Governança de IA no Judiciário Brasileiro: Mapeamento, Riscos e Recomendações
Série: IBGIA Working Paper Series Número: WP-2026-006 ISSN: Em processo de registro Data: Março de 2026
Autores: Thiago Almeida — Coordenador de Pesquisa, IBGIA; André Nakamura — Coordenador Técnico, IBGIA Contato: [email protected] | ibgia.org
Resumo
O Poder Judiciário brasileiro é um dos maiores usuários institucionais de IA no mundo. Com mais de 80 milhões de processos em tramitação e 75 tribunais, o Judiciário adotou sistemas de IA para triagem de processos, análise de jurisprudência, apoio à decisão e administração interna em velocidade que supera a maioria das jurisdições comparáveis. Este working paper realiza o primeiro mapeamento abrangente do uso de IA no Judiciário brasileiro, analisa os riscos específicos dessa aplicação e propõe um framework de governança compatível com as exigências constitucionais de motivação, devido processo e imparcialidade.
Palavras-chave: Judiciário, IA judicial, sistema VICTOR, due process, motivação das decisões, imparcialidade, STF, CNJ, PL 2338/2023
1. Introdução: O Judiciário Brasileiro e a IA
O Brasil tem um dos sistemas judiciários mais digitalizados do mundo. A obrigatoriedade do processo eletrônico (Lei 11.419/2006), a informatização dos tribunais e o desenvolvimento de sistemas próprios criaram infraestrutura que facilitou a adoção de IA. Ao mesmo tempo, o volume avassalador de processos — 83 milhões em tramitação em 2024, segundo o CNJ — criou demanda urgente por ferramentas de eficiência.
O resultado é uma adoção ampla e acelerada de IA no Judiciário, muitas vezes sem discussão adequada sobre limites constitucionais, transparência e impactos sobre o acesso à justiça. Este working paper examina esse fenômeno em três dimensões: o que existe, o que representa em termos de risco e o que deveria ser feito.
2. Mapeamento: Sistemas de IA no Judiciário Brasileiro
2.1 Sistemas Federais
VICTOR (STF): O sistema VICTOR, desenvolvido em parceria com a Universidade de Brasília e lançado em 2018, foi o primeiro sistema de IA do Poder Judiciário brasileiro. Originalmente desenvolvido para classificar recursos extraordinários quanto à existência de repercussão geral, o VICTOR identifica o tema constitucional em discussão e separa os processos que tratam de questões já decididas pelo STF. Em 2024, o STF anunciou versões expandidas com capacidades mais amplas de análise jurídica.
RADAR (TST): O Tribunal Superior do Trabalho desenvolveu o RADAR para identificar processos com características semelhantes, facilitando a aplicação de precedentes e a uniformização jurisprudencial.
SINAPSES (CNJ): O Conselho Nacional de Justiça criou uma plataforma de IA compartilhada entre os tribunais, com módulos para triagem de processos, análise de documentos e identificação de precedentes.
PROMETEU (TRF-4): O Tribunal Regional Federal da 4ª Região desenvolveu sistema de apoio à decisão que sugere minutas de decisão para determinadas categorias de processos.
2.2 Sistemas Estaduais
O mapeamento realizado pelo CNJ identificou mais de 60 sistemas de IA em uso nos tribunais estaduais em 2024:
- TJSP (São Paulo): múltiplos sistemas para triagem de processos, análise de sentimentos em petições, identificação de documentos e sugestão de movimentação processual
- TJMG (Minas Gerais): sistema ELIS para classificação automática de processos e identificação de precedentes aplicáveis
- TJRS (Rio Grande do Sul): sistema de análise de jurisprudência e identificação de processos repetitivos
- TJBA (Bahia): sistema de triagem de mandados de segurança com análise de mérito em primeira instância
2.3 Tipologia dos Sistemas
Os sistemas identificados podem ser classificados em quatro categorias funcionais:
Tipo 1 — Classificação e Triagem: Identificam o assunto do processo, direcionam para a vara competente ou grupo temático. Impacto sobre o processo: moderado — erros de classificação podem levar ao julgamento em vara incompetente.
Tipo 2 — Análise de Jurisprudência e Precedentes: Identificam decisões anteriores similares e sugerem a aplicação de precedentes. Impacto: significativo — podem levar ao julgamento baseado em precedente inaplicável ao caso concreto.
Tipo 3 — Apoio à Decisão e Minutas: Sistemas que sugerem minutas de decisão ou pontos relevantes para julgamento. Impacto: alto — qualquer erro sistemático se replica nas decisões judiciais.
Tipo 4 — Administração Interna: Automação de tarefas administrativas, gestão de prazos, análise de produtividade. Impacto sobre partes: indireto, mas pode afetar tramitação de processos.
