Um estudo divulgado pela ARTIGO 19 Brasil e América do Sul, em parceria com a Alianza Regional por la Libre Expresión e Información, aponta que o marco normativo brasileiro sobre inteligência artificial no Judiciário CNJ atende a apenas 50% dos critérios ideais de transparência. A pesquisa, intitulada “Transparência no Uso de IA pelo Judiciário Brasileiro: um estudo de caso a partir de indicadores normativos”, analisou o arcabouço regulatório aplicável ao tema, incluindo a Resolução CNJ nº 615/2025, e identificou lacunas em transparência ativa, transparência passiva e mecanismos de auditoria dos sistemas usados nos tribunais brasileiros. O resultado reacende o debate sobre até que ponto a sociedade civil e os operadores do Direito conseguem fiscalizar o uso de algoritmos em decisões e triagens judiciais.
O que revela o estudo
A metodologia aplicada pelas duas organizações consistiu em uma matriz de indicadores que mede em que medida a regulação nacional garante acesso público a informações sobre sistemas de IA utilizados pelo Estado, inclusive pelo Poder Judiciário. Os critérios avaliados incluem publicação espontânea de dados, resposta a pedidos de acesso à informação, mecanismos de auditoria, governança e supervisão institucional.
O resultado, de 50% de conformidade com a pontuação máxima possível, demonstra que há avanços normativos relevantes, mas também brechas significativas na transparência. Segundo o levantamento, a Resolução CNJ nº 615/2025 representa um passo significativo ao estabelecer diretrizes de governança para IA generativa e preditiva nos tribunais. Ainda assim, as exigências de divulgação permanecem fragmentadas entre os diferentes órgãos do Judiciário.
O relatório é direto ao apontar o problema central:
“Embora a Resolução 615 preveja avaliações de impacto algorítmico, relatórios de monitoramento e auditorias, nem todos esses documentos precisam ser integralmente divulgados à sociedade. Em alguns casos, apenas conclusões resumidas são tornadas públicas.”
Na prática, a existência de avaliações, monitoramentos e auditorias não assegura, por si só, que advogados, pesquisadores e jurisdicionados tenham acesso ao conteúdo técnico necessário para avaliar riscos, vieses ou falhas dos sistemas.
Transparência ativa e passiva: dois problemas distintos
O estudo separa a análise em duas frentes. Na transparência ativa, que trata da publicação espontânea de informações pelos próprios tribunais, o diagnóstico é de que a prática ainda é incipiente. Órgãos podem divulgar resumos, mas deixar de disponibilizar documentos completos, como relatórios de Avaliação de Impacto Algorítmico, descrições das bases de dados de treinamento e detalhamento de custos dos projetos.
Já na transparência passiva, que envolve pedidos formais apresentados com base na Lei de Acesso à Informação, Lei nº 12.527/2011, a pesquisa identifica entraves operacionais e recusas formais na entrega de dados técnicos e resultados de auditorias algorítmicas. Ou seja, mesmo quando a sociedade civil formaliza uma solicitação, o acesso aos dados relevantes pode não ser completo ou satisfatório.
A ARTIGO 19 resume por que isso importa:
“A transparência sobre o uso de IA no sistema de justiça é uma condição necessária para garantir controle público, proteção de direitos fundamentais, devido processo legal e confiança social nas instituições. Isso inclui informações sobre objetivos, funcionamento, bases de dados utilizadas, critérios de governança, custos, avaliações de risco e impactos dessas tecnologias.”
O que diz a Resolução 615/2025
Aprovada em 18 de fevereiro de 2025 e publicada em 11 de março do mesmo ano, sob relatoria do conselheiro Luiz Fernando Bandeira de Mello Filho, a Resolução CNJ nº 615/2025 atualizou e revogou a anterior Resolução nº 332/2020. A norma estabeleceu diretrizes para o desenvolvimento, a utilização e a governança de soluções de IA generativa e modelos de linguagem, como LLMs e SLMs, no Judiciário.
Entre os pontos centrais da norma:
| Dispositivo | Conteúdo | |---|---| | Art. 1º, § 2º | Auditoria e monitoramento com critérios proporcionais, sem obrigatoriedade de acesso irrestrito ao código-fonte | | Art. 19, § 3º, II | Veda decisão autônoma de IA; a decisão judicial permanece ato indelegável do magistrado | | Art. 22 | Submissão dos modelos à LAI e registro obrigatório na plataforma Sinapses |
Um dos pontos relevantes está no Art. 1º, § 2º, que prevê auditoria e monitoramento proporcionais ao impacto da solução, sem exigir acesso irrestrito ao código-fonte. A regra condiciona esse modelo à adoção de mecanismos de transparência e controle sobre o uso dos dados e as decisões automatizadas.
Outro detalhe técnico relevante é que, embora o Art. 19 vede expressamente que a IA tome decisões de forma autônoma e reafirme que o ato decisório é indelegável do magistrado, a norma não obriga que cada minuta produzida com apoio de LLM traga menção expressa desse uso às partes do processo. Especialistas apontam essa ausência como um ponto sensível, pois pode dificultar a compreensão sobre a influência da ferramenta na formação da decisão, tema relacionado à alucinação de IA e aos riscos para advogados.
Contexto: a IA já está em mais de 140 projetos nos tribunais
O debate sobre transparência ganha urgência diante da escala de adoção da tecnologia. Levantamentos do próprio CNJ apontavam mais de 140 projetos de inteligência artificial em andamento em pelo menos 94 tribunais brasileiros. Entre os exemplos conhecidos estão o Victor, usado pelo STF na triagem de recursos, o Athos, do STJ, e o Sinapses, plataforma corporativa do CNJ também utilizada pelo TJRO.
Essas ferramentas atuam em etapas sensíveis do processo, como triagem de admissibilidade recursal, automação de fluxos de secretaria, agrupamento de precedentes e elaboração de minutas de votos ou decisões. Quanto maior for a influência de uma ferramenta sobre a atividade jurisdicional, maior será a necessidade de transparência sobre seu funcionamento, seus dados e seus riscos.
Na ausência de uniformidade absoluta entre os tribunais, órgãos do Judiciário vêm editando atos próprios de forma heterogênea. Um exemplo é o Tribunal Regional Federal da 3ª Região, que publicou a Resolução PRES nº 839/2026. O ato orienta advogados, procuradores e peritos a declararem voluntariamente o uso de IA generativa na elaboração de peças, sem caráter punitivo. A medida ilustra como a regulação sobre transparência vem sendo complementada de formas distintas, tribunal a tribunal.
Riscos práticos: viés algorítmico e alucinações
Pesquisadores de Direito Digital destacam um ponto recorrente: sem auditoria externa obrigatória e sem ampla publicidade das bases de dados de treinamento, advogados e jurisdicionados têm dificuldade para identificar a real influência de sistemas automatizados na formação do convencimento do julgador.
O problema envolve tanto o risco de reprodução de vieses discriminatórios em ferramentas preditivas quanto as chamadas alucinações em modelos generativos de linguagem. Essas alucinações consistem em erros factuais produzidos por modelos de IA, que podem incluir, por exemplo, referências ou citações jurídicas inexistentes.
A opacidade sobre o caminho percorrido pela ferramenta até determinado resultado pode dificultar a identificação e a correção de falhas antes que elas produzam efeitos processuais. Na advocacia, a conferência de citações, precedentes e fundamentos jurídicos continua sendo indispensável antes do protocolo de qualquer peça.
Ferramentas como o TeseFirme fazem essa verificação automaticamente, cruzando cada citação com 3 modelos de IA independentes para identificar inconsistências antes que cheguem ao juiz. No contexto da advocacia, essa camada de checagem se tornou uma prática recomendada diante do crescimento do uso de IA generativa nas petições, tema abordado com mais detalhes em nosso checklist de verificação de petição antes de protocolar.
O que muda, e o que ainda não muda, na prática
Para advogados e partes processuais, o cenário atual exige atenção em pelo menos três frentes:
- Pedidos de acesso à informação: com base na LAI, é possível solicitar informações sobre sistemas de IA adotados pelo Poder Judiciário. O estudo, porém, aponta entraves operacionais e recusas formais no fornecimento de dados técnicos e auditorias.
- Fiscalização de vieses em triagens automatizadas: ferramentas aplicadas à triagem recursal e à organização de precedentes podem afetar etapas relevantes do processo. A falta de auditoria pública dificulta o controle sobre seus critérios e impactos.
- Ausência de obrigatoriedade de menção expressa: como a Resolução nº 615/2025 não exige que cada decisão informe expressamente o uso de LLM, as partes podem buscar esclarecimentos sobre a metodologia empregada quando houver elementos concretos que justifiquem esse questionamento.
A regulamentação avançou com a Resolução CNJ nº 615/2025 em comparação com o regime anterior, mas ainda está distante de um padrão de transparência plena. O índice de 50% apurado pela ARTIGO 19 indica que há regras, previsão de auditoria e registro obrigatório no Sinapses, mas persistem lacunas quanto à divulgação pública e integral de informações relevantes.
Perspectivas regulatórias
A adoção de IA pelo Judiciário e a edição de normas locais complementares tendem a manter o tema da transparência em evidência. O estudo da ARTIGO 19 e da Alianza Regional evidencia especialmente a importância de aperfeiçoar a transparência ativa, com divulgação adequada de informações sobre objetivos, funcionamento, bases de dados, custos, riscos e impactos das ferramentas.
Para a advocacia, o recado prático é claro: a fiscalização sobre o uso de IA pelo Judiciário depende da utilização dos instrumentos de acesso à informação, do acompanhamento dos atos normativos de cada tribunal e da análise cuidadosa dos impactos que sistemas automatizados podem ter em casos concretos.
Enquanto a transparência institucional não atingir um patamar mais robusto, a atuação diligente de advogados, entidades de classe, pesquisadores e sociedade civil seguirá sendo essencial para ampliar o controle público sobre o uso de inteligência artificial na Justiça.