Quem decide o que o juiz vê? IA, precedentes e garantias constitucionais
Em março deste ano, o Conselho Nacional de Justiça (CNJ) disponibilizou a todos os tribunais a ferramenta Berna, desenvolvida pelo Tribunal de Justiça de Goiás. Foram analisados 30 milhões de processos entre janeiro de 2025 e fevereiro de 2026, dos quais 2,5 milhões foram identificados como possíveis demandas em massa ou abusivas e organizados em mais de 353 mil grupos de ações similares.
O resultado foi recebido com entusiasmo, o que se explica pela alta judicialização no Brasil. Segundo o Justiça em Números 2026, apenas em 2025 ingressaram no Judiciário brasileiro 40,9 milhões de casos novos, o que caracterizou o maior volume da série histórica, segundo o CNJ, que encerrou o ano com 75,5 milhões de processos em tramitação. Nesse contexto, o uso de inteligência artificial não se limita à inovação tecnológica, mas, sobretudo, apresenta-se como a resposta mais tentadora às mazelas da massificação.
As novas ferramentas de IA foram celebradas em termos numéricos, de eficiência temporal. No entanto, ainda há pouca transparência quanto aos critérios de classificação adotados. Para reunir processos em um grupo, é preciso decidir quais fatos importam e quais diferenças podem ser descartadas. O mesmo problema reaparece, de forma ainda mais nítida, na pesquisa de precedentes qualificados. Classificar pode ser mais do que mera administração judiciária e passar a integrar o exercício da jurisdição.
Repete-se, com razão, que a IA pode auxiliar o Judiciário desde que a decisão final permaneça humana. Esse parece um consenso atual. Que as tecnologias capazes de gerar conteúdo novo (IAs generativas) devem ser apenas um facilitador do processo de cognição que, ao fim, continua sendo humano. Essa afirmação, entretanto, mascara um problema latente. Qual decisão precisa necessariamente ser humana? Apenas aquela que transborda as questões processuais e julga o mérito? Apenas a decisão que forma um juízo sobre o objeto?
A decisão judicial não é um ato único, tomado de forma simples. Ao contrário, é uma cadeia de decisões e raciocínios que se desdobram em diferentes momentos: no momento inicial, sobre quais argumentos prosseguirão; no da atenção, sobre o que será aprofundado; no do enquadramento, sobre como os fatos serão classificados; no da análise documental, sobre quais serão considerados relevantes para a solução do caso e, só então, no do resultado, transmitirá o produto definitivo do julgamento. O julgamento não se limita à sentença e ao dispositivo. Ele começa antes, na seleção daquilo que o julgador poderá ver e considerar para formar sua convicção.
Nesse sentido, a decisão sobre quais argumentos priorizar importa. Também importa a decisão sobre quais fatos serão efetivamente lidos. E sobre quais precedentes serão apresentados ao julgador. A participação e revisão humanas podem até evitar que a máquina escreva a sentença sozinha. Ainda assim, se ela puder decidir sozinha sobre os caminhos prévios, influirá decisivamente na convicção.
A Resolução CNJ 615/2025 representa um avanço real no campo regulatório do uso da IA no Poder Judiciário, e sua arquitetura merece reconhecimento. É interessante, no modelo adotado, que o critério de classificação não seja o da tecnologia nem o do grau de automação, em abstrato. Adotou-se o critério do tipo de função que a IA exerce na jurisdição para classificar ações como de baixo ou alto risco. Se a ferramenta deixa de organizar informações e passa a emitir juízos, então ela é classificada como de alto risco. São exemplos: a avaliação sobre a pessoa para perfilamento, a valoração das provas mediante revisão dos fatos, ou a formulação de juízos conclusivos acerca da aplicação da norma ou do precedente a fatos concretos.
O Anexo, nesse mesmo afã, denomina como “atividades acessórias” tanto as de baixo quanto as de alto risco. Dessa forma, uma ferramenta de IA pode ser formalmente acessória e, ainda assim, classificada como de alto risco, a depender da função que desempenha. Por meio desse critério funcional para a identificação do risco associado à IA, a Resolução desenha, sem que a expressão seja usada, algo próximo de uma reserva de humanidade da jurisdição.