3. Análise de Riscos
3.1 Risco de Violação do Dever de Motivação
A Constituição Federal (art. 93, IX) exige que todas as decisões judiciais sejam fundamentadas. A LINDB (art. 20) reforça que decisões devem indicar as consequências jurídicas e administrativas dos atos. O uso de IA levanta questões sobre:
Questão 1 — Transparência sobre o uso de IA: O juiz que usa sistema de IA para elaborar minutas de decisão deve informar isso na fundamentação? A ausência de disclosure pode comprometer a transparência e a possibilidade de recurso baseado nos critérios algorítmicos.
Questão 2 — Responsabilidade pela Decisão: Se uma decisão judicial é elaborada com auxílio de IA e contém erro, a responsabilidade é do juiz (que assinou a decisão), do tribunal (que adotou o sistema) ou do fornecedor? A Constituição é clara que a responsabilidade é do juiz — mas isso pressupõe que o juiz efetivamente revisou o conteúdo.
Questão 3 — Uniformização vs. Justiça do Caso Concreto: Sistemas de IA que sugerem minutas baseadas em padrões de precedentes podem criar pressão de uniformização que prejudica a análise das particularidades do caso concreto, comprometendo a individualização da justiça.
3.2 Risco de Viés Algorítmico em Decisões Judiciais
O Judiciário brasileiro reflete as assimetrias históricas da sociedade. Decisões judiciais passadas — que servem como dados de treinamento para sistemas de IA — carregam esses vieses. Sistemas treinados para "prever" resultados ou sugerir decisões baseadas em histórico podem reproduzir e amplificar:
- Viés racial: Estudos sobre o sistema penal brasileiro documentam taxas desproporcionalmente altas de prisão preventiva e condenação de réus negros. IA treinada nesse histórico pode perpetuar essa disparidade.
- Viés socioeconômico: Acusados com representação jurídica de qualidade têm resultados sistematicamente melhores. IA treinada em decisões pode confundir ausência de boa defesa com culpabilidade.
- Viés de gênero: Em casos de violência doméstica, divórcio e guarda, padrões históricos de decisão podem refletir normas de gênero ultrapassadas.
3.3 Risco de Uniformização Excessiva
A Reforma do Poder Judiciário (EC 45/2004) criou o sistema de precedentes vinculantes com objetivo de uniformizar a jurisprudência. A IA pode, ao otimizar para consistência com precedentes, criar pressão adicional de uniformização que:
- Dificulta a evolução da jurisprudência em resposta a mudanças sociais
- Prejudica casos que dependem de análise de fatos específicos não bem representados no histórico de treinamento
- Cria falsa impressão de que todos os casos são resolvíveis por aplicação algorítmica de precedentes
3.4 Risco de Acesso Desigual ao Benefício da IA
Se a IA melhora a eficiência mas é distribuída de forma desigual entre tribunais ricos e pobres, pode amplificar as desigualdades de acesso à justiça já existentes entre diferentes estados e regiões do Brasil.
3.5 Risco de Opacidade para Partes e Advogados
Se os sistemas de IA usados no Judiciário não são conhecidos pelas partes, os advogados não podem contestar erros algorítmicos, identificar quando um precedente inaplicável está sendo sugerido pelo sistema, ou adaptar suas peças processuais para comunicar melhor com o sistema.
4. O Marco Regulatório Constitucional e Legal
4.1 Exigências Constitucionais
O uso de IA no Judiciário deve respeitar garantias constitucionais fundamentais:
- Art. 5º, LIV: Ninguém será privado da liberdade ou de seus bens sem o devido processo legal
- Art. 5º, LV: Contraditório e ampla defesa
- Art. 93, IX: Dever de fundamentação das decisões judiciais
- Art. 5º, XXXV: Acesso ao Judiciário — inafastabilidade da jurisdição
- Princípio do juiz natural: direito a ser julgado pelo juiz competente previsto em lei
4.2 O PL 2338/2023 e o Judiciário
O PL 2338/2023 classifica como de alto risco sistemas de IA "utilizados na aplicação da lei e no sistema de justiça, incluindo a análise de perfil de suspeitos". Isso significa que sistemas judiciais de IA deveriam, sob o Marco Legal da IA, estar sujeitos a:
- AIA prévia à implantação
- Supervisão humana efetiva
- Direito de explicação
- Documentação técnica
Questão não resolvida: O PL se aplica ao Poder Judiciário? A Constituição garante independência do Judiciário, e a aplicação de regulação administrativa a sistemas judiciais levanta questões de separação de poderes. O CNJ, como órgão de controle do Judiciário, seria a instância mais adequada para regulamentar internamente o uso de IA.
4.3 Resolução CNJ 332/2020
O CNJ editou em 2020 a Resolução 332, que estabelece requisitos éticos para o uso de IA no Judiciário: transparência, não discriminação, eficiência. Entretanto, a resolução é de caráter principiológico e carece de mecanismos concretos de fiscalização e requisitos técnicos específicos.
5. Benchmarking Internacional
5.1 União Europeia
O EU AI Act classifica sistemas de IA para "apoio à tomada de decisão judicial" como de alto risco, sujeitos a avaliação de conformidade, documentação técnica e supervisão humana. A Carta dos Direitos Fundamentais da UE e o direito a um julgamento justo são parâmetros adicionais.
