O Judiciário brasileiro tem atualmente 100 milhões de processos em tramitação. Ao mesmo, há limitações de orçamento e quadro de pessoal. Isso cria um paradoxo: a mesma sociedade que entra cada vez mais em litígio, cobra eficiência do Judiciário.
Uma forma de resolver essa equação é com a tecnologia. A transformação digital já está consolidada na Justiça com o processo digital. Ele possibilitou um expressivo aumento de produtividade e economia de gastos. Os processos em papel fazem parte do passado. Estima-se que cerca de 70% de todas as ações judiciais no país tramitem pelo processo digital nos tribunais. Agora é hora de uma segunda fase nessa transformação: o uso da Inteligência Artificial no Judiciário, machine learning, ciência de dados, big data.
Os desafios de aplicar a Inteligência Artificial no Judiciário
Há uma década, o tema Inteligência Artificial no Judiciário estava restrito ao ambiente acadêmico: experimentos e pesquisas em laboratórios. Hoje, a IA já está presente cada vez mais em soluções práticas disponíveis no mercado. É aplicada em países como os Estados Unidos, mas é especialmente importante para o Brasil.
Os seres humanos são ótimos para tarefas que envolvam criatividade, estratégia, planejamento. Mas não conseguem lidar com grandes volumes de informação — como as centenas de milhões de ações em trâmite no Brasil. IA, ciência de dados e big data são as técnicas para processar essa quantidade colossal de dados, encontrar correlações e associações e fazer análises.
Pense na fila média de trabalho dos magistrados, que é de 7 mil processos. Alguns chegam a 10 mil, até 100 mil. É humanamente impossível resolver tudo em tempo hábil. E grande parte desses documentos já estão disponíveis no meio digital. Por isso que, depois do processo digital, a aplicação da Inteligência Artificial no Judiciário representa a segunda fase da transformação digital.
Treinamento de máquinas: aliadas e não substitutas
Um dos desafios na aplicação da Inteligência Artificial no Judiciário está em treinar os sistemas. Por exemplo, um software de IA dentro de um gabinete de magistrado. A “máquina” deve acessar todos os documentos, decisões, sentenças e jurisprudências. A partir desse acervo de conhecimento, realiza o trabalho da forma mais calibrada possível com o raciocínio jurídico do magistrado. E com o tempo vai aprimorando o índice de assertividade.
O aprendizado pode ser não-supervisionado ou supervisionado. No primeiro tipo, é quando existe uma carga de dados e documentos a partir disso a ferramenta já é programada para identificar padrões, correlações e fazer agrupamentos. Já no segundo, essa calibragem é conduzida por um ser humano. O processo de aprendizagem de uma tecnologia envolve pelo menos uma dessas categorias, ou as duas combinadas.
Lembrando que, em que pese essa discussão ser focada na tecnologia, o elemento central é o ser humano. As ferramentas servem para equipar os quadros de pessoal dentro das cortes para que eles possam ser mais eficientes e produtivos. O objetivo é melhorar a capacidade de julgamento, oferecer instrumentos para fazer frente aos enormes volumes que temos no Judiciário. E para isso, o ser humano é imprescindível.
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O desafio de fazer frente ao grande volume de processos do Judiciário passa pela tecnologia. Este foi o mote do Seminário de Inteligência Artificial e Direito, ocorrido em junho em Brasília. O diretor de Inovação da Softplan, Marcos Florão, esteve no evento e falou à Rádio Justiça sobre o que foi discutido lá. Este artigo foi escrito a partir das respostas dessa entrevista.