A norma parece reforçar que a supervisão humana não torna automaticamente um sistema de baixo risco. No caso de uma ferramenta de IA utilizada para valoração da prova, por exemplo, ela permanecerá classificada como de alto risco, ainda que haja revisão humana posterior. Isso porque a análise da IA, ainda que mecânica, pressupõe a prévia ancoragem e delegação cognitiva sem a qual o produto sequer poderia ser concebido. A ferramenta pode até tentar reproduzir padrões de juízo que ela mapeou previamente, mas o produto da sua valoração da prova será sempre carregado de cognição que, em última instância, pode estar implícita e escondida no algoritmo que a define.
A literatura recente mostra que não basta afirmar que a IA auxilia, é preciso perguntar em qual função e com que impacto[1]. A Resolução considera de baixo risco a detecção de “precedentes qualificados pertinentes” e de alto risco o juízo conclusivo sobre sua aplicação aos fatos.
Ora, pertinência não é um dado que o computador possa simplesmente encontrar. Ao contrário, trata-se de uma conclusão que pressupõe um juízo criterioso acerca da interação entre fatos e argumentos jurídicos. Para afirmar que um precedente é pertinente, é necessário confrontar os fatos relevantes de ambos os casos, de modo a reconstruir a ratio decidendi do que foi efetivamente julgado. E mais, é preciso, inclusive, cogitar quais fatos são capazes de alterar substancialmente, ou não, a conclusão jurídica que deles se extraiu. Assim, a pertinência envolve uma escolha quanto ao nível de generalidade da comparação e à valoração dos fatos subjacentes a ela. Isso envolve interpretação — e, em julgamentos colegiados, pode nem haver uma ratio única, pois o consenso quanto ao resultado convive com a divergência de ratios.
Ainda, é possível problematizar a Recomendação CNJ 154/2024, que criou um Manual de Padronização de Ementas para todo o Judiciário, com o objetivo de dar clareza às ementas e organizar a jurisprudência. A padronização da forma corre o risco de converter-se, silenciosamente, em padronização de precedentes. Sem afirmar que a ementa é o precedente, a Recomendação relaciona a catalogação dos julgados à identificação dos precedentes aplicáveis e à estruturação de dados para sistemas de IA. Permite, assim, que a ementa funcione como substituta digital do precedente.
O modelo exige a identificação do caso, dos fatos relevantes, da questão discutida, das razões de decidir e da tese. Nada disso é mera transcrição. Selecionar fatos e reconstruir fundamentos são atos interpretativos. A ratio decidendi não é uma frase escondida no acórdão, muito menos na ementa, mas deve resultar de um novo processo interpretativo que relacione os fatos, a controvérsia e os fundamentos necessários à conclusão.
Em novembro de 2024, o Tribunal de Justiça de São Paulo (TJSP) disponibilizou o Gerador de Ementas, desenvolvido com recursos da Azure OpenAI conforme a Recomendação do CNJ. A ferramenta recebe a decisão — ou dados essenciais do caso — e propõe a ementa. Embora haja revisão humana, sua apresentação oficial destacou a utilidade do formato para a triagem nos tribunais superiores. A ementa deixa de apenas comunicar o julgamento e passa a condicionar a pesquisa, a classificação dos processos e o acesso às instâncias superiores.
O acórdão se torna ementa sem trabalho humano interpretativo; a ementa, representação matemática; a representação, similaridade; a similaridade, ranqueamento; e o ranqueamento delimita os julgados que chegarão aos magistrados. Quando o juiz recebe cinco “precedentes pertinentes”, são as decisões tomadas pela IA que definem o conteúdo da ementa, convertem a linguagem jurídica em dados e decidem quais casos serão visíveis.