5.2 França
A France a proibido explicitamente o uso de análise de padrões de comportamento judicial para prever decisões de juízes específicos (Lei de Programação da Justiça, 2019). O objetivo é evitar que partes adaptem sua estratégia processual à "previsão" de como um juiz específico vai decidir, comprometendo a imparcialidade.
5.3 Estados Unidos
Tribunais americanos têm usado o sistema COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions) para análise de risco de reincidência em decisões de fiança. O caso State v. Loomis (2016) validou o uso, mas levantou questões não resolvidas sobre direito ao contraditório sobre os critérios do algoritmo.
5.4 China
O Judiciário chinês usa extensivamente IA, incluindo sistemas de "juiz virtual" para pequenas causas. O contexto político e o modelo judicial divergem profundamente do modelo brasileiro, tornando o benchmarking limitado em termos normativos.
6. Framework de Governança Proposto
6.1 Princípios Fundamentais
Propomos um framework baseado em cinco princípios:
Princípio 1 — Transparência Processual: Partes e advogados devem ser informados sobre quais sistemas de IA são utilizados na tramitação e julgamento de seus processos.
Princípio 2 — Responsabilidade Humana: A decisão judicial é sempre responsabilidade do juiz. O uso de IA não transfere nem compartilha essa responsabilidade.
Princípio 3 — Contestabilidade: Partes devem ter acesso à documentação técnica dos sistemas de IA utilizados e à possibilidade de contestar erros algorítmicos no processo.
Princípio 4 — Não-discriminação: Sistemas de IA judicial devem ser regularmente auditados para viés, com publicação de resultados.
Princípio 5 — Proporcionalidade: O nível de automação deve ser proporcional ao impacto sobre os direitos das partes. Decisões sobre liberdade, infância e responsabilidade criminal exigem supervisão humana máxima.
6.2 Recomendações ao CNJ
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Regulamentar a divulgação obrigatória do uso de IA nos autos: Toda decisão elaborada com apoio de IA deve informar isso, com indicação do sistema utilizado.
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Criar registro público de sistemas de IA em uso no Judiciário: Publicar, com atualização semestral, todos os sistemas de IA em uso nos tribunais, com descrição de suas funcionalidades, fornecedores e documentação técnica.
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Estabelecer requisitos de auditoria de viés: Todos os sistemas de Tipo 3 (apoio à decisão) devem ser submetidos a auditoria anual de viés, com publicação dos resultados.
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Criar protocolo de contestação algorítmica: Procedimento específico que permita às partes questionar tecnicamente erros em sistemas de IA judiciais, com prazo e instância definidos.
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Proibir sistemas de previsão de decisões de juízes individuais (no âmbito do Judiciário): Evitar o risco francês de comprometimento da imparcialidade por antecipação algorítmica.
6.3 Recomendações ao Congresso Nacional
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Incluir no PL 2338/2023 dispositivo explícito sobre aplicação ao Poder Judiciário, com respeito à independência constitucional mas com obrigações de transparência e governança.
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Legislar sobre uso de IA em decisões penais: Dada a gravidade das consequências sobre a liberdade individual, estabelecer requisitos mais rígidos: proibição de decisões de prisão preventiva baseadas em análise de risco por IA sem revisão humana exaustiva; publicação obrigatória de AIA.
7. Conclusão
O Judiciário brasileiro é pioneiro global no uso de IA, mas essa liderança não veio acompanhada de um framework de governança adequado. A adoção acelerada em um contexto de crise de eficiência criou sistemas que, na ausência de regulação, podem comprometer as garantias constitucionais fundamentais que o próprio Judiciário existe para proteger.
A boa notícia é que o CNJ tem autonomia e capacidade técnica para construir esse framework. A Resolução 332/2020 criou um ponto de partida que precisa ser transformado em requisitos concretos, auditáveis e com mecanismos de enforcement.
O Brasil pode ser referência internacional não apenas na adoção de IA no Judiciário, mas também na governança responsável dessa adoção — compatível com um Estado Democrático de Direito.
Referências Bibliográficas
- BRASIL. Constituição Federal de 1988.
- CNJ. Resolução nº 332, de 21 de agosto de 2020 (Ética, transparência e governança na produção e uso de IA no Poder Judiciário).
- CNJ. Justiça em Números 2024. Brasília, 2024.
- EUROPEAN UNION. Regulation (EU) 2024/1689 (EU AI Act), Annex III (High-risk AI systems).
- FRANCE. Loi nº 2019-222 du 23 mars 2019 de programmation 2018-2022 et de réforme pour la justice.
- IBGIA. WP-2026-001: Análise Comparativa do PL 2338/2023 com o EU AI Act. São Paulo, 2026.
- IBGIA. WP-2026-004: Regulação Setorial de IA no Brasil. São Paulo, 2026.
- STATE OF WISCONSIN v. LOOMIS, 881 N.W.2d 749 (Wis. 2016).
- STF. Relatório de Inteligência Artificial no STF. Brasília, 2023.
Sobre o IBGIA
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