés é visto como um possível perpetuador de entendimentos errôneos, que são absorvidos durante o processo de aprendizagem e a partir de sua base de dados. Uma vez que um determinado comportamento ou erro é programado no sistema, ele será repetido indefinidamente pela máquina até que haja uma correção explícita.
Para garantir que a segurança processual não seja comprometida por falhas de IA, a transparência e a auditabilidade dos algoritmos são consideradas pilares essenciais. Como instrumento para assegurar esses elementos cruciais, é indispensável o desenvolvimento de uma legislação robusta. Essa regulamentação deve prever o monitoramento constante dos sistemas e estabelecer a responsabilização civil em casos de danos a direitos causados diretamente pela Inteligência Artificial.
Além disso, tornou-se evidente que a efetiva integração da IA ao Judiciário depende não apenas de avanços tecnológicos, mas também de uma mudança cultural dentro das instituições. A capacitação de magistrados, servidores e profissionais do direito é fundamental para que as ferramentas sejam utilizadas de forma ética, consciente e eficiente. Sem esse preparo, mesmo os sistemas mais avançados podem ser subutilizados ou aplicados de maneira inadequada, comprometendo sua utilidade e ampliando riscos operacionais.
Outro aspecto que merece destaque é a necessidade de fortalecer a cooperação entre o Poder Judiciário, a comunidade científica e os desenvolvedores de tecnologia. A
criação de ambientes colaborativos permite que o desenvolvimento da IA seja guiado por parâmetros jurídicos claros, princípios constitucionais e boas práticas de governança de dados. Essa interação contribui para a construção de soluções mais seguras e adaptadas à realidade forense, além de favorecer a interoperabilidade entre diferentes sistemas utilizados pelos tribunais.
Por fim, conclui-se que a adoção da IA no âmbito da Justiça deve ser conduzida com equilíbrio, cautela e constante monitoramento. Embora represente uma oportunidade de modernização sem precedentes, sua implementação exige mecanismos rigorosos de controle, transparência e responsabilidade. Dessa forma, será possível colher os benefícios da inovação tecnológica sem comprometer os valores fundamentais do processo judicial, garantindo que a IA atue como instrumento de aprimoramento, e não como fator de fragilização da tutela jurisdicional.
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