# Inteligência artificial no Judiciário: os limites da tecnologia na decisão judicial

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- Published: 2026-09-08T12:05:16-03:00
- Author: Redação Imprensa 24h

A integração da inteligência artificial (IA) no Poder Judiciário brasileiro, celebrada
pela capacidade de processar volumes massivos de dados, levanta questões fundamentais
sobre a natureza do ato de julgar. Com o ingresso de 40,9 milhões de novos casos
em 2025 e um estoque que atingiu 75,5 milhões de processos, a tecnologia surge como
uma resposta necessária à crise de judicialização. Contudo, especialistas alertam
que a eficiência numérica não pode obscurecer os critérios interpretativos que moldam
a justiça.

## O papel da IA na triagem e classificação de processos

O Conselho Nacional de Justiça (CNJ) tem incentivado o uso de ferramentas como o
sistema Berna, desenvolvido pelo Tribunal de Justiça de Goiás. Entre janeiro de 
2025 e fevereiro de 2026, a tecnologia analisou 30 milhões de processos, identificando
2,5 milhões de demandas repetitivas ou abusivas. Embora o ganho de tempo seja inegável,
a transparência sobre como a máquina decide quais fatos são relevantes e quais podem
ser descartados permanece um ponto de atenção.

A classificação de processos, frequentemente vista como uma tarefa administrativa,
possui contornos jurisdicionais. Ao agrupar ações similares, a IA realiza escolhas
que influenciam diretamente o que será apresentado ao magistrado. Se a tecnologia
define previamente quais argumentos merecem aprofundamento, ela acaba por exercer
uma influência decisiva na formação da convicção do julgador, mesmo que a sentença
final seja assinada por um humano.

## A reserva de humanidade na jurisdição

A [Resolução CNJ 615/2025](https://atos.cnj.jus.br/files/original1555302025031467d4517244566.pdf)
estabelece um marco regulatório importante ao classificar ferramentas de IA pelo
critério funcional, e não apenas pelo nível de automação. Sistemas que passam a 
emitir juízos, como o perfilamento de pessoas ou a valoração de provas, são classificados
como de alto risco. A norma reforça que a supervisão humana não é um selo automático
de segurança, especialmente quando a análise da máquina pressupõe uma delegação 
cognitiva que molda o resultado final.

A distinção entre organizar informações e realizar juízos conclusivos é o cerne 
do debate. A detecção de precedentes, por exemplo, não é uma tarefa puramente mecânica.
Identificar a pertinência de um precedente exige confrontar fatos e fundamentos,
um processo interpretativo que envolve escolhas sobre o nível de generalidade da
comparação. Quando a máquina realiza essa filtragem, ela pode estar escondendo, 
sob uma aparência de neutralidade estatística, escolhas que deveriam ser fruto de
debate jurídico.

## Riscos na padronização de ementas e precedentes

Iniciativas como a [Recomendação CNJ 154/2024](https://stj.jus.br/internet_docs/biblioteca/clippinglegislacao/Rec_154_2024_CNJ.pdf),
que propõe um manual de padronização de ementas, visam organizar a jurisprudência
para sistemas de IA. No entanto, existe o risco de que a ementa, ao ser convertida
em representação matemática para facilitar o ranqueamento, torne-se um substituto
digital do próprio precedente. O uso de ferramentas como o Gerador de Ementas, adotado
pelo Tribunal de Justiça de São Paulo, exemplifica essa transição.

O perigo reside na cadeia de automação: uma IA produz a ementa, enquanto outra a
utiliza para triagem. Nesse cenário, o revisor humano pode não ter acesso aos critérios
implícitos que levaram a máquina a selecionar certos julgados em detrimento de outros.
O Direito, contudo, é construído por teses, antíteses e distinções refeitas a cada
caso. A conversão dessas disputas em relações matemáticas pode conferir uma falsa
neutralidade a escolhas que, na prática, delimitam o acesso à justiça e a própria
interpretação das leis.

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