O risco aumenta quando uma IA produz a ementa que outra usará na triagem. Uma máquina comprime o caso; a seguinte transforma a compressão em critério de relevância ou admissibilidade. A revisão humana não basta, pois o revisor não conhece necessariamente os critérios do sistema seguinte.
O Direito, entretanto, não se constrói pela acumulação de teses abstratas. Desenvolve-se por teses e antíteses, raciocínios indutivos e dedutivos, aproximações e distinções refeitas a cada caso. Disputas sobre fatos, palavras e fundamentos fazem parte do Direito.
Convertê-las em relações matemáticas apenas confere aparência de neutralidade a escolhas interpretativas. Ementas semelhantes podem tratar de casos distintos, enquanto casos semelhantes podem empregar palavras diferentes. A similaridade textual pode ser apenas um dado estatístico; já a similitude fática juridicamente relevante só existe a partir de uma conclusão (humana) interpretativa e argumentativa. Confundi-las permite que a calculabilidade substitua o cotejo analítico exigido das partes.
Quando essa cadeia orienta a não admissibilidade de recursos ou o tratamento de processos como repetitivos, a IA passa a definir quais controvérsias serão conhecidas, quais diferenças importarão e quais argumentos chegarão ao julgador. Estão em jogo o acesso à justiça, o contraditório, a ampla defesa, a igualdade e a fundamentação.
A promessa de celeridade não pode ocultar essa transformação. Se a produtividade decorrer da exclusão algorítmica das diferenças, haverá mais processos baixados, mas não necessariamente mais casos compreendidos ou decisões melhores. Eficiência não se mede apenas pelo número de julgamentos; exige qualidade decisória e acesso efetivo à justiça. Do contrário, o que se apresenta como eficiência será apenas exclusão convertida em estatística.
Outro ponto que causa incômodo é a importação da linguagem da IA para a linguagem do Direito e, junto com esta aparente adaptação às novidades tecnológicas, é possível também a subordinação do Direito à IA.
A governança da IA já consolidou, em nível internacional, um vocabulário que se repete em nossos documentos normativos: transparência, explicabilidade, contestabilidade, supervisão humana, rastreabilidade, auditabilidade. Também nós nos habituamos a traduzi-lo para a gramática constitucional: transparência como publicidade; explicabilidade como fundamentação; contestabilidade como contraditório e ampla defesa. A aproximação é útil, mas precisamos inverter a subordinação do Direito à tecnologia e, ao contrário, colocar a tecnologia submetida aos princípios constitucionais.
Não é pela explicabilidade que chegamos ao dever de fundamentação. É porque o art. 93, IX, da Constituição exige decisões fundamentadas, sob pena de nulidade; qualquer sistema de IA precisa ser explicável se ele foi usado nas microdecisões. A garantia no processo judicial não nasce da tecnologia para depois alcançar o Direito. Nasce da Constituição e subordina a tecnologia.
O constitucionalismo digital não inaugura uma ordem paralela. Especialmente no Brasil, onde se reconhece a eficácia horizontal dos direitos fundamentais, a constitucionalização do Direito impõe a primazia das normas constitucionais também nas relações privadas. A Constituição não precisa aprender a falar a língua da máquina. É a IA que deve aprender a operar segundo a linguagem da Constituição e não apenas a linguagem, mas também deve se conformar e se ajustar às garantias constitucionais.
Um caso real nos ajuda a ilustrar esse argumento. Recentemente, o Tribunal de Justiça do Rio Grande do Sul anulou uma sentença elaborada com o apoio de IA generativa, na qual constaram julgados inexistentes, criados inteiramente pela ferramenta. Mais do que violar uma boa prática no uso do sistema, o acórdão reconheceu que a existência das chamadas alucinações na sentença tornava a decisão nula, por violar o dever de fundamentação.
O mesmo vale para o princípio da publicidade, que não pode se limitar à publicação da decisão. Significa também revelar os elementos que participaram de sua formação. Se a IA selecionou fatos, organizou argumentos, recuperou precedentes ou auxiliou a redação, essa intervenção integra a infraestrutura do julgamento e não pode permanecer invisível às partes.
