A inteligência artificial (IA) consiste, basicamente, em um mecanismo computacional que simula o comportamento humano como padrão para “ensinar” as máquinas a resolverem um determinado problema. Assim como acontece com o cérebro humano, elas são condicionadas à execução de tarefas e permanecem em constante autoaprendizado. E, assim como vem ocorrendo em outras áreas do mercado, os órgãos judiciais e governamentais têm utilizado a IA para contribuir com agilidade e coerência no processo de tomada de decisão.
Enquanto alguns operam de maneira experimental, outros já se encontram em plena atividade. Dessa forma, aceleram o andamento de processos e eliminam ações repetitivas no sistema judicial. Entre as vantagens do uso da inteligência artificial estão, por exemplo, a classificação de casos e a previsão de decisões.
Duas ferramentas criadas através dessa tecnologia ganham grande destaque na área: robôs e machine learning. Assim, com o auxílio da IA, as máquinas têm a capacidade de aprender sozinhas com grandes volumes de dados. E isso é feito por meio de algoritmos e Big Data.
A partir daí elas identificam padrões e criam conexões para executar tarefa sem a ajuda humana e de forma inteligente. Como resultado, auxiliam em varreduras de licitações e editais, procurando possíveis irregularidades, por exemplo.
Desta forma, esses recursos aumentam a eficiência dos auditores e demais envolvidos e também diminuem erros, resultando em produtividade. Além disso, as ferramentas permitem que as entidades façam uma análise de riscos, probabilidades, e otimizem resultados.
Tribunais, Ministérios e CGU são alguns dos órgãos que fazem o uso da IA para aprimorar as ações pelo bem estar público. Vamos conferir o que vem sendo feito por aí nesse sentido.
No Brasil, o Tribunal de Contas da União (TCU) foi pioneiro em inovações no segmento. Nomeados de “Mônica”, “Sofia” e “Alice”, os robôs passaram a colaborar na rotina do órgão ao identificar e combater irregularidades. Mônica (Monitoramento Integrado para o Controle de Aquisições) permite a visualização de dados, como informações do órgão contratante e os fornecedores que são mais contratados. Sofia (Sistema de Orientação sobre Fatos e Indícios para o Auditor), por sua vez, atua em fatos e indícios de irregularidades. Já Alice (Análise de Licitações e Editais) analisa editais de licitações feitos por órgãos federais.
Maior instância do Poder Judiciário, o Supremo Tribunal Federal (STF) usa IA para elevar a eficiência e a velocidade da avaliação judicial que chega à Corte. Desenvolvido em parceria com a Universidade de Brasília (UnB), o sistema chamado “Victor” – em homenagem ao ministro Victor Nunes Leal – separa e classifica as peças processuais mais utilizadas nas atividades do STF. Além disso, também converte imagens em textos no processo digital, localiza documentos no acervo do Tribunal, e ainda identifica temas de repercussão geral de maior incidência na Corte. Segundo o STF, tarefas que os servidores do Tribunal levam em média 44 minutos para realizar, passaram a ser feitas em cinco segundos pelo Victor.
Neles, um sistema foi implantado via machine learning para encontrar indícios de desvios na atuação de servidores. Para isso, lista critérios determinados — como filiação a partidos ou participação na sociedade de uma empresa, por exemplo — e inclui também a identificação de funcionários antigos punidos por atos ilícitos.
Em Pernambuco, o Tribunal de Justiça criou um sistema para analisar os processos de execução fiscal de Recife. Dessa forma, o robô Elis classifica os processos ajuizados em relação às divergências cadastrais, competências diversas e eventuais prescrições. Na sequência, pode inserir minutas no sistema e até mesmo assinar despachos, se determinado pelo magistrado. Sua importância é demonstrada nos levantamentos do TJPE. São cerca de 375 mil processos com a expectativa de ajuizamento de mais 80 mil feitos no decorrer do ano. A triagem e movimentação desse volume de processos por servidores consumiria 18 meses. Já com Elis, a mesma tarefa é realizada com maior eficiência e em apenas 15 dias.
Além das ferramentas de sucesso no Brasil, outros casos de sucesso envolvendo inteligência artificial já rodam o mundo. No Reino Unido, os Tribunais Civis adotaram soluções on-line em causas no valor de até £25 mil. Essa solução foi criada com o intuito de desafogar o sistema. O modelo de resolução de disputas on-line (ODR) prevê um processo de três níveis. Primeiro, avaliação por meio de serviços e informações interativas. Depois, negociação com “facilitadores” on-line. E, finalmente, se o acordo não for alcançado, resolução por um juiz treinado. Além disso, julgamentos do juiz on-line seriam executáveis como qualquer julgamento do tribunal.
Seguindo esta linha, a Estônia estuda formas de substituir os juízes por robôs em pequenas causas. Já a China vem testando nos últimos dois anos o uso de robôs para substituir o próprio juiz. Segundo a Suprema Corte chinesa, em 2019 mais de 118 mil casos foram julgados dessa maneira numa corte de Hangzhou. A audiência, nesses casos, ocorre por conferência de vídeo.
Os exemplos bem-sucedidos citados comprovam que a inteligência artificial já é uma ferramenta extremamente útil aos órgãos governamentais, com destaque no âmbito jurídico. No entanto, apesar de compilar dados, decisões e aprender com estes resultados, as máquinas só sabem o que o banco de dados permite. Diferentemente do ser humano, que aprende com erros e acertos, sentimentos, interação humana e outras características.
No Brasil, a principal fonte para alimentar os programas de IA é o acervo de quase 110 milhões de causas que tiveram início em versão digital a partir de 2008 no país. Portanto, acompanhar a evolução da tecnologia e se adequar é o que vai diferenciar os profissionais de sucesso em um futuro muito próximo. Mas para se tornar um advogado 4.0 é preciso promover mudanças relevantes na gestão e rotina de trabalho. Clique aqui e entenda como isso pode ser possível.
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