Inteligência Artificial como ferramenta para otimização e automação das ações coletivas: uma análise a partir dos dados do Tribunal Regional Federal da 5ª Região

Autores/as

Palabras clave:

Ações Coletivas, Inteligência Artificial, TRF5, Congestionamento do Judiciário, Análise Quantitativa

Resumen

O Poder Judiciário Brasileiro enfrenta um dos seus maiores desafios com a elevada quantidade de processos judiciais ativos, que dificulta a resolução rápida dos conflitos e compromete o cumprimento de princípios constitucionais, como o acesso à justiça, eficiência e a duração razoável do processo. Dessa forma, o objetivo deste artigo é verificar o impacto das ações coletivas no Tribunal Regional Federal da 5ª Região (TRF5) e compreender de que forma a inteligência artificial está sendo aplicada no âmbito deste tribunal. A metodologia empregada consiste em uma análise quantitativa dos dados obtidos por meio da API do Sistema Júlia, complementada pelo processamento dos dados com Python, para examinar o volume e a evolução das ações coletivas ao longo dos anos, nos auxilia a compreender a verdadeira situação de tais demandas neste tribunal. Os resultados indicam um forte impacto de tais ações no TRF5. Ainda, ao analisarmos as iniciativas de inteligência artificial aplicadas e que estão sendo desenvolvidas no TRF5, percebemos que estas podem otimizar significativamente o processamento dessas ações, reduzindo a sobrecarga do sistema e melhorando a celeridade na tomada de decisões judiciais. No entanto, a pesquisa também identificou limitações para a utilização da IA, dentre elas: a falta de infraestrutura tecnológica adequada e a escassez de profissionais qualificados, que representam desafios à implementação eficaz da IA. Por fim, a originalidade deste estudo reside em sua abordagem inovadora ao combinar uma análise quantitativa dos impactos das ações coletivas com a aplicação prática da IA, oferecendo uma perspectiva valiosa sobre o uso de tecnologias emergentes para melhorar a administração da justiça no Brasil e garantir um sistema judiciário mais acessível e eficiente.

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Biografía del autor/a

ELIAS JACOB DE MENEZES NETO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE

Professor de aprendizado de máquina do Instituto Metrópole Digital da UFRN. Tem experiência na área de aprendizado de máquina e ciência de dados aplicados especialmente para atores jurídicos. Atua principalmente nos seguintes temas: aprendizado fracamente supervisionado, jurimetria, ciência de dados; processamento de linguagem natural, inovação e desenvolvimento tecnológico; elaboração de aplicações de aprendizado de máquina para o segmento jurídico. Integra o Programa de Pós-Graduação em Direito e o Programa de Pós-Graduação em Tecnologia da Informação. Professor do Bacharelado em Tecnologia da Informação do IMD/UFRN. Bolsista de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora do CNPq. Atuou como bolsista de Inovação Jurídica da Escola Nacional de Administração Pública e da Advocacia-Geral da União. Executou pesquisa na área de Inteligência Artificial no Tribunal Regional do Trabalho da 1a Região. É vice-coordenador do Programa de Residência em Tecnologia da Informação da UFRN no Tribunal Regional Federal da 5a Região. É vice-coordenador do Programa de Residência em Tecnologia da Informação da UFRN na Defensoria Pública do Estado do Rio Grande do Norte. Atua como orientador PBL na área de business intelligence e analytics da Residência em Tecnologia da Informação nas turmas do TRF5 e da DPE/RN, todos em parceria com o Instituto Metrópole Digital/UFRN. Consultor do Comitê Permanente de Governança em Inteligência Artificial do Tribunal Regional da 5a Região, instituído pelo Ato n. 495/2022 Presidência/TRF5. Membro do Conselho Consultivo Nacional da Inovação do Poder Judiciário, instituído pela Resolução n. 395/2021-CNJ. Coordenou projetos envolvendo uso de IA e Ciência de Dados para o Conselho Nacional de Justiça com financiamento do Programa das Nações Unidas Para o Desenvolvimento (PNUD). Coordenador dos projetos Nísia (chatbot inteligente) e Hígia (gerenciamento de perícias) junto ao Tribunal Regional Federal da 5a Região. Corregedor da UFRN.

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Publicado

15-10-2024

Cómo citar

GUEDES QUEIROZ DE LIRA, F. y JACOB DE MENEZES NETO, E. (2024) «Inteligência Artificial como ferramenta para otimização e automação das ações coletivas: uma análise a partir dos dados do Tribunal Regional Federal da 5ª Região», Cadernos de Dereito Actual, (25), pp. 206–222. Disponible en: https://cadernosdedereitoactual.es/ojs/index.php/cadernos/article/view/1205 (Accedido: 13 noviembre 2024).