Resumo

Para a administração clássica e para a economia, eficiência significa obter o máximo de outputs a partir dos inputs inseridos em um processo produtivo (Farrell, 1957). Em nível mundial, verifica-se que o ecossistema judicial é ineficiente por ser lento, inacessível e sem transparência. No Brasil, o Poder Judiciário custa quase R$85 bilhões ao ano e as sentenças dos magistrados levam quase seis anos para serem executadas. Este ensaio propõe que a Justiça utilize a inteligência artificial para reduzir drasticamente todos os custos daquele ecossistema, sobretudo os financeiros e os sociais.

O excesso de documentos e informações que transitam pelo ecossistema judicial é um problema mundial, deixando evidentes as ineficiências de um processo caro, lento e, ironicamente, injusto, transformando-se em um enorme paradoxo. A partir dessas constatações, este ensaio teórico pretende responder à pergunta “Como a inteligência artificial pode contribuir para o aumento da eficiência organizacional de todo o ecossistema judicial?”, este ensaio visa à obtenção de melhoria disruptiva de processos e à criação, operação e difusão em nível mundial de algoritmos voltados para a justiça preditiva.

De acordo com Nissan (2017), o estado da arte referente às pesquisas sobre o uso da inteligência artificial no ecossistema judicial (que também envolve o setor policial-criminal), pode ser sintetizado nos seguintes temas: i) mineração de textos legais; ii) sumarização automatizada de casos; iii) busca e análise de evidências legais (provas colhidas nas cenas físicas dos crimes e também na internet e mídias sociais); e iv) construção de ferramentas para identificação das pessoas (a exemplo de várias formas de biometria) e de apoio à argumentação jurídica.

Uma vez que aumentar o número de pessoas envolvidas na força de trabalho do Poder Judiciário nacional e até mesmo internacional é uma questão consideravelmente limitada por fatores orçamentários, duas outras dimensões passam a ser relevantes para o aumento da eficiência naquele setor: i) melhoria em processos; e ii) adoção de novas tecnologias. Este ensaísta defende a proposição de que uma alternativa que contempla essas duas opções ao mesmo tempo é o uso da inteligência artificial em todo o ecossistema judicial.

O tema do ensaio tem relevância acadêmica e social, merecendo um aprofundamento dos estudos acerca do mesmo, particularmente em uma tese que, ancorada no armazenamento, classificação, recuperação e tratamento das informações contidas nos processos judiciais, bem como posterior análise feita por algoritmos capazes de lerem e interpretarem as argumentações jurídicas de advogados e magistrados, permitam ganhos de escala e máxima eficiência de todo o ecossistema judicial. Estima-se que, com tais ferramentas, haja economia de bilhões de dólares em todo o mundo.

Aletras, N., Tsarapatsanis, D., Preoţiuc-Pietro, D., & Lampos, V. (2016). Predicting judicial decisions of the European Court of Human Rights: a Natural Language Processing; Katz, D. M., Bommarito, M. J., & Blackman, J. (2017). A general approach for predicting the behavior of the Supreme Court of the United States. Nissan, E. (2017). Digital technologies and artificial intelligence’s present and foreseeable impact on lawyering, judging, policing and law enforcement. Queudot, M., & Meurs, M.-J. (2018). Artificial intelligence and predictive justice: Limitations and perspectives.