Inteligência artificial e celeridade processual no Judiciário : mito, realidade ou necessidade?

Abstract

Há décadas a justiça sofre com a morosidade processual, o que tem contribuído para a ascensão da Inteligência Artificial (IA) para tratar do problema. Diante disso, Zeleznikow (2017) e Langbroek (2019) abriram espaço para a discussão sobre as implicações da adoção da IA na celeridade judicial. Portanto, buscou-se identificar os fatores e as implicações da IA sobre a celeridade processual, por meio de um estudo de caso no Supremo Tribunal Federal (STF), o qual foi selecionado devido à posição estratégica do Órgão e ao alto interesse de profissionais e pesquisadores. Inicialmente, foi feita uma revisão bibliográfica sistemática. Depois, foram obtidas informações por meio de documentos e entrevistas. Então, procedeu-se com a análise de conteúdo. Ficou evidenciado que o uso da IA no STF teve como motivação o impacto sistêmico das decisões do Órgão e a morosidade processual. Decidiu-se usar a IA na Triagem processual devido ao alto volume (80 mil/ano) de Recursos Extraordinários que versam sobre temas de Repercussão Geral (RG) e por essa tarefa não envolver gabinetes de ministros. A técnica definida foi o Processamento de linguagem natural, com algoritmos de Aprendizagem de máquina e modelos de Redes neurais artificiais, usadas para desenvolver cinco serviços de impacto indireto sobre a celeridade. Dos 730 temas de RG reconhecidos, apenas 29 estão treinados na IA. A exclusão dos outros se deu por conta da alta aleatoriedade nas informações ou pelo baixo número de amostras. Como resultado indireto da IA, 2 profissionais podem ser redirecionados para atuarem no Julgamento, o que gerará R$ 570 mil de economia orçamentária anual, com retorno de investimento em 3 anos e ainda com possível impacto na celeridade. Notou-se que, apesar de contribuir, a IA não apresenta efeitos diretos para a celeridade no estudo de caso avaliado. Constatou-se redução no tempo de tramitação dos processos entre áreas internas do órgão. Entretanto, a literatura relata impactos diretos. Portanto, é apresentada uma consolidação que associa os recursos de IA do estudo de caso com a revisão de literatura e o respectivo impacto sobre a atuação judicial. Ademais, recomenda-se a verificação da lacuna criada por Zeleznikow (2017) e Langbroek (2019) por meio de pesquisa quantitativa para que seja possível determinar generalizações acerca do impacto da IA sobre a celeridade processual.