A Resolução CNJ 615/2025 não assegura plenamente essa publicidade processual. Seu art. 19, § 6º, exige o registro automático do emprego de IA generativa no sistema interno do tribunal, mas deixa a critério do magistrado mencionar o uso da IA na decisão. Os §§ 7º e 8º preveem, ainda, a consolidação das informações para envio ao Comitê do CNJ. Essas medidas favorecem estatísticas, monitoramento e auditoria, mas não garantem que advogados e partes saibam que a IA foi utilizada em seus processos. Publicidade institucional não substitui publicidade processual tecnológica.
É justamente aí que publicidade e contestabilidade se encontram. Um direito à explicação orientado à contestação deve revelar que a IA foi utilizada, como e quando o julgador a empregou e como o sistema produziu o resultado. Se a ferramenta selecionou fatos ou precedentes, o contraditório limitado à sentença final é incompleto. A parte deve conhecer a etapa, a finalidade, o produto e a influência da IA e, conforme o caso, questionar bases, critérios, prompt e omissões. A publicidade do uso é pressuposto do contraditório.
A experiência europeia reforça a cautela. O AI Act, por exemplo, classifica formalmente como de alto risco os sistemas de inteligência artificial projetados para auxiliar autoridades judiciais na pesquisa, na interpretação dos fatos e do direito, e na aplicação da lei a casos concretos. Ferramentas de pesquisa de precedentes ou análise jurisprudencial podem enquadrar-se como de alto risco quando influírem efetivamente na pesquisa ou interpretação dos fatos e do direito ou na aplicação da lei ao caso concreto. Isso porque há risco de ferramentas de análise de precedentes perpetuarem vieses históricos, operarem com opacidade analítica e comprometerem as garantias fundamentais de um julgamento justo e do devido processo legal.
Há, além disso, a questão da linguagem. A Resolução acerta ao exigir linguagem simples para os usuários externos (art. 33), mas o parâmetro do leigo não basta. Sob a ótica da ampla defesa, a explicação simplificada, apenas, é insuficiente. É necessária uma demonstração jurídica clara do fato considerado materialmente relevante pela decisão, da ratio adotada, e do fundamento determinante identificado. Nesse campo, a linguagem matemática da máquina tampouco basta. Porque ela converte uma garantia processual em privilégio de quem domina o léxico algorítmico e exclui do debate a maior parte da advocacia. O contraditório que exige a leitura de código não se qualifica como contraditório efetivo.
Por fim, há também um ponto de cautela quanto à estrutura de governança idealizada pela Resolução. A participação meramente consultiva, hoje assegurada à advocacia, parece insuficiente. Ao definir o alcance da transparência, da explicabilidade, da contestabilidade e da supervisão humana, o Comitê não disciplina apenas o uso interno de tecnologia no Poder Judiciário, mas também atribui conteúdo concreto a princípios constitucionais como os da publicidade, da fundamentação, do contraditório e da ampla defesa, o que tem impacto em todo o sistema de justiça.
A advocacia, diretamente afetada por essas escolhas e constitucionalmente indispensável à administração da Justiça, não deve apenas ser ouvida. Deve participar da deliberação que define como tais garantias serão exercidas no ambiente digital.
Não devemos apenas questionar quais tarefas a inteligência artificial consegue realizar, mas também quais juízos, ainda que tecnicamente automatizáveis, queremos manter humanos, como decorrência inafastável dos valores que a Constituição protege. E essa resposta não consta no manual de governança. Está no próprio texto constitucional, que deve ser o ponto de origem e o parâmetro necessário para balizamento das soluções de IA empregadas com fins judicantes.
[1] 1. METIKOŠ, Ljubiša; IGLESIAS KELLER, Clara; QIAO, Cong-rui; HELBERGER, Natali. Comparing the right to an explanation of judicial AI by function: studies on the EU, Brazil, and China. Computer Law & Security Review, v. 61, art. 106302, 2026. DOI: 10.1016/j.clsr.2026.106